Article at a Glance생성형 AI의 발전으로 인간과 같은 인지능력을 가진 인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence)의 도래가 앞당겨지면서 인재에게 요구되는 능력도 변화할 전망이다. 기존 지식사회에서는 개인이 정보를 처리하고 문제를 해결하는 능력, 즉 인지능력(Cognitive Ability)이 중요하게 요구됐다. 그러나 AI가 인간의 인지능력을 추격하면서 향후에는 AI를 활용해 인간의 능력을 향상시키는 증강지능(Augmented Intelligence)이 주목받을 전망이다. 조직의 증강지능을 개발하기 위해서는 회의 내용 요약 등 구성원들이 AI를 활용해 하루 업무 시간을 절약할 수 있는 쉬운 방법을 찾아 장기간 지속함으로써 조직에 AI 습관을 내재화해야 한다. 또한 리더부터 본인 업무에 AI를 적용해 효용을 체감하며 조직 전반의 AI 수용도를 높여나가야 한다.
1769년 합스부르크 제국의 관리였던 요한 볼프강 리터 폰 켐펠렌 남작은 황후의 환심을 사기 위해 체스를 두는 자동인형인 기계 투르크인(the Mechanical Turk)을 제작했다.
1
톱니바퀴와 벨트 부품으로 만들어진 이 기계는 인간을 상대로 체스를 두고 가끔 승리하기도 하며 전 세계 사람들의 이목을 끌었다. 그러나 사실 체스를 둔 건 기계 투르크인이 아닌 상자 안의 작은 사람이었다. 기계 투르크인이 제작되고 80년이 흐른 1860년이 돼서야 상자 안에 작은 사람이 있었음이 밝혀진 것이다. 기계 투르크인의 진실이 밝혀지고 130년이 지난 1997년. 체스 세계 챔피언 가리 카스파로프와의 대국에서 IBM이 개발한 체스 기계인 딥블루가 맞붙는다. 이번에는 숨겨진 사람 없이 기계가 100% 승리했다. 그로부터 20년 후인 2016년 구글이 개발한 알파고가 이세돌 9단을 이기면서 가장 높은 수준의 인지능력을 필요로 하는 게임인 바둑까지 기계에 정복됐다.
기계는 오랫동안 인간의 능력에 도전해왔다. 고도의 인지능력을 요하는 게임에서부터 승리할 수 있는지를 실험해오며 능력은 급속도로 발전했다. 2016년 이세돌 9단과 알파고의 대국은 괄목할 만한 기계의 능력을 증명했지만 일상을 사는 우리에겐 직접적인 영향을 주진 못했다. 우리가 살아가는 세상은 게임보다 훨씬 높은 불확실성과 복잡성을 갖고 있기 때문이다. 그러나 2022년 11월 오픈AI가 공개한 챗GPT는 마치 인간과 같은 인지능력을 가진 인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence)의 가능성을 보여주며 판도를 바꾸기 시작했다.
2024년 7월 11일 오픈AI는 AGI로 가는 AI의 능력 수준을 5단계로 나눠 제시했다. (그림 1)
1단계는 챗봇으로 현재의 챗GPT 서비스처럼 자연어로 사람과 대화하는 수준을 일컫는다. 2단계는 추론자로 인간 수준의 문제를 해결할 수 있으며 박사학위 수준의 교육을 받은 추론 능력을 의미한다. 3단계는 에이전트로 인간을 대신해 복잡한 과업을 수행할 수 있는 수준을, 4단계인 혁신자는 혁신이 일어날 수 있도록 돕는 수준을 뜻한다. 마지막 5단계는 조직 단위의 업무를 총괄 수행할 수 있는 광범위한 능력을 의미한다. 오픈AI는 현재 서비스 수준을 1단계(챗봇)에서 2단계(추론자)에 도달하기 직전이라고 평가했다. 샘 올트먼 CEO는 최근 여러 방송에 나와 고도의 수학적 추론이 가능한 ‘Q스타’를 언급하면서 향후 10년 안에 AGI에 도달할 수 있을 것이라고 전망하기도 했다. 사람과 같은 문제 해결력을 갖춘 AI가 등장할 날이 머지않은 것이다.
일과 직업의 의미 변화AGI가 발전할수록 사회와 직장에서는 큰 변화가 일어날 것으로 예상된다. 일의 의미와 일하는 방식, 인재에게 요구되는 능력도 달라질 것이다. 특히 일의 의미가 중요한 화두가 될 전망이다. 역사적으로 일과 직업의 주요한 목적은 생계였다. 과거 인류는 생존을 위해 거처를 옮기며 식물을 채집하고 동물을 사냥했다. 이후 정착 생활을 시작하며 농경 시대로 접어든 인류는 땅을 메고, 곡식을 심고, 수확해 생계를 이어왔다. 산업화 시대, 여러 직업이 생긴 후에도 시간과 에너지를 투입해 회사로부터 돈을 받으며 삶을 영위해온 인류에게 일과 직업의 목적은 ‘먹고살기 위한 생계 수단’이었다.
그러나 이제는 일과 직업의 목적이 변하고 있다. 필자가 2014~2023년 10년간 한국 직장인의 소셜네트워크 데이터 22만 건을 통해 살펴본 결과, 코로나 팬데믹을 기점으로 일의 의미가 변한 것으로 나타났다. 코로나 팬데믹 전(2014~2019년)에는 ‘연봉, 업무, 안정’이 자주 언급된 반면 팬데믹 이후(2020~2023년)에는 ‘전문성, 기회, 성장’이란 표현이 자주 등장했다. (그림 2) 즉 과거에는 일이 돈을 벌며 개인에게 안정감을 주는 수단으로 인식됐다면 코로나 팬데믹 이후에는 자신의 전문성을 발휘하고 성장할 수 있는 기회로서의 의미가 커진 것이다.
2
일과 직업의 의미 변화는 AGI의 등장과 함께 더욱 가속화할 것으로 보인다. 일론 머스크는 최근 여러 행사에서 AGI가 등장하는 시대, 인간의 노동에 대한 의견을 내놓았다. 머지않은 시기에 인지능력 측면에서 인간보다 똑똑한 AI가 등장할 것이며 20~25년 내 인간이 노동에서 해방될 수 있을 것이라고 주장했다. 그러면서 일과 직업에 스스로 의미를 부여할 수 있는 능력이 앞으로 더욱 중요해질 것이라고 강조했다. 단순히 돈을 벌기 위한 노동은 AGI가 대체할 것이기 때문에 일에 어떻게 의미를 부여하는지가 개인과 조직, 그리고 리더에게 중요해질 것이란 주장이다.
1931년 경제학자 케인스는 『설득의 에세이』에서 그의 손자, 손녀가 살아갈 2031년에는 생산성이 100년 전 대비 8배 증가해 인간은 주당 15시간만 일하고 나머지 시간엔 여가와 취미를 하며 보낼 것이라고 예측했다. 실제로 1931년 대비 2024년 생산성은 OECD 국가 기준 8배 증가했지만 우리는 여전히 주당 50시간 가까이 노동하고 있다. 인간이 돈을 벌기 위한 수단으로서만이 아닌 일과 직업을 통해 다른 가치 또한 추구하고 있음을 보여준다. 향후 AGI가 부상하면서 근로시간이 지금보다 감소하겠지만 역설적으로 이런 상황에서 일과 직업의 목적, 의미를 찾을 수 있는 능력은 더욱 중요해질 것으로 보인다.
인간 능력 향상하는 증강지능의 부상일과 직업의 의미 변화와 함께 AGI가 부상하면서 인재에게 요구되는 능력도 변화할 것으로 보인다. 산업화사회를 거쳐 지식사회가 도래하면서 지식근로자가 가치를 창출하는 원동력은 사회와 조직에 존재하는 문제를 발견하고 해결하는 역량이었다. 조직 내 구성원들과 협업하면서 관련 자료를 찾고 이해하고 분석해 새로운 아이디어를 더함으로써 가치를 창출했다. 따라서 지식사회에서 중요하게 요구되는 능력 중 하나는 인지능력(cognitive ability), 즉 개인이 정보를 처리하고 문제를 해결하는 능력이었다.
미국 아이오와대 프랭크 L. 슈밋 교수 연구팀이 지난 100년간의 연구를 종합해 직원 선발에 유효했던 도구를 분석한 결과, 성과 예측력이 가장 높았던 도구는 바로 인지능력검사였다.
3
지식 기반 사회에서 인지능력이 성과를 내는 데 주요한 능력임은 이미 여러 연구를 통해 입증된 바 있다.
4
현재 한국 및 미국의 여러 기업은 직원 선발 시 적성검사 혹은 인지능력검사를 실시하고 있다. 구글, 마이크로소프트, 애플 등은 면접에서 인지능력을 주요한 평가 요소로 측정하고 포드와 제네럴일렉트로닉도 인지능력검사를 실시하고 있다. 삼성, LG, 롯데와 같은 국내 대기업 역시 직원 선발 시 적성검사를 실시해 인지능력을 평가한다. 인지능력검사는 주로 언어력, 논리력, 수리력, 시간/공간 처리 능력을 평가하는데 이는 생성형 AI와 같은 대규모 언어모델(Large Language Model)의 능력을 평가할 때도 측정하는 영역들이다. 즉 생성형 AI가 발전한다면 인재 선발의 지표로 여겨져 온 인지능력이 성과를 가늠하는 요소로서 무용해짐을 보여준다.
그렇다면 앞으로 인재에게 요구될 능력은 무엇일까? 바로 AI를 활용해 인간의 능력을 향상시키는 증강지능(Augmented Intelligence)이다. 미국 인사관리협회(SHRM, Society for Human Resource Management)의 인사책임자인 짐 링크는 지금 이 시대를 ‘협업 혁명(Collaboration Revolution)’ 시대라 정의하며 AI와의 협업이 새로운 변화를 불러올 것이라고 강조한다. 미국 인사관리협회 연구에 따르면 AI가 인간 과업을 자동화할 것이란 예측은 35%, 대체할 것이란 예측은 23%인 반면 AI가 인간의 과업을 최적화할 것이란 예측은 50%, 증강할 것이란 예측은 57%인 것으로 나타났다. 앞으로 조직에서 AI가 인간의 일을 대체, 자동화하는 것이 아닌 인간 직원과 협업하며 여러 과업과 일을 최적화하고 증강할 것이라고 협회 측은 내다본 것이다. 오랫동안 인재 선발에서 주요한 요소로 고려됐던 인지능력의 중요성은 낮아지고 AI를 활용해 인간의 능력을 향상시키는 증강지능의 중요성이 더욱 강조될 것이란 전망이다.
증강지능 개발 전략가트너(Gartner)는 증강지능을 AI 기술을 사용해 인간의 인지능력을 보완하고 향상시키는 능력으로 정의한다.
5
필자의 연구에 따르면 증강지능은 ▲알고리즘과 관련 기술의 작동 원리에 대한 기술적 이해 ▲AI와 정보를 교환할 수 있는 의사소통 능력 ▲AI 발전을 감지하고 관련 내용을 지속적으로 학습할 수 있는 능력 ▲AI와 함께 의사결정을 내릴 수 있는 능력 ▲AI의 한계를 인지하고 새로운 상황에 AI를 적용할 수 있는 유연성으로 구성된다. (표 1) 미래 인재에게 요구되는 주요 역량인 증강지능을 개발하기 위한 전략은 다음과 같다.
1. AI를 기술로 대하라AI와 협업해 인간의 능력을 향상하는 증강지능을 개발하기 위해서는 우선적으로 AI 기술에 대한 이해가 필수적이다. AI가 작동하는 원리인 알고리즘은 컴퓨터에 특정 인풋을 주고 원하는 아웃풋을 얻기 위해 사전에 설계된 일련의 규칙이다. 사람과 협업할 때는 업무 상황을 공유하고 있기에 소통 과정에서 모호한 표현도 맥락을 통해 파악하며 함께 일할 수 있다. 그러나 AI는 사람에 비해 맥락 이해 능력이 상대적으로 부족하다.
6
그럼에도 우리는 의인화된 AI가 마치 사람인 것처럼 상호작용하고 인간 직원에게 지시하듯 일을 주고 결과물을 기대한다.
그러나 스탠퍼드대와 하버드대 공동 연구에 따르면 사람들이 컴퓨터에 인간과 같은 감정과 성별 등을 부여하면 협업에 있어 효율성이 저하된 반면 컴퓨터를 기계로 인지하고 명확한 기능적 역할을 부여했을 때 협업의 만족도와 효과가 높은 것으로 나타났다.
7
세달 날리 하버드경영대학원 교수와 폴 레오나르디 캘리포니아대 산타바버라 캠퍼스 교수도 저서 『AI 나를 위해 일하게 하라』에서 AI는 행간을 읽지 못하고 우리와 같은 공간에 있지 않기 때문에 AI가 알아들을 수 있도록 최대한 명료하고 구체적으로 지시해줘야 원하는 결과물을 얻을 수 있다고 강조한다. 즉 증강지능을 개발하기 위해서는 AI와 알고리즘을 기술로서 이해하고 접근하는 게 중요함을 보여준다. 완벽한 결과물을 기대하기보다 AI를 기술로 대하며 적절한 프롬프트 등 인간이 원하는 답변을 얻어내는 데 효과적인 접근법을 끊임없이 고민하며 적용할 때 효율적인 협업이 가능하다.
2. 매일 꾸준히 활용하라증강지능을 개발하기 위해서는 AI 발전을 감지하고 관련 내용을 지속적으로 학습하는 것이 중요하다. 매일 꾸준히 활용한다면 그 효과는 배가된다. 신예 AI 기업인 오픈AI에 대규모 투자해 혁신을 주도한 마이크로소프트가 좋은 예다. 혁신의 주역으로 평가받는 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 양자 컴퓨팅, 클라우드 등 다양한 신기술에 선제적으로 투자해 변화를 이끌고 있으며 향후 AGI 시대를 선도하기 위해 구성원들에게 다양한 지원을 아끼지 않고 있다. 최근 마이크로소프트 연구팀은 ‘AI Data Drop: The 11-by-11 Tipping Point’라는 제목의, 마이크로소프트 직원 1300명을 대상으로 한 실험 결과를 발표했다. 마이크로소프트가 밝혀낸 마법의 공식은 바로 ‘11×11’이었다. 마이크로소프트의 생성형 AI 코파일럿을 11주간 사용하면서 하루에 11분씩만 절약하면 AI 습관을 형성해 조직의 생산성을 높이는 것으로 나타났다. 구체적으로는 생산성, 회의 감소, 업무의 즐거움, 일과 삶의 균형이라는 4가지 핵심 성과에서 개선 효과를 보였다. 연구팀은 거창한 작업이 아니어도 좋다고 말한다. 놓친 회의 내용을 팔로업하기 위해 AI에 회의 핵심 내용을 요약해달라고 요청하거나 채용 담당자가 AI를 사용해 직무 설명서를 작성할 수도 있다. AI를 활용해 하루 11분을 즉시 절약할 수 있는 쉬운 방법을 찾아 11주간 지속하면 조직에 AI 습관을 내재화해 가치를 끌어올릴 수 있다.3. 리더의 AI 전문성을 개발하라조직의 증강지능을 개발하는 데는 리더의 역할도 중요하다. 딜로이트의 연구에 따르면 생성형 AI를 대하는 사람들의 감정은 긍정 정서와 부정 정서로 나눠진다. 긍정 정서를 느끼도록 하는 주요 요인은 바로 조직 리더가 가진 AI에 대한 높은 이해도였다.
8
AI와 관련해 높은 전문성을 보유한 리더들은 생성형 AI 기술을 훨씬 긍정적으로 바라보고 조직에 더 빠른 변화를 기대하는 것으로 나타났다. 이런 전문성을 갖춘 리더들은 AI 도입 초기 단계부터 직원들이 AI를 신뢰하고 활용할 수 있도록 교육하는 등 지원을 아끼지 않고, 관련 비즈니스 모델 개발에도 적극적으로 나서고 있다. 생성형 AI에 관한 리더의 전문성이 조직의 AI 수용 태도에 영향을 미치는 셈이다. 실제로 2024년 750명의 기술 인력을 대상으로 한 소프트웨어업체 리툴(Retool)의 조사에 따르면 생성형 AI 도구를 이용하고 생산성이 향상됐다고 응답한 비율은 85.5%에 달했지만 27.6%는 여전히 회사에서 생성형 AI를 몰래 사용하고 있다고 응답한 것으로 나타났다. 몰래 사용하는 주된 이유로는 불명확한 회사 또는 팀 내 AI 정책을 꼽았다. 조직에 AI 활용을 내재화하는 데도 리더십이 필요한 셈이다.
리더가 조직 구성원들의 증강지능 개발을 이끌기 위해서는 리더 본인부터 AI의 효용을 체감하며 증강지능을 개발해나가야 한다. 여기에도 생성형 AI가 활용될 수 있다. 생성형 AI의 특징 중 하나는 특정 페르소나를 만들 수 있다는 점이다. 일례로 오픈AI의 챗GPT, 구글 제미나이 다음으로 월간 이용자 수가 많은 생성형 AI 서비스 캐릭터AI(Character.AI)에서는 누구나 실제 인물을 기반으로 챗봇을 만들 수 있다. 캐릭터AI 플랫폼에서는 스티브 잡스, BTS 멤버 RM 등 유명인을 포함한 수백만 개의 AI 페르소나가 활동하고 있다. 이 캐릭터AI를 리더도 활용할 수 있다. 예를 들어 팀원 10~15명을 이끄는 HR 부문장이라고 가정해보자. 각 팀원의 행동 데이터, 근무일지, 근태, 조직 내에서 발생한 문제 및 갈등 상황 등을 입력하면 팀원들의 페르소나를 구현할 수 있다. AI로 구현된 팀원 페르소나와 시뮬레이션하면 리더로서 피드백하기 어려운 상황에서 도움을 받을 수 있다. 단순히 시뮬레이션을 통해 팀원과의 소통을 훈련하는 것을 넘어 구체적인 피드백 내용과 관련해서도 생성형 AI의 도움을 받을 수 있다. 챗GPT에 팀원들의 페르소나와 구체적인 상황을 입력해 피드백 내용을 제안받는 것이다. 다음은 프롬프트 예시다.
(상황)에 맞는 성과 관리 및 피드백을 위한 이메일을 작성해주세요.(상황)K 대리는 바로 위 선임자인 S 과장 때문에 괴롭다고 팀장인 나에게 면담을 요청해왔다.S 과장은 부서 내 모든 일에 관여하는 것을 선호한다. 업무뿐만 아니라 심지어 사적인 일에도 개입해 영향력을 발휘하려 한다.K 대리는 처음엔 S 과장의 친절함과 풍부한 업무 지식에 고마움을 느꼈지만 이제는 귀찮음을 넘어 그를 한심하다고 생각한다.K 대리는 점차 S 과장의 말을 무시하고 소통을 줄여 거리를 두고 있다.S 과장은 자부심이 높고 모든 면에서 자신을 스스로 상당히 높게 평가하는 경향이 있다.S 과장은 자신의 개입이 일종의 의무라고 생각한다. 이런 간섭이 상대방에게 불편함을 줄 것이라는 사실을 인정하지 않는다.구체적인 페르소나와 상황을 입력하니 챗GPT는 적절한 피드백 내용을 제안한다. “S 과장님께서 모든 일에 열정을 갖고 임하시는 것은 팀에 큰 자산이지만 다른 구성원들이 자율적으로 업무를 수행할 수 있도록 여지를 주는 것도 중요한 부분입니다”라며 팀원의 행동 개선에 대한 구체적인 피드백을 제안하는가 하면 “이런 피드백이 과장님께 부정적으로 다가오지 않길 바랍니다. 과장님의 의도는 분명히 팀을 위한 것이지만 의도와 달리 받아들여질 수 있다는 점도 고려해주시면 감사하겠습니다”라며 팀원의 감정을 고려한 피드백도 놓치지 않는다.필자가 국내 여러 기업과 관련 교육을 진행한 결과, 엔지니어 출신 CEO 등 기계와의 상호작용이 익숙해 인간 직원과의 소통에 어려움을 느끼는 리더들이 생성형 AI의 효용을 크게 체감하는 것으로 나타났다. “부하직원과 어떻게 라포르를 형성하고 어떤 근거로 피드백을 줘야 할지 늘 고민이었는데 생성형 AI가 큰 도움이 됐다”라는 평이 주를 이뤘다. 이뿐만 아니라 20~30명의 팀원을 관리해야 하는 상황에서 생성형 AI는 피드백에 소요되는 시간을 줄여 리더의 생산성 향상에도 크게 기여했다. 이처럼 리더가 본인의 업무에 생성형 AI를 적극 활용하고 효용을 느끼면 팀의 AI 수용도를 높이게 되고 궁극적으로 조직 전반의 증강지능은 한층 더 강화될 것이다.다가올 AGI 시대, 관점을 전환하라하버드경영대학원과 보스턴컨설팅그룹(BCG)의 공동 연구에 따르면 생성형 AI를 활용했을 때 컨설턴트의 성과가 40% 향상되고, 업무 속도는 25% 빨라졌으며, 업무 완료율은 12% 증가한 것으로 나타났다. 인지능력이 매우 우수한 집단 중 하나로 꼽히는 컨설턴트조차 생성형 AI의 도움을 받아 인간지능을 강화하는 모습이다. AI가 인간지능을 대체할 것이라는 두려움에 잠식되기보다 AI로 우리의 지능을 어떻게 증강할 것인지에 초점을 맞추는 관점의 전환이 무엇보다 중요한 때다. AGI는 이미 정해진 미래다. AI로 일의 의미와 인재에게 요구되는 역량이 달라지는 지금, 증강지능으로 관점을 전환한 조직과 그렇지 않은 조직의 격차는 앞으로 더욱 벌어질 것이다.
DBR mini box I
AI가 마케팅 초안 생성… 분석 역량 중요도 높아져
|
손송민 머서코리아 상무 songmin.son@mercer.com
최호진 기자 hojin@donga.com
|
생성형 AI와 조직, 인력의 변화
머서(Mercer)의 글로벌 설문조사에 따르면 경영진의 57%가 앞으로 조직의 업무 수행에 있어 AI와 자동화 사용의 비중을 늘려갈 것이라고 응답했다. 사람이 직접 수행하는 업무 비중을 점차 줄여나가고 업무 수행 방식을 새롭게 재설계하는 방향으로 나아가는 것이다. 실제로 생성형 AI는 업무 환경과 일하는 방식에 중대한 변화를 가져오고 있다. 오픈AI와 펜실베이니아대의 연구 결과, 전체 직무의 약 80%가 AI의 영향을 받을 것으로 보이며 이 중 약 20%의 직무는 작업 방식의 절반 이상이 변화할 것으로 내다봤다. 생성형 AI는 조직과 인력에 어떤 변화를 가져오고 있을까?
1. 단순 작업에 대한 수요 감소
코카콜라는 생성형 AI를 활용해 고객경험을 개인화하고 마케팅 캠페인을 혁신적으로 발전시켰다. 2023년 오픈AI와 협력한 코카콜라는 생성형 AI 기술을 마케팅과 제품디자인에 적용했다. 소비자들이 AI로 다양한 코카콜라 제품을 디자인해볼 수 있는 ‘크리에이티브 리얼 매직’ 캠페인을 진행한 데 이어 AI에 ‘3000년에 어울리는 미래의 맛’을 주문해 받은 레서피로 ‘Y3000’이라는 한정판 제품을 출시하기도 했다. 이런 접근 방식은 코카콜라의 마케팅 효율을 높였고 고객과의 접점을 강화하는 데 기여했다. 또한 세일즈포스의 연구에 따르면 생성형 AI를 활용해 개인화된 마케팅 메시지를 생성한 기업들은 고객 참여도가 50% 이상 증가하고 구매 전환율도 크게 개선된 것으로 나타났다.
생성형 AI가 마케팅 메시지, 디자인 등 콘텐츠 초안을 쉽게 생성해내면서 마케팅, 사업기획 등의 직무에서 요구되는 역량도 변화할 전망이다. AI가 수행할 수 있는 기본적인 데이터 분석과 리서치, 단순 콘텐츠 생성 역량에 대한 중요도는 낮아지는 반면 이렇게 1차적으로 생성된 결과물을 전략적으로 활용하는 능력이 강조되고 있다. 고급 데이터 분석, 소비자 행동 예측, 개인화된 마케팅 전략 구현 등 고객 데이터 해석을 위한 지식, 창의적 문제 해결 능력과 같은 역량이 대표적이다. 실제로 최근 글로벌 기업의 마케팅 직무 채용 공고를 살펴보면 디지털 리터러시, 데이터 기반 의사결정 능력, AI 기반 분석 도구 사용 능력 등을 요건으로 내세우는 경우를 흔히 찾아볼 수 있다.
2. 자율 AI 에이전트 등장에 따른 일자리 변화
맥킨지가 수행한 연구에 따르면 AI의 발전으로 인간의 기본적인 인지 능력과 육체적, 반복적 기술에 대한 수요는 감소할 것으로 예상된다. 그러나 앞으로 주시해야 할 부분은 생성형 AI의 자율성이다. 지금까지 우리가 알던 생성형 AI는 명령을 내리면 작업을 수행하는 수동적인 시스템이었다. 적용할 수 있는 범위와 메모리도 제한적이었다. 그러나 오픈AI, 구글, 앤스로픽(Anthropic)과 같은 생성형 AI 분야 주요 기업들은 향후 기존 생성형 AI의 문제를 해결할 수 있는 고도로 자율적인 시스템을 내놓을 전망이다.
실제로 올해 3월 미국 코그니션(Cognition)은 최초의 AI 에이전트 ‘데빈(Devin)’의 베타 버전을 공개했다. 데빈은 기존의 생성형 AI와 달리 사용자가 목표를 설정하면 이를 달성하기 위한 계획을 자율적으로 세우고 작업을 수행한다. 인간 관리자가 채팅을 통해 작업 진행 상황을 물어볼 수도 있다. 때론 작업에 실패하기도 하지만 스스로 문제점을 개선하며 작업을 완료해낸다. 이런 자율형 AI 에이전트에 비하면 지금의 챗GPT는 걸음마 단계에 불과할 정도다.
향후 생성형 AI의 자율성이 높아지면 단순 작업과 초안 작성을 넘어 인간이 수행하던 복잡한 작업을 생성형 AI 시스템에 위임할 수 있을 것으로 기대된다. 다가올 미래에 생성형 AI는 작업의 명확성을 위해 스스로 질문을 던지고 작업을 위임할 소규모 에이전트 팀을 구성하는 등 조직 차원의 대규모 작업을 능동적으로 처리할 수 있을 것이다. 이런 변화는 조직과 인력 구조에 큰 지각변동을 일으키며 일부 구성원은 일자리를 잃게 될 수도 있다.
변화의 쓰나미에 대응하기 위해서는 리스킬(reskill)과 업스킬(upskill) 교육에 집중해야 한다. 가령 고도화된 AI 에이전트를 감독하는 방법을 배우는 것이다. 자율적으로 작동하는 AI 에이전트의 경력 관리나 동기부여에 대해 신경 쓸 필요가 없다고 생각한다면 오산이다. 사람이 아닌 AI 에이전트일지라도 이를 효과적으로 다룰 특화된 기술과 역량이 필요하다. AI 에이전트는 인간이 입력한 프롬프트의 사회문화적 맥락을 제대로 이해하지 못할 수 있다. AI 에이전트의 성과를 최대한 이끌어 낼 수 있는 명확한 작업 지시와 효과적인 피드백 방법은 인간 관리자가 도맡아 연구하고 개발할 필요가 있다. AI 에이전트가 고도화됨에 따라 이들을 감독하고 관리하는 방법에 대한 직원 재교육에 집중해 변화에 대응해야 한다.
3. 글로벌 협업 및 시장 진출 강화
최근 많은 기업이 다양한 언어와 문화적 배경을 가진 사람들과 일해야 하는 과제를 안고 있다. 이런 환경에서 생성형 AI는 실시간 번역과 다국어 지원을 통해 언어 장벽을 효과적으로 해소하고 있다. 생성형 AI를 활용한 번역 도구는 단순한 번역을 넘어 문맥과 문화적 뉘앙스까지 고려한 자연스러운 번역을 제공한다. 기업의 번역 생성형 AI 활용이 확대되면서 글로벌 인력들의 정확하고 효과적인 커뮤니케이션이 가능해져 국경을 초월한 협업이 활발해지고 있다. 마이크로소프트는 자사 번역 서비스를 마이크로소프트 오피스, 스카이프, 애저 등의 플랫폼에 통합해 글로벌 팀 간의 협업을 강화했다. 가령 다국적 회의에서 실시간 번역 기능을 사용해 각기 다른 언어를 사용하는 직원들의 소통을 원활하게 함으로써 프로젝트 진행 속도가 빨라지고 업무 효율성이 향상된 것으로 나타났다.
또한 생성형 AI는 언어 장벽 해소를 넘어 기업의 글로벌 시장 진출에도 기여하고 있다. 광고 카피, 제품 설명, 마케팅 자료 등을 다양한 언어로 자동 생성해 비영어권 시장 고객을 타기팅하는 데 유용하게 쓰이고 있다. 번역 관리 시스템(TMS, Translation Management System)을 도입해 다양한 언어와 지역 방언 등을 지원하는 에어비앤비가 대표적이다. 이 번역 관리 시스템은 에어비앤비가 서비스를 제공하는 다양한 지역의 언어를 문화적 맥락을 고려해 적확하게 번역하면서 브라질, 프랑스, 스페인 등 비영어권 지역의 고객 만족도를 높이고 호스트 참여와 고객 예약량을 증가시켰다. 이처럼 생성형 AI는 사내 언어 장벽 해소는 물론 기업의 글로벌 시장 진출에도 핵심 역할을 하며 비즈니스 성장에 직접적으로 기여하고 있다.
생성형 AI 도입과 HR의 역할
생성형 AI는 업무를 혁신할 강력한 도구지만 만능은 아니다. 성공적으로 도입하고 활용하기 위해서는 여러 리스크와 한계를 이해하고 관리해야 한다. 결국 인간의 역할과 AI 기술이 조화를 이뤄야 하며 이 과정에서 HR의 역할이 매우 중요하다. AI 기술의 발전에 따라 비즈니스와 업무 방식이 지속적으로 변화하고 있지만 ‘사람’은 여전히 기업가치 창출에 있어 가장 중요한 요소다. 올해 실시한 머서의 조사에 따르면 글로벌 기업 관리자의 89%가 기업가치 창출에 있어 가장 핵심적인 요소로 ‘몰입도 높은 인재’를 꼽았다. 따라서 HR은 단순히 AI 기술 도입을 지원하는 것을 넘어 조직 전반에 미치는 영향을 고려하고 기존 인력과 AI가 조화롭게 협력할 수 있는 환경을 조성하는 데 힘써야 한다.
특히 AI 도입으로 인한 기존 인력의 불안감과 역효과를 주시하고 해소할 필요가 있다. 일례로 아마존의 포장 시설에서 일하던 근로자들은 AI 알고리즘의 감독을 받게 되면서 다칠 가능성이 높아졌다. 휴식 시간이 거의 없이 높은 생산량 목표를 달성해야 했고 목표를 못 채우면 무차별적으로 해고당할 수 있었던 탓이다. 직원들은 탄원서에 서명하고 창고 밖에 결집해 “우리는 로봇이 아니다!”라는 구호를 외쳤다. 한 직원은 회사를 비판하며 “직원보다 로봇에 더 신경 쓰고 오직 실적에만 관심이 있다”고 말했다.
포용 없는 AI 도입은 저항을 낳을 수 있다. 이런 저항을 피하려면 AI 도입의 필요성을 직원들이 이해할 수 있도록 충분히 설명하며 AI가 조직 내 연착륙할 수 있도록 유도해야 한다. 변화를 구성원들이 수동적으로 받아들이는 것이 아니라 적극적으로 참여할 수 있도록 지원하는 것도 중요하다. 직원들이 생성형 AI 도입 과정에 의견을 제시하고 새로운 업무 방식을 함께 설계할 수 있는 기회를 제공하는 것이다. 생성형 AI 도입 초기부터 직원들이 참여할 수 있는 워크숍이나 피드백 세션을 열어 AI를 어떻게 업무에 도입할지에 관한 직원들의 의견을 수렴해 업무 재설계에 반영할 수 있다.
유니레버는 AI 도입 과정에서 직원들의 의견을 반영하기 위해 다양한 워크숍과 피드백 세션을 개최했다. 이를 통해 직원들은 AI가 자신의 업무에 어떤 영향을 미칠지에 대해 논의하고 새로운 기술이 어떻게 업무에 적용될 수 있는지에 대한 아이디어를 제안했다. 유니레버는 최근 ‘Horizon3 Lab’이라는 이름의 AI 연구소를 캐나다 토론토에 개설하고 생성형 AI를 포함한 다양한 AI 기술을 연구하고 있다. 직원들을 통해 수집한 의견은 AI로 업무 효율성을 높이는 방법 등 회사의 AI 전략을 수립하는 데 중요한 데이터로 활용되고 있다. 유니레버의 이런 접근 방식은 조직 내 구성원이 변화에 참여할 기회를 제공해 더 나은 성과를 창출한다는 데 의미가 있다.
포천 선정 500대 유제품 회사 랜드 오 레이크(Land O’Lakes)도 직원들과의 소통을 통해 AI를 조직 내 연착륙시킨 좋은 예다. 이 회사는 2017년 상품 및 트렌드 예측을 일부 자동화하기 위해 AI 도입을 본격화했다. 이 과정에서 회사가 우선순위로 삼은 건 AI 도입으로 예상되는 어려움에 관해 직원들과 소통하는 일이었다. 이 프로젝트의 가능성과 한계에 대해 직원들이 공감하고 회사가 기술을 맹목적으로 추구하지 않는다는 믿음을 가질 수 있도록 소통에 힘썼다. 부서 간 경계를 넘어 팀 협업이 이뤄졌고 리더들은 AI 도입 과정에서 발생할 수 있는 정서적, 절차적 문제에 대응하기 위해 매주 모든 사업부와 직접 대면하며 동향을 살폈다. 직원들은 우려되는 부분을 털어놓고 이야기하고, 때론 회사의 전략에 의문을 던졌으며, 이 밖에 떠오르는 생각이 무엇이든 자유롭게 말할 수 있는 기회를 가졌다. 이런 접근은 랜드 오 레이크의 성공적인 AI 전환을 견인하는 데 결정적인 역할을 했다.
변화의 흐름 속에서 우리가 주지해야 할 점은 AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 증강하고 새로운 가능성을 창출하는 도구라는 점이다. 그리고 이 생성형 AI 혁명의 중심에는 HR이 자리하고 있다고 해도 과언이 아니다. AI의 잠재력을 최대한 끌어내면서도 인간 중심적 접근을 유지하는 것, 이 중요한 과제가 HR의 역할에 달렸다.
참고문헌
1 McKinsey Global Institute. (2018). AI, automation, and the future of work.
2 Matt Beane, Gen AI Is Coming for Remote Workers First, Harvard Business Review July 22 2024.
3 David De Cremer, For Success with AI, Bring Everyone On Board, Harvard Business Review May–June 2024.
|
손송민 상무는 머서코리아 컨설팅 부문(Consulting Service)의 핵심 멤버다. 서울대를 졸업하고 네모파트너즈, 콘페리헤이그룹 등을 거치며 HR 컨설턴트로서 전문성을 쌓았다. HR 전략 수립, 인사제도 개선, 인재관리, 인력 계획, 조직문화 혁신 등 HR 영역 전반을 컨설팅하고 있다. HR 분야의 깊은 전문성과 경험을 바탕으로 국내 주요 기업들의 경쟁력 강화와 지속가능한 성장을 지원하고 있다.
|
![GettyImages-1411470134_[변환됨]](/upload_dir/source/2024 401/GettyImages-1411470134_[변환됨].png)
닫기
