AI로 인한 일자리 대체와 생산성 향상: 기업의 올바른 선택

AI를 활용하여 인간의 일자리를 대체하고 비용을 절감하려는 기업들이 있습니다. 그러나 이는 근시안적인 접근일 뿐입니다. 최근 골드만삭스(Goldman Sachs)는 미국과 유럽에서 최대 3억 개의 일자리가 AI의 위협을 받을 수 있다는 보고서를 발표했습니다. 이 보고서는 현재 일자리의 약 3분의 2가 AI로 어느 정도 자동화될 수 있으며, 업무의 4분의 1은 완전히 자동화될 수 있다고 지적했습니다. 이러한 예측은 AI를 통한 비용 절감을 강조하는 경영진에게 매력적으로 들릴 수 있습니다. 하지만 진정으로 현명한 기업이라면 AI를 통해 직원의 생산성을 높이는 방법을 모색할 것입니다.

 

생산성 향상의 중요성

AI 도구는 다양한 직무에서 인력을 ‘증강’할 수 있습니다. 인포월드의 기자 제레미 듀발은 소프트웨어 개발 분야에서 이미 AI가 생산성을 높이고 있다고 언급했습니다. 이러한 도구는 개발자뿐만 아니라 다양한 직무에서 인력을 지원할 준비가 되어 있습니다. 비용을 절감하는 대신 생산성을 두 배로 늘리는 접근이 왜 더 나은 선택인지 살펴보겠습니다.

 

비용 절감과 생산성 향상

비용 절감은 나쁜 것이 아닙니다. 그러나 기술을 접근하는 매우 제한된 방식일 뿐입니다. 과거 30년간 오픈소스, 클라우드 등 가장 핫했던 기술 트렌드도 처음에는 비용 절감 방법으로 마케팅되었지만, 빠르게 그 이상으로 발전했습니다. 예를 들어 2008년 AWS는 자사의 웹사이트에서 AWS가 “고객에게 애플리케이션을 제공하는 가장 비용 효율적인 방법”이라고 홍보했습니다. 그러나 2015년 당시 AWS의 CEO였던 앤디 재시는 “클라우드 비용이 저렴하다고 홍보했지만, 고객들이 진정으로 중요하게 여기는 것은 민첩성”이라고 말했습니다. 이처럼 클라우드가 저렴하다는 주장에 의문이 제기되었지만, ‘민첩성이 중요하다’는 메시지는 계속해서 강조되었습니다. 성숙한 클라우드 고객에게는 민첩성이 비용 절감보다 훨씬 더 큰 이득을 가져다줍니다.

 

AI의 역할과 가치를 재고하다

클라우드, 오픈소스 그리고 이제 AI는 모두 개발자의 삶에서 마찰을 제거한다고 약속합니다. 예를 들어 오픈소스는 무료로 다운로드할 수 있습니다. 여기서 단가는 중요하지 않습니다. 개발자가 번거로운 구매 과정을 거치지 않고 소프트웨어에 쉽게 접근하고 사용할 수 있다는 점이 훨씬 중요합니다. 대부분의 사람들은 민첩성을 높이기 위해 오픈소스를 선택했습니다. 개발자의 시간이 중요하기 때문입니다. 2022년 필자는 “하드웨어나 소프트웨어는 상품일 뿐이고, 개발자야말로 진정한 가치가 있다”고 언급한 바 있습니다. 고객에게 다가가고, 참여를 유도하고, 서비스를 제공하는 더 나은 방법을 찾아야 하는 기업에게 개발자의 생산성은 필수적입니다.

이는 개발자뿐만 아니라 모든 직원에게 해당됩니다. 기업에 고용된 직원은 기업의 가장 큰 자산입니다. 따라서 기업은 마케팅부터 영업, 지원, 개발, 재무까지 모든 직원의 생산성을 극대화해야 합니다. 비용을 절감할 방법이 아니라 생산성을 높일 방법을 찾아야 합니다. 그리고 그 방법이 바로 AI입니다.

 

AI가 제공하는 기회

AI가 답이라면, 질문은 무엇일까요? 개발자 사이먼 윌리슨은 생성형 AI 코딩 도구가 소프트웨어 개발 경험을 개선하는 데 얼마나 큰 도움이 될 수 있는지 입증한 바 있습니다. 하지만 이런 도구는 개발자를 대체할 수 없습니다. 마틴 헬러는 “AI가 생성한 코드라고 해서 반드시 정확하거나 효율적이라고 할 수 없다”고 언급했습니다. AI가 생성한 코드는 검토, 테스트, 디버깅이 필요합니다. 생성형 AI 도구가 개발 작업의 80%를 처리할 수 있다면, 개발자는 나머지 20%의 작업에 집중할 수 있습니다.

다른 분야에서도 마찬가지입니다. 예를 들어 전미경제연구소(National Bureau of Economic Research, NBER)는 AI를 사용하는 고객 서비스 상담원의 생산성이 그렇지 않은 상담원보다 14% 더 높다는 사실을 발견했습니다. 이제 누군가는 고객 서비스 상담원의 14%를 해고할 수 있다고 생각할지도 모릅니다. 그러나 이는 잘못된 접근입니다. 핵심은 더 적은 수의 사람과 같은 양의 일을 하는 것이 아니라, 같은 수의 사람이 훨씬 더 나은 일을 할 수 있도록 하는 것입니다.

AI는 고객 서비스뿐만 아니라 마케팅, 재무, 인사 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. AI 기반의 데이터 분석 도구는 마케터가 보다 정확한 타겟팅 전략을 수립할 수 있도록 돕습니다. 재무 부서에서는 AI를 통해 예산 계획과 금융 분석을 자동화하여 효율성을 높일 수 있습니다. 인사 부서에서는 AI를 활용하여 인재 선발과 직원 관리의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

 

AI와 인간의 협업

AI는 단순히 인간의 업무를 대체하는 도구가 아닙니다. 오히려 AI는 인간의 능력을 확장하고 보완하는 역할을 합니다. 예를 들어, 의학 분야에서는 AI가 의료진의 진단 과정을 지원하여 더 정확한 진단을 내릴 수 있도록 돕습니다. AI는 방대한 양의 의료 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 의사에게 유용한 정보를 제공합니다. 이는 의료진이 환자에게 더 나은 치료를 제공하는 데 기여합니다.

또한, AI는 교육 분야에서도 큰 잠재력을 가지고 있습니다. AI 기반의 교육 도구는 학생 개개인의 학습 속도와 스타일에 맞춘 맞춤형 교육을 제공할 수 있습니다. 이는 학생들이 보다 효과적으로 학습하고, 학업 성취도를 높이는 데 도움이 됩니다. 교사들은 AI를 활용하여 학생들의 학습 데이터를 분석하고, 이를 통해 보다 효율적인 교육 방법을 개발할 수 있습니다.

 

AI 도입의 윤리적 고려사항

AI 도입에 있어 윤리적 고려사항도 중요합니다. AI 시스템은 데이터에 기반하여 결정을 내리기 때문에, 데이터의 편향성과 불공정성이 문제가 될 수 있습니다. 따라서 AI 시스템의 투명성과 공정성을 보장하기 위해 윤리적 가이드라인을 수립하고, 이를 준수하는 것이 중요합니다. 또한, AI가 인간의 프라이버시를 침해하지 않도록 개인정보 보호를 철저히 해야 합니다.

AI가 인간의 일자리를 대체하는 대신, AI와 인간이 협력하여 더 나은 성과를 달성하는 방향으로 나아가야 합니다. 이는 기업이 지속 가능한 성장을 이루고, 직원의 만족도를 높이는 데 기여할 것입니다.

 

결론

AI는 기업의 생산성을 높이는 데 필수적인 도구입니다. 직원들이 더 나은 성과를 낼 수 있도록 AI를 활용하는 방법을 모색해야 합니다. 아직 챗GPT, 스테이블 디퓨전, 깃허브 코파일럿 등의 생성형 AI 도구를 테스트해 보지 않았다면 지금이 가장 좋은 시기입니다. AI를 통해 기업은 더 나은 성과를 달성하고, 지속 가능한 성장을 이룰 수 있을 것입니다.

AI는 단순히 비용 절감의 도구가 아닙니다. 오히려 AI는 인간의 능력을 확장하고 보완하는 중요한 역할을 합니다. 기업은 AI를 활용하여 직원의 생산성을 극대화하고, 더 나은 성과를 달성하는 방향으로 나아가야 합니다. AI와 인간의 협력을 통해 기업은 지속 가능한 성장을 이루고, 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있을 것입니다.