내 일자리는 어떻게 변화하는가··· AI 시대 ‘일자리’ 전망

챗GPT 같은 생성형 AI 도구가 빠르게 발전하고, 많은 기업에서 이 기술을 사용해 현재 사람이 하는 다양한 수작업을 자동화하면서 전 세계 채용 시장의 큰 변화가 예상된다.

골드만 삭스는 지난 3월 보고서를 통해 미국과 유럽에서 최대 3억 개의 일자리가 AI의 위협을 받을 수 있다고 밝혔다. 골드만 삭스에 따르면 미국 일자리의 3분의 2가 AI를 통해 부분적으로 자동화될 수 있고, 미국과 유럽에서는 업무 4개 중 최대 1개가 완전히 자동화될 수 있다. 특히 반복적인 데이터 입력, 법무 행정, 수학적 기술이 필요한 직업이(심지어 의료직까지) 모두 AI 도입에 따른 영향을 받게 될 전망이다.
 

아울러 골드만 삭스는 컴퓨터 관련 업무의 29%, 의료 부문 기술 업무의 28%가 AI로 자동화될 수 있다고 예측했다. AI 자동화에 가장 크게 노출되는 직업은 행정직(46%)과 법률직(44%)이다. 반면 건설(6%), 유지보수(4%)처럼 육체적 노동이 수반되는 직업은 AI의 영향을 받을 가능성이 대체로 낮게 나타났다.

AI 자동화의 결과로 IT를 포함한 여러 직업이 타격을 입을 것으로 전망되는 가운데, 받는 영향의 정도는 직업마다 다르다. 예를 들어 변호사보다는 법률 사무원의 일자리가 위험에 처할 가능성이 높다. 골드만 삭스에 의하면 법률 부문의 점수가 높게 나온 이유도 여기에 있다.
 

글로벌 채용 업체 맨파워그룹(ManpowerGroup)의 북미 마케팅 책임자 레베카 크라우처는 이에 동의하면서, “정보 기반의 직업에 미치는 영향이 주로 관찰되고 있다. 즉, 수학, 법률, 의사의 일상적인 환자 진단 등이 영향을 받고 있다”라고 말했다.

크라우처에 따르면 데이터 처리 업무(예 : 은행에서의 데이터 입력 작업 등)도 사라지게 된다. 크라우처는 “더 이상 사람이 앉아서 송장이나 미수금을 입력할 필요가 없다. 이런 데이터 입력은 이제 자동화되고 있다”라고 전했다. 
 

AI가 많은 분야에서 많은 일을 맡게 되면서, 기업은 기존 인력을 업스킬링하거나 리스킬링해야 하는 과제에 직면하게 될 전망이다. 맨파워그룹이 2023년 6월 발표한 보고서에 의하면 실제로 IT 기업의 절반은 인력 문제를 해결하기 위해 직원을 업스킬링하고 있다. 보고서는 AI, 가상현실 같은 새로운 기술이 신입직원을 채용하고 교육하는 데 도움이 될 수 있다고 주장했다.

크라우처는 AI가 일을 맡게 되면서 직원을 재교육해야 할 필요성이 “강하고 빠르게” 다가올 것이라면서, “커리큘럼은 있지만 아직 본격적으로 실전에 투입되지는 않은 것 같다. 미국에서는 사이버 보안 등에서 견습 프로그램에 관한 이야기가 점점 더 많이 들리고 있다. 앞으로 필요성이 생기면 큰 파도로 들이닥칠 것”이라고 설명했다.

지식 근로자 역시 AI의 위협을 받고 있다. HR 소프트웨어 및 서비스 업체 ADP의 최고 데이터 책임자 잭 버코위츠는 현재 기업에서 지식 근로자를 채용하는 데 더 오랜 시간이 걸리고 있다고 언급했다. 버코위츠는 ADP의 데이터를 보면 디지털 마케팅, 디지털 광고, 디지털 영업 3가지 분야에서 인력 이탈이 많이 나타나고 있다고 말했다. 버코위츠는 “이전 세대의 전자상거래 및 마케팅 기술에서는 검색 엔진 최적화를 관리하기 위해 사람이 직접 버튼을 클릭해야 했다. 하지만 이제는 도구가 이 작업을 자동화하고 있다”라고 덧붙였다. 
 

“내가 한 자동화로 내 일이 없어진다”

버코위츠는 “현재 수동 데이터 분석 작업을 없애기 위한 AI 및 ML 도구 개발을 지원하고 있는데, 업무를 자동화해서 일자리를 없애는 데 스스로 기여하는 셈이라고 볼 수도 있다”라고 언급했다. 

ADP는 2년 이상 GPT-4와 구글 바드를 포함한, 여러 대규모 언어 모델(LLM)을 사용해 ADP 스킬 그래프의 효율성을 개선해 왔다. 이 애플리케이션은 무엇보다 수요가 높은 스킬과 해당 스킬을 갖춘 사람의 적정 임금, 인력의 역량을 연계 분석한다. 버코위츠는 “누가 어떤 직업에서 어떤 일을 하는지에 관한 [ADP의] 데이터는 모두 2~3년 전에 개발한 ML과 AI에 의해 실행된다. ADP에서 제공하는 모든 데이터는 머신러닝을 기반으로 한다. 놀라운 기술이다”라고 말했다.

버코위츠는 “대규모 언어 모델은 데이터 요약에 매우 효과적인 것으로 나타났다. 대시보드를 구축하는 데 100시간을 투자하는 것이 나을까 아니면 새로운 도구를 사용해 직접 그리고 거의 바로 대시보드를 구축하는 것이 나을까? 기존에는 연구 조수, 동료가 있었다면 그리고 기업의 비즈니스 규칙을 정하는 사람이 있었다면, 이제는 소프트웨어를 구성하거나 직원에게 프로세스를 교육해 기업 정책을 구성하고 실행에 옮길 것”이라고 설명했다. 

버코위츠에 의하면 좋은 소식은, 역사적으로 봤을 때 자동화로 사라진 일자리가 새로운 일자리 창출로 상쇄됐다는 점이다. ADP는 사람 직원이 하던 디지털 업무를 자동화했지만, 그렇다고 직원 수를 줄이지는 않았다. 버코위츠는 데이터 애널리스트가 새로운 스킬을 개발하고 경력을 발전시키면서 오히려 ADP가 지불하는 임금이 높아졌다고 말했다.

“내부적으로 10~12명의 업무를 변경했다. 언젠가는 내 일자리가 없어질 수도 있다고 생각한다. 지금 하는 일을 잘 해낸다면 그렇게 될 것이다. 하지만 괜찮다. 내가 스스로의 일자리를 잃게 만든다 해도 그게 잘못된 일은 아니다. 의미 있는 일을 했고, 기여했다는 뜻이다. 회사에서도 다른 일을 찾아줄 것이라고 확신한다”라고 버코위츠는 전했다. 

또 버코위츠는 AI가 완벽하지 않다고 지적했다. 적어도 당분간 AI는 조종사보다 부조종사의 역할을 하게 될 것이다. 즉, 생성형 AI 도구가 생성하는 작업이 정확한지 확인하기 위해서는 여전히 사람이 필요하다는 설명이다. 
 

비약적인 생산성 증대의 임박?

상당한 인건비 절감, 새로운 일자리 창출, 해고되지 않은 인력의 생산성 향상이 결합돼 큰 경제 성장을 촉진할 비약적인 생산성 증대 가능성이 높아질 수 있다. 골드만 삭스는 “다만 그 시기를 예측하기는 어렵다”라고 말했다. 프리랜서 채용 플랫폼 업체 업워크(Upwork)가 발표한 보고서는 이 가능성을 강조하며, 기업이 생성형 AI의 부상에도 더 많은 인력을 채용할 계획임을 시사했다.

AI가 수많은 일자리를 대체할 것이라는 예상과 달리 다양한 산업의 미국 비즈니스 리더 1,400명을 대상으로 한 업워크의 설문조사 결과, 최고 경영진의 64%가 생성형 AI로 인해 모든 유형의 전문가 채용을 늘릴 계획인 것으로 나타났다. 또 전체 응답자의 49%는 프리랜서와 정규직 직원을 더 많이 채용할 계획이라고 밝혔다. 

아울러 원격 우선 기업이 생성형 AI를 도입할 가능성이 더 높았다. 풀타임 원격으로 운영되는 기업의 68%는 생성형 AI를 적극 도입하고 있다고 답했지만, 풀타임 사무실 근무로 운영되는 기업은 53%가 그렇다고 말했다. 비즈니스 리더 10명 중 거의 6명(59%)은 개인적으로도 생성형 AI 도구를 사용하고 있다고 밝혔다.

해당 설문조사에서는 리더와 팀 간의 격차도 포착됐다. 최고 경영진의 73%는 회사가 챗GPT, 미드저니 같은 AI 도구를 적극적으로 사용 중이라고 생각하는 반면, 부사장, 이사, 고위 관리자의 경우 53%가 그렇다고 답했다. 업워크 리서치의 상무이사 켈리 모나한은 몇몇 팀에서는 AI 기술에 대한 이해 및 교육 부족으로 AI에 소극적이라고 언급했다.

모나한은 “이 격차를 해소하고자 하는 기업은 생성형 AI 도입과 관련해 직원에게 예상되는 결과를 설명하고, 명확한 정책을 포함한 변경 관리 전략을 마련해야 한다. 리더는 두려움과 불확실성을 해소하는 동시에 무엇보다 팀이 학습 지향성을 갖도록 장려해야 한다”라고 권고했다. 
 

‘AI 시대’의 도래

온라인 교육 업체 edX의 창업자 아난트 아가왈은 산업혁명이 산업 시대를 열었고, 컴퓨터 혁명이 정보화 시대를 열었듯, AI 혁명은 앞으로 AI 시대를 예고한다고 말했다. 아가왈은 AI 시대가 자동화를 통해 창출될 일자리에 맞춰 인력을 업스킬링할 수 있는 기회라고 봤다. 

아가왈은 “앞으로 10년 이내에 전 세계적으로 10억 개의 일자리가 AI로 인해 극적인 변화를 겪으리라 예상되는 가운데, AI/ML, 클라우드 컴퓨팅, 사이버 보안, 제품 관리, 프로젝트 관리, 디지털 소셜 미디어 등 빠르게 성장하는 기술 수요가 급증하고 있다. 2022년에만 500만 개 이상의 일자리를 창출한 이런 기술은 채용 시장에 지각 변동이 일어나고 있음을 보여준다”라고 설명했다. 

“AI는 직업과 관계없이 모두에게 필요한, ‘역량을 증강하는’ 기술이 될 전망이다. 예를 들어 콜센터 전문가에서 챗GPT로 증강된 콜센터 전문가가 되는 것”이라고 아가왈은 전했다. 

AI 자체는 특정 업무에 맞게 조정되고, 관리 및 모니터링돼야 한다. 예를 들어 LLM에서 원하는 결과를 얻을 수 있도록 텍스트 프롬프트를 생성하고 최적화하려면 프롬프트 엔지니어가 필요하다. AI용 반도체를 제작하는 실리콘 밸리 스타트업 삼바노바(SambaNova)의 제품 담당 부사장 마샬 초이는 “업무에 맞게 LLM을 사용자 정의하기 때문에 제품 프로토타이핑 및 탐색을 빠르게 반복하기 위한 LLM에 도움이 된다”라고 언급했다. 아울러 AI 시스템의 결과물이 정확하고 유용한지 확인하기 위한 지속적인 모니터링도 필요한데, 그 역할을 하는 것이 바로 AI 감사관이다. 

이에 따라 코딩부터 시작해 AI와 함께 작업하고, 의미를 이해하며, 기존 구조에 통합하는 등 AI 역량에 관한 수요가 앞으로 증가하게 될 전망이다. 아가왈은 “미래는 AI의 물결을 받아들일 준비가 된 사람의 몫”이라며, “AI가 일자리를 빼앗는 것이 아니라, 일을 더 효과적으로 하도록 도와줄 수 있다는 점을 기억하라”라고 말했다.
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