서론

직원들은 AI가 노동력을 대체해줄 것을 기대하지만, 경영자들은 AI가 직원들을 없애줄 것을 바라고 있다 — 당신은 효율성을 원하고, 그들은 인원 감축을 목표로 한다.
가장 최악의 상황은 AI에 의해 대체되는 것이 아니라, AI가 당신이 원하지 않는 일을 하고 당신이 불필요하다고 여겨지는 것이다.
안타깝게도 대부분의 창업자들은 직원들보다 경영자들에 대해 조사하고 있다.
AI 기술이 발전할수록, 누군가 이야기하기 꺼리는 냉혈한 관리의 진실이 더 쉽게 감춰진다.
직원들은 협업을 꿈꾸고, 경영자들은 대체를 노린다 — AI는 아직 완전히 발전하지 않았고, 신뢰는 미리 붕괴되고 있다.

직원들이 원하는 AI란 무엇일까요?

스탠포드 대학교의 연구는 직원들의 기대와 AI의 능력 간의 간극을 드러내며, 가장 투자할 가치가 있는 핵심 분야를 지적합니다.

인공지능( AI)은 노동 시장에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이제 직원들은 일상 업무에서 점점 더 많은 AI를 의존하고 있으며, 자동화 기술이 경제 전 분야를 재편하고 있어, 아마존과 마이크로소프트와 같은 기업들은 AI 도입으로 인해 직원 감축을 발표하고 있습니다.

그러나 재무 보고서 전화 회의와 뉴스 보도에서의 주류 논조 외에도 여전히 해결되지 않은 몇 가지 중요한 질문이 있습니다: 직원들은 AI에게서 무엇을 기대하고 있을까요? 현재 기술의 능력은 이러한 기대에 부합할까요?

이 질문들에 답하기 위해, 스탠포드 대학교의 ‘인간 중심 인공지능 연구소(HAI)’와 ‘디지털 경제 연구소’의 연구자들은 미국의 직원과 AI 전문가를 대상으로 포괄적인 연구를 진행했습니다. 그들은 1500명의 직원들을 조사하여 AI가 어떤 업무에서 도움을 줄 수 있는지, 또는 어떤 점에서 피해를 줄 수 있는지를 구체적으로 파악했습니다. 동시에, 52명의 AI 전문가와의 인터뷰를 통해 현재 기술의 능력을 더 깊이 이해했습니다. 이어 연구자들은 직원의 기대와 AI의 능력을 대조하여 진정한 자동화 기회와 작업을 식별했습니다.

이 초기 연구 결과에 따르면, 직원들은 주로 반복적인 업무를 처리하기 위해 AI를 사용하기를 원하지만, 동시에 이러한 AI 도구에 대한 주도권과 감독권을 유지하고 싶어합니다. 그러나 주의해야 할 점은 직원들의 AI에 대한 기대와 AI의 실제 능력 간에 큰 괴리가 존재한다는 것입니다.

연구 결과는 더 높은 보수를 가져오는 일자리의 유형이 변화하고 있음을 보여줍니다: 전통적인 정보 분석 업무의 급여는 하락할 수 있으며, 대인 소통 능력과 감정 지능의 가치가 더욱 두드러질 것입니다.

“노동력의 지속적인 진화와 함께, 직원들의 기대와 AI 기술의 현실 간 격차를 이해하고 해소하는 것은 AI 기술의 성공적인 통합을 추구하는 조직에 매우 중요합니다.” 이 연구의 공동 저자이자 스탠포드 대학교 컴퓨터 과학 조교수인 양디이(Diyi Yang)는 말합니다. “이 보고서는 우리가 현재 AI의 발전 단계를 평가할 수 있는 시의적절한 구조적 기준을 제공합니다.”

직원들이 원하는 것

학자들은 104개의 다양한 직군에서 온 1500명 직원들을 조사하여, 그들이 자동화를 기대하는 부분과 거부하는 부분을 파악했습니다.

신뢰는 직원들이 가장 중요한 문제로 여기는 요소입니다: 45%의 응답자는 AI 시스템의 정확성과 신뢰성에 의구심을 표명했고, 23%는 실직에 대한 우려를 나타냈으며, 16%는 인간의 감독 부족에 대한 걱정을 했습니다. 많은 응답자들은 특히 AI가 창의적인 업무에 침투하거나 공급업체 및 고객과의 소통을 처리하는 데 사용될까봐 걱정했습니다.

반면, 그들은 자신들의 시간을 해방시켜 더 높은 가치의 업무를 수행하게 해주고 (69.4%), 작업의 반복성을 줄여주고 (46.6%), 업무 품질을 향상시켜주는 (46.6%) 자동화를 환영합니다. 구체적으로 그들이 환영하는 자동화 작업에는 고객 회의 일정 조정, 정보 기록 유지, 잘못된 기록 수정 등이 포함됩니다.

이 연구는 또한 직원들이 AI 참여 정도에 대해 선호하는 바를 조사했습니다. 대다수의 응답자는 AI와의 동등한 파트너십을 원하며 (45.2%), 중요한 지점에서 인간의 감독을 원합니다 (35.6%). 이는 직원들이 완전 자동화 시스템에 저항하고 있다는 분명한 증거를 나타냅니다.

전반적으로, 직원들은 AI와의 균형 잡힌 협력 관계를 선호합니다.

“이 발견은 AI가 직장에서 보조 역할을 수행하고, 직원들이 저가치 또는 번거로운 업무에서 해방되는 것이 더 적합하다는 점을 보여줍니다.” 이 연구의 저자이자 스탠포드 디지털 경제 연구소의 소장인 에릭 브라이니올프슨(Erik Brynjolfsson)은 말했습니다.

격차를 드러내다

이후 연구 팀은 AI 전문가들의 전문 지식을 통해 다양한 업무를 네 가지 영역으로 나누었습니다:

녹색 신호 지역: 직원의 자동화 의사가 높고, AI 기술 능력이 강한 작업.
적신호 지역: 직원의 의사가 낮지만, AI 능력이 강한 작업.
연구 개발 기회 지역: 직원의 의사는 높지만, AI 능력이 부족한 작업.
저우선 순위 지역: 직원의 의사와 AI 능력 모두 낮은 작업.

기업의 실제 AI 적용 사례를 이 네 개 영역에 매핑한 결과, 팀은 중요한 미스매치를 발견했습니다: 41%의 작업이 ‘저우선 순위 지역’과 ‘적신호 지역’에 위치하고 있으며, 이는 많은 AI의 실제 적용이 직원이 원하는 것이 아니거나 기술적으로 실현하기 힘든 것임을 의미합니다. 여기에는 창의적인 콘텐츠 작성이나 회의 일정 준비와 같은 작업이 포함됩니다. 다른 작업들은 ‘연구 개발 기회 지역’에 속하며, 직원들은 필요로 하지만 기술적으로 아직 성숙하지 않은 작업입니다. 이러한 작업에는 예산 감시와 생산 계획 수립이 포함됩니다.

직원 기대와 AI 전문가 평가의 능력을 네 개의 작업 영역으로 나눈 후, 직원이 원하는 것과 기술의 실행 가능성 간의 미스매치를 발견했습니다.

“이 지도가 긴급한 필요성을 강조합니다: 우리는 ‘연구 개발 기회 지역’ 내 작업에 대한 연구와 투자 강화가 필요합니다.” 브라이니올프슨은 강조했습니다. “이렇게 해야만 우리는 미래의 AI 기술과 현재 충분히 개발되지 않은 고영향력 기회를 더 잘 맞출 수 있습니다.”

기술 가치의 변화

학자들은 AI와 자동화가 업무를 재정의함에 따라 직원의 기술 중요성이 변화할 가능성이 있다고 밝혔습니다. 이러한 변화를 탐구하기 위해 그들은 미국 노동 통계국 데이터를 분석하여 다양한 기술의 가치를 AI에 의해 가장 쉽게 대체되지 않는 기술과 비교했습니다.

여기서 흥미로운 규칙을 발견했습니다. 분석에 따르면, 현재 고임금 기술인 데이터 분석과 프로세스 모니터링의 가치는 감소할 수 있습니다. 반면, 업무 우선 순위 설정, 조직 계획, 교육 및 지침 제공, 효과적인 소통 등에 관련된 기술의 중요성은 증가할 것입니다.

여러 기술의 평균 임금 순위와 요구되는 인간 중심 정도를 비교함으로써 우리는 인간 핵심 능력의 가치가 정보 처리 기술에서 대인 관계 기술로 전환되고 있음을 발견했습니다.

“우리는 데이터 분석과 관련된 기술 수요가 줄어들 것이라고 예상합니다. 왜냐하면 AI가 이미 이에 대한 강력한 능력을 보여주고 있기 때문입니다. 반면, 인간의 상호작용과 조정이 필요한 기술에 대한 중시 정도는 증가할 것입니다.” 양디이(Diyi Yang)는 말했습니다. “이 발견은 AI의 통합이 어떻게 노동력의 핵심 경쟁력을 재형성할지를 통찰하는 초기 관점을 제공합니다.”

왜 직원의 선호도가 중요한가?

“AI 시스템의 능력이 점점 더 강력해짐에 따라, 기업이 이러한 시스템을 배포할 때의 결정은 기술적 가능성에 기반하는 경우가 많습니다 — 그러나 직원들은 이러한 변화의 가장 큰 영향을 받는 집단이며, 경제의 궁극적인 의존 집단이기도 합니다.” 이 프로젝트의 책임자이자 스탠포드 대학교 컴퓨터 과학 박사 과정생인 셰오 이자(Yijia Shao)는 말합니다. 직원의 관점을 고려하는 것은 기술의 윤리적 적용을 보장하는 데 필수적일 뿐만 아니라, 실제로 신뢰받고 수용되며 정말로 효과적인 시스템을 구축하는 데도 도움이 됩니다. 이는 간과된 기회를 드러내고 ‘인간 중심’ 혁신을 유도하여 기술 발전을 촉진하는 데 기여합니다.

비록 이 연구는 직원의 선호와 기술 능력에 대한 대규모 조사가 처음이지만, 연구자들은 AI 발전의 속도를 따라 잡기 위해 이 작업이 지속적으로 업데이트되어야 함을 인정합니다. AI를 성공적으로 적용하고자 하는 기업과 AI와 효율적으로 협업하기를 희망하는 직원들에게 시대에 맞추어 나가는 것은 성공의 열쇠가 될 것입니다.