기계 학습 등의 기술 발전에 의해 어떤 특징을 추출할 수 있고, 축적된 검색 데이터나 행동 데이터를 이용해 최적의 작업도 기계화할 수 있게 되었다. 또한 기술의 진화로 인해 스스로 생각해 얘기할 수 있는 로봇이나 개인비서인 Siri, Google Now, Amazon Echo 등이 활약할 수 있는 장이 증가하고 있다. 우리 생활은 분명 편리해질 것이다. 하지만 이런 진화하는 인공지능(AI)은 우리의 일거리마저 훔치게 되지 않을까? 만약 인공지능이 회사에 직원으로 배치되는 시대가 온다면 어떻게 함께 일해야 할까?
인공지능의 특기 : 식별, 예측, 실행
하버드비즈니스리뷰에 따르면 기계학습을 기반으로 한 인공지능은 주로 다음의 3가지 분야에서 효과적으로 이용될 수 있다고 한다.
첫째, 식별이다. 정보의 판별/구분/검색이나 음성, 이미지, 동영상의 의미 이해, 이상 유무 인식/예고 등이 여기에 포함된다.
둘째, 예측이다. 수치 예측, 니즈나 의도 예측, 매칭 등이 여기에 속한다.
셋째, 실행이다. 표현 생성, 디자인, 행동의 최적화, 작업의 자동화가 여기에 속한다.
이 3가지 이용 용도를 놓고 봤을 때 ‘식별’이나 ‘예측’ 영역에서는 이미 어느 정도 가능한 것이 많은 반면 ‘실행’ 영역에서는 그렇지 않은 것 같다. 어쨌든 설계나 구조화 등의 디자인, 행동이나 작업을 단순화한 상태에서의 최적화, 자동화에 이르러서는 지금부터 문제가 될 분야가 아직 많을 것으로 보인다. 기술에 의해 인식이나 예측은 가능해도 그 예측 모델의 정밀도나 예측 가능한 영역, 실행을 위한 스킴, 프로세스 개선을 위한 과제가 크다는 것을 알 수 있다.
기계와 일하기
인공지능이나 로봇의 진화/발달로 자동화가 진행되고 지금까지 사람이 해온 일을 기계가 대신하게 될 가능성이 매우 높아짐으로써, 육체노동이나 단순작업 뿐 아니라 의사결정까지 기계에게 맡길 필요가 생길지도 모른다.
경영자원은 지금까지 ‘사람, 사물, 돈’이었지만 인공지능의 진화에 의해 ‘사람이 어디에 가치를 만들고 기계나 데이터에 어떤 판단을 맡겨야 할지’가 중요시되면서 경영자원은 ‘사람, 데이터(정보), 기계’순으로 바뀔 것이다. 사물이나 돈의 필요성은 사라지지 않겠지만 인공지능이 의사결정을 지원하는 시대에는 그것들을 관리하는 데이터나 기계가 주체로 바뀔 가능성이 높다.
그런 상황에서 사람과 기계를 ‘어떻게 매니지먼트’할지도 생각해야 한다. ‘매니지먼트의 존재’는 의사결정이나 실행을 하기 위해 지금까지는 ‘지시’나 ‘실행관리’가 주체였던 것을, 의도하는 해답으로 유도하고자 ‘올바른 질문을 던지는 것’ ‘인공지능이나 데이터 영역을 이해하고 자동화시키기 위해 구조화를 하는 것’이 가능하게 되는 힘이 요구된다.
인공지능에 의한 직업의 변화
앞으로 점점더 기계와 함께 일하는 직업이 생길 것인데, 그런 때 사람들이 가지는 3가지 강점을 잘 살려야 할 것이다.
첫째, 크리에이티비티(디자인력)다. 과제의 특정 부분에 이르는 구조나 새로운 컨셉을 디자인하는 것, 또 아이디어나 새로운 구조를 떠올리고 일반적으로는 발상에 이르지 않는 가설을 이끄는 힘 등을 가리킨다.
둘째, 리더십/매니지먼트(사람을 움직이는 힘)다. 사람과 사람간의 민감하고 복잡한 커뮤니케이션을 행하고 사람들을 흥분시켜 용기를 부여하며 사람들을 어떤 목적 지점으로 이끌고 목표를 달성시키기 위한 동기부여를 하는 등 의식적으로 사람을 움직이게 하는 것을 가리킨다.
셋째, 호스피탤리티/과제해결이다. 사람이 느끼는 잠재적/현재적 문제나 불평 또는 불만을 해소하기 위한 일을 한다.
인공지능의 진화/보급에 의해 없어지는 직업/ 새롭게 발생하는 직업은 다음과 같을 것이다.
<사라지는 직업>
옥스포드대학의 논문에서 제시된 ‘앞으로 10~20년 동안 사라질 직업’을 살펴보면 ‘정확성이 요구’ ‘단순작업/매뉴얼화하기 쉬움’ ‘시스템화하여 계산, 산출할 수 있음’의 성격을 가진 직업은 사라질 가능성이 높다고 할 수 있다. 또 ‘과거의 판례를 가져오는’ 등 소송에 관련된 정보를 추출하는 것도 인공지능이 잘 하므로 법률에도 영향을 미칠 듯하다.
- 전화판매원(텔레마케터)
- 은행창구 직원
- 부동산 등록 심사/조사
- 화물의 발송/접수 담당자
- 수선집
- 레스토랑 안내원
- 컴퓨터를 사용한 데이터의 수집, 가공, 분석
- 보험업자
- 급여/복지후생 담당자
- 화물거래인
- 가계계산원
- 세무신고 대행자
- 유흥시설의 안내원, 티켓판매원
- 은행 신규계좌 개설 담당자
- 법률사무 보조원
- 도서관사서 보조원
- 고충 처리/조사 담당자
- 데이터 입력 작업자
- 보험금 청구/보험계약 대행자
- 살충제 혼합/살포 기술자
- 증권회사의 일반사무직
- 측량기술자, 지도제작기술자
- (주택, 교육, 자동차 대출 등의)금융담당자
- 조경/용지관리 작업자
- 자동차 보험 감정인
- 건설기기 오퍼레이터
- 스포츠 심판
- 방문판매원, 노점상인
<생기거나 증가하는 직업>
인공지능이 진화, 침투해나가는 가운데 여러 가지 과제나 니즈도 생길 것이다. 하늘을 나는 기계 ‘비행기’가 나왔을 때 파일럿(조정하는 사람), 정비사(메인터넌스하는 사람), 세관(단속하는 사람), 객실승무원(지원하는 사람), 관제관(감시하는 사람) 등이 생겼듯이, 인공지능도 마찬가지일 것이다. 이에 대해 예상되는 직업 5가지를 뽑아봤다.
- 로봇 어드바이저 : 로봇의 진화/보급에 의해 가정에서도 로봇이 어시스턴트로 가동되는 것이 일반화될 것으로 보인다. 로봇이 인간의 어시스턴트로서 관여되는 과정에서 생기는 문제를 각 가정이나 기업에게서 듣고 개선하기 위한 움직임이나, 반대로 로봇의 올바른 이용법을 보급시켜 나가는 어드바이저의 역할을 담당할 사람이 필요해질 것이다.
- 기업문화 전문가 : 기업이 좋은 인재를 확보하고자 경쟁하게 된다. 그리고 기업이 인재에게 ‘자신이 지금 적합한 장소에 있다’고 느끼게 하기 위해서는 기업문화 전문가가 필요해질 것이다. 그들이 담당하는 일은 레크리에이션이나 급여와는 다른 이익으로 사람을 즐겁게 하고 커뮤니케이션을 하며 기업의 가치관을 전하고 그것이 공유되도록 하고 일이 즐거워질 수 있도록 하는 환경과 분위기를 만들어내는 것이다.
- 단순화 전문가 : 정보화 사회에서 복잡해지는 것을 ‘단순화’하는 니즈가 증가할 것으로 보인다. 어떤 프로세스의 요점을 찾아내고 합리화하여 실행 시간을 줄이고 좀더 가치 높은 활동을 위해 시간을 아끼기 위해 복잡한 것을 정리하고 단순화하는 전문가가 필요해질 것이다.
- 운송 분석가 : 자동운전의 발전/보급에 의해 ‘운전수’가 점점 없어지고 운송은 점점 자동화될 것으로 예상된다. 여기에서도 적절하게 상황을 판단하고 배송을 효율화하여, 또는 문제를 예방해 예측되지 않는 사태에 대처하고 유저의 불편을 해결하는 관리자가 필요해질 것이다.
- 마인드 인스트럭터 : 인공지능이나 기술의 진화에 의해 급격하게 변화하는 세계에서 가치관이나 자신의 행복을 찾지 못하는 사람이 증가할 것으로 보인다. 사람들의 현재적, 잠재적인 의식을 끌어내고 ‘일의 방향성’ ‘행복도’ ‘자신의 존재’ 등 내면 과제에 대한 해결을 할 수 있는 사람이 필요해질 것이다.
한편, 헬스케어 영역에서도 퍼스널 데이터의 분석이나 스트레스케어 트레이닝이 진행되고 있다. 앞으로는 그것들의 영역을 넘어서서 사람들의 심신의 건강을 위해 정성적/정량적인 정보에서 과제 해결을 할 수 있는 사람, 기술을 만드는 사람이 증가하지 않을까?
