AI, 이미 임금의 12% 대체 가능…뉴질랜드 HR에 ‘조용한 충격’

AI, 이미 임금의 12% 대체 가능…뉴질랜드 HR에 ‘조용한 충격’

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MIT의 대규모 노동시장 시뮬레이션 프로젝트 ‘프로젝트 아이스버그’에 따르면, 현재 상용화된 AI만으로도 전체 임금 가치의 약 11.7%에 해당하는 업무를 수행할 수 있는 것으로 분석됐다. 이는 미국 노동시장을 대상으로 한 연구이지만, 서비스 산업 비중이 높은 뉴질랜드의 산업 구조와 유사해, 국내 노동시장에도 비슷한 수준의 기술적 노출이 존재할 것이라는 경고로 해석된다.



프로젝트 아이스버그는 923개 직종, 1억 5,100만 명의 노동자를 3만 2,000여 개의 세부 기술·업무로 쪼개 AI가 실제로 수행 가능한지를 평가했다. 여기서 도출된 ‘아이스버그 지수’는 AI가 이미 한 번이라도 실질적인 성능을 입증한 업무가 각 직종 임금 총액에서 차지하는 비중, 즉 ‘기술적 노출도’를 뜻하며, 실제 일자리 감축 규모나 시점을 예측하는 지표는 아니라는 점이 강조됐다.


연구진은 현재 눈에 보이는 해고와 IT·개발 직군의 자동화는 전체 중 상단 2.2% 수준의 ‘수면 위’에 불과하며, 행정·재무·전문 서비스 등 인지 노동 전반에 걸쳐 훨씬 큰 폭의 자동화 여지가 ‘수면 아래’에 존재한다고 지적했다.


보고서는 ‘어떤 직업이 사라지느냐’보다 ‘어떤 종류의 업무가 가장 먼저 대체되느냐’에 초점을 맞춘다. 현재 AI가 특히 잘 수행하는 영역은 다음과 같은 디지털·규칙 기반 반복 업무다.


문서·양식에서 데이터 추출·입력·정리

사무·의료 등에서의 일상적 행정·사무 처리

표준화된 재무 분석, 대사·정산, 보고서 초안 작성

대규모 팀의 워크플로·상담·스케줄 조정 및 티어 분류


이는 뉴질랜드의 콜센터 직원, 청구·급여·청구서 처리 담당, 주니어 애널리스트, 준법·백오피스 직원, 각종 ‘어시스턴트’ 직군 등 상당수 화이트칼라 역할과 직접 맞물린다. 다만 직무 전체가 아니라, 그 안의 일부 태스크만 부분적으로 자동화되고, 사람은 예외 처리·판단·관계 관리·현장 맥락에 더 집중하게 될 가능성이 크다고 보고서는 분석한다.


이번 연구는 각국 정부가 ‘어떤 직종·기술이 얼마나 노출돼 있는지’를 사전에 파악해, 재교육·인프라 투자·정책 실험의 우선순위를 정하도록 돕는 것을 목표로 설계됐다. 이는 뉴질랜드 중앙정부뿐 아니라, 대형 은행·통신사·공공기관·대기업의 HR 전략에도 바로 적용 가능한 시사점을 던진다.



보고서가 제시하는 핵심 메시지는 세 가지로 요약된다.


전통 지표로는 변화를 제때 포착하기 어렵다.

GDP, 실업률, 평균임금 등 거시 지표는 직무 단위의 ‘기술 노출도’ 변동을 5%도 설명하지 못한다. 채용 공고 수나 이직률만 보고 있다가는, 실제 업무 구조가 큰 폭으로 재편된 뒤에야 뒤늦게 변화를 인지하게 될 수 있다는 경고다.


생산성 경쟁은 뉴질랜드에도 곧 도달한다.

현재 클라우드 기반 AI 도구는 국경과 무관하게 동일하게 제공된다. 미국·유럽에서 이미 입증된 ‘문서 처리·분석·백오피스 자동화’ 도구들이 뉴질랜드 은행·보험·공공부문·로지스틱스·관광업 등으로 확산되면, 기존 인력을 유지한 채 추가 채용을 줄이거나, 일부 업무를 재배치하는 형태의 ‘조용한 구조조정’ 압력이 커질 수밖에 없다.


HR은 ‘어떻게 사람을 대우했는가’로 평가받게 된다.

아이스버그 지수는 “여기서 인력을 줄일 수 있다”가 아니라 “여기서 선택지가 생겼다”는 것을 의미한다. 그 선택지를 인건비 절감에만 쓸지, 재배치·재교육·직무 전환에 활용할지는 각 조직의 책임이며, 이에 대한 사회적·윤리적 평가는 곧바로 HR의 역할과 연결된다.



기사에서 제안하는 HR의 실무적 대응은 비교적 구체적이다.


직무가 아닌 ‘업무 단위’로 노출도 지도 그리기

직책 이름이 아니라, 실제로 사람들이 매일 수행하는 세부 업무(청구 처리, 기록 업데이트, 표준 문서 작성, 간단 데이터 분석 등)를 나열한 뒤, 그중 어떤 것들이 이미 상용 AI 도구로 대체 가능한 유형인지 구분하라는 것이다. 거친 수준의 매핑이라도 해두면, 아무 준비가 안 된 조직보다 훨씬 앞서게 된다.


‘파일럿’이 아닌 ‘전환 계획’을 먼저 세우기

대규모 AI 도입 프로젝트 전에, 최고경영진과 함께 인력 전환 원칙을 합의하라고 제안한다.

예:


고노출 직무 1인당 어느 정도 재교육 예산을 사전에 배정할지

인력 감축 대신 자연감소+재교육을 우선 원칙으로 삼을지

노조·직원과 어떤 수준까지 정보를 공유·협의할지 등.


직무 중심에서 ‘역량·경로’ 중심 인사로 전환

아이스버그 지수가 임금이 아니라 ‘기술·역량’ 단위로 노출도를 측정하듯, 기업도 내부 인사 데이터를 역량 기반으로 재구성할 필요가 있다고 강조한다. 반복·정형 업무 비중이 높은 역할에서, 대인관계·복합사례 관리·현장 실행·문화·지역 맥락이 중요한 역할로 이동할 수 있는 내부 이동 경로를 설계하는 것이 핵심이다.


이사회 보고 지표에 ‘AI 노출도’ 추가

인건비·이직률·참여도 외에, 조직 임금 총액 중 AI에 고노출된 업무가 차지하는 비율을 간단한 지표로 정리해 이사회에 정기 보고하라는 제안도 나온다. 생산성 정체와 인력난을 동시에 겪는 뉴질랜드 경제에서, 이 수치는 전략 논의를 촉발하는 계기가 될 수 있다는 주장이다.


MIT 연구진은 “AI를 먼 미래의 이슈로 취급할 수 있는 창은 빠르게 닫히고 있다”고 경고한다. 뉴질랜드의 HR 리더들에게 이 창은 더 좁다. 글로벌 클라우드 기반 AI 도구는 이미 국내 조직에 적용 가능하고, 그 성능은 임금의 10% 이상을 대체할 수 있는 수준까지 올라와 있다.


이 변화가 ‘관리된 전환’이 될지, 아니면 준비 부족으로 인한 ‘불필요한 충격’이 될지는, 지금 조직과 HR이 어떤 원칙과 계획을 세우느냐에 달려 있다는 것이 기사와 연구가 공통으로 전하는 메시지다.


Source: HRD


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