전체 일자리의 2/3가 ‘AI 영향권’

AI가 저숙련 직원들이 주로 수행하던 반복적 업무를 대체하고 있다. 또 새로운 기술을 습득하도록 요구하고 있기도 하다.

뉴욕 연방준비은행이 10월에 발표한 연구에 따르면 미국인의 약 40%는 AI가 발전함에 따라 일자리가 감소할 것이라고 예상한다. 세계경제포럼(WEF)의 일자리 이니셔티브 연구에 따르면 인간 노동자 역량의 약 44%가 다음 5년 내에 무의미해질 것으로 예상되며, 업무의 40%는 생성형 AI 도구와 이를 뒷받침하는 대규모 언어 모델(LLMs)로 인해 영향을 받을 전망이다.

골드만삭스의 데이터에 따르면 AI는 전 세계적으로 최대 3억 개의 정규직 일자리에 영향을 미칠 전망이며, 특히 미국과 유럽 같은 선진국 경제에서 미치는 영향이 크다. 보고서는 전 세계 업무의 최대 18%가 자동화될 수 있다고 전망했다.

이미 소프트웨어 개발 관련 채용 공고는 감소 추세를 보이고 있다. 채용 공고 수가 감소함에 따라 고용주들은 더 많은 지원자 풀에서 선택할 수 있게 되면서 요구사항을 높일 수 있다고 채용 사이트 인디드(Indeed)는 설명했다. 인디드 데이터에 따르면 2022년 4월 소프트웨어 개발 채용 공고 중 초급 직위 공고는 3.2%였는데, 2023년 2.1%, 2024년 1.5%, 2025년 1.2%로 감소했다.

이번 달 초, 인디드 CEO 크리스 하이엄스는 포춘과의 인터뷰에서 회사 사이트에 게시된 일자리의 2/3의 경우 AI가 이미 처리할 수 있는 기술을 요구한다고 밝혔다.

이 밖에 인디드의 연구에 따르면, 미국 채용 공고 중 ‘생성형 AI’ 또는 관련 용어를 언급한 비중은 지난 1년간 급증했다. 2024년 1월부터 2025년 1월까지 170%나 증가했다. 그러나 아직 전 세계 전체 채용 공고의 2.6%에 불과하다고 인디드의 AI 부사장 한나 칼훈은 전했다.

그는 “다음 3~4년 내에 대부분의 직업은 인터넷이 지난 30년간 직업에 미친 영향만큼이나 극적으로 변화할 것이다. 오늘 인디드에 게시된 모든 채용 공고, 트럭 운전사부터 의사, 소프트웨어 엔지니어까지 모든 직업이 생성형 AI 기반 의변화에 일정 수준 노출될 것이다”라고 말했다.

그러나 AI가 곧 모든 직업을 완전히 대체하지는 않을 것이라고 그녀는 덧붙였다.

인디 채용 연구소(Indeed Hiring Lab)의 연구에 따르면, 2,800개 이상의 업무 기술 중 현존하는 생성형 AI 도구로 완전히 대체될 가능성이 ‘매우 높다’고 평가된 기술은 단 하나도 없었다. 또한 인디드에 게시된 일자리 중 19.8%만이 생성형 AI에 ‘높은’ 노출도를 보였다. 이는 생성형 AI가 특정 업무 내의 작업을 학습할 수 있지만, 일자리를 완전히 대체할 가능성은 낮다는 점을 시사한다.

따라서 AI의 본질은 사람을 대체하는 것이 아니라 강화하는 것이라 칼훈은 강조했다. 그녀는 “인디드에서는 AI와 인간의 판단력이 결합될 때 더 강력해진다고 믿는다. 어떤 조직이 AI를 성공적으로 활용하려면 모든 직원이 AI의 기본 원리와 회사가 이를 어떻게 활용하는지 이해해야 한다”라고 말했다.

그럼에도 불구하고 칼훈은 전문가들이 시장의 변화하는 요구사항과 가장 수요가 높은 기술에 대해 최신 정보를 유지하고, 이에 따라 집중 분야를 조정하는 것이 필수적이라고 강조했다.

알파센스(AlphaSense)의 AI 연구 담당 디렉터인 사라 호프만은 IT 전략가이자 미래학자다. 피델리티 인베스트먼트의 AI 및 머신러닝 연구 부사장 출신인 호프만은 기업에서 사용되는 생성형 AI 도구 덕분에 작업자들은 반복적인 업무에서 벗어나 창의적인 업무로 전환할 수 있다고 기대한다. 단, 새로운 도구를 사용(또는 협업)하는 방법을 배운다는 전제 아래서다.

결과적으로, 점점 더 ‘적극적’이 되는 이 기술과의 ‘공생적’ 관계가 형성될 것이며, 이는 직원들이 지속적으로 새로운 기술을 배우고 적응해야 한다는 것을 의미한다.

호프만은 “AI는 반복적인 업무나 특정 성격의 어려운 업무를 관리할 수 있으며, 인간은 수익 성장과 전체 비즈니스 성과 개선을 주도하는 혁신적이고 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있다. AI는 인간보다 훨씬 빠르며, 24/7 이용 가능하며, 증가하는 업무량을 처리하기 위해 확장 가능하다”라고 한 인터뷰에서 말했다.

AI가 반복적인 작업을 수행함에 따라 인간 작업자들은 AI를 감독하거나 독특한 문제를 해결하며 창의성과 전략을 적용하는 역할을 맡도록 전환된다. 또 팀은 AI와 협업하는 경우가 증가할 점아이다. 예를 들어 마케터가 AI를 활용해 콘텐츠를 개인화하거나 개발자가 AI 코파일럿을 사용하는 방식이다. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 의사결정과 감정 지능과 같은 인간의 강점을 강화하겠지만 이 변화에 적응하려면 지속적인 학습과 업무 방식에 대한 새로운 접근 방식이 필요하다.

CUNY의 전문 연구 대학원 데이터 과학 학과 학과장인 아서 오코너는 AI가 일자리에 미치는 영향이 중요함에도 불구하고 충분히 연구되지 않았다고 지적했다. 행동 과학자들은 종종 극단 사이(멸망이나 유토피아)를 오가며 명확성 대신 자극성을 쫒는다는 설명이다.

직장 내 AI에 관한 서적 ‘Organizing for Generative AI and the Productivity Revolution’의 저자인 오코너는 혼합된 메시지의 한 가지 이유는 연구들이 다양한 출처에서 나온다는 점을 언급했다. 예를 들어, 사례 연구는 종종 검증되지 않은 비용 절감이나 생산성 향상 주장을 동반한다. 인디드의 작업 노출 모델은 주로 설명에 기반해 AI가 자동화할 수 있는 작업을 추측하지만, 실제 세계에서의 성능은 고려하지 않는다.

오코너에 따르면, 통제된 실험은 AI 지원 작업을 대조군과 비교함으로써 신뢰할 수 있는 통찰을 확보할 수 있다. “하지만 통제된 실험조차 결함이 있다. 대부분의 연구는 AI가 사용되었는지 여부를 측정할 뿐, 어떻게 사용되었는지는 측정하지 않다. 당연히 결과는 천차만별이다”라고 말했다.

‘재앙과 암울’ 진영의 연구자들은 새로운 AI 일자리가 좁고 배타적이라는 점을 정확히 지적한다. 하지만 그들 또한 제본스의 역설을 놓치고 있다: AI가 더 저렴하고 널리 보급될수록 수요가 증가하며, 이는 인터넷이 그랬듯이 완전히 새로운 산업을 창출할 수 있다는 것이다.

“하지만 우리 사회가 노동 시장에서의 대규모 변화를 제대로 관리하지 못해왔다는 점에서 그들의 우려를 공유한다. 1980년대부터 ‘미국 산업의 심장부’로 불리던 지역들이 ‘러스트 벨트’로 변모한 사례를 보면 알 수 있다”라고 오코너는 말했다.
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