미래 직업 시장을 위한 준비: 코딩 이상의 기술 필요성

 

지난 20년 간, "코딩 방법을 배우라"는 조언이 전 세계 고등학교와 대학에서 학생들에게 미래 직업 준비를 위한 일반적인 지침으로 제시되었다. 이러한 조언은 기술 발전과 디지털 경제의 성장에 따라 코딩 기술의 중요성을 강조하면서, 학생들이 미래의 직업 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 필수적인 기술로 여겨졌다. 그러나 이러한 조언은 중요한 사실 하나를 간과하고 있다. 바로 Google, Meta와 같은 세계 최고의 기술 회사에서조차 50% 이상의 일자리가 코딩 기술을 전혀 요구하지 않는다는 점이다.

이는 코딩 능력만이 기술 산업에서 성공의 열쇠가 아니라는 것을 시사한다. 실제로, 기술을 선도하는 기업들은 다양한 유형의 문제를 해결하는 데 능숙한 인재를 필요로 한다. 이러한 문제 해결 과정은 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어서, 새로운 기술을 평가하고, 학습하며, 적용하는 능력을 포함한다. 따라서, 미래의 직업 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 코딩 능력 이외에도 다양한 기술이 요구된다.

핵심적으로 필요한 기술 중 하나는 서면 및 구두 의사소통 능력이다. 기술 분야에서의 혁신은 팀워크와 협업을 통해 이루어지며, 이를 위해서는 명확한 의사소통이 필수적이다. 또한, 데이터 조사 및 수집 능력도 중요하다. 데이터는 현대 비즈니스의 핵심 자원이며, 이를 효과적으로 수집하고 분석할 수 있는 능력은 기업이 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 한다.

복잡한 프로젝트를 계획하고 관리하는 능력도 필수적이다. 기술 프로젝트는 종종 여러 단계와 요소를 포함하며, 이를 효과적으로 관리하는 것은 프로젝트의 성공을 좌우한다. 마지막으로, 경쟁 우선 순위나 이해관계자와의 상호 작용 시 의사 결정 기술이 요구된다. 기술 분야에서는 빠르게 변화하는 환경 속에서 신속하고 효과적인 결정을 내려야 하는 상황이 자주 발생한다.

결론적으로, 미래의 직업 시장에서 성공하기 위해서는 코딩 기술 이상의 능력이 필요하다. 기술 산업뿐만 아니라 다양한 분야에서 요구되는 문제 해결 능력, 의사소통 능력, 데이터 분석 능력, 프로젝트 관리 능력, 그리고 의사 결정 능력 등은 모두 중요한 역량으로 자리 잡고 있다. 따라서, 학생들과 직업 준비생들은 이러한 다양한 기술을 개발하고 강화하는 데 주목해야 할 것이다. 이는 미래의 직업 시장에서 그들이 성공적인 경력을 구축하는 데 결정적인 역할을 할 것이다.

 

코딩만으로는 부족하다: 미래의 직업을 위한 핵심 기술

지난 20년 동안, "코딩 방법을 배우십시오"는 미래의 직업을 준비하는 학생들에게 전 세계적으로 공유되는 일반적인 조언이었다. 이는 분명 중요한 조언이지만, 완전한 조언은 아니다. 실제로 Google이나 Meta와 같은 최고 기술 회사의 일자리 중 50% 이상이 코딩 기술 자체를 요구하지 않는다.

이 사실은 단순히 코드를 작성하는 것보다 더 중요한 것이 있다는 것을 보여준다. 미래의 직업에 성공하기 위해서는 다양한 기술을 결합하여 문제를 해결하는 능력이 필요하다. 이러한 기술에는 다음과 같은 것들이 포함된다.

• 새로운 기술 평가 및 학습 능력: 기술은 빠르게 발전하기 때문에 새로운 기술을 끊임없이 평가하고 학습할 수 있는 능력이 중요하다.
• 문제 해결 능력: 다양한 기술을 활용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있어야 한다.
• 의사소통 능력: 서면과 구두 모두에서 정교하게 의사소통할 수 있어야 한다.
• 데이터 조사 및 수집 능력: 문제를 해결하기 위해 필요한 데이터를 찾고 수집할 수 있어야 한다.
• 프로젝트 관리 능력: 복잡한 프로젝트를 계획하고 관리할 수 있어야 한다.
• 의사 결정 능력: 경쟁 우선 순위 또는 이해관계자에 직면했을 때 효과적인 결정을 내릴 수 있어야 한다.

코딩은 여전히 중요한 기술이지만, 미래의 직업에 성공하기 위해서는 단순히 코딩만 할 수 있는 것 이상으로 필요하다. 학생들은 다양한 기술을 개발하고 문제 해결 능력을 키우는 데 집중해야 한다. 이러한 능력을 갖춘 학생들은 미래의 경쟁력 있는 인재가 될 것이다.

추가적인 고려 사항

• 창의력: 미래의 직업은 창의적인 문제 해결 능력을 요구할 것이다. 학생들은 창의적인 사고를 촉진하는 활동에 참여해야 한다.
• 협업: 미래의 직업은 팀워크와 협업 능력을 요구할 것이다. 학생들은 팀 프로젝트에 참여하고 다른 사람들과 효과적으로 협력하는 방법을 배워야 한다.
• 적응력: 미래의 직업은 변화하는 환경에 적응할 수 있는 능력을 요구할 것이다. 학생들은 새로운 환경에 빠르게 적응하고 변화에 유연하게 대처할 수 있어야 한다.

 

학생들은 미래의 직업을 준비하기 위해 코딩뿐만 아니라 다양한 기술을 개발하고 문제 해결 능력을 키우는 데 집중해야 한다. 창의력, 협업, 적응력과 같은 능력 또한 중요하다. 이러한 능력을 갖춘 학생들은 미래의 경쟁력 있는 인재가 될 것이다.

 

지난 20년 동안 "코딩 방법을 배우십시오"는 학생들이 미래의 직업을 어떻게 준비해야 하는지 물었을 때 전 세계 많은 고등학교와 대학교에서 공유되는 일반적인 조언이 되었다.

문제를 해결하기 위해 새로운 기술을 평가하고, 학습하고, 사용하는 능력과 같다. 

그리고 정교한 수준의 서면 및 구두 의사소통, 데이터 조사 및 수집, 복잡한 프로젝트를 계획 및 관리하는 능력, 경쟁 우선 순위 또는 이해관계자에 직면했을 때 의사 결정 기술 등이 필요한 기술이다.

코딩이 미래가 아니라면 미래는 무엇일까? 그리고 지금으로부터 5~10년 후에도 여전히 관련성이 있는 기술을 학습하고 있는지 어떻게 확인할 수 있습니까?

AI가 결코 할 수 없는 일을 하는 것

최근 글로벌 고등 교육 커뮤니티 FOHE 와의 인터뷰 에서 교육 혁신가이자 Southern New Hampshire University의 총장인 Paul LeBlanc은 AI가 발전함에 따라 고도로 수동적이거나 반복적인 작업을 대신할 가능성이 높으며 "인간 중심" 직업에 대한 수요가 더 많아질 것이라고 말했다. 

인간의 의사결정은 미묘하며 종종 데이터, 과거 경험, 직감의 조합에 의존한다.

컴퓨터는 시스템 지향적인 모든 면에서 인간보다 무한히 우수하지만 관계 및 인간 동기와 같은 질적 요인을 기반으로 상황을 판단하는 능력이 부족하다.

더욱이, 암 치료나 대중 교육과 같은 통일된 목표를 향해 인간을 조직하는 복잡한 성격은 컴퓨터가 결코 복제하거나 심어줄 수 없는 것, 즉 신뢰에 달려 있다.

기술이 발전함에 따라 복잡한 문제를 해결하기 위해 관계를 활용하고 신뢰를 구축하는 방법을 이해하는 교육받은 개인의 필요성이 높아질 것.

사람들은 관계 구축 및 문제 해결에 대한 지식을 점점 늘어나는 새로운 기술, 부문 및 직책 목록에 적용하는 능력으로 인해 높이 평가될 것.

명확한 해결책이 없고 창의적인 사고와 협력이 필요한 문제를 해결하기 위해 다른 사람들과 함께 방에 있어야만 배울 수 있는 기술이다.

엔지니어가 작성하는 코드 구문이 아니라 엔지니어가 생각하는 방식 배우기

스티브 잡스는 세기의 가장 중요한 기술 회사 중 하나를 설립했지만 단 한 줄의 코드도 작성해 본 적이 없다.

대신 그는 디자인, 유용성, 자신이 만들고 있는 제품에 대한 모든 것을 배우는 데 집착했다.

이를 수행하고 그가 채용할 수 있는 가장 뛰어난 엔지니어들에게 동기를 부여하기 위해 그는 그들처럼 생각하는 방법을 배워야 했다.

이는 이전에 한 번도 해결된 적이 없는 엔지니어링 문제에 대해 그들이 어떻게 생각하는지 이해하는 데 셀 수 없이 많은 시간을 소비한다는 것을 의미했을 것.

인공 지능을 사용하면 제품 혁신도 다르지 않다. 실제로 AI가 인간의 개입 없이 코드를 작성, 배포 및 디버깅하는 능력이 향상됨에 따라 비즈니스 사용 사례를 기계에 명확하게 전달하는 방법과 특정 문제를 해결하는 데 필요한 요구 사항 및 컨텍스트를 이해하는 인간이 필요하다.

이를 효과적으로 수행하기 위해 Python이나 C++를 배울 필요는 없지만 컴퓨터가 어떻게 결정을 내리는지 이해하고 문제가 무엇이든 해결하는 데 필요한 인간 지침을 이해해야 한다.

이것이 오늘날 강력한 비즈니스 기반을 갖춘 엔지니어가 운영하는 기술 회사가 뛰어난 이유이다. 그러나 미래에는 이러한 능력을 갖추기 위해서는 공학 학위가 필요하지 않고 기술 혁신이 어떻게 일어나는지에 대한 기초 지식만 필요하게 될 것이다. 전문가로부터 직접 배울 수 있는 독학과 혁신적인 교육 대안의 조합을 통해 얻을 수 있는 지식이다.

고급 서면 및 구두 의사소통 기술의 우선순위 지정

누군가가 의사소통을 잘하는지 쉽게 알 수 있다. 그들은 신중하게 접근하고, 외교적으로 실행하며, 다른 사람들이 특정 행동을 하도록 강요하기 위해 논리와 이성을 사용하는 방법을 알고 있다.

마찬가지로, 누군가가 언제 공식적이거나 비공식적이어야 하는지에 대한 사회적 단서를 이해하지 못하거나, 그들이 말하려는 내용을 해독하려고 노력할 때 길을 잃을 정도로 너무 오랜 시간이 걸릴 때 그것은 노골적으로 명백하다.

후자 그룹은 더 효과적으로 의사소통하는 방법을 배울 때까지 훈련에 관계없이 경력을 발전시키는 데 항상 어려움을 겪는다. 그리고 이전 그룹은 해당 역할에 대한 직접적인 경험이 부족하더라도 겉으로는 새로운 기회를 얻게 될 것 같다.

기술이 발전함에 따라 뛰어난 의사소통 능력을 갖춘 개인은 나머지 사람들보다 더욱 두각을 나타낼 것이다. 그들은 열등한 의사소통 능력과 뛰어난 도메인 지식을 가진 사람과 대결할 때 리더로 선택될 것이다. 그들은 다른 사람들이 사업에 자금을 지원하도록 설득하거나 그들의 계획에 동참할 것이다. 

그들은 새로운 기술 발전을 중심으로 인재를 조직하고 기술을 사용하여 가설을 테스트하고 새로 발명된 시장을 활용하는 방법을 알게 될 것이다. 기술 기반 직업의 미래에 이것이 사실인지 어떻게 알 수 있나? 왜냐하면 인간은 뛰어난 의사소통 능력으로 항상 보상을 받았기 때문이다.

유일한 차이점은 우리가 살고 있는 세계의 현재 상황과 오늘날 개인이 실제로 새로운 기술을 습득하는 방법이다. 경쟁력을 유지하기 위해 이러한 기술을 구축하려는 사람들의 대답은 간단하다. 실천함으로써 학습에 도움이 될 기회를 찾자. 이를 통해 경영진 및 운영자 모두와 의사소통하는 방법을 배우게 된다.

그리고 이러한 기회를 얻을 수 없다면 직접 만들어보자. 실제 고객 피드백을 통해 새로운 제품 아이디어를 테스트하여 해당 분야의 재능 있는 사람들과 소통하고 대화할 수 있는 기회를 제공하자. 공동 작업을 원하는 같은 생각을 가진 개인의 관심을 끌 수 있는 블로그나 팟캐스트를 만들자.

가장 가까운 서클 외부의 사람들에게 귀하를 노출시킬 커뮤니티에 가입하거나 조직하여 효과적인 커뮤니케이터가 실제로 무엇을 의미하는지에 대한 지식을 가속화하자. AI와 같은 도구는 의심할 여지 없이 우리가 생활하고, 일하고, 경력에 대해 생각하는 방식을 변화시킬 것이다.

그러나 우리가 살고 있는 물리적 세계는 고도로 복잡하고 지능적인 기술을 포함하여 우리가 사용할 수 있는 도구를 효과적으로 활용하는 방법을 배우는 유능한 사람들에게 결코 의존하지 않을 것이다.

그러면 귀하의 경력을 미래에 대비하는 것이 매우 간단해진다. 기술에 정통한 방법을 배우는 것과 새로운 기술을 사용하여 인류가 직면한 끝없는 도전을 이해하고 해결하는 방법을 배우는 것의 조합이다.

 AI가 바꾸는 일이라는 의미

AI는 점차 우리 업무의 지루한 부분을 대신하게 된다. 하지만 이것이 우리가 직업과 우리 자신에 대해 느끼는 방식에 실제로 어떤 의미가 있을까? 와튼스쿨의 에단 몰릭(Ethan Mollick) 교수가 작년 에세이에서 살펴본 것처럼 Google Docs에서 테스트한 'Help Me Write' 버튼은 무난한 텍스트를 만드는 쉬운 방법이다. 해당 버튼을 빠르게 클릭하고 원하는 내용의 요약을 입력하면 AI가 모든 글을 작성하도록 할 수 있다.

 

Microsoft는 OpenAI의 고성능 GPT-4를 기반으로 워드 프로세서와 유사한 기능을 구축하고 있다. 이메일 앱 Superhuman은 자사의 AI가 자신의 목소리로 전체 이메일을 작성할 수 있는 방법을 자랑스럽게 홍보한다. 당신이 해야 할 일은 이메일에서 전달하고 싶은 내용을 몇 단어로 요약하는 것뿐이다. CEO 라훌 보라(Rahul Vohra)는 평균 사용자가 일주일에 25번을 사용한다고 말한다. 하지만 우리가 많은 양의 이메일을 보내고 그 메시지에 우리의 개성을 담기 위해 주의를 기울인다면, 그런 기능이 우리 직업의 영혼을 빼앗아 "가짜" 복제품으로 대체하는 것이 아닐까?

 

몰릭이 지적했듯이 모든 사람이 매일 사용하는 앱에서 이 기술에 쉽게 액세스할 수 있게 되면 우리는 AI가 작성한 이메일이 다른 AI가 작성한 이메일에 응답하는 세상에서 조금 벗어났다. 한때 진심 어린 직업 추천이 AI로 몇 초 만에 생성되는 세상이 된다.

 

어떤 면에서는 이미 더 나아가고 있다. 잉글랜드와 웨일즈의 법원 및 재판소 사법부는 최근 판사가 법적 판결을 준비할 때 주의를 기울이는 한 생성 AI를 사용할 수 있음을 명확히 하는 지침을 발표했다.

그리고 판사가 그렇게 하려고 한다면(일부는 그렇게 하는 것 같다), 그들의 업무의 핵심이 자신의 경험과 권위를 바탕으로 법적 판결을 내리는 것이라면 AI가 일의 의미에 어떤 영향을 미칠지 물어볼 가치가 있다.

 

"일의 의미"란 무엇을 의미할까?

AI 낙관론자들은 기술이 지루한 작업을 없애고 사람들이 더 도전적이고 흥미로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 방법을 종종 지적한다. 워드 프로세서의 출현으로 타이핑 풀이 사라졌지만 전문 타이피스트가 영구적으로 실업 상태가 된 것은 아니다.

하지만 직업을 갖는다는 것은 그 직업에서 의미를 얻는 것과는 다르다. 그리고 돈은 일에 대한 보상이지만, 직장을 잃으면 누군가가 가장 그리워하는 것이 반드시 돈은 아니라고 영국 러프버러 대학의 직업 심리학 교수인 에바 셀렌코(Eva Selenko)는 설명한다. 대신에 그들이 그리워하는 것은 목적의식과 책임감, 그리고 다른 사람들을 만날 수 있는 능력이라고 그녀는 말한다. “그것은 우리에게 사회에서의 자리를 제공하고 정체성을 부여한다. 많은 사람들이 나에게 '일은 나의 정체성이 아니다'라고 말하지만, 일은 우리가 좋든 싫든 우리 자신의 일부이다.”

셀렌코는 AI가 사람들의 업무 중 일부를 더 효율적으로 수행하는 데 이점이 있다고 생각하지만 자동화가 직장에서의 의미 감각에 심각한 영향을 미칠 수 있다는 증거가 있다고 말한다. 예를 들어, 독일 학자들이 실시한 2021년 연구에서는 고객과 대화하고 정보를 수집한 다음 대출 신청을 승인하거나 거부하는 업무를 맡은 금융 컨설턴트를 조사했다. 이들은 해당 분야의 전문성과 경험을 바탕으로 대출 승인을 완벽하게 통제할 수 있었다.

 

고용주가 사람이 결정을 무시할 수 없도록 대출을 자동으로 승인하거나 거부하기 위해 AI 소프트웨어를 설치했을 때 컨설턴트의 역할은 본질적으로 데이터 입력 및 고객 서비스로 축소되었다. 연구에 따르면 경험이 풍부한 컨설턴트는 변화로 인해 창의적인 문제 해결 기술로 고객을 도울 수 없기 때문에 위협을 느꼈다고 한다. 그들이 할 수 있는 일은 컴퓨터에서 결정을 전달하는 것뿐이었다. 그들이 직업에서 얻은 의미는 사라졌다.

작업을 AI로 대체하면 직장의 조화가 불안정해질 수 있다고 셀렌코는 덧붙인다. “특정 업무가 대체되거나 보완되면 스트레스가 생길 수 있다. 특히 오랫동안 일을 하는 방식에 집착했다면 더욱 그렇다. '여기서 어떻게 일을 하는가'라는 질문도 있고, 오랫동안 성공적으로 일을 해 왔다면 별로 편하지 않다. 따라서 특히 특정 절차와 프로세스에 전념하는 사람들에게는 이것이 더 어려울 것으로 예상된다.”

 

셀렌코는 또한 일부 작업은 그다지 창의적이거나 보람이 없지만 긴장을 풀어주고 더 발전된 작업을 수행하기 전에 두뇌를 쉬게 하는 데 도움이 된다고 지적한다. “당신이 해야 하는 값싼 인지 작업은 실제로 당신에게 좋다. 참고 문헌 목록의 형식을 지정하는 것은 반드시 지적인 작업은 아니지만 여전히 수행해야 하는 작업이므로 더욱 창의적이고 심층적인 작업으로 전환할 수 있다. 그래서 문제는 사람들이 더 이상 일상적인 일을 하지 않아도 되는 상황에 어떻게 대처할 것인가 하는 것이다.”

 

AI 업무 세계에서의 의미

 

AI가 가까운 미래에 점점 더 많은 직업에 내장될 가능성이 있는 상황에서, 근로자와 고용주 모두 의미 있는 감각이 유지되도록 어떻게 보장할 수 있을까? 직장에서 만족감을 느끼는 것은 팀에게 중요하지만, 만족하지 못한 직원은 그만둘 가능성이 높기 때문에 리더에게도 중요하다.

 

이 모든 것이 어떻게 해결되는지에 대한 몇 가지 가능성은 다음과 같다:

#1 새로운 의미를 찾기 위한 적응

2021년 독일 연구에서 설문조사에 참여한 금융 컨설턴트가 대부분의 업무를 자동화했을 때 경험이 풍부한 직원 중 일부는 대출 신청에 소요되는 시간을 최소화할 기회를 얻었다. 대신 그들은 보다 전문적인 가치를 제공할 수 있는 다른 금융 서비스에 대한 고객과의 상호 작용에 집중했다. 한편, 경험이 적은 컨설턴트는 AI를 통해 업무를 더 잘 수행할 수 있다는 사실을 알게 되었다. 왜냐하면 그들은 아직 예전 방식으로 업무를 수행하는 데 능숙한 노련한 조언자가 되지 못했기 때문이다. 따라서 두 그룹 모두 새로운 의미를 찾기 위해 새로운 기술을 중심으로 작업을 구성했다.

 

#2 새로운 보상을 받아들이기

어떤 경우에는 AI 시대의 직업이 비록 일 자체가 예전과 같지 않더라도 똑같이 보람을 느낄 가능성이 높다. 최근 역사의 예: 도서관은 1990년대와는 매우 다른 장소이다. 1990년대 후반 인터넷이 주류가 되자 검색 엔진은 사서의 역할을 변화시켰다. 그들은 정보 목록 작성 및 검색 전문가에서 사람들이 쉽게 이용할 수 있는 정보의 바다를 탐색하도록 돕는 전문가로 발전했다. 이러한 새로운 환경에서 자신의 업무에 자부심을 갖고 있는 사서를 찾는 것은 어렵지 않다. 세상은 여전히 그들을 필요로 합니다. 그들은 뭔가 다른 일을 해야 한다.

 

#3 인간관계를 증폭시켜야 한다.

AI는 효율성을 높이는 데 유용할 수 있지만, 정량화하기 어려운 역할의 '인간'적인 부분을 반드시 수행할 수는 없다. 조직 및 비즈니스 전략가인 레이첼 하페(Rachel Happe)는 영업 리드 생성 역할의 예를 제시한다. 이는 리드를 생성하는 숫자 게임일 수도 있지만 해당 리드를 고객으로 전환하는 데 도움이 되는 일정 수준의 인간적 연결이 필요할 수도 있다.

판매 업무에 의미를 부여하는 것이 인간 관계라면, AI가 당신을 직장에서 내쫓더라도 소프트웨어는 당신이 하는 일의 무형의 가치를 단순히 대체할 수 없기 때문에 고용주는 곧 당신을 다시 돌려보내기를 원할 것이다. “당신의 임무가 더 많은 리드와 상호 작용하는 것이라면 AI가 이를 대체할 수 있다. 이제는 AI 덕분에 이메일에 답장할 필요도 없다. 거기에는 어떤 종류의 연결도 부족하다. 그것은 어떤 측정항목도 중요하지 않다.”라고 하폐는 말한다.

“훌륭한 영업사원은 AI가 콘텐츠에 관한 것이 아니라 관계에 관한 것임을 알기 때문에 AI의 위협을 받지 않는다. 하지만 깊이 생각하지 않으면 그것을 놓치게 된다.” 고용주가 팀에게 업무에 대한 목적의식을 부여한 요소가 지금까지 공개된 냉정하고 어려운 수치보다 회사에 훨씬 더 가치 있다는 것을 발견하면 의미는 돌아갈 길을 찾을 것이다.

 

#4 연구 추적

셀렌코는 수백만 명의 근로자의 삶에서 갑자기 의미가 지워지는 것에 대해 걱정하지 않는다. “나는 종말이나 유토피아 시나리오를 믿지 않는다. 나는 그것을 보는 더 미묘한 방식을 믿는다. 특정 작업이 이론적으로 대규모 언어 모델에 의해 수행될 수 있다고 해서 반드시 그렇게 될 것이라는 의미는 아니다. 권력, 정치적 전략, 비용 등과 같이 언제, 왜 교체할지 여부에 대해서는 다른 많은 요소가 작용한다.”

 

그 동안 그녀는 더 많은 연구가 필요하다고 믿고 있으며 앞으로 발생할 수 있는 위험에 대해 추측하고 있다. “우리는 아직 아는 것이 거의 없다. 우리는 AI로 인한 직업 변화에 대해 조금 알고 있지만, 예를 들어 그것이 웰빙과 스트레스에 어떤 영향을 미치는지에 대해서는 거의 알지 못한다. 나는 이것을 아는 것이 필수적이라고 생각한다. 조사를 해야 한다.”

 

다중 고용의 시대, 여러개의 직업이 관행

 

 최근 폴리아모리(Polyamory)가 헤드라인을 장식하고 있지만 또 다른 '폴리' 추세가 증가하고 있다. 바로 '폴리 고용(Poly-employment)', 즉 하나 이상의 직업을 갖는 관행이다. 인력 관리 플랫폼인 Deputy의 최근 연구에 따르면 다중 고용 교대근무자가 크게 증가하여 이러한 새로운 추세를 조명한다.

생계를 유지하기 위해 여러 직업을 갖는다는 개념은 새로운 것이 아니지만, Deputy의 연구에 따르면 2021년부터 2023년까지 다중 고용이 눈에 띄게 급증할 것으로 나타났다. 전 세계 120,000명의 교대 근무자로부터 추출한 데이터는 다중 고용이 두 배로 증가한 것을 보여준다. 

 

다중 고용 개인의 대다수(78%)는 숙박업 부문에서 일하고 있으며, 의료 분야 12%, 소매업 6%, 서비스 산업 5%로 구성되어 있다. 특히, 다중 고용 근로자의 60%는 여성이고, Z세대 근로자 5명 중 1명이 다중 고용에 종사할 정도로 젊은 경향이 있다.

Deputy의 컨설팅 경제학자 Shashi Karunanethy 박사는 근로자가 여러 직업을 갖는 주요 동기는 특히 젊은 여성과 가족 책임이 있는 사람들의 재정적 필요를 충족시키는 것이라고 강조한다. 다중 고용은 기존의 9시부터 5시까지 근무 시간에 대한 대안을 찾는 근로자에게 유연하고 추가적이며 다양한 소득을 제공한다.

재정적 고려 외에도, 하나 이상의 직업을 갖는 것은 지속적인 경제적 불확실성과 해고에 대한 보호 장치 역할을 할 수 있다. 어린 시절의 재정적 불안 경험은 젊은 근로자들이 대체 근로 방식을 모색하게 만들 수도 있다.

Deputy의 CEO인 Silvija Martincevic은 특히 Z세대와 밀레니얼 세대 사이에서 일에 대한 관점의 변화가 대불황과 같은 상황에서 부모가 어려움을 겪는 것을 목격한 데서 비롯된다고 제안한다. 직업 안정과 고용주 충성도는 재정적 안정이 우선한다는 점에서 다르게 간주된다.

다중 취업에 대한 낙인이 줄어드는 것은 다중 고용의 증가에 기여하는 또 다른 요인이다. 과거와 달리 근로자들은 이제 고용주와 부업이나 프리랜서 작업에 대해 공개적으로 논의하는 것이 더 편안해지며 다양한 포트폴리오를 갖는 것이 종종 환영받는다.

일부 전문가들은 폴리아모리와 다중 고용 사이의 유사점을 살펴보면 두 추세 모두 다양한 요구를 충족시키는 방향으로의 전환을 반영한다고 지적한다. 그러나 다중애인 관계와는 달리 다중고용이 항상 상호 이익을 제공하는 것은 아니라는 점을 인식하는 것이 중요하다. 고용주는 직원의 충성도를 기대하면서 이익을 얻는 경우가 많으며, 이는 관계에 비대칭성을 만든다.

어떤 사람들은 "폴리 고용"이라는 용어를 "프리랜서" 또는 "독립 노동자"의 현대화로 보는 반면, 다른 사람들은 이것이 우리 문화에서 "폴리" 개념의 광범위한 영향력을 반영한다고 주장한다. 눈에 띄는 용어에도 불구하고 여러 직업을 저글링하는 현실은 재정적 제약으로 인해 발생하는 경우가 많으며 이는 다애 관계의 풍요 중심 성격과 구별된다. 작성자: Impact Lab