미국 워싱턴의 비영리 공공 정책 연구 기관 브루킹스 연구소의 생성형 AI 보고서에 따르면 숙련도가 높은 기술 직원일수록 새로운 첨단 기술의 업무 보조를 받을 가능성이 큰 것으로 나타났다.

브루킹스에 따르면 AI의 적용 양상은 주로 저숙련 또는 육체 노동자를 대체했던 과거의 자동화 기술과는 크게 다르다.

오늘날 거의 모든 기업에 IT 직원이 있지만, 생성형 AI는 고도로 숙련된 직원이 밀집한 실리콘밸리, 워싱턴주 시애틀, 매사추세츠주 캠브리지 등 첨단 기술 지역의 일자리에 가장 큰 영향을 미칠 것이다. 보고서는 생성형 AI 도구가 글쓰기, 코딩, 데이터 분석 같은 인지적 작업을 대상으로 하며 소프트웨어 개발, 법률 분석, 금융 분야의 전문가에게 영향을 미칠 것이라고 주장했다.

또한 보고서는 생성형 AI가 주로 일상적이고 반복적인 작업을 자동화할 것이라고 예측한 기존 분석에 이의를 제기하며, 사무직과 고학력 직원에 대한 위험을 강조했다. 그러나 브루킹스 연구진은 생성형 AI 기술이 일자리를 완전히 없애지는 않을 것이라고 말했다. 대신, 전문가들이 AI를 완전한 도구가 아닌 증강 도구로 사용해 AI와 함께 일해야 하는 시나리오가 만들어질 것이다.

생성형 AI는 이미 개발자의 신규 애플리케이션 개발을 지원하며 효과적인 코더로 입증되었다. 이는 숙련된 소프트웨어 개발자 수요가 증가한다는 사실과 맞물려 생성형 AI 도입을 촉진할 것이다.

리서치 기관 IDC는 올해 400만 명의 개발자가 부족할 것으로 전망했으며, 미국 노동통계국(BLS)은 2030년까지 매년 약 20만 개의 개발자 일자리가 창출될 것으로 예상하고 있다. 가트너 리서치의 연구에 따르면 2027년까지 전체 엔터프라이즈 소프트웨어 엔지니어의 절반이 소프트웨어의 생성, 테스트 및 운영을 지원할 생성형 AI 도구를 채택할 것으로 예상된다.

예를 들어, 온라인 코딩 플랫폼 리플릿(Replit)은 최근 AI 업체 앤트로픽(Anthropic) 및 구글과 제휴해 미국 부동산 플랫폼 질로우(Zillow)의 비기술직 직원이 소프트웨어 개발에 기여할 수 있도록 지원한다. 새로운 애플리케이션은 현재 10만 명 이상의 홈쇼핑 고객을 상담원에게 연결하는 데 사용된다.

JLL 컨설팅의 글로벌 미래 업무 리더 피터 미스코비치는 “브루킹스 보고서는 AI가 지식 직원과 첨단 기술 분야에 특별한 영향을 미칠 것이라는 설득력 있는 사례를 제시한다”라고 말했다. 과거의 자동화 물결과는 매우 다르지만, 그렇다고 해서 AI가 하위 직급 일자리를 완전히 없앨 것이라는 의미는 아니다. 미스코비치는 “AI의 영향력이 광범위하게 확산되어 다양한 수준의 산업을 재편할 것”이라고 내다봤다.

미스코비치는 브루킹스 보고서가 저숙련 기술, 운영 및 고객 서비스 직원도 빠르게 진화하는 기술의 영향을 받을 것이라는 점에서 “약간 미묘한 차이가 있다”라고 언급했다. 또한, 로봇이 수작업 직원 대다수의 일자리를 완전히 대체하지 않았기 때문에 영향을 덜 받지만, AI 지원 로봇은 계속 증가하고 있으며 “미래의 어느 시점에 수작업 일자리에 혼란이 올 것”이라고 전망했다.

AI가 정말 하위직 일자리를 대체할까?

딜로이트가 실시하고 뉴욕 연방준비은행이 10월에 발표한 연구에 따르면 미국인 10명 중 거의 4명은 생성형 AI가 일자리를 감소시킬 수 있다고 생각한다. 또한 세계경제포럼의 일자리 이니셔티브 연구에 따르면 향후 5년 내에 직원 기술의 절반(44%)에 가까운 업무가 중단될 것이며, 업무의 40%가 생성형 AI 도구와 이를 뒷받침하는 대형 언어 모델(LLM)의 사용으로 인해 영향을 받을 것이라고 한다.

딜로이트의 조사 결과는 AI의 일자리 대체에 대한 불안이 커지는 젊은 직원이 고용 안정을 위해 취하는 조치를 잘 보여준다. 미국, 캐나다, 인도, 호주의 정규직 및 파트타임 직원 1,874명(약 2/3가 경력이 짧은 직원)을 대상으로 한 딜로이트의 설문조사에 따르면 34%가 전문 자격 또는 인증 과정을 밟고 있고, 32%가 창업을 하거나 자영업을 하고 있으며, 28%가 수입 보충을 위해 파트타임 계약직이나 공연 일을 추가하고 있는 것으로 나타났다.

AI가 주로 고숙련 일자리에 영향을 미칠 것이라는 브루킹스 보고서의 주장에도 불구하고, 미스코비치는 저임금, 반복적인 일자리도 계속 AI에 대체될 것이라는 증거를 제시했다.

• 고객 서비스 및 콜센터 : AI 챗봇과 가상 비서가 이미 초급 콜센터 직무를 대체하고 있다. 대기업은 AI 기반 고객 서비스 플랫폼을 통합해 인간 상담원의 필요성을 줄이고 있다.
• 관리 및 사무직 역할 : 생성형 AI 도구는 문서 처리, 이메일 응답, 일정 관리, 데이터 입력 등 기존에 관리 직원이 수행하던 업무를 자동화할 수 있다.
• 소매 및 패스트푸드 자동화 : AI 기반 셀프 계산대, 로봇 음식 준비, 재고 관리 시스템은 소매 및 식품 서비스 분야에서 인간 노동자의 필요성을 계속해서 줄여나가고 있다.

미스코비치는 “브루킹스 보고서는 AI가 하이테크 일자리에 가장 큰 타격을 줄 것이라고 하지만, AI가 기술 수준 전반에 걸쳐 광범위한 일자리에 영향을 미칠 것이라고 말하는 것이 더 정확할 것”이라고 말했다.

미스코비치가 선정한 주요 트렌드는 다음과 같다.

• 새로운 역할과 AI 증강 업무 : 많은 전문직이 순수 기술직에서 인간과 AI의 협업이 필요한 역할로 전환해야 할 것이다. 예를 들어, 소프트웨어 엔지니어는 처음부터 코딩하는 일 대신 AI 모델 훈련 및 감독 업무로 전환할 수 있다.
• 업스킬링 및 재스킬링 이니셔티브 : 정부와 기업은 인력 재교육 프로그램에 투자해 실직한 직원이 인간의 판단력, 창의력, AI 시스템 감독이 필요한 직무로 전환할 수 있도록 지원해야 한다.
• 하이브리드 인력 모델 : 기업은 AI를 워크플로우에 통합하지만 AI가 완전히 복제할 수 없는 복잡한 문제 해결, 윤리적 고려 사항, 고객 상호 작용을 처리하려면 여전히 인간 직원이 필요하다.

미스코비치는 AI를 일자리를 파괴하는 존재로 보기보다는 혁신의 원동력으로 생각하는 것이 더 낫다고 말했다. 산업 전반의 직원은 AI와 경쟁하기보다는 AI에 적응하고, 재교육을 받고, 협업하는 법을 배워야 할 것이다. 또한 정책 입안자와 기업의 핵심 과제로 “AI가 주도하는 경제 변화가 기존의 불평등을 악화시키지 않고 모든 지역과 직업에 걸쳐 새로운 기회를 창출하도록 보장하는 것”을 들었다.

알파센스의 AI 연구 책임자 사라 호프먼은 생성형 AI가 향후 몇 년 동안 업무의 미래와 기업이 빠르게 변화하는 기술을 배포하는 방식을 변화시킬 것이라고 말했다.

비즈니스에 생성형 AI 도구가 등장하면 직원이 새로운 도구의 사용법을 배우고 협업까지 할 수 있다면 더욱 창의적인 방향으로 나아갈 수 있을 것이다. 호프먼은 앞으로 직원이 끊임없이 새로운 기술을 배우고 적응해야 하는 점점 더 ‘능동적인’ 기술과 ‘공생’하는 관계가 등장할 것이라고 예측했다.

호프먼은 “AI가 더 많은 프로세스를 자동화함에 따라 직원의 역할이 변화할 것이다. 반복적인 업무에 집중하는 일자리가 감소하더라도, 새로운 역할이 생겨나면서 직원은 AI 시스템을 감독하고 예외를 처리하며 AI가 쉽게 복제할 수 없는 창의적이거나 전략적인 기능을 수행하는 데 집중해야 할 것”이라고 말했다.

가트너 애널리스트 “브루킹스 보고서는 틀렸다”

가트너 애널리스트 네이트 수다는 브루킹스 보고서의 조사 결과에 완전히 동의하지 않았다.

수다는 브루킹스 보고서에서 생성형 AI와 자동화를 혼동하는 것은 오류라며 대부분의 경우 생성형 AI가 생산성에 미치는 영향은 2차적인 효과라고 주장했다. 또한 “생성형 AI는 시간이 지나면 분명 일부 업무, 심지어 역할까지 자동화할 것이다. 생성형 AI는 작업자와 특별한 관계를 형성하고, 작업자를 변화시키며, 그 변화가 생산성에 영향을 미치는 기술”이라고 정의했다.

가트너는 콜센터처럼 복잡도가 낮은 직무의 경험이 적은 직원이 생산성 향상을 경험했다고 밝혔다. 원인은 AI의 자동화가 아니라, 이들이 AI로 업무를 더 효과적으로 배울 수 있었기 때문이었다. 그 결과 생성형 AI를 사용하는 직원의 생산성이 더욱 높아졌으며, 이것은 경험 압축(Experience compression)이라는, 기술이 학습 속도를 가속하는 능력을 의미한다.

수다는 생성형 AI가 기업 재무나 소프트웨어 엔지니어링과 같이 복잡한 역할을 수행하는 고도로 숙련된 직원의 사고 파트너 역할을 함으로써 생산성을 높여준다고 주장했다. ‘스킬 확대’라는 이 능력은 직원의 역량, 창의성, 생산성을 증폭시켜 더 큰 영향력을 발휘한다.

또한, 업무에 소요되는 시간이 늘어날수록 결과물의 질과 양도 함께 증가해 생산성이 불균형적으로 상승한다고 주장했다. 수다는 “생성형 AI의 진정한 강점은 단순히 업무를 자동화하는 것이 아니라 창의성을 고취하고 가르치는 데 있다”라고 말했다.
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