2023년에 인공지능은 현재 달성한 것의 극히 일부만을 수행할 수 있었습니다. ChatGPT가 방금 출시되었습니다. AI가 왜곡한 사진과 비디오가 타임라인에 나타나기 시작했습니다. 기술은 개선되고 있었지만 채택 속도가 느리고 생산성 향상은 꿈도 꾸지 못했습니다. 오늘날 이는 산업 전반에 걸쳐 빠르게 구현되고 있으며 이러한 속도로 인해 인력 연구원들에게 경종이 울리고 있습니다.
전문 서비스 회사인 Cognizant(2026년 Fortune 500대 기업 중 217위)는 직장에서 AI가 미치는 영향에 대한 추정치를 재평가했으며 그 결과는 이전보다 더 강력했습니다. 그들은 미국 노동부의 직업 데이터에서 18,000개의 업무와 거의 1,000개의 일자리를 조사하여 공식화한 원래의 2023년 예측을 업데이트하여 일자리의 93%가 기술로 인해 적어도 어느 정도 혼란에 직면할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 그리고 위협은 더 광범위한 직업에 걸쳐 존재하게 되었습니다. 연구에 따르면 일자리의 30%가 AI로 인해 실존적 위협에 직면할 수 있으며 이는 초기 평가보다 15%포인트 높은 수치입니다. 보고서는 AI로 인해 발생하는 혼란으로 인해 약 4조 5천억 달러의 노동력이 인간에서 기계로 전환될 수 있다고 추정합니다.
보고서에는 “우리는 기술의 영향을 과소평가하고 있다”고 적혀 있습니다. “우리가 2032년까지 개발할 수 있을 것으로 예상했던 일이 지금 우리 눈앞에서 일어나고 있습니다.”
점점 더 많은 비즈니스 리더와 내부자가 합창하여 AI가 직원, 특히 관리 역할에 가하는 임박한 위협에 대해 경고하고 있습니다. 그리고 이러한 예측은 기업, 특히 기술 기업이 AI에 대한 해고를 비난하면서 인력의 상당 부분을 삭감하기 시작하면서 서서히 실현되고 있습니다. Jack Dorsey의 Block은 AI 자동화 덕분에 회사 인력의 거의 절반을 감축했습니다. 호주계 미국 기술 회사인 Atlassian은 인공 지능에 대한 투자 자금을 조달하기 위해 인력의 10%를 감축했습니다. 그리고 이제 Meta는 약 79,000명의 인력 중 20%를 감축할 계획인 것으로 알려졌으며, 기술 분석가인 Mark Shmulik은 기업이 AI 시대에 경쟁력을 유지하기 위해 경쟁함에 따라 “생태계 전반에 걸쳐 성급한 전환, 절반만 공식화된 전략 및 대응적 구조 조정의 연속”으로 이어질 수 있다고 경고했습니다.
보고서는 “예정보다 6년 앞선 오늘날 일자리의 93%가 어떤 방식으로든 AI의 영향을 받을 수 있다”고 밝혔다. “요컨대 기술은 우리가 예상했던 것보다 더 많은 일자리에 더 빠르고 더 큰 영향을 미치고 있습니다.”
화이트칼라 업무를 넘어서: 육체 노동과 의료 부문에서 혼란의 첫 징후가 보입니다.
보고서는 AI 파괴의 현재 잠재력이 직업 세계를 넘어 확장된다는 사실을 발견했습니다. 기술은 한때 안전하다고 여겨졌던 육체 노동 작업의 영역을 침범하기 시작했습니다. 예를 들어, 건설 분야에서는 이제 기술이 계획을 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 운송 중에도 배송물을 검사하거나 안전 검사를 수행할 수 있습니다.
보고서는 “한때 순수 수동으로 간주되었던 작업에는 실제로 AI가 강화할 수 있는 내장된 인지 요소가 포함되어 있습니다”라고 말합니다. “모든 교대조와 모든 현장에서 이러한 개선이 이루어지면 그 이익은 변혁적이 됩니다.”
또한 의료 부문에서도 AI는 작은 작업을 돕는 것에서 복잡한 작업을 자동화하는 것으로 이미 변화의 조짐을 보이고 있습니다. 이 연구에서는 기술이 진단 정확도와 환자 치료를 향상시켰다는 사실을 발견했습니다.
인력을 분석하는 싱크탱크인 버닝 글래스 연구소(Burning Glass Institute)의 맷 시겔먼(Matt Sigelman) 회장에 따르면, AI가 다수는 기계이고 소수는 인간으로 이루어진 인력을 확립하기까지는 아직 갈 길이 멀다. Sigelman은 Fortune과의 인터뷰에서 “이러한 중단 중 일부는 우리가 예상하는 것보다 훨씬 더 오랜 시간이 걸릴 것”이라고 말했습니다. “교란의 시간은 더 길어지고 영향의 성격은 더욱 미묘해질 수 있습니다.”
연구에 따르면 오늘날 대부분의 작업은 어떤 방식으로든 AI의 도움을 받을 수 있지만 완전히 자동화 가능한 작업은 10%에 불과합니다. 연구자들은 산업별 평균 노출 점수를 39%로 계산했지만, 운송 및 건설을 포함하여 인력이 많은 여러 부문은 여전히 AI에 대한 실질적인 노출에 직면하지 못하고 있습니다.
그러나 Sigelman은 일정이 Cognizant의 예상과 다를 수 있지만 인력에 대한 전반적인 영향은 그만큼 중요할 수 있다고 덧붙였습니다. 그는 AI가 완전히 다른 기술 세트에 대한 요구 사항을 도입할 것이며 이는 가장 확립된 전문가 중 일부조차 방해할 수 있으며 잠재적으로 상당한 재교육과 기술 향상이 필요할 것이라고 말했습니다.
“수십 년 동안 일해 온 사람들은 더 이상 자신의 경력을 정의하는 일을 할 자격이 없을 수도 있습니다.”
