자동화에 관한 흥미로운 이야기가 있다. 자동화의 영향을 가장 먼저 받은 사람들이 제조업과 무역업에 종사하는 노동자들이었다는 것이다. 기계식 직조기 도입은 자영업으로 일하던 직조공들을 공장으로 밀어냈다. 포드가 조립 라인을 도입하면서 숙련된 기계공과 엔지니어들은 단순 반복 작업을 배워야 했다. 이후 사무실의 지원 인력들도 비슷한 운명을 겪었다. 네트워크 PC가 등장하면서 사무직 및 관리직 직원들은 사람들과 상호작용하는 대신 소프트웨어 양식과 체크박스를 채우는 업무로 전환됐다. 이로 인해 많은 사람이 더 낮은 임금을 받고, 기술을 적게 쌓았고, 인간적인 연결과 존엄성이 줄어드는 경험을 하게 됐다.
반면 대부분의 지식노동자는 정반대의 상황을 경험했다. 이들에게 자동화는 더 도전적이고 창의적이며 기술을 향상시키는 업무를 가져다줬고 더 높은 보수와 지위를 보장했다. 특히 팬데믹과 원격 근무의 새로운 세계는 이들에게 더 많은 자율성과 균형 잡힌 삶을 선사했다. 이는 단순한 일화가 아니다. 노동 경제학, 심리학, 사회학 등의 분야에서 50년 이상 진행된 연구들은 사무직 근로자가 자동화로부터 더 많은 이득을 얻을 수 있다는 사실을 지적한다. MBA 학위를 가진 고위 관리자는 비정형적이고 개인의 판단에 의존하는 고부가가치의 업무를 수행한다. 이들은 반복적인 작업을 자동화하는 기술 덕분에 더 많은 혜택을 받는다. 실제로 과학자들은 이러한 ‘부익부 빈익빈’ 현상을 ‘기술 편향적 기술 변화Skill-Biased Technical Change’라고 이름 붙였다.
그런데 이야기가 바뀌고 있다.
이제는 물리적 존재가 중요한 요소가 되고 있다. 완전히 원격으로 일하거나 그렇게 할 수 있는 직무의 경우 많은 업무가 곧 자동화될 가능성이 크다. 반면 결과를 내기 위해 직접 일하는 곳에 출근해 신체를 사용해야 하는 직무는 더 안전한 위치에 있다. 일부 원격 근무자는 일자리를 잃을 수 있고, 수백만 명에 달하는 많은 사람은 곧 대규모의 직무 변화를 겪게 될 것이며, 따라서 재교육의 필요성이 크게 증가할 것이다.
생성형 AI 노출을 예측하는 새로운 모델을 보면 그 이유를 알 수 있다. 최근 연구에 따르면 생성형 AI에 더 많이 노출되는 직업일수록 생산성이 향상될 가능성이 더 높은 것으로 나타났다. 예를 들어 와튼스쿨의 대니얼 록Daniel Rock과 오픈AI가 공동으로 연구한 결과에 따르면 고객 서비스 담당자가 AI를 활용하면 업무의 절반에서 생산성이 50% 향상될 수 있다. 블록체인 엔지니어와 작가, 수학자와 같은 직무는 이미 완전히 AI에 노출된 상태다. 연구에 따르면 전체 직장인의 80%가 AI에 10% 이상 노출된 직업을 가지고 있으며 19%는 절반 이상 노출된 직업을 갖고 있다. 결국 대부분의 사람은 생성형 AI를 활용해 생산성을 크게 향상시킬 수 있다.
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