스탠포드 대학교 연구팀이 미국 전역의 근로자 1,500명에게 물어봤다. "AI가 여러분의 일을 대신해 준다면 어떻게 생각하세요?" 결과가 놀라웠다. 무려 46%가 "좋다"고 답했다. 이는 일자리를 잃을 수도 있다는 걱정까지 충분히 생각한 뒤의 답변이었다.

연구팀은 104개의 다양한 직업에서 844가지 구체적인 업무를 조사했다. 예를 들어 '고객과 약속 잡기', '회계 자료 정리하기', '보고서 작성하기' 같은 실제 업무들이다. 조사 결과, 사람들이 AI에게 일을 맡기고 싶어 하는 가장 큰 이유는 "더 중요한 일에 시간을 쓰고 싶어서"였다. 전체 답변의 69%가 이 이유를 택했다. 그다음으로는 "같은 일을 계속 반복하는 게 지겨워서"(47%), "일의 품질을 높이고 싶어서"(47%), "스트레스를 줄이고 싶어서"(26%) 순이었다.

흥미로운 점은 현재 AI 챗봇 클로드(Claude)를 실제로 가장 많이 쓰는 직업들과 AI 도움을 가장 원하는 직업들이 완전히 달랐다는 것이다. AI 도움을 가장 원하는 상위 10개 직업을 보면 다음과 같다. 세무사가 1위로 "고객과 약속 잡기" 업무에서 만점인 5.0점을 기록했다. 2위는 응급전화 상담원으로 "응급전화 관련 파일 관리하기"(4.67점), 3위는 급여담당 직원의 "급여 오류 수정 및 기록하기"(4.60점) 등이었다.

이들은 모두 반복적이고 정확성이 중요한 업무를 담당하는 사람들이다. 또한 여행사 직원의 "고객 짐 찾아주기"(1.50점), 물류 분석가의 "업체에 재료 문의하기"(1.50점) 같은 업무는 AI 도움을 가장 받고 싶지 않다고 답했다.

그런데 놀랍게도 AI 도움을 가장 원하는 이 상위 10개 직업이 전체 클로드 사용량의 겨우 1.26%만 차지했다. 즉, 정말 AI가 절실한 사람들은 아직 AI를 제대로 활용하지 못하고 있다는 뜻이다. 반대로 현재 AI를 많이 쓰는 사람들은 상대적으로 AI 필요성을 덜 느끼는 직업군인 것으로 나타났다.

신호등처럼 나눈 4개 구역... "돈은 엉뚱한 곳에 쓰이고 있다"

연구팀은 '근로자들이 원하는 정도'와 'AI 전문가들이 보는 기술 수준'을 합쳐서 4개 구역으로 나누었다. 마치 신호등처럼 말이다. '초록불 구역'은 사람들도 원하고 기술도 적용 가능한 곳이다. 여기는 AI를 적극 도입해도 좋다. '빨간불 구역'은 기술은 적용 가능하지만 사람들이 원하지 않는 곳이다. 여기는 조심해야 한다. '기회 구역'은 사람들은 원하지만 아직 기술이 부족한 곳으로, 연구가 더 필요하다. '후순위 구역'은 사람들도 별로 원하지 않고 기술도 부족한 곳이다.

각 구역을 구체적으로 살펴보면 이렇다. '초록불 구역'에는 세무사의 "고객 약속 잡기", 품질관리자의 "데이터 확인하기", 기계공학자의 "보고서 읽고 해석하기" 같은 업무들이 있다. 이런 일들은 사람들도 AI가 해주길 원하고, 기술적으로도 충분히 가능한 일들이다. '빨간불 구역'에는 법원 직원의 "회의 일정 준비하기", 컴퓨터 지원 전문가의 "하드웨어나 소프트웨어 제품 연구하기" 같은 업무가 있다. 기술적으로는 AI가 할 수 있지만, 실제 일하는 사람들은 원하지 않는다.

'기회 구역'에는 컴퓨터 과학자의 "예산 승인하고 관리하기", 비디오 게임 디자이너의 "제작 일정과 목표 만들기" 등이 있다. 사람들은 AI 도움을 원하지만 아직 기술이 부족하다. '후순위 구역'에는 기술감독의 "모니터로 화면 관찰하기", 아트 디렉터의 "고객에게 최종 디자인 발표하기", 여행사 직원의 "고객 짐 찾아주기" 같은 업무들이 포함된다.

그런데 실리콘밸리의 유명한 투자회사 Y콤비네이터(Y Combinator)가 투자한 AI 회사들의 41%가 '후순위 구역'과 '빨간불 구역'에 몰려 있었다. 즉, 정말 필요한 곳보다는 엉뚱한 곳에 돈이 쓰이고 있다는 뜻이다. 대부분의 투자가 '컴퓨터 정보시스템 관리자', '컴퓨터 프로그래머', '소프트웨어 품질 분석가' 등 IT 분야에만 집중되어 있다. 반면 정말 AI 도움이 필요한 '초록불 구역'과 '기회 구역'의 많은 좋은 아이디어들은 관심을 받지 못하고 있다.

AI 연구 논문들도 마찬가지다. 대부분의 연구가 "컴퓨터로 새로운 기술 만들기"나 "컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어 문제 해결하기", "기존 프로그램 수리하고 확장하기" 같은 컴퓨터 과학 분야에만 치우쳐 있다. 세무, 의료, 교육, 제조업 등 다른 분야의 절실한 필요는 제대로 살피지 못하고 있는 상황이다.

"AI야, 혼자 하지 말고 나랑 같이하자"...협업을 원하는 사람들

연구팀은 새로운 척도를 만들었다. '사람이 얼마나 관여해야 하는가'를 H1부터 H5까지 5단계로 나눈 것이다. H1은 AI가 혼자 다 하는 것이고, H5는 사람이 반드시 계속 관여해야 하는 것이다. 조사 결과가 흥미로웠다. 104개 직업 중 47개에서 H3 단계를 가장 선호했다. H3는 "AI와 사람이 동등한 파트너가 되어 함께 일하는 것"이다. 전체의 45%가 이 방식을 원했다. 이는 사람들이 AI에게 완전히 일자리를 빼앗기기보다는, AI와 함께 더 좋은 결과를 만들어내고 싶어한다는 뜻이다. H3 단계에서는 "AI 혼자서도, 사람 혼자서도 할 수 없는 더 좋은 결과를 AI와 사람이 힘을 합쳐서 만들어낸다"고 설명된다.

또한 전반적으로 근로자들은 AI 전문가들이 생각하는 것보다 사람의 역할을 더 중요하게 여겼다. 전체 업무의 47.5%에서 "사람이 더 많이 관여해야 한다"고 답했는데, 이는 AI 전문가들이 "기술적으로는 AI가 충분히 할 수 있다"고 본 업무들이었다. 쉽게 말해서, AI 전문가들은 "이 정도면 AI가 혼자 할 수 있어"라고 생각하는데, 실제 그 일을 하는 사람들은 "아니야, 내가 더 관여해야 해"라고 생각한다는 뜻이다. 이런 생각의 차이는 앞으로 AI 기술이 더 발전할수록 문제가 될 수 있다. AI 개발자들은 "이제 AI가 다 할 수 있으니까 사람은 빠져도 돼"라고 하는데, 정작 일하는 사람들은 "아직 내가 필요해"라고 느낄 수 있기 때문이다.

암기왕 시대 끝, 이제는 '사람과 잘 지내는 능력'이 돈 번다

연구팀은 각각의 업무를 27가지 기본 능력과 연결해서 분석했다. 그 결과 미래에 돈을 많이 버는 능력이 완전히 바뀔 것으로 나타났다. 지금까지는 '자료 분석하기', '정보 정리하기' 같은 능력이 고소득 직업에서 중요했다. 하지만 AI 시대에는 이런 능력들이 상대적으로 덜 중요해질 것이다. AI가 대신 할 수 있기 때문이다.

대신 '계획 세우고 정리하기', '다른 사람 가르치기', '팀 구성하기' 같은 능력이 더 중요해진다. 이런 능력들은 지금은 상대적으로 낮은 임금을 받지만, AI 시대에는 사람만이 할 수 있는 핵심 능력이 될 것이다. AI가 데이터 분석은 대신 해줄 수 있지만, 사람들의 마음을 읽고 동기를 부여하는 일은 여전히 사람만이 할 수 있기 때문이다. 연구팀은 이런 변화가 개인에게도 큰 영향을 미칠 것이라고 봤다. "앞으로는 한 사람이 더 다양한 능력을 갖춰야 할 것"이라며 "단순히 한 분야의 전문가가 되는 것보다는, 여러 분야를 아우르면서 사람들과 협력할 수 있는 능력이 더 중요해진다"고 설명했다.

FAQ

Q: AI 에이전트는 지금 우리가 쓰는 ChatGPT와 어떻게 다른가요?

A1: ChatGPT는 질문 하나에 답변 하나를 주는 방식입니다. 하지만 AI 에이전트는 마치 사람처럼 스스로 계획을 세우고 여러 프로그램을 사용해서 복잡한 일을 처음부터 끝까지 해낼 수 있습니다. 예를 들어 "보고서를 써줘"라고 하면, 자료를 찾고, 정리하고, 글을 쓰고, 그림도 넣어서 완성된 보고서를 만들어주는 식입니다.

Q: H3 단계가 인기 있는 이유는 뭔가요?

A: H3 단계는 AI가 사람의 일자리를 빼앗는 게 아니라, AI와 사람이 팀을 이뤄서 더 좋은 결과를 만드는 방식입니다. 이렇게 하면 일자리도 안전하고, 일의 만족도도 높아지면서, 동시에 더 좋은 성과도 낼 수 있어서 가장 이상적인 방법으로 여겨집니다.

Q: 미래에 어떤 능력을 키워야 취업이나 승진에 유리할까요?

A: 단순히 정보를 찾거나 계산하는 능력보다는, 사람들과 잘 소통하고 팀을 이끄는 능력이 훨씬 중요해집니다. 예를 들어 '다른 사람 가르치기', '계획 세우고 일 정리하기', '좋은 관계 만들고 유지하기' 같은 능력들이 미래의 고소득 일자리에서 가장 중요한 능력이 될 것입니다.

해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.

논문 명: Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.