하버드비즈니스리뷰

챗GPT 같은 생성형 AI의 등장으로 산업 전반의 일자리에 대대적 변화가 일어나기 시작했다. 생성형 AI는 정보를 습득하고 관리하는 방식을 비롯해 우리가 일하는 방식을 대폭 변화시킬 전망이다. 이와 함께 기업 경영진의 관심도 높아지고 있다. 많은 챗GPT를 비롯한 대형 언어 모델LLM이 일의 의미를 어떻게 변화시킬 것인지에 주목하고 있다. 회사가 이를 어떻게 활용해야 할지에 대해서도 관심이 집중되고 있다.

우리 연구팀의 입장은 업계 선도 기업이 자동화를 앞세워 사람의 일자리를 완전히 없애려고 시도해서는 안 된다는 것이다. 그렇다고 신중함을 표방하면서 생성형 AI의 단점이 완전히 해결될 때까지 멀찍이 떨어져 구경만 해서도 안 된다.

생성형 AI를 활용했을 때 전도유망할 것으로 예측되는 분야에서는 미래 전략을 제시할 수 있어야 한다. 예컨대 기존의 일자리를 재분류해 여러 카테고리로 묶을 수 있다. 그러면 생성형 AI가 각 업무 카테고리에 미치는 영향을 보다 자세히 파악할 수 있을 것이다. 그러면 우리 연구팀과 비슷한 결론에 도달할 것이다. 바로 생성형 AI가 결국엔 새로운 일자리를 창출해 낸다는 사실이다. 그것도 부가가치가 높은 일자리를 말이다.

일자리 재분류

고객 서비스는 거의 모든 업계에서 핵심 업무다. 생성형 AI로 일자리가 사라지는 게 아니라 외려 풍성해질 것이라는 대표적인 사례를 보여주는 업무이기도 하다. 우리 연구팀은 CSR 업무 대부분을 13개 업무로 분류했다. 그리고 생성형 AI가 각각의 업무들에 어떤 영향을 미치는지 분석했다. 13개 중 4개 업무는 아무런 영향을 받지 않았으며(사람 일자리) 다른 4개 업무는 완전 자동화가 가능했다(자동화 일자리). 나머지 5개 업무는 AI를 활용했을 때 더 효과적으로 수행할 수 있었다(증강 일자리). 그리고 부가가치가 높은 5가지 업무 분야가 추가로 생겨났다(신규 일자리). 사람 일자리, 자동화 일자리, 증강 일자리, 신규 일자리 등 4개 분류의 업무를 적절히 섞어 일자리를 재설계하면 생성형 AI의 장점을 극대화할 수 있다.

인간 일자리 4개는 고객 서비스 직원이 전담하는 종류의 일이었다. 대표적으로 고객의 얼굴을 직접 마주하는 성격의 업무와 조직 운영과 활동, 절차를 조정/관리하는 업무가 있었다. 완전 자동화가 가능한 고객 서비스 업무로는 일정하게 구조화한 반복 업무가 있었으며 제품과 서비스 가격 책정, 결제 비용 추심 등이 있었다. 증강화 가능한 고객 업무에는 고객 불만 해소, 질의응답, 정보 제공, 제품 또는 서비스 홍보 등이 있었으며 이런 업무들은 생성형 AI의 도움을 받았을 때 더 효과적으로 수행할 수 있었다.

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