[딥테크] 인공지능이 바꾸는 직장의 양상

인공지능, 초보자 생산성 향상에 ‘최대 기여’
AI 도입으로 전문가 역할도 재정의
불평등 최소화 위한 ‘포용적 교육’ 중요

본 기사는 스위스 인공지능연구소(SIAI)의 SIAI Business Review 시리즈 기고문을 한국 시장 상황에 맞춰 재구성한 글입니다. 본 시리즈는 최신 기술·경제·정책 이슈에 대해 연구자의 시각을 담아, 일반 독자들에게도 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다. 기사에 담긴 견해는 집필자의 개인적 의견이며, SIAI 또는 그 소속 기관의 공식 입장과 일치하지 않을 수 있습니다.

포천(Fortune) 500대 기업들이 고객 지원 담당자들에게 인공지능(AI) 조수를 제공하자 전반적인 생산성이 14% 올랐다. 그런데 저숙련 근로자들의 생산성은 무려 34%가 향상됐다. 생성형 AI는 전문가나 엘리트만의 전유물이 아니고, 초보자들이 근무 첫날부터 중견 사원급의 성과를 내도록 한다는 것을 보여준 사례다.

인공지능 활용, 저숙련 노동 생산성 ‘급등’

AI는 한쪽에서는 초보자의 업무 부담을 덜어 신입사원 선발 기준을 낮추는 한편, 다른 한쪽에서는 고숙련 근로자의 역할에 대한 기대치를 밀어 올리고 있다. 이들 사이에 낀 중간급 직원들은 상대적인 압박을 받고 있다. 노동 현장의 변화가 이미 현저하기 때문에 학교와 대학, 직업훈련 프로그램들이 보조를 맞추려는 노력이 시급해 보인다.

2023년에 전 세계의 로봇 수는 428만 대를 기록했는데 아시아가 도입을 주도하고 있다. 하지만 진정한 변화는 단순한 자동화가 아닌 소프트웨어에 있다. 이제는 AI 시스템이 기계 가동을 지휘하고, 오류를 실시간으로 잡아내며, 예측 유지보수(predictive maintenance)를 실시한다. 이러한 환경에서 신입사원들은 과거라면 수년간의 암묵적 지식이 필요했을 작업을 몇 주 만에 해낸다. 사무실에서는 AI가 반복적인 서류작업을 자동화하고, 이메일을 작성하며, 품질 확인까지 한다.

사실상 AI는 최고 성과자의 교본을 들고 초보자들이 요구할 때마다 떠먹여 주는 셈이다. 연구에 따르면 서류 작성 시간이 40% 줄어든 대신 품질은 향상됐다. 신입사원에 대한 문턱이 낮아질 수밖에 없는 이유다. 실제로 대단한 자격증이 없어도 AI가 내장된 시스템을 다룰 수 있는 젊은 직원에 대한 수요가 증가하고 있다.

하지만 이것도 공정하지는 않다. AI 활용이 높은 직종은 여전히 사무직과 자본, 기술, 인프라가 풍부한 지역에 몰려 있다. 따라서 교육기관이 AI를 금기시하면 생산성 향상을 촉진할 기회를 날려버리게 될 것이다. 또 미래에 불평등이 고착화하는 것을 막기 위해 정책당국은 AI 보급과 교육훈련에 대한 기회를 공평하게 제공해야 한다.

‘전문가 역할’에 대한 재정의

AI가 이렇게 진입 단계 인력에 대한 문턱을 낮추는 동안, 전문가 인력이 갖춰야 할 소양과 능력도 변하고 있다. 소프트웨어 개발 영역에서 AI는 코딩 업무의 생산성을 26% 향상시켰다. 그런데 주니어 엔지니어들의 생산성이 급증한 반면 시니어들은 경미한 개선에 그쳤다. 전문가 수준의 인력이라면 더 이상 기본적이고 세부적인 사항이 아닌 구조와 검증, 판단에 초점을 맞춰야 생존할 수 있음을 보여준다.

이는 서류 작성과 분석 및 연구에도 동일하게 적용된다. AI가 초안 작성을 쉽게 했다고 해서 복잡하고 모호한 문제에 대한 관리 감독까지 대체한 것은 아니다. AI 모델이 미치지 못하는 기술과 역량에 대한 수요는 오히려 증가하고 있다. 데이터 관리와 인과관계에 대한 추론, 적대적 테스트(adversarial testing, 의도적으로 유해한 입력을 통해 AI의 약점을 식별), 영역 간 통합 등이 이에 포함된다.

직장 변화 맞춘 ‘교육 시스템 적응’ 필수

하지만 근로자들은 여전히 불확실하다는 반응이다. 6%만이 AI가 더 많은 기회를 제공할 것으로 생각했고 1/3은 기회가 줄 것이라고 우려했다. 이러한 회의적 반응은 중간에 낀 직원들의 압박을 반영한다. AI가 반복적인 업무를 자동화하면서 혜택은 시스템을 직접 가동하거나 이들을 관리하는 직원들만을 향하고 있다.

AI가 직장의 양상을 바꾸는 만큼 교육 시스템도 이에 적응해야 한다. 먼저 초급자들을 위해 AI를 활용한 시스템 가동 과정을 강화해야 한다. AI가 단점을 보완하는 수단을 넘어 역량을 확장하는 도구가 될 수 있도록 해야 한다. 또 대학은 AI 이용 관련 단순한 ‘숙련도 향상’(upskilling) 단계를 넘어 모델을 평가할 수 있는 수준의 교육을 제공해야 한다. 교과과정에 AI 도입부터 관리 감독, 통합을 포함해 기업들이 기대하는 AI 역량을 갖추도록 도와야 한다.

‘AI 불평등’ 최소화는 ‘교육의 역할’

정책당국은 AI 활용 역할을 체험할 수 있는 직업 훈련 과정을 강화하는 임무가 있다. 학생들이 실제 업무에 투입되기 전에 통제된 환경에서 안전하게 AI를 통한 업무 흐름을 관찰하고 실험할 수 있는 환경을 제공하는 것이다.

AI의 전면적 도입으로 숙련노동이 감소하거나, 고르지 못한 도입으로 불평등이 확대될 수 있다는 우려가 있다. 하지만 순서가 잘 잡힌 교육과정을 통해 AI를 활용한 기술 향상을 이뤄낼 수 있고, 직업 현장에서의 불공정 문제도 바로잡을 수 있다. 오히려 불공정을 확대하는 것은 교육 과정에서의 배제(exclusion)라고 할 수 있다.

즉 교육을 통해 기술 변화를 수동적으로 받아들이는 인력과 능동적으로 준비한 인력의 차이를 만들어 낼 수 있는 것이다. 잘 실행된다면 신입 직원들에게 더 많은 기회를 제공하고, 고급 인력들의 전문성을 심화하는 역할을 할 수 있다.

본 연구 기사의 원문은 The Barbell Workforce: How AI Lowers the Floor and Raises the Ceiling in Education and Industry를 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 스위스 인공지능연구소(SIAI)에 있습니다.