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최형광 칼럼 | AI 전환의 시대 속 ‘21파운드 삽’

2023.03.29 최형광  |  CIO KR
진화의 시대이자 미몽의 시대이고, 믿음의 시대이자 혼돈의 시대이다. 빛의 계절이면서 어둠의 계절이며 희망의 봄이지만 절망의 겨울도 함께 한다. 우리는 모두 새로운 시대를 가고자 하지만 향하는 방향은 서로 다르다.

산업혁명이 시작되고 도시와 공장이 설립됐다. 노동자의 직업적 태도는 산만했다. 작업자는 일이 많다고 생각했고, 고용자는 돈을 많이 준다고 생각했다. 일에 대한 합의된 규정이 없었다. 프레드릭 테일러(Frederick Taylor)는 과학적인 방법으로 생산성을 끌어올려 분배의 공평성을 찾고자 했다.

과학적이고 합리적 방안
이는 과학적 관리법의 시초로 테일러리즘이라 불린다. 테일러는 능숙한 노동자를 선발하여 그들의 작업동작을 세분화하고 도구의 효율적 사용 방법을 연구했다. 타이머로 하나의 작업을 끝내는 시간을 분석하고 측정하며 최적의 동선을 찾아낸다. 분석된 작업을 조합해 연속 동작을 만들어 표준 작업동작으로 완성하고 그 방법을 모든 작업자에게 전파한다. 표준작업과 작업량의 기준이 생겼고, 그 보다 많은 생산을 하면 임금을 더 주게 되었다.

과학적 관리법은 행동분석과 인간공학 연구로 발전하고 과학적 생산성을 측정하는 기본원리로 작용한다. [그림1]은 테일러의 과학적 관리법으로 탄생한 와이오밍의 삽에 대한 광고다. 적합한 크기로 탄생한 와이오밍의 삽은 21 파운드의 무게를 한 번에 들 수 있다. 하루 종일 작업을 해도 크게 지치지 않으며 기존과 달리 2배의 생산성을 가졌다.


[그림1] 와이오밍의 삽과 증기드릴과 싸운 존헨리

헨리포드는 과학적 관리법을 도입하여 작업자의 행동을 분석하여 작업을 세분화하고, 이를 컨베이어 프로세스에서 적용 및 구현하여 포드 자동차의 대량생산 시대를 만든다. 작업자의 생산성은 4배 이상이 되고, 작업자의 임금을 대폭 인상된다. 

한편 [그림1]의 오른쪽 사진은 기계와의 경쟁에서 이긴 존헨리의 동상이다. 19세기 탤컷의 빅벤드 터널 뚫기에서 존헨리는 망치를 들고 증기드릴과 싸워 이기지만 탈진하여 숨을 거두게 된다. 이는 일자리에 대한 기계와 인간노동 대결의 어두운 그늘을 보여 준다. 

기술이 만든 생산성? 과학이 만든 생산성?
포드의 ‘최적화된 작업분석과 생산 프로세스’는 베스트 프랙티스(Best Practice, 모범사례)가 되어 업계로 전파된다. 프로세스 최적화는 이렇게 탄생한다. 생산성의 증대가 기술에서 출발한다는 것은 착각이다. 생산성의 출발은 과학적 접근과 분석에서 나오기 때문이다. 이는 컴퓨터를 사용하면 생산성이 오를 것이라 보는 것과 같다. 컴퓨터를 과학적, 합리적으로 사용해야 비로소 생산성이 오르게 된다. 챗GPT 또한 마찬가지다. 단지 챗GPT를 사용한다고 생산성이 높아지지 않는다.

업무 프로세스를 최적화하려는 접근법이 대표적으로 ERP이며 SCM이다. 제조기업의 파이프라인 업무구조가 이에 해당한다. RPA를 이용한 비즈니스 자동화 구현 또한 프로세스 분석을 통해 생산성 증대를 만든다(관련 칼럼 ‘플랫폼과 정보기술(feat 파이프라인 기업)’ 참조). 


[그림2] PDCA 프로세스 관리, 업무표준 및 챗지피티와 Dall-e2

작업분석과 행동분석은 프로세스 분석으로 발전하였고, 지식근로자의 업무도 프로세스에 따라 분석되고 정의된다. [그림2]의 PDCA는 Plan - Do - Check - Action (계획 - 실행 - 평가 - 개선)을 의미하며 이는 생산과정과 제품에서 적용되며 업무 품질개선으로 확장하여 적용된다.

현재의 지식근로자는 미팅과 주어진 업무수행으로 시간을 보내지만 ‘21파운드의 삽’에 해당하는 업무 표준가이드를 갖지 않는다. 사무직 업무에서는 단순하고 반복적인 일의 일부만 표준화되어 있다. 예를 들면 하루 몇 건의 고객 상담, 몇 건의 방문과 서비스가 수행됐는지 등이 표준화되어 있을 뿐이다. 지식근로자의 업무표준화는 대부분 목표와 결과를 중심으로 이루어져 있다. 

“측정하지 않으면 관리할 수 없고, 관리할 수 없다면 개선할 수 없다”, “표준은 측정과 개선을 위한 출발점이다”라고 드러커는 말하며 지식근로자의 생산성 향상이 21세기의 과제라고 주장한다. 또한 20세기에 경영이 기여한 특별하고 중요한 사항은 제조업 노동자 생산성이 50배 증가한 것이라고 말하며 이제는 지식근로자의 생산성을 그 만큼 올려야 한다고 설파한다.

전환의 시대와 생성형 AI
챗GPT, 달이(Dall-e) 활용은 지식근로자의 생산성을 올려주는 ‘21파운드의 삽’으로 보인다. 인공지능 챗GPT는 숙련된 분야의 전문가가 10시간 만드는 결과를 불과 1~2분 만에 만들어 낸다. 그 동안 달성하지 못한 지식노동 분야의 생산성을 획기적으로 달성할 수 있다. 생성형 AI는 21세기 지식혁명 시대의 새로운 직업과 지식자동화를 구현할 것이다.

최근 구글 검색에서 원하는 정보가 아닌 잘못된 사이트가 추천되고 있다. AI 로 만든 오염된 사이트가 구글 검색의 신뢰를 낮추고 있다. 인공지능의 잘못된 활용 사례다. 인공지능은 또 다른 존헨리의 일자리 그늘을 만들 수 있다. 예술가들은 ‘AI 생성 이미지에 반대한다(No to AI Generated Image)’며 목소리를 높이고 있다.

사회의 변화에는 직업의 변화와 구성원이 생각의 변화가 따른다. 사회의 풍요와 발전이 새로운 제품과 생산성에서 비롯된다고 보는 것은 공학적 생각이며, 사회의 풍요와 발전은 나눔과 배려에서 온다고 보는 것은 인문학적 생각일 것이다.

과거의 관습과 전통, 익숙함이 새로운 기술의 활용으로 변화를 요구받고 있다. 최고의 시절 또는 최악의 시절을 선택하는 것은 우리 자신이다. 사회의 공존과 번영을 위해 사회의 기준점, 기업 지속성에 대한 성찰, 고객과 시장에 대한 새로운 전환이 요구되고 있다.

* 최형광 교수(hk.choi@ssu.ac.kr)는 숭실대학교 일반대학원 AI·SW융합학과에서 학생들을 지도하고 있다. ciokr@idg.co.kr
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