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2019.05.30 Dan Tynan  |  CIO

한때 인간의 전유물로 여겼던 일자리까지도 인공지능과 프로세스 자동화가 잠식하고 있다. 지금 당신이 하는 일은 로봇이 할 수 없는 ‘철옹성’ 같은 일인가? 아니면 로봇이 충분히 대신할 수 있는 일인가?
 

ⓒGetty Images Bank


인간과 기계 사이의 전쟁에서 기계가 우위를 점했다.

이미 컴퓨터가 체스, 퀴즈쇼 제퍼디, 바둑에서 인간을 상대로 이길 수 있음을 확인시킨 상태다. 한술 더 떠, 이제 인공지능(AI)에 기반을 둔 알고리즘이 한때 인간의 전유물로 여겼던 일자리에 도전하고 있다. 여기에는 의사, 변호사, 교사 같은 전문직, 그리고 IT 전문 직종도 포함된다.

맥킨지 추정에 따르면, 현재 가용한 기술을 사용해 자동화할 수 있는 노동 활동이나 업무가 전체의 약 절반에 달한다. 2030년에는 전세계 노동자의 최대 30%가 자동화로 대체될 수도 있다. AI는 수많은 일자리에 영구적인 변화를 가져올 전망이다.

자동화는 기존에 존재하지 않았던 새로운 역할과 기회도 창조할 것이다. 그렇지만 이렇게 새로 만들어진 일자리의 수가 없어진 일자리를 대체할 수 있을 정도로 충분한지 아닌지는 지켜볼 일이다.

당신은 어떤가? 알고리즘이 당신의 일자리를 대체할 위험이 있나? 그렇다면 여기에 어떻게 대처할 수 있나?

이에 로봇이 지배하는 미래 세상에 대해 알아야 할 내용을 소개한다.

자동화로 대체될 IT일자리는?
컨설팅회사인 EY의 글로벌 및 미국 컨설팅 리더인 키스 스트리어에 따르면, 거의 모든 산업에서 가장 먼저 자동화될 IT일자리는 사람의 재량(결정)이 많이 필요하지 않은 반복적인 수동 업무, 작업이다.

그는 “시스템 관리자나 티어 1 기술 지원 담당자라면, 또는 심지어 사이버보안 분야라도 주된 업무가 특정 신호와 지표를 찾는 일이라면 일자리에 위험이 초래될 것”이라고 전망했다.

옥스퍼드대학과 노스웨스턴대학 켈로그경영대학원의 조사 결과에 따르면, 데이터베이스 관리자 업무가 자동화로 대체될 수 있는 비율이 39%에 달한다. 그리고 IT운영 기술 관련 직종은 이 비율이 78%로 상승한다.

켈로그경영대학원 조직관리 조교수인 윤혜진 박사는 거주 지역에 따라 이 수치가 바뀔 수 있다고 주장했다. 도시의 크기가 작을수록, 기계가 당신의 일자리를 차지할 확률이 더 높다.

윤 박사는 “직위와 직책 자체가 완전히 사라지지는 않을 것이다. 여전히 사람이 필요할 것이다. 그러나 업무가 바뀐다. 또 그 일을 하는 사람의 수가 훨씬 줄어든다”라고 설명했다.

매년 IT가 요구받는 일이 계속 늘어나는 추세다. 스트리어는 이런 이유로, IT부서들이 직원들을 더 '고급’ 일자리로 재배치하고, 그 ‘공백'을 자동화로 해결하는 경우가 많아진다고 밝혔다.

그는 “사람들을 내보내기보다, 채용을 줄이는 방향에 해당한다고 말할 수 있다. 인력을 2배 증가시키지 않고 처리 능력을 2배 증가시키는 것은 자동화로 절감할 수 있을 때 선호하는 방식이다. 이 방식이 자리 잡는 것으로 판단된다”라고 이야기했다.

그러나 클라우드 컨설팅 회사인 트렉 10의 시니어 클라우드 아키텍트인 포레스트 브라질은 자동화할 수 있는 일의 종류가 바뀌고 있다고 강조했다. 브라질은 널리 전파된 ‘끔찍한 IT 종말(The Creeping IT Apocalypse)’이라는 글에서 클라우드 서비스와 AI가 성장하면서 저 수준, 중간 수준의 IT일자리가 사라지는 문제를 다루었다.

그는 자동화로 일자리가 사라지는 것은 산업 혁명 시대부터의 부산물이었지만, 이번에는 다르다고 강조했다.

그는 전화 인터뷰에서 “이번에는 ‘상전벽해’ 같은 변화이다. 전체가 사라질 것이다. 윈도우 시스템 관리자, 데이터베이스 관리자, 네트워크 엔지니어에 대한 수요가 크게 줄어들 것이다. 많은 사람이 일자리를 잃게 될 것이라는 의미고, 그래서 ‘끔찍한 종말’이라고 부르는 것이다”라고 말했다.
 


“알렉사, 애플리케이션을 만들어줘!”
AI가 대체할 더 높은 수준의 일자리 중 하나는 ‘코드 작성’이다. 이미 프로그래밍을 자동화하는 여정이 순조롭게 진행되고 있다.

구글은 2017년 오토ML(AutoML) 연구 프로젝트에서 때론 사람이 개발한 유사한 프로그램보다 더 정확히 작동하는 머신러닝 소프트웨어를 만들 수 있음을 증명했다. 지금은 머신러닝 경험이 많지 않은 개발자가 ML 모델을 훈련시킬 수 있는 클라우드 기반 서비스로 제공되고 있다.

지난해, 라이스대학의 컴퓨터 과학자들은 BAYOU라는 것을 공개했다. ‘뉴럴 스케치 러닝(Neural Sketch Learning)’을 사용해 코드를 생성하는 AI 애플리케이션이다. 미국 고등국방연구소(DARPA)가 재원을 투자한 도구는 깃허브(GitHub)에 있는 1억 개의 자바 명령줄을 학습하고, 프로그래밍에서 고수준의 패턴을 인식한 후 요구할 때 유사한 프로그램을 생성할 수 있다. 몇몇 키워드를 입력해 BAYOU에 만들고 싶은 프로그램의 종류를 알려주면, 여기에 맞는 자바 코드를 제시한다.

AWS의 ‘로우 코드, 노 코드(Low-code/No-code)’ 개발 자동화 서비스인 앱 싱크 앤 앰플리파이(App Sync & Amplify)도 이와 관련된 또 다른 사례가 될 수 있다.

그는 “전통적인 백엔드 생성 작업 가운데 대부분을 가져오는 데 목적이 있다. 가동하고 몇 줄만 설정하면 자동으로 작동한다”라고 설명했다.

그는 이를 도입해 활용하면 전체 소프트웨어 개발자 군을 없앨 수 있다고 덧붙였다. 나머지 부분과 관련된 코드 개발도 목전이다.

그는 “’대화형 프로그래밍’이 등장하기 시작했다. ‘알렉사, 이 구성요소를 가져가 조합해 애플리케이션을 만들어줘!’라고 명령할 수 있는 서비스를 구축하는 능력을 이야기하는 것이다. 아직 구현된 상태는 아니다. 그러나 계속 주시하고 있다”라고 이야기했다.

 

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