AI가 없애는 것은 직업이 아니라 업무다

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AI가 없애는 것은 직업이 아니라 업무다

질문을 바꾸면 답이 나오고 대응도 가능해집니다

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AI가 없애는 것은 직업이 아니라 업무다

AI가 일자리를 없앤다는 말은 절반만 맞습니다. 사라지는 건 직업이 아니라 업무입니다.

직업이 아니라 업무 단위로 보기

AI가 일자리를 없앤다는 논의는 대개 직업 단위로 이뤄집니다. 어떤 직업이 사라지고 어떤 직업이 남는다는 식이죠. 그런데 이 단위로 보면 판단이 잘 안 섭니다.

흔한 질문내 직업이 사라질까
정확한 질문내 하루의 어떤 업무가 넘어갈까

노동 연구에서 더 유용하게 쓰이는 단위는 업무(task)입니다. 한 직업은 수십 가지 업무로 이뤄져 있고, 기술은 직업이 아니라 업무를 하나씩 가져갑니다.

회계사를 예로 들어볼까요. 전표 입력과 분류는 이미 상당 부분 자동화됐습니다. 그런데 세무 판단과 대응은 남아 있어요. 직업이 사라진 게 아니라 구성이 바뀐 겁니다.

업무를 네 칸으로

  1. 먼저규칙이 분명하고 반복된다
  2. 다음자료를 모으고 정리한다
  3. 나중상황에 따라 달라진다
  4. 남는다정하고 책임진다

어떤 업무가 먼저 넘어갈까요. 기준은 두 가지입니다. 규칙이 분명한가, 그리고 반복되는가입니다. 둘 다 해당하면 가장 먼저 넘어갑니다.

직업을 묻는 질문과 업무를 묻는 질문
단위를 바꾸면 답이 나오고 대응도 가능해진다

자료를 모으고 정리하는 일, 초안을 쓰는 일, 1차 분류, 단순 응대. 여기 속하는 것들이죠. 실제로 이 영역에서 변화가 가장 빠르게 일어나고 있습니다.

남는 것은 반대편입니다. 무엇을 할지 정하는 일, 어긋난 것을 알아채는 일, 조율하는 일, 결과에 책임지는 일. 상황마다 답이 달라지고 판단의 근거를 설명해야 하는 영역이에요.

줄어드는 일

  • 초안 작성
  • 자료 취합
  • 1차 분류
  • 단순 응대

커지는 일

  • 무엇을 할지 정하기
  • 틀린 걸 알아채기
  • 조율하기
  • 책임지기

알아채는 일이 왜 커지나

네 가지 중에서 실무적으로 가장 크게 늘어나는 건 틀린 걸 알아채는 일입니다.

초안이 빨리 나온다는 건 검토할 것이 많아진다는 뜻이기도 하거든요. 예전에는 하나 만드는 데 시간이 걸려서 검토도 그만큼 천천히 했죠. 지금은 결과물이 먼저 쏟아지고 확인이 병목이 됩니다.

그리고 그럴듯하게 틀린 게 가장 위험해요. 명백히 이상하면 걸러지지만 형식이 완벽한데 사실이 틀린 것은 그냥 통과합니다. 그래서 그 분야를 아는 사람의 확인이 오히려 더 중요해집니다.

작은 회사가 지금 할 수 있는 것

먼저 업무를 목록으로 적어보는 것부터입니다. 하루나 일주일 단위로 실제로 한 일을 적으면 20~30개가 나와요. 머릿속에서 뭉뚱그려져 있던 게 여기서 분리됩니다.

업무가 넘어가는 순서
규칙이 분명하고 반복되는 것부터 넘어간다

그다음 규칙이 분명하고 반복되는 것에 표시합니다. 견적서 초안, 자료 정리, 반복 문의 응대. 이런 것들이 걸리죠. 이 항목들이 도구를 붙일 후보입니다.

중요한 건 그다음이에요. 시간이 줄면 그 시간에 무엇을 할지 미리 정해두지 않으면 다른 잡무로 채워집니다. 남는 시간에 무엇을 할지가 실제 성과를 가릅니다.

웹 제작으로 좁히면 초안 작업과 반복 코드는 도구가 빠르게 가져가고 있어요. 남는 건 무엇을 만들지 정하는 일과 고객의 진짜 문제를 찾는 일입니다.

여기서 한 가지가 분명해집니다. 도구가 좋아질수록 결과물의 차이는 줄고 판단의 차이가 커진다는 것. 같은 도구를 쓰면 만들어지는 화면은 비슷해지니까요. 그러면 남는 차이는 무엇을 만들기로 했느냐, 어떤 문제를 풀기로 했느냐에서 나옵니다.

그래서 지금 쌓아둘 만한 건 도구 사용법보다 고객의 상황을 읽는 경험이에요. 도구는 바뀌지만 판단의 재료는 남습니다.

여기서 조심할 것

업무 단위로 본다고 고용 충격이 없다는 뜻은 아닙니다. 한 직업의 업무 중 상당 비율이 넘어가면 필요한 인원이 줄어듭니다. 직업은 남고 자리는 줄어드는 상황이 실제로 생깁니다.

'판단과 책임은 남는다'는 말이 안심하라는 뜻으로 읽히는 것도 곤란합니다. 판단을 하려면 그 분야를 알아야 하고, 알려면 실무를 해봐야 하거든요. 초안 업무가 사라지면 배우는 경로도 같이 사라집니다. 신입이 성장할 자리를 어떻게 만들 것인지. 이게 실제 과제예요.

기술의 속도를 예측하는 것도 어렵습니다. 몇 년 전 예측 중 상당수가 빗나갔죠. 없어질 거라던 일이 남아 있고, 안전하다던 영역이 먼저 흔들리기도 했습니다. 목록을 만들어두고 주기적으로 다시 보는 편이 한 번의 전망보다 낫습니다.

반대 방향의 실수도 있어요. 도구를 붙이면 다 될 것처럼 보고 사람이 확인하는 단계를 없애는 것입니다. 사고는 자동화된 부분이 아니라 확인이 빠진 자리에서 나거든요. 무엇을 넘길지 정할 때 누가 언제 확인할지도 같이 정해야 합니다.

지금 해볼 세 가지

  1. 내 하루 업무를 목록으로 적어보기
  2. 그중 규칙이 분명한 것에 표시하기
  3. 남는 시간에 뭘 할지 먼저 정하기

목록을 적는 데 30분이면 됩니다. 그리고 이 목록은 불안을 줄이는 데도 쓸모가 있습니다. 막연히 걱정하던 것이 스무 개 중 다섯 개로 좁혀지면, 그때부터는 대응할 수 있는 문제가 됩니다.

사라지는 건 직업이 아니라 업무입니다. 그래서 물어야 할 질문도 달라집니다.

출처 AI 도입에 따른 직무 변화 논의. 직업 단위가 아니라 업무(task) 단위로 대체가 일어나며, 판단·조율·책임 영역의 비중이 커진다는 관점

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자주 묻는 질문

AI가 일자리를 없앤다는 말은 맞나요?
절반만 맞습니다. 사라지는 건 직업이 아니라 업무입니다. 한 직업은 수십 가지 업무로 이뤄져 있고, 기술은 직업이 아니라 업무를 하나씩 가져갑니다. 회계사를 예로 들면 전표 입력과 분류는 상당 부분 자동화됐지만 세무 판단과 대응은 남았습니다. 직업이 사라진 게 아니라 구성이 바뀐 것입니다.
어떤 업무가 먼저 넘어가나요?
기준은 두 가지입니다. 규칙이 분명한가, 그리고 반복되는가입니다. 둘 다 해당하면 가장 먼저 넘어갑니다. 자료를 모으고 정리하는 일, 초안을 쓰는 일, 1차 분류, 단순 응대가 여기 속합니다.
남는 일은 무엇인가요?
무엇을 할지 정하는 일, 어긋난 것을 알아채는 일, 조율하는 일, 결과에 책임지는 일입니다. 상황마다 답이 달라지고 판단의 근거를 설명해야 하는 영역입니다. 특히 알아채는 일의 비중이 커집니다. 초안이 빨리 나온다는 건 검토할 것이 많아진다는 뜻이기 때문입니다.
지금 무엇부터 하면 되나요?
업무를 목록으로 적어보는 것부터입니다. 하루나 일주일 단위로 실제로 한 일을 적으면 20~30개가 나옵니다. 그다음 규칙이 분명하고 반복되는 것에 표시하면 도구를 붙일 후보가 드러납니다. 머릿속에서 뭉뚱그려져 있던 것이 여기서 분리됩니다.
업무가 줄면 그 시간은 어떻게 되나요?
미리 정해두지 않으면 다른 잡무로 채워집니다. 시간이 남는다고 저절로 중요한 일을 하게 되지 않습니다. 도구를 도입할 때 무엇이 줄어드는지만 계산하고 그 시간을 어디에 쓸지는 정하지 않는 경우가 많은데, 남는 시간에 무엇을 할지가 실제 성과를 가릅니다.
판단과 책임이 남는다면 안심해도 되나요?
그렇게 읽히면 곤란합니다. 판단을 하려면 그 분야를 알아야 하고, 알려면 실무를 해봐야 합니다. 초안 업무가 사라지면 배우는 경로도 같이 사라집니다. 신입이 성장할 자리를 어떻게 만들 것인지가 실제 과제입니다.

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