칼럼ㅣ‘AI’와 관련된 잘못된 생각

AI로 인간의 일자리를 대체해 비용을 절감하려는 방법을 고려 중인 기업이 있다면, 솔직하게 말하겠다. 완전히 잘못된 생각이다. 

최근 골드만삭스(Goldman Sachs)는 미국과 유럽에서 최대 3억 개의 일자리가 AI의 위협을 받을 수 있다는 내용의 보고서를 발표하면서, “현재 일자리의 약 3분의 2가 AI를 통해 어느 정도 자동화될 수 있으며, 업무의 4개 중 1개는 완전히 자동화될 수 있다”라고 밝혔다. 물론 그럴 수도 있다. 근시안적 사고방식을 가진 경영진이라면 비용 절감을 위해 일자리를 줄일 가능성은 충분하다. 
 

하지만 현명한 기업이라면 AI 도구를 사용해 직원의 생산성을 높일 방법을 찾는다. 인포월드의 기자 제레미 듀발이 말한 것처럼(글로벌 칼럼ㅣ"AI는 나의 부조종사" AI 코드 생성의 가능성과 위험성), 소프트웨어 개발에서는 이미 AI를 활용해 생산성을 높이고 있다. 하지만 개발자뿐만 아니다. AI는 다양한 역할에서 인력을 ‘증강’할 준비가 되어 있다. 

비용을 절반으로 줄이는 대신, 생산성을 2배로 높이는 것은 어떨까?

비용 절감이 나쁘다는 이야기는 아니다. 다만 기술에 접근하는 매우 제한적인 방식일 뿐이다. 지난 30년 동안 가장 ‘핫’했던 기술 트렌드(예: 오픈소스, 클라우드 등)의 대부분도 처음에는 ‘비용을 절감하는 방법’으로 마케팅됐지만, 빠르게 그 이상으로 발전했다. 

예를 들면 2008년(AWS가 출시된 지 2년 후) 이 회사의 웹사이트는 AWS가 “고객에게 애플리케이션을 제공하는 가장 비용 효율적인 방법”이라고 홍보했다. 하지만 2015년 AWS의 CEO였던 앤디 재시는 “클라우드 비용이 저렴하다고 홍보했지만, 고객들이 진정으로 중요하게 여기는 것은 민첩성”이라고 말했다. 

한편 클라우드가 저렴하다는 주장에 의문이 제기되는 가운데, ‘민첩성이 중요하다’라는 이 메시지는 계속해서 전면에 부각되고 있다. 성숙한 클라우드 고객에게는 민첩성이 비용 절감보다 훨씬 더 큰 이득을 가져다준다. 

무엇보다 클라우드, 오픈소스 그리고 이제 AI는 모두 개발자의 삶에서 마찰을 제거한다고 약속한다. 이를테면 오픈소스는 무료로 다운로드할 수 있다. 여기서 단가는 중요하지 않다. 개발자가 번거로운 구매 과정을 거치지 않고 소프트웨어에 쉽게 액세스하고 사용할 수 있다는 사실이 훨씬 더 중요하다. 얼리 어답터는 소프트웨어의 자유를 중요하게 생각했을지 몰라도, 대다수는 민첩성을 높이기 위해 오픈소스를 구매했다. 

이것이 중요한 이유는 개발자가 중요하기 때문이다. 정확하게 말하자면, 개발자의 시간이 중요하다. 2022년 필자의 기사(블로그ㅣ“개발자에 최적화된 클라우드 하나면 된다” 멀티클라우드 필요성에 대한 재고)에서 “하드웨어나 소프트웨어는 상품일 뿐이고, 개발자야말로 진정한 가치가 있다”라고 언급했던 것처럼 말이다. 고객에게 다가가고, 참여를 유도하고, 서비스를 제공하는 더 나은 방법을 찾아야 하는 기업(사실상 모든 기업)에 개발자의 생산성은 필수적이다. 

이는 개발자에게만 국한된 문제는 아니다. 기업에 고용된 직원은 (기업의) 가장 큰 자산이다. 따라서 기업은 마케팅부터 영업, 지원, 개발, 재무까지 각 직원의 생산성을 극대화해야 하고, 비용을 절감할 방법이 아니라 생산성을 높일 방법을 찾아야 한다. 그리고 그 방법이 바로 AI다. 
 

AI가 답이라면, 질문은 무엇인가?

개발자 사이먼 윌리슨은 생성형 AI 코딩 도구(예: 깃허브 코파일럿)가 소프트웨어 개발 경험을 개선하는 데 얼마나 큰 도움이 될 수 있는지 입증한 바 있다(칼럼ㅣAI 특이점은 이미 도래했다). 하지만 이런 도구는 개발자를 대체할 수 없다. 마틴 헬러의 말처럼 “AI가 생성한 코드라고 할지라도 정확하거나 효율적이거나 심지어는 (제대로) 컴파일 및 실행될 것이라고 가정할 수 없기 때문”이다. 헬러는 “따라서 AI가 생성한 코드를 알 수 없는 프로그래머의 풀 리퀘스트처럼 취급해야 한다. 즉, 애플리케이션의 일부로 만들기 전에 코드를 검토, 테스트, 디버깅해야 한다”라고 권고했다. 

이렇게 생각해 보자. 생성형 AI 도구가 개발 작업의 80%를 처리할 수 있기 때문에, 개발자는 나머지 20%의 작업에 시간을 투자할 수 있다. 

다른 분야에서도 마찬가지다. 예를 들어 전미경제연구소(National Bureau of Economic Research, NBER)는 AI를 사용하는 고객 서비스 상담원의 생산성이 그렇지 않은 상담원보다 14% 더 높다는 사실을 발견했다(AI를 사용한 상담원이 더 많은 문제를 해결했다). 이 글을 읽는 누군가는 이렇게 생각할지도 모르겠다. 이제 고객 서비스 상담원의 14%를 해고할 수 있다! 다시 말하지만 잘못된 생각이다. 핵심은 더 적은 수의 사람과 같은 양의 일을 하는 것이 아니라, 같은 수의 사람이 훨씬 더 나은 일을 할 수 있도록 하는 것이다. 

이 ‘훨씬 더 나은 일’은 단순히 더 많은 일을 처리하는 것이 아니다. 필자는 앞서 개발 속도에 매몰되면 진정으로 중요한 프로젝트에서 점점 더 멀어지게 된다는 사실을 간과할 수 있다고 이야기한 적 있다(칼럼ㅣ개발자여, '속도 강박'에서 벗어나라). AI는 높은 수준의 결과물을 유지하면서, 개발자(또는 기술 지원, 에디터 등)가 무엇을 만들어야 할지 고민할 시간을 더 많이 확보하는 데 도움이 될 수 있다. 즉, AI가 그 시간을 벌어줄 수 있다. 

기업 입장에서 AI는 인력의 생산성을 높이는 필수 요소로 자리 잡고 있다. 직원 입장에서도 어떤 일을 맡고 있든 상관없이 더 많은 그리고 더 나은 성과를 내려면 AI를 활용할 방법을 찾아야 한다. 아직 챗GPT, 스테이블 디퓨전, 깃허브 코파일럿 또는 기타 생성형 AI 도구를 테스트해 보지 않았다면 지금보다 더 좋은 시기는 없을 터다. 
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