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AI가 실무 전반에 도입되면서 직업이 작은 과업 단위로 해체되는 새로운 패러다임인 ‘과업 경제(Task Economy)’가 도래했다. 기업들은 하나의 직무에 다양한 과업을 통째로 위임하던 방식에서 벗어나 AI와 사람이 담당할 영역을 구분하고 수행 결과물과 판단 절차를 AI를 위한 학습용 데이터이자 조직의 자산으로 축적하기 시작했다. 과업 경제 속에서 기업은 직무별로 분해한 과업을 반복성, 판단 밀도, 검증 난이도에 맞춰 분류한 후 인재가 반드시 필요한 영역을 파악해야 한다. 한편 과업 경제의 일환으로 과업 수행과 AI 고도화에 모두 기여할 수 있는 외부 전문가에 대한 기업들의 수요도 급증했다. 이에 개인도 앞으로는 직함이 아닌 수행 가능한 과업을 제시하며 전문성을 입증할 수 있어야 한다.
04. 과업 경제Task EconomyAI 기술의 발전으로 기업이 하나의 직무를 여러 과업으로 분해하고 각 과업의 특성에 따라 사람과 AI에 재분배하는 경제 체제. 기업이 과업별 수행 과정에서 완성된 결과물과 이에 반영된 사람의 전문적인 지식을 ‘AI 고도화’에 필요한 데이터로 활용하는 점이 핵심.
2025년 이후 미국 기업의 인력 감축 소식이 발표될 때마다 대개 핵심 배경으로 ‘AI 도입’이 거론됐다. 재취업 지원 기업 ‘챌린저(Challenger)’에 따르면 지난해 AI가 감원의 직접적인 이유가 됐다고 밝힌 사례는 약 5만4000건에 달했다.
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골드만삭스(Goldman Sachs)는 AI가 미국에서 월 기준 약 1만6000개 일자리를 줄이고 있다고 추정했다.
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하지만 올해부터 이 흐름이 달라지고 있다. 미국 기업들이 AI로 직원을 대체했던 직무에 다시 채용을 시작하는 일명 ‘AI 부메랑’ 현상이 벌어지는 중이다. 인력 서비스 기업 로버트하프(Robert Half)에 따르면 AI 관련 이슈로 인력을 줄였던 기업의 29%는 같은 직무에 다시 인간 노동자를 채용했다.
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IT 리서치 기관 가트너(Gartner)는 AI로 인해 인력 감축을 추진했던 기업의 50%가 내년까지 유사한 역할을 다른 직함으로 재고용할 것이라고 전망했다.
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IBM은 인사 부서 소속 직원 약 8000명을 해고하고 AI 챗봇인 AskHR로 대체했지만 챗봇이 사전에 학습하지 못한 사안에 대해선 처리를 하지 못하는 이슈에 부딪혀 결국 인력 보강에 나섰다.
하지만 최근 반복되는 해고와 재고용을 ‘AX(AI 전환) 효과’에 대한 기업들의 예측 실패로만 이해하면 현상의 단면만을 본 것이다. 핵심은 기업들이 직무 중심의 업무 관리 방식을 바꾸고 AI에 맡겨도 되는 일과 반드시 인간의 판단이 필요한 일을 ‘과업(Task)’ 단위로 구분하고 있다는 점이다.
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