제이앤엠뉴스 | “이 업무는 이렇게 하면 돼.”

직장인은 인공지능(AI)에게 자신이 해오던 일을 하나씩 가르친다. 문서를 작성하는 방법부터 데이터를 분석하고 이메일을 정리하는 법, 회의 내용을 요약하고 보고서를 만드는 방법까지. 처음에는 반복적인 업무를 대신 처리해 줄 똑똑한 조수가 생겼다고 생각한다.

시간이 흐르자 AI는 배운 일을 빠르게 처리하기 시작한다. 하나의 업무를 끝내고 다음 업무로 넘어가는 인간과 달리 여러 작업을 동시에 수행하고, 쉬는 시간도 필요하지 않다.

그런데 어느 순간 풍경이 달라진다.

AI는 직장인이 앉아 있던 자리에 앉아 업무를 처리하고 있고, 정작 일을 가르쳐준 사람은 사무실 밖에서 자신의 자리를 바라본다.

생산성을 높이기 위해 도입한 기술이 결국 그 생산성을 담당했던 인간의 역할까지 대신하게 되는 아이러니다.

생성형 AI의 확산 이후 이러한 장면은 더 이상 먼 미래만을 상상한 이야기가 아니다. 문서 작성과 번역, 자료 정리, 이미지 제작, 고객 응대, 데이터 분석 등 과거 사람이 직접 수행했던 다양한 업무에서 AI 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있다.

물론 AI가 등장한다고 모든 직업이 사라지는 것은 아니다. 새로운 기술은 기존 업무의 일부를 자동화하는 동시에 새로운 직무와 산업을 만들어내기도 한다. 반복적인 작업을 AI에 맡기고 인간이 판단과 창의성, 의사소통처럼 보다 복잡한 역할에 집중할 수 있다는 기대도 크다.

문제는 기술이 만들어내는 생산성의 혜택과 변화의 비용이 언제나 같은 사람에게 돌아가는 것은 아니라는 점이다.

기업의 입장에서 AI는 같은 시간에 더 많은 일을 처리할 수 있게 만드는 생산성 도구가 될 수 있다. 그러나 특정 업무의 상당 부분이 자동화될 경우 기업은 자연스럽게 기존 인력과 업무 구조가 지금과 같은 규모로 필요한지 질문하게 된다.

결국 AI 시대의 일자리 문제는 단순히 ‘AI가 인간을 대체하는가’라는 질문만으로 설명하기 어렵다.

더 중요한 질문은 ‘AI를 활용해 높아진 생산성을 어떻게 나눌 것인가’에 있다.

AI가 반복적인 업무를 줄여 인간의 노동시간을 단축하고 더 가치 있는 업무에 집중하도록 만든다면 기술은 인간을 위한 도구가 된다. 반대로 생산성 향상이 오직 인력 감축을 위한 수단으로 작동한다면 기술 발전의 혜택과 노동시장의 불안 사이의 간격은 더욱 벌어질 수 있다.

아이러니하게도 오늘날 AI가 가장 빠르게 학습하고 있는 업무 중 상당수는 인간이 오랜 시간 직접 수행하며 만들어낸 데이터와 작업 방식에서 출발했다.

우리는 AI에게 일을 가르치고 있다.

이제 필요한 질문은 AI가 얼마나 많은 일을 배울 수 있는지가 아니다.

그 모든 일을 배운 뒤에도 인간의 자리는 어디에 있을 것인가.