| 델 테크놀로지스의 3번째 미래 전망 보고서
| AI 유창성 등 미래 직업 및 업무환경 조망
| 국가와 기업이 해결해야할 3대 딜레마 선정
 
다가올 미래에 우리의 직업과 업무환경은 어떻게 달라질 것인가?
 
이에 델 테크놀로지스가 20일 ‘퓨처 오브 워크(Future of Work)’ 보고서를 발표했다.
 
보고서는 AI, 딥 러닝 기술과 같이 ‘인간과 기계의 파트너십’을 강화할 신기술이 바꿔 놓을 미래의 모습과 그에 따른 사회적 딜레마들을 제시하고 있다.
 
조사는 미국의 비영리 싱크탱크 기관인 IFTF(Institute of the Future)을 통해 진행됐다.
 
보고서는 전 세계 40여 개국 4천 6백여 명의 비즈니스 리더를 대상으로 한 인터뷰와 미래학자 및 전문가들이 참여한 워크숍을 통해 도출된 내용을 담고 있다.
 
내용을 살펴보자면, 먼저 보고서는 AI를 필두로 인간과 기계간의 협력이 향후 모든 산업군에 빠르게 확산되며 미래 노동자의 업무 환경에도 막대한 영향을 끼칠 것으로 내다봤다.
 
실제로 세계 경제 포럼(World Economic Forum)은 2018년, ‘미래의 일자리(The Future of Jobs)’ 보고서에서 업무에 투입되는 사람의 노동 시간과 기계(AI)의 노동 시간을 비교했다. 그 결과, 전체 근무 시간 중 기계의 노동 시간이 2018년 29%에서 2022년 42%로 급증할 것으로 예상했다.

델 테크놀로지스는 7월 초에 발표한 ‘퓨처 오브 이코노미(Future of Economy)’ 보고서를 통해 인간과 기계간의 협력 관계를 강화할 신기술로 다음의 네 가지, ▲협력 AI(Collaborative AI) ▲멀티모달 인터페이스(Multimodal Interfaces) ▲확장현실(XR) ▲보안 분산원장 기술(Secure Distributed Ledgers)을 꼽았다.
 
퓨처 오브 워크 보고서는 이 4가지 신기술이 다음과 같은 3가지 변화를 만들어 갈 것으로 예상했다.
 
 
첫 번째 변화: 포용적인 인재채용
인재 채용에 AI 기술을 적용하여 면접관의 편견을 배제하고, 능력 우선의 공정한 채용 프로세스를 구축하게 된다.
 
예를 들어 면접을 가상현실(VR)로 진행함으로써 면접관이 지원자의 인종, 성별, 나이, 출신 지역 등을 전혀 알 수 없는 상태에서 지원자가 가상의 프로젝트에서 어떻게 직무를 수행하고 다른 직원들과 협업하는지 관찰함으로써 지원자의 전문지식과 개성을 파악하게 된다.
 
딥 러닝 기술 덕에 지원자들의 개인적인 경험, 취미, 보유 기술 등 이력서에 나오지 않는 데이터까지 좀 더 풍부한 정보를 확보하게 되고, 입력되는 정보가 많아지는 만큼 지원자의 업무 적합성을 파악할 수 있는 더 많은 인사이트가 제공된다.
 
밀레니얼 세대에 익숙한 게임을 채용 과정에 도입하는 사례도 늘고 있다. 미국의 스타트업인 ‘낵(Knack)’은 행동 과학과 AI가 결합된 비디오 게임에 지원자를 참여시켜 지원자의 현재 직무 수행 능력은 물론 미래의 잠재력까지 파악할 수 있는 기술을 선보이고 있다.
 
 
두 번째 변화: 실무자에게 권한 위임
확장현실(XR)이나 분산원장 기술 등이 적용된 디지털 업무 플랫폼은 지리적으로 먼 곳에 있는 직원들의 협업을 촉진함은 물론, 플랫폼이 지닌 강력한 개방성을 토대로 더 많은 직원들의 참여를 유도한다.
 
일부 경영진에 의해서 이뤄지던 의사결정이 넓게 분산됨에 따라 직원 개개인에게 더 많은 권한이 위임되며, 수평적인 의사결정 문화가 자리 잡게 된다.
 
업무용 메신저 슬랙(Slack)의 경우 팀원들과 메시지는 물론, 업무용 파일과 각종 툴을 신속하게 공유할 수 있도록 지원하며, 게임 채팅 애플리케이션 디스코드(Discord)를 통해 전 세계에 흩어져 있는 1억 3천여 명의 게이머는 텍스트, 음성, 화상 채팅 등의 방식으로 다른 게이머와 연대하며 전략을 세운다.
 
오픈소스 커뮤니티인 깃허브(Github)는 코드를 관리하고 검토하는 툴 정도로 인식됐으나, 현재는 전 세계 다양한 개발자들이 광범위한 프로젝트를 함께 수행하는 본거지로 진화했다.
 
영국의 스타트업인 콜로니(Colony), 에치(Etch)의 경우처럼 블록체인 기반의 업무 플랫폼을 활용해 직원들에게 업무를 할당하고 각종 의사결정을 내리며 실시간으로 수익을 공유하는 사례도 늘고 있다.
 
 
세 번째 변화: AI 유창성
향후 10년간 구직이나 재취업을 위한 수많은 교육 프로그램에 AI 관련 내용이 빠지지 않을 것으로 보인다.
 
AI 교육의 핵심은 인간과 기계 각각의 강점과 역량을 파악하는 것으로, 기계가 무엇을 할 수 있고 할 수 없는 지는 물론, 기계가 어떤 일을 하는 것이 옳고 그른 지에 대한 판단력을 높이는 것을 포함한다.
 
보고서는 이러한 능력을 ‘AI 유창성(AI Fluency)’이라고 명명하며, AI 유창성을 통해 사람은 AI에 대한 통제력을 높임과 동시에 AI와 보다 효과적으로 협업할 수 있다고 말한다.
 
2017년, 미국을 대표하는 경영대학원인 MIT 슬론(Sloan)이 발행한 ‘MIT 슬론 매니지먼트 리뷰(MIT Sloan Management Review)’는 AI 유창성이 요구되어지는 미래 직업 세 가지를 소개하기도 했다.
 
AI 트레이너(AI trainer), AI 해설가(AI explainer), AI 유지보수 전문가(AI sustainer)가 그 것이다. AI 트레이너는 AI만의 개성을 강화하고 사람에게 공감을 표시할 수 있도록 AI를 훈련시킨다. AI 해설가는 알고리즘에 기반을 둔 의사 결정 과정을 명확하게 설명하는 일을 한다. AI 유지보수 전문가는 AI가 외부 위협에 손상되는 것을 방지하는 일을 담당한다.
 
한편 보고서는 인간과 기계의 완전한 파트너십을 위해 인류가 반드시 숙고하고 해결해야 하는 딜레마로 ▲알고리즘적 편견 ▲디지털 기술 격차 ▲노동자 권리 보호 체계를 제시한다.
 
 
딜레마 1; 알고리즘적 편견
채용 담당자가 이상적인 지원자의 모습을 미리 단정하면 그러한 선입견이 AI 알고리즘에도 반영되기 마련이다. 하지만 실제로는 어떤 유형의 지원자가 자신의 직무에서 최고의 성과를 낼 수 있는지 채용 담당자가 알 수 없는 경우가 많다. 따라서 채용 담당자의 편견이 알고리즘에 반영되지 않도록 조심하고, 풍부한 데이터와 머신러닝 시스템을 적극 활용해야 한다.

채용 심사에 있어서 조직이 갖고 있던 편견을 파악하고, 과거에 채용했던 직원들이 실제로 어떤 성과를 냈는지 파악함으로써 좀 더 효율적이고 포괄적인 인재 채용을 분석 모델을 구축할 수 있다.
 
 
딜레마 2; 디지털 기술 격차
디지털 기술에 익숙한 주니어 직원부터 기술 활용에 어려움을 겪는 시니어 직원까지 다양한 세대가 한 직장에 공존하는 가운데 이들 사이의 디지털 기술 격차가 고용시장의 문제로 떠오를 전망이다.
 
이에 세대를 초월한 ‘역방향 멘토링(reverse mentoring)’ 등의 방법을 통해 주니어 직원이 시니어 직원에게 기술이나 변화관리에 대해 조언할 수 있도록 하는 등 디지털 격차를 해소하기 위한 노력이 필요하다.
 
 
딜레마 3; 노동자 권리 보호
앞서 언급한 분산원장 기술이 발전함에 따라 여러 국가에 걸쳐 다양한 직원들이 업무를 분담하는 조직 구조가 나타나게 된다. 또한 특정 과제에 적합한 인재들을 그때그때 찾아내 프로젝트를 진행하는 경우가 늘어나면서 기업과 직원 간의 고용 계약에도 큰 변화가 있을 전망이다.
 
직원들이 근무하는 위치가 서로 다른 만큼 그들에게 적용되는 노동 법규 또한 상이하기 때문에 이들의 권익이 위험에 놓일 수 있다. 동일한 업무에 투입된 다양한 팀원들에게 어떤 기준으로 급여를 지급해야 하는지, 의료보험이나 연금 프로그램은 어떻게 적용할지, 휴가나 병가 규정은 어떻게 구성할지 등 지역적으로 분산된 노동자들의 권익을 보호할 대책 수립이 필요하다.
 
델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “불과 몇 년 전만 해도 바둑 대결 정도로 여겨졌던 인간과 기계의 파트너십이 다양한 분야로 확대되고 있어 향후 직업 환경이 크게 변화할 것”이라며, “신기술이 가져올 업무 환경의 급격한 변화에 대응할 수 있도록 기업들은 직장 내 디지털 환경을 조성하고 직원들이 이에 유연하게 적응할 수 있도록 대비해야 할 것”이라고 말했다.