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또한, 초기 경력 직원의 75%는 AI가 자신의 분야에서 새로운 일자리 기회를 창출할 것이라고 믿고 있으며(재직 직원의 58%), 77%는 AI가 자신의 경력 발전에 도움이 될 것으로 생각한다(재직 직원의 56%).

뉴욕시립대학교 전문대학원의 데이터 과학 학술 책임자인 아서 오코너는 “일반화하기는 어렵지만, 대부분 연구에 따르면 직원들은 두려움과 설렘 사이에서 흔들리는 것으로 나타났다”고 지적했다. 오코너는 ‘생성형 AI와 생산성 혁명을 위한 조직화’라는 제목의 직장 내 AI 관련 도서의 저자이기도 하다.

오코너는 생성형 AI에 대한 우려가 주로 젊은 직장인에게 치우쳐 있다는 딜로이트의 조사 결과에 동의하지 않았다. 오코너는 “위험 노출은 얼마나 오래 일했는지가 아니라 어떤 직업을 갖고 있느냐에 따라 달라지는 것 같다”라며, “가장 위협을 받는 직업은 선임급일 수 있다는 증거가 있다. 연구 결과에 따르면, 생성형 AI가 신입 직원에게 더 많은 혜택을 제공한다”고 설명했다.

오코너는 글쓰기, 코딩, 분석, 일러스트레이션과 같은 콘텐츠를 작성, 요약, 시각화하는 지식 업무에 종사하는 사람이라면 누구나 사용 가능한 다양한 생성형 AI 도구와 플랫폼을 탐색하고 사용법을 배워야 한다고 주장했다. 지능형 에이전트의 진화에 따라 이런 도구는 매우 강력한 분석 및 통합 기능을 갖추고 점점 더 정교해지고 있다.

공평하지 않은 경쟁의 장

오코너는 소프트웨어 개발에 관한 한 연구에서 경력은 짧지만 마이크로소프트의 코파일럿을 사용하는 코더가 대조군보다 56% 더 빠르게 작업을 완료해 가장 큰 성과를 거뒀다고 밝혔다. 마찬가지로 고객 서비스에 대한 한 연구에서는 AI 지원 상담원이 생산성을 14% 향상시켰으며, 초보자와 저숙련 근로자에게 가장 큰 혜택이 돌아간 것으로 나타났다.

흔히 ‘화이트컬러 불황’이라고 불리는 고용 시장은 이미 이런 변화를 반영하는 것인지도 모른다. 2023년 링크드인 조사에 따르면, 2018년 이후 고임금 직무의 채용이 크게 감소한 것으로 나타났다: IT 직무(27% 감소), 품질 보증(32% 감소), 제품 관리(23% 감소), 프로그램/프로젝트 관리(25% 감소), 엔지니어링(26% 감소) 등이다.

상용 부동산 및 투자 관리 서비스 회사인 존스 랑 라살(Jones Lang LaSalle IP, JLL)의 글로벌 미래 업무 책임자인 피터 미스코비치는 현재 기술 혁신이 일어나고 있지만 그 속도나 파급력은 아직 미지수라고 말한다. 미스코비치는 “분명히 인력의 70%는 생성형 AI와 AI에 대한 숙련도를 높여야 할 것이다. 초급, 중급, 고위급 직원 모두 업스킬링에 많은 관심을 보이고 있다”라고 말했다.

초기 경력자는 학습 기회, 업무량, 고용 안정성에 대한 AI의 영향에 대해 경력자보다 걱정이 많다. 2027년이 되면 생성형 AI는 업무 프로세스 전반에 걸쳐 적용되고 워크플로우에 내장되는 단계에 접어들 것이다. 현재 기업은 데이터 마이닝 및 분석, 직원 역량 강화와 같은 기존 프로세스를 재평가하는 데도 고심하고 있다.

미스코비치는 기업 수준에서는 50%에서 75%의 기업이 이미 생성형 AI 도구를 시범적으로 사용하고 있다고 말했다.

자동화로 인한 업무 중단과 학습 기회 감소에 대한 두려움은 또 다른 불안감을 불러일으킬 수 있다. 초기 경력자는 기술력을 쌓을 기회가 적지만 AI 발전으로 인해 더 높은 수준의 성과를 낼 것이란 기대를 받고 있다. 딜로이트에 따르면, 설문조사에 참여한 근로자 중 77%의 초기 경력자와 67%의 경력자는 AI로 인해 더 복잡하고 전략적인 업무를 처리하는 등 초급직 역할에 대한 기대치가 높아졌다고 생각한다.

오코너는 “생성형 AI가 당신을 대체하지는 못하지만, 그것을 사용하는 다른 사람들이 당신을 대체할 수 있다는 것이 요즘 유행하는 경력에 대한 조언 같다”라고 덧붙였다.

생성형 AI에 대한 이해도 높이기

경력에 관계없이 많은 직장인이 현재의 AI 도구를 효과적으로 사용하는 데 어려움을 느끼고 있다. 생성형 AI 도구를 사용하면 일부 작업에 소요되는 시간을 줄일 수 있지만, 여전히 정확성과 품질을 검증해야 하므로 걱정은 그대로 남는다. 설문조사 응답자가 지적한 다른 문제로는 윤리 및 개인정보 보호 문제, 협업 감소, 직장에서의 인간적 유대감 상실 등이 있다.

기업의 과제 중 하나는 신입 사원을 포괄적인 교육에 참여시키고 중간 및 고위급 관리자의 멘토링과 후원을 받도록 장려하는 것이다. 미스코비치는 마이크로러닝과 몰입형 공간 컴퓨팅을 통해 젊은 직원들을 의도적으로 참여시키는 기술 중심의 조직 교육 모델이 온보딩과 교육에 점점 더 중요해지고 있으며, 직원들이 지원받고, 소속감을 느끼며, 개발자가 될 수 있도록 돕는다고 말했다.

미스코비치는 “이는 특히 팬데믹 기간과 그 이후의 인력 이동으로 인해 많은 조직이 직면한 핵심 과제이다. 대퇴사 사태는 생성형 AI를 도입하는 것뿐만 아니라 팀 전반에 걸쳐 더 큰 지침이 필요하다는 점을 보여줬다”라며, “개인적인 경험에 비추어 볼 때, 젊은 팀원들의 참여를 유도하고 지속적으로 학습할 수 있도록 의도적으로 일대일 시간을 투자하는 것이 중요하다. 또한 빠르게 발전하는 기술에 발맞춰 프로그램도 진화해야 한다”고 강조했다.

AI 기반 자동화가 워크플로우에 탑재되면서 보고 및 데이터 분석과 같은 기본 업무로 인해 초기 경력직이 점차 기술을 쌓을 수 있는 기회가 제한될 수 있다. 딜로이트에 따르면, 이런 경험이 없으면 지원 학습 환경 없이 복잡한 업무로 나아갈 위험이 있으며, 이는 기술 격차로 이어질 수 있다.

미스코비치는 여러 연구 결과를 제시하며 대부분 직장인이 생성형 AI에 익숙해지고 있다고 지적했다. 예를 들어, 작년에 프라이스워터하우스쿠퍼스에서는 7만 5,000명의 직원을 위한 AI 제품 및 교육 확대에 10억 달러를 지출한다고 발표했다.

데이터 과학 전문 지식이 고위 관리자와 일반 직원 모두에게 충분히 확산되지 않았다는 점은 아직 과제로 남아 있다. 오코너는 “이런 전문 지식은 IT 부서에 집중되는 경향이 있는데, 대부분은 여전히 핵심 비즈니스 부서와 조직적, 기능적으로 고립된 그들만의 신비한 언어와 관행으로 비밀스러운 길드처럼 운영되고 있다”라며, “가장 직접적인 방법은 직원들에게 일상적인 워크플로우에 최신 AI 도구를 적용함으로써 얻을 수 있는 엄청난 잠재력을 활용하고 상당한 위험을 관리하는 방법을 가르치는 것이다. 하지만 현재 대부분 기업에는 이를 수행할 수 있는 인력이나 구조가 갖춰져 있지 않기 때문에 말처럼 쉬운 일은 아니다”라고 설명했다.

유럽 학생 싱크탱크는 직원들이 AI 사용에 빠르게 적응할 수 있도록 포괄적인 교육 및 훈련 프로그램을 개발할 것을 권장한다. 오코너는 AI의 발전과 AI가 경력 관리에 미치는 영향을 따라잡고자 하는 직원들을 위해 AI에 대해 배울 수 있는 풍부한 무료 콘텐츠와 기회를 제공해야 한다고 말했다. 문제는 이런 자원을 효과적으로 활용하는 것이다.

오코너는 “직원들이 실험 단계를 넘어 핵심 비즈니스 프로세스에 이런 기술을 도입하도록 교육하고 역량을 강화하려면 현재 대부분 기업에는 없는 다양한 분야의 역할, 기능 및 조직 구조가 필요하다”라며, “조직 행동을 연구하는 데이터 과학자로서 다가오는 생산성 혁명에는 새로운 유형의 역할과 기능이 필요하다고 생각하며, 데이터 전문성은 별도의 조직 단위가 아니라 비즈니스의 거의 모든 측면을 아우르는 상호 연결된 분야이다”라고 강조했다.
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