2022년 11월 30일, ChatGPT는 출시 후 단 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보하며 전 세계의 관심을 사로잡았습니다. 사람들은 간단한 타이핑이 전문적인 리포트가 되고, 고품질의 이미지가 되고, 잘 짜여진 코드가 되는 미래를 꿈꾸며 인공지능이 모든 것을 변화시킬 것이라고 말했습니다. 그리고 마침내 이러한 기대는 현실이 되어가고 있습니다.
개인의 생산성을 높이는 AI
AI는 다양한 분야에서 두각을 나타내고 있는데요. 특히 자동 코드 완성 AI인 Copilot은 이미 100만 명의 유료 사용자가 있을 정도로 현업에 적용하기에도 무리 없을 만큼 높은 완성도를 보여주고 있습니다. 주변의 개발자들 중 Copilot의 도움을 받아 개발을 하고 있는 사람들을 심심치 않게 찾아볼 수 있을 것입니다.
마케팅 분야에서도 AI 기술의 활약이 돋보입니다. 카피 라이팅을 대신해 주는 Jasper는 10만 명의 유료 사용자를 확보하며 7천만 달러 이상의 영업 이익을 기록하고 있고, 맞춤 이미지와 글을 생성해 주는 Typeface는 6천5백만 달러의 투자를 받았으며, Google Cloud와 제휴를 맺고 Google Workspace을 통해서 직접 결과물을 제공하고 있습니다. 이 외에도 Audio/Video 편집을 지원하는 Descript는 OpenAI로부터 5천만 달러의 투자를 받았고, 텍스트를 피그마 디자인 코드로 변환하는 Gallileo 또한 핫한 AI로 주목받고 있습니다.
하지만 최근 주목받는 AI는 주로 개인의 생산성 향상을 위한 도구들입니다. 그렇다면 기업은 어떻게 AI를 활용하여 업무 혁신을 이루고 있을까요? 몇 가지 주목할 만한 뉴스를 소개해 드리겠습니다.
IBM 7,800개 직군을 AI로 대체할 것
ChatGPT 출시 이후 가장 활발히 논의되고 있는 주제 중 하나는 “AI가 인간의 일자리를 대체할 것인가?”입니다. 최근 IBM의 CEO인 크리샤(Arvind Krishna)는 이와 관련한 강력한 발표를 하나 했습니다.
크리샤는 “약 7,800개의 직책은 시간이 지남에 따라 인공지능 시스템에 의해 대체될 수 있으므로 채용을 중단할 계획”이라고 밝혔습니다. 또한, “이는 주로 백오피스(일선 업무 이외에 후방에서 일선 업무를 지원하고 도와주는 업무)에 해당하는 인적 자원이 주를 이룰 것이며, 앞으로 5년 안에 이러한 직책 중 약 30%가 AI와 자동화로 대체될 것”이라고 덧붙였습니다.
AI의 발전 속도와 최근 동향을 고려하면, ‘즉시 인력을 AI로 대체하기 위한 준비를 시작해야 하는 것 아닌가?’ 하고 느끼실 수 있습니다. 하지만 우리는 이러한 변화를 조금 더 면밀히 살펴볼 필요가 있습니다. 이와 관련해서는 ChatGPT, DALL·E 및 Codex의 연구 및 배포 회사인 OpenAI의 동향을 살펴보겠습니다.
직업의 ‘대체’가 아닌 ‘해체’
OpenAI는 최근 Bain&Company와의 협력을 통해 기업의 업무 혁신을 위한 방안을 적극적으로 개발하고 있습니다. 이 협력은 특정 분야에 국한되지 않고, 기업의 기술, 업무 프로세스, 경영 방식, 데이터 자산 관리 등 모든 업무 분야에 걸쳐 AI를 활용하는 것을 목표로 하고 있는데요. 몇 가지 주요 개발 사례를 살펴보겠습니다.
- 단순 업무를 자동화하고, 고객에게 맞춤 서비스를 제공할 수 있도록 에이전트에게 정보를 제공하는 차세대 컨택 센터 구축으로 판매/서비스 업무 효율 증대
- ChatGPT와 DALL·E를 활용하여 맞춤광고 메시지와 이미지를 생성하여 마케터의 업무 효율 증대
- 고객과 상담을 할 때 이전 대화 내용과 금융 정보를 분석하여 맞춤 응답을 제공하여 금융 상담사의 업무 효율 증대
여기서 우리는 AI가 직업 자체를 대체하는 것이 아니라, 특정 작업을 대체하고 있다는 사실에 주목해야 합니다. 이런 관점에서 접근하면 앞선 논의들을 ‘직업의 대체’보다는 ‘직업의 해체’로 이해할 수 있을 것입니다. 기존의 전통적인 지식 직업은 여러 작업으로 세분화되고 있으며, 그중에서 일부 작업은 AI를 활용하여 보다 효율적이고, 자동화된 방식으로 수행되게 될 것입니다.
현대 사회의 생산 라인, AI
사실, AI에 의한 자동화는 과거의 노동 시장 변화와 크게 다르지 않을 수 있습니다. 제조업 분야에서 생산 라인이 처음 도입되었을 때를 예로 들 수 있을 것 같은데요. 도입 초기에는 사회 전반에서 모든 생산 노동자가 대체될 것이라는 우려와 불안이 지배적이었습니다. 하지만 현대의 AI가 그러하듯, 생산 라인 역시 일부 작업을 자동화하고 효율을 높이는 역할을 수행했을 뿐입니다. 생산 라인이 등장한 후 몇십 년이 지났지만, 아직까지도 기계로 대체할 수 없는 사람이 해야만 하는 일들이 존재합니다.
테슬라의 CEO, 일론 머스크 또한 이런 트윗을 남기기도 했었죠. “Tesla의 과도한 자동화는 실수였습니다. 정확히 말하면 내 실수다. 사람을 과소평가했습니다.”
저의 업무를 예로 좀 더 자세히 설명해 드리겠습니다. 저는 지금 AtlasLabs의 AI Solution, Sentroid의 마케팅을 담당하고 있는데요. 제 주요 업무는 고품질의 리드를 발굴하고, 첫 번째 미팅을 세팅하는 것입니다. 보통 이런 방식으로 업무가 진행됩니다.
- 리드와 관련한 정보 검색과 수집
- 양질의 리드 분류
- 이메일 앱에 리드 등록
- 이메일 캠페인 생성
- 첫 번째 미팅 일정 조율과 세팅
- CRM에 관련 내용 등록
- 세일즈 파트에 리드 넘기기
그런데 만약 AI가 제 업무를 도와준다면 아래와 같이 바뀔 수 있겠죠.
- AI가 양질의 리드에 대한 인사이트 작성 > 적절한지 확인하고 수정
- AI가 리드와 관련한 정보 수집 > 적절한지 확인하고 수정
- AI가 이메일 앱에 리드를 등록하고, 캠페인 생성 > 적절한지 확인하고 수정
- 첫 번째 미팅 일정 조율과 세팅
- AI가 CRM에 관련 내용 등록
- AI가 세일즈 파트에 새로운 미팅이 세팅되었음을 알림
AI의 도움이 있다고 해도 여전히 저는 AI가 수행한 업무를 검토하고, 때로는 직접 해야 할 때도 있을 것입니다. 그러나 업무 시간을 단축하고, 생산성이 높아져 이전보다는 훨씬 더 많은 작업을 처리할 수 있게 되겠죠.
생산 라인이 제조업 분야에서 생산성을 크게 향상시킨 것처럼, AI도 비슷한 역할을 하게 되지 않을까요? 우리 시대의 생산 라인이라 할 수 있는 AI가 우리를 이전에는 경험하지 못한 생산성의 영역으로 이끌어줄 것을 기대해 봅니다. 다음 글에서는 기업이 AI를 활용하여 생산성을 향상시키기 위해 마주하는 제약 사항과 이를 극복하는 방법에 대해 다뤄보겠습니다.
