맥킨지의 최근 보고서는 생성 AI가 지식 작업에 미치는 영향에 대한 자세한 조사를 제공한다. 전통적으로 자동화 기술은 데이터 수집 및 처리와 같은 데이터 관리 작업에 중점을 두었다. 그러나 고유한 자연어 기능을 갖춘 생성 AI의 부상은 자동화의 초점이 극적으로 바뀔 수 있음을 시사한다. 보고서에 따르면 "생성 AI가 더 많은 물리적 작업 활동에 미치는 영향은 훨씬 덜 변화했으며, 그 기능은 근본적으로 인지 작업을 수행하도록 설계되었기 때문에 놀라운 일이 아니다."

의사 결정 및 협업과 관련된 활동에 특히 중점을 둔 생성 AI는 이전에 자동화 가능성이 낮았던 부문에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있다. 이 기사는 보고서의 결과를 자세히 살펴보고 생성 AI의 통합이 지식 작업의 자동화 잠재력을 어떻게 변화시킬 수 있는지 탐구한다.

생성 AI로 자동화 환경의 변화

생성 AI 기능의 발전은 완전히 새로운 자동화 시대를 열었다. 과거의 기술은 반복적이고 데이터가 많은 작업을 자동화하는 데는 적합했지만 인지 및 지식 기반 활동의 복잡성을 다루는 데는 덜 능숙했다. 언어 이해 및 생성 기능을 갖춘 생성 AI는 이 환경을 크게 재정의할 준비가 되어 있다.

이 보고서는 전문 지식 적용을 자동화할 수 있는 기술적 잠재력이 34% 포인트 뛰어올라 급증했다고 추정한다. 비슷한 맥락에서, 관리를 자동화하고 인재를 개발할 수 있는 잠재력은 2017년 16%에서 2023년에는 놀랍게도 49%로 증가했다. 이들은 전통적으로 인간 전용 기술의 보루로 간주되는 영역이며 생성 AI의 침투는 자동화 환경의 중대한 변화를 의미한다.

이처럼 자동화 잠재력이 극적으로 증가한 원동력은 다양한 작업과 활동에서 자연어를 이해하고 사용할 수 있는 생성 AI의 능력이다. 경제 활동의 약 40%는 최소한 중간 수준의 자연어 이해를 필요로 하는 것으로 추정된다. 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하는 생성 AI 모델의 능력으로 자동화를 위한 완전히 새로운 지평이 열렸다.

이 획기적인 발전은 높은 수준의 커뮤니케이션, 감독, 문서화 및 사람들과의 일반적인 상호 작용을 수반하는 작업에 중요한 의미를 갖는다. 교육 및 기술과 같은 부문은 이전에 자동화를 마지막으로 보게 될 것으로 예상되었지만 이제 이러한 변화의 물결의 최전선에 있다. 이러한 변화는 생성 AI가 이룩한 도약과 한계에 대한 증거이며 자동화 잠재력에 대한 우리의 이해를 재정의하는 데 어떻게 준비되어 있는지 보여준다.

언어 기반 작업에 대한 생성 AI의 영향

이러한 작업은 다양한 부문과 직업에 걸쳐 있지만 중요한 의사 소통, 감독, 문서화 및 사람들과의 일반적인 상호 작용을 포함하는 역할에서 주로 발견된다. 생성 AI를 활용하여 이러한 언어 기반 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 인적 오류를 줄이며 궁극적으로 이러한 역할이 작동하는 방식을 혁신할 수 있다.

예를 들어, 교육, 채점, 피드백 제공 및 관리 작업 사이에서 시간 균형을 유지해야 하는 교육자는 상당한 양의 문서화 및 관리 업무를 AI에 오프로드할 수 있다. 이를 통해 교육자는 기본 역할에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 관리 작업의 일관성과 정확성을 높일 수 있다.

마찬가지로 복잡한 문서를 읽고 해석하고 초안을 작성하는 데 상당한 시간을 소비하는 법률 또는 의료와 같은 분야의 전문가는 생성 AI를 활용하여 이러한 작업 중 일부를 자동화할 수 있다. AI는 계약서를 검토하고, 의료 보고서를 분석하고, 문서의 초기 버전을 작성하는 데 도움을 주어 전문가가 작업의 보다 미묘하고 중요한 측면에 집중할 수 있도록 한다.

실제로, 생성 AI는 여러 분야의 업무 환경을 재정의할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 더 많은 언어 기반 작업이 자동화됨에 따라 역할과 책임이 바뀌고 잠재적으로 작업의 성격이 크게 변할 것이다.

역설: 고급 기술 직업에 대한 생성 AI의 영향

흥미롭게도 자동화 기술의 이전 물결과 달리 생성 AI는 교육 수준이 높은 근로자에게 가장 큰 영향을 미칠 태세이다. 전통적으로 자동화 기술은 "기술 편향적"이어서 저 숙련 근로자에게 더 많은 영향을 미쳤다. 그러나 생성 AI는 역설을 제시함으로써 이 개념을 뒤집는다. 가장 큰 점진적 영향은 더 교육받고 더 숙련된 근로자의 활동을 자동화하는 데 있을 가능성이 높다.

더 높은 수준의 교육이 종종 더 복잡한 작업과 관련이 있다는 점을 감안할 때 이것은 처음에는 직관에 반하는 것처럼 보일 수 있다. 그러나 의사 결정, 협업, 전문 지식 적용, 특히 언어 이해와 같이 생성 AI가 목표로 하는 기술 집합을 검토할 때 이러한 기술은 종종 고등 교육 배경을 가진 전문가의 범위라는 것이 분명해진다. 예를 들어 법률, 교육, 기술 및 의학 분야의 역할은 모두 높은 수준의 전문 지식과 의사 결정 능력뿐만 아니라 광범위한 언어 이해 및 활용이 필요하다.

이러한 변화의 파급 효과는 심오할 수 있다. 종종 기술의 지표로 간주되는 교육 성취도는 생성 AI의 기능에 직면하여 더 이상 강력한 벤치마크 역할을 하지 않을 수 있다. 이것은 인력 개발의 전통적인 패러다임에 도전하고 공평하고 효율적인 시스템을 육성하기 위해 보다 기술 기반 접근 방식의 중요성을 강조한다. 본질적으로 생성 AI는 "기술"에 대한 우리의 이해와 AI 기술로 대체되거나 보완될 가능성이 있는 기술을 재고하도록 한다.

따라서 생성 AI의 출현은 자동화에 직면한 교육적 성취와 직업 안정 사이의 연관성에 대한 재평가를 필요로 한다. AI가 계속 진화함에 따라 어떤 직업도 완전히 면역되지 않는다는 것이 분명해졌다. 이는 우리가 교육 및 경력 개발에 접근하는 방식에 대해 상당한 재고를 필요로 하는 현실이다.

생성 AI 및 소득 격차

생성 AI의 영향은 직무 역할과 책임을 재구성하는 것 이상으로 확장될 것으로 예상되며 소득 격차 패턴을 재정의할 가능성도 있다. 역사적으로 자동화 기술의 가장 큰 영향은 임금이 소득 분배의 중간에 있는 직업에서 느껴졌다. 저임금 직종의 자동화는 인건비가 낮고 특정 작업 자동화와 관련된 기술적 어려움으로 인해 더 어려웠다. 그러나 생성 AI는 이러한 추세를 크게 바꿀 것이다.

생성 AI가 목표로 삼는 지식 집약적인 작업과 역할은 종종 고임금 지식 근로자에 해당한다. 이전에는 이러한 직업이 관련된 복잡한 인지 작업으로 인해 자동화에 상대적으로 영향을 받지 않는 것으로 간주되었다. 그러나 생성 AI, 특히 자연어 이해 및 의사 결정의 발전으로 인해 이러한 역할은 이제 자동화 가능성이 더 높아졌다.

결과적으로 생성 AI의 가장 큰 영향은 고소득 5분위에 있을 수 있다. 이것은 잠재적으로 이전 자동화 기술 물결이 종종 촉발한 '중간에 구멍 뚫기'와 대조적으로 소득 스펙트럼 전반에 걸쳐 더 고르게 분포된 영향으로 이어질 수 있다. 그러나 그것은 또한 더 시급한 우려를 강조한다. 생성 AI가 발전함에 따라 더 높은 임금을 받고 지식 집약적인 역할도 자동화의 변형적 영향에 영향을 받지 않는다는 것이 분명해진다.

생성 AI가 계속해서 발전함에 따라 작업을 혁신하고 기술을 재정의하며 소득 격차를 재구성하는 역할이 더욱 두드러질 것이다. 따라서 정책 입안자, 교육자 및 업계 리더는 이러한 변화에 보조를 맞춰 유연하고 적응력이 뛰어난 인력을 육성하고 평생 학습을 미래 업무의 핵심 원칙으로 장려하는 것이 중요하다. 궁극적으로 생성 AI가 작업장을 계속 혁신함에 따라 과제뿐만 아니라 보다 공평하고 효율적이며 혁신적인 경제를 창출할 수 있는 기회도 제공한다.

생성 AI로 자동화에 대한 재고

작업 환경을 재구성할 수 있는 생성 AI의 잠재력은 심오하다. 기술이 우리가 수행하는 작업, 우리가 중요하게 여기는 기술, 우리가 관찰하는 소득 분배에 광범위한 영향을 미칠 것이 분명하다. 생성 AI가 여러 분야와 기술 수준에 걸쳐 직업을 변화시키면서 우리는 직장에서의 자동화에 대한 이해를 재고해야 한다.

생성 AI의 부상은 적응성, 탄력성 및 지속적인 학습을 중시하는 새로운 기술 세트의 중요성을 강조한다. 작업과 역할이 자동화됨에 따라 지속적으로 학습하고 적응할 수 있는 것이 가장 성공적일 것이다. 따라서 기업은 평생 학습 문화를 조성하고 근로자가 지속적으로 기술을 업그레이드할 수 있는 자원을 제공해야 한다. 또한 이러한 변화를 위협이 아니라 작업의 질을 개선하고 전반적인 생산성을 높일 수 있는 기회로 보는 것이 중요하다.

이러한 자동화 혁명에 직면하여 정책 입안자들도 중요한 역할을 해야 한다. 생성 AI가 고숙련 고임금 직업의 자동화 가능성을 높임에 따라 인력 개발 전략을 재고해야 할 시급한 필요성이 대두되었다. 보다 기술 기반 접근 방식을 취하면 보다 공평하고 효율적인 인력 교육 및 매칭 시스템으로 이어질 수 있다.

또한 생성 AI가 소득 격차에 미치는 영향도 고려해야 한다. 이는 부의 분배가 공평하고 소득 스펙트럼 전반에 걸쳐 기회에 접근할 수 있도록 보장하는 정책의 필요성을 강조한다. 생성 AI가 업무의 미래를 형성함에 따라 그것이 가져오는 혜택이 사회 전체에 공평하게 공유되는 것이 무엇보다 중요하다.

전반적으로 생성 AI의 시작은 이전에는 상상할 수 없었던 방식으로 지식 작업을 혁신할 수 있는 자동화 분야의 새로운 시대를 의미한다. 이러한 변화를 성공적으로 탐색하려면 선견지명, 적응성, 모두에게 이익이 되는 기술의 잠재력을 활용하기 위한 공동의 노력이 필요하다. 생성 AI 작업의 미래는 여전히 펼쳐지고 있으며, 이는 우리 모두가 형성해야 할 역할이 있는 이야기이다.