인공지능(AI)은 과거 기술 혁명과 마찬가지로 생활, 업무, 사고방식을 변화시킬 것이다. 오늘날의 '지능 혁명'에서 성공할 방법을 얻으려면 과거로부터 무엇을 배워야 할까?
1860년 4월, 포니 익스프레스(Pony Express, 조랑말 속달 우편)는 많은 사람의 환호 속에 영업을 시작했다. 말을 탄 기수들이 미국 미주리주에서 캘리포니아주까지 우편을 전달하는 동안, 포니 익스프레스는 순식간에 서부 개척의 아이콘이 됐다.
하지만 이 서비스는 겨우 18개월 동안 지속되는 데 그쳤다. 1861년 완성된 대륙 횡단 전신(transcontinental telegraph)이 메시지 전송 시간을 크게 단축했기 때문이다.
AI가 업무를 혁신할 태세를 갖춘 오늘날에는 모두 자신의 직업이 포니 익스프레스와 같은 길을 걷게 될 것이라는 두려움을 어느 정도 갖고 있다. 하지만 유명한 기수들의 운명에만 초점을 맞추다간 전체 이야기를 놓치기 쉽다.
전신이라는 신기술이 어떻게 한 가지 일자리를 사라지게 하면서 다른 수많은 일자리를 만들어냈는지는 오늘날에도 중요한 역사적 교훈을 준다. 다시 말해 주요 기술 발전은 일자리, 심지어 새로운 산업 전체를 창출하는 촉매제가 될 수 있다는 것이다.
AI는 사람의 지능을 훨씬 능가하는 학습 능력을 갖추고 있기 때문에 데이터를 더 심층적으로 분석하고, 사람만으로는 불가능한 인사이트를 도출할 수 있다. 이런 점이 차세대 혁신을 이끌 것으로 기대되고 있다. AI는 일자리를 없애기보다는 불과 몇 년 전만 해도 상상할 수 없었던 새로운 일자리를 창출할 가능성이 높다.
그렇다면 빠르게 진행되는 지능 혁명에서 성공하려면 기업은 과거로부터 무엇을 배워야 할까?
늘 비슷한 패턴인 신기술
대부분의 주요 기술 혁명은 비슷한 패턴을 따른다. 새로운 기술이 등장해 기존의 방식을 뒤집고, 그 결과 생활하고 일하며 생각하는 방식에 큰 변화를 가져온다.
농업 혁명 시기에 사람들은 마을과 도시를 건설하고, 농업을 지원하는 새 직업을 갖게 됐다. 또한 토지 소유와 무역 같은 요소에 대해서도 다르게 생각하기 시작했다. 이후 산업 혁명이 일어났을 때 사람들은 도시로 이주했고, 제조업에 종사하며 소비주의와 자동화 같은 새로운 아이디어를 개발했다.
전기, 통신, 컴퓨터 등의 주요 기술 발전은 한 세대 전에는 상상할 수 없었던 방식으로 세상을 변화시키는 효과를 가져왔다.
이런 기술 혁명이 가져온 변화의 수준은 기념비적이라고 할 수 있다. 예를 들어 1870년에는 미국 전체 노동자의 절반이 농업에 종사했지만, 한 세대 후인 1900년에는 그 수가 3분의 1로 줄었다. 이제 농업 종사자는 단 4%에 불과하다. 먹여 살려야 할 인구는 더 많아졌지만, 농업 노동의 효율성이 크게 늘었기 때문에 상쇄된 것이다.
AI는 차세대 혁신이다. 사람들은 인간의 능력을 훨씬 뛰어넘는 정보, 인사이트를 제공하는 AI의 지능 혁명을 목격하고 있다. 이는 이전의 혁명과 마찬가지로 생활, 업무, 사고방식을 근본적으로 변화시킬 수 있다.
기술이 일자리를 창출
이미 목격되고 있는 한 가지 변화는 데이터를 소비하는 방식이다. 이제 과거와 같은 방식으로 데이터를 찾거나, 결과를 검색하거나, 정보를 수집하는 데 시간을 소비할 필요가 없다. 결과적으로 저작권의 개념을 포함해 정보를 생각하는 방식이 크게 달라질 수 있다. 하지만 앞으로 다가올 변화를 고려하면 이는 빙산의 일각에 불과하다.
그렇다면 AI 우선 시대의 업무는 어떤 모습일까? 지금이 워낙 변혁적이기 때문에 예측하기 어려울 수 있다. 전기가 발명되기 전에 전기 기사라는 직업을 상상할 수 없었던 것처럼 말이다.
하지만 일정한 패턴은 확인할 수 있다. 기업들은 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하기를 원하기 때문에 LLM을 구축, 유지 관리 및 활용하는 일자리가 늘어날 것이라고 예측할 수 있다. 또한 현재 상상할 수 있는 한계를 뛰어넘는 일자리가 창출될 것이라는 점도 알 수 있다.
오늘날 노동력의 50%가 더 이상 농업에 종사하지 않는다고 해서 50%의 노동자가 실업자라는 의미는 아니다. 대신 그들은 다른 산업으로 이동했다. 역사는 이런 기술 혁명이 일어날 때마다 결과적으로는 완전히 새로운 분야에서 일자리가 창출됐음을 보여준다.
전신의 등장으로 포니 익스프레스는 사라졌지만, 1861년에 주변을 둘러본다면 누구라도 선로 수리 직원이나 숙련된 운전사 같은 새 직업이 번성하던 취업 시장을 발견했을 것이다. 이때 새로운 일자리의 상당수가 여성에게 돌아갔다는 점, 기회가 제한적이었던 시기에 더 나은 임금, 이동성, 독립성을 제공했다는 점에는 주목할 필요가 있다.
지능 혁명 역시 업무에 큰 변화를 가져올 가능성이 높은데, 이 변화에 대한 인사이트를 역사에서 얻을 수 있다. 과거 기술 혁명에서 창출된 일자리 대부분은 신기술을 '지원하는' 일자리와 신기술을 '사용하는' 일자리였다.
지원 측면에서 본다면 AI를 개발하고 구현하도록 지원하는 IT 일자리가 크게 확대될 것이다. 증기 기관 제작자나 직조기 제작자 같은 직업은 AI 시대에도 있을 수 있다. 최근 많은 기업이 AI를 지원하는 직무를 우선순위에 두고 있다. 이들은 AI 개발에 집중하고 있으며, 기업은 AI 기술 보유자에게 프리미엄을 지급하는 반면 다른 직책은 평가 절하하거나 심지어 없애고 있다.
하지만 직조기 제조 공장만으로는 직물을 만들 수 없듯이, AI를 만드는 기업만으로는 제대로 활용할 수 없다. 기술 자체만 보유할 것이 아니라 그 기술로 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다.
미래의 일자리 대부분이 어떨지 모르더라도 새로운 기술을 사용하는 직업은 기술을 만드는 사람 못지않게 중요하다.
'수정 구슬'이 없더라도 문제 없다
미래에 AI가 어떤 일자리와 용도로 활용될지 명확하지 않다면 기업은 어떻게 해야 할까? 이런 불확실성은 오히려 앞으로 나아갈 명확한 길을 제시한다. 기업은 당연히 AI를 '지원하는' 일자리에 투자해야 한다. 최고 AI 책임자, 프롬프트 엔지니어, AI 연구 과학자 등이 그 예다.
하지만 사용 사례를 개발하지 않고 이 모든 AI 기능을 구축한다면 어떤 일이 일어날까? 다시 말해 AI를 위한 애플리케이션을 식별하고 개발할 기술을 갖춘 인력에도 투자해야 한다.
기업에는 새로운 방식으로 생활하고 일하며 생각하는 방법을 상상할 수 있는 직원이 필요하다. 지금과 같은 전환기에는 이미 해왔던 일과 기존의 한계에 집착하면 혁신을 방해할 수 있다. 따라서 열린 사고방식이 중요하다. 문제의 근원을 파악하고 AI를 활용한 혁신적 솔루션을 상상할 수 있는 분석적 사고의 소유자가 필요하다.
쉽게 말하자면 지능 혁명을 활용하려는 기업에게 분야별 전문성만큼이나 중요한 요소가 바로 창의성이다.
이러한 소프트스킬은 컴퓨터공학 학위에 비해 정량화하기 어렵지만 매우 중요하다. 향후 AI의 다양한 사용 사례 중 하나는 기업이 직원의 전체 스킬셋을 더 잘 매핑하고 직원의 소프트스킬과 하드스킬을 개발하도록 지원하는 것이다.
과거의 기술 혁명과 마찬가지로 앞으로 어떤 일이 일어날지 예측할 수는 없다. 하지만 기업과 사회가 변화할 수 있도록 적시에 적절한 인재를 배치하기 위해 노력할 수는 있다.
빠르게 진행되는 혁명
오늘날 정보 혁명은 변화의 속도가 과거와 다르다. 1830년대 등장한 최초의 전신은 수십 년의 노력 끝에 완성됐다. 전신이 실제로 포니 익스프레스를 능가하기까지 30년이 넘게 걸렸고, 의회의 재정적 지원이 더해지고 나서야 완성될 수 있었다.
오늘날에는 지역과 돈이 AI의 발목을 잡지 않으며 기술은 이미 몇 달 만에 크게 발전했다. AI는 과거의 기술 발전과 같은 패턴을 따를 수 있지만, 그 속도는 놀라울 정도로 빠르다. 지금은 시작 단계이며 앞으로 사람들은 새로운 기술이 세상을 어떻게 변화시킬지 목격하게 될 것이다. 또한 이를 더 희망적으로 변화시켜 나갈 것이다.
지능 혁명에 대한 교과서의 한 챕터는 아직 많이 쓰이지 않았지만, 필자는 그 챕터의 제목이 '일자리 파괴자'가 되지 않을 거라고 확신한다. 상황이 얼마나 빠르게 변화하고 있는지를 떠올려 보면 너무 오래 기다릴 필요는 없을 것이다.
<출처 : CIO KOREA>
