박시진의 일본취업과 경제읽기

어렵게 구한 일자리 기계한테 빼앗기면 어떻게 할까요?

  • 입력 : 2018.09.05 14:18:42    수정 : 2018.09.05 21:20:59
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여름 휴가를 맞아 터키의 카파도키아에서 벌룬투어를 하고 왔다. 타기전에는 벌룬을 타고 있는 모습만을 상상했는데, 직접 타보니 벌룬을 물리적으로 비행이 가능한 상태로 만드는 선과정, 벌룬을 직접 상공으로 띄우고 운행하고 과정, 마지막으로 벌룬을 안전히 착륙시킨 후 벌룬에 바람을 빼고 원래 상태로 되돌리는 과정 모두를 직접 관찰하는 재미가 컸다. 이 과정은 모두 수동으로 이뤄졌는데, 벌룬에 바람을 넣고 사람을 태우는 과정과 마지막 벌룬을 착륙시켜 다시 지상으로 안전히 착륙시키는 과정에서 성인 남자 5여명의 근력이 적극적으로 소요되고 있었다. 이런 극한 작업을 기계가 해주면 안될까? 한편, 열기구를 조종하는 기술자는 힘은 쓰지 않고, 조종에만 집중하는 것을 보니 이곳, 카파도키아에서는 조종기술이 고급기술로 취급받나 보다 싶었다. 벌룬이 뜨려면 열 에너지가 다량 필요하고, 상공에서는 바람이나 중력에 저항하기 위해 벌룬 운행을 하는 중에도 연료를 반복적으로 공급해준다. 연료를 태워야 할 타이밍과 그 양을 조절하는 기술의 소유자가 조종사로 보였다. 숙련된 기술자의 내공이 느껴져 잔잔한 감동을 주었다. 그런데, 이 조종기술도 기계화될 수 있을까?
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출처: 자가촬영



기술이 급속도로 발전하면서 산업간 융합과 파괴가 상상을 초월하는 양상으로 진행될 미래는 우리가 쉽사리 예상하거나 통제하기 어려운 뷰카(VUCA)의 시대라고도 불리운다. 이 시대는 기술이 노동의 생산성, 사업의 방향성, 산업의 운명을 결정짓는 중대한 요소가 될 것이다. 사업과 산업의 운명은 우리들 개개인이 거시적인 관점에서 관망한다고 하더라도 당장 노동시장에서 임금을 받고 있는 우리들의 운명은 어떻게 될 것인지 관심을 갖지 않을 수 없는 지금이다.

*뷰카(VUCA)란 변동성(volatility), 불확실성(uncertainty), 복잡성(complexcity), 모호성(ambiguity)의 영문 머리글자를 조합한 신조어

일반적으로 자동화와 기계화에 대해 우리는 두려움을 느낀다. 기계가 나의 일을 대신해 버리게 되면 나의 일자리가 없어지지는 않을까 하는 걱정이다. 분명한 것은 우리 업무의 일부 혹은 상당부분은 자동화 될 것이라는 점이다. 거꾸로 말하면, 우리가 기계를 다루고 활용하는 능력이 우리의 업무성과 및 노동가치를 결정짓는 중대한 요소가 될 것이라는 말이다. 바로 이 때문에 자동화에 대한 막연한 두려움 보다는 자동화를 기정사실화 하면서 이를 좀더 냉정하게 바라보면서 객관적, 구체적으로 상상해볼 필요가 있겠다. <일자리혁명 2030>에 따르면 앞으로 업무의 30-60%는 자동화될 것이라고 하는데, 자동화될 30~60%의 업무가 무엇인지 알 수 있다면 얼마나 좋을까? 자동화의 요건을 생각해 보자.

업무자동화의 요건

사실 대부분의 업무가 기계화, 자동화 된다고 하더라도 기계가 인간의 노동력과 생산성을 완전히 대체하기는 쉽지 않다. 이유는 업무특성에 따라 자동화에 적합한 프로세스가 명확하고, 단순하며, 환경과 상황에 관계없이 예외 없이 실행되며, 반복적으로 이뤄지는 경향이 큰 업무분야와 그렇지 못한 분야가 있기 때문이다. 둘째, 시스템 도입에 수반되는 비용을을 상쇄하고 남을만한 투자대비효과가 확실히 검증되어야 자동화는 시작될 수 있다. 벌룬투어의 업무처럼 단순한 업무라도 노동수요가 한정적이고 자동화에 의해 고객만족이 달성될 수 없다고 판단한다면 경영자는 자동화를 포기할 것이다.

그렇다면, 자동화에 대비할 시간은 얼마나 있는 것일까? 자동화가 도입된 후 완전히 기능하는데 까지 시간이 소요될 것이다,

업무자동화의 진행속도

업무자동화에 시간이 걸리는 이유는 사람과 기계의 협업이라는 과거 사람이 경험하지 못했던 환경에 적응하는 시간이 필요하기 때문이다. 게다가 '고객 만족과 감동'이라는 궁극적인 목표를 달성하기 위해 작업 설계와 관리 프로세스까지 자동화가 도입되려면 기계학습을 통해 자동화의 레벨을 끌어올리는 TRY & ERROR 의 반복이 필연적이다.

이를 바탕으로 추측해 보면 초기 자동화는 선택적으로 도입될 가능성이 크지만, 기술의 발전속도를 고려할 때 자동화는 향후 점차 빠르고 광범위하게 진행될 것이다. 다시 말해, 자동화1.0시대는 사람이 기계를 다루는 능력이 초보적인 수준에 머물거나 사람과 기계가 서로 보조를 맞추며 자동화 자체를 경험하는 시대라고 한다면, 이 과정에서 사람과 기계의 학습이 고도화되고 기계에 AI기술을 접목한다면 시간이 지날수록 관리자의 판단을 기계가 학습하게 되어 사람만큼 판단할 수 있는 뇌섹기계가 탄생하는 등 폭넓은 자동화가 진전되는 2.0의 시대를 맞게 될 것이다. 다행인 것은 우리가 인터넷 시대에 점진적으로 적응하면서 활용해 왔던 것처럼, 자동화 시대에도 우리가 마음만 먹으면 적응하고 스마트하게 활용하기 위한 준비의 시간d 이 있다는 점이다.

그렇다면 자동화 시대를 적극적으로 받아들이고 뛰어넘기 위해서는 어떻게 해야 할까?

미래 인재에게 필요한 역량
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출처: pixabay



전폭적인 자동화 혁명의 시대, 대체될 수 없는 미래 인재에게 필요한 역량은 1) 적응성, 2) 독창성, 3) 윤리적 판단이다. 이 세가지는 기계가 사람의 반복적이고 단순하며 물리적인 노동 자체를 대체할 가능성이 크기 때문에 필요한 능력이다. 우선, 기계와 기술에 대한 적확한 지식을 바탕으로 끊잉없이 변화하는 기술의 진보와 산업의 전개방향과 패턴에 대해 재빠르게 적응하는 것이 우선이다. 그러려면, 문과 이과 할것없이 IT를 비롯한 ‘기술’에 대해 이론적으로나마 이해하고 적용할 수 있는 관점을 갖추기 위해 공부해야 한다.

다음으로 독창적인 관점과 상상력으로 기존 업무와 비지니스를 혁신하거나 파괴하고 창조하는 등 독창성을 갖추어야 한다. 이를 위해 존재하는 것들을 파괴, 재구성 해보는 창발적인 상상을 즐겨해 보고 나와 다른 생각을 가진 사람과 생각을 교류하며, 이문화권으로 여행을 떠나보고, 책과 온라인 서핑을 넘나들며 사색을 하면서도 정보에 안테나를 세워보자.

세번째로 기계를 만들고 조작하는 것은 사람이므로 사람의 윤리관을 적확히 기계활용에 적용할 수 있어야 한다. 자율주행자동차가 인명피해로 이어진 사고를 유발하면서 자율주행차는 사고를 막기 위해 핸들을 돌리는 순간 '자신의 생명'과 '타인의 생명'중 무엇을 우선으로 할 것인가 등 자동화와 기계화에 있어 윤리적 판단의 문제가 이슈화 되고 있다. 자율주행차는 아니더라도 기계 사용에 대한 수동적인 판단을 내리거나 소프트웨어가 수집한 데이터를 분석하고 활용하는 데 있어 정보의 보호 문제 등 향후 자동화 업무환경에 있어 사람의 윤리적인 판단은 매우 중요하고 근본적인 자질이 된다.

그렇다면 취업을 준비하거나 이직을 하려는 사람들의 입장에서 향후 미래의 유망한 인재로 성장하기에 가장 유리한 직업환경은 어떤 곳일까?

유망한 기업의 조건

미래 관점에서 기업을 고를 때 핵심은 내가 선택하고자 하는 회사가 미래를 대비한 경영을 얼마나 적극적으로 추진하고 있는가의 여부이다. 그래야 그곳에 들어가서 나도 미래시대에 유망한 인재로 성장하기 위한 다양한 기술과 업무환경의 혜택을 받을 수 있다. 만약 경영자가 미래에 대한 관점을 가지고 있다면, 자동화에 대한 실질적인 투자를 하고 있거나 적어도 추진 계획을 명시하고 있을 것이다. 뷰카의 시대 경영자는 업무, 사업, 산업 관점에서 자동화로 인해 비즈니스 프로세스가 개선되어야 할 필요성에 대해 스스로 검토하고 판단해 보아야 한다. 이에, 해당 기업이 자동화 도입을 결정했다면 이를 위한 시스템을 개발했거나 진행중일 것이고, 생산과 공정, 운반, 유통, 마케팅, 고객서비스 등의 각 영역에서 업무프로세스의 개선과 디지털화를 경험하고 있을 가능성이 크다. 우리들은 각 기업이 얼마나 디지털화 혹은 IT기술을 점진적으로 도입하면서 궁극적인 고객과 내외부 이해관계자의 만족도를 높이고 있는지 뉴스, 기사, 자료 서칭, 지인정보원을 총 동원해 검토해 볼 수 있다.

얼마전 니케이 신문을 통해 일본 취업준비생들을 대상으로 한 조사에서 요즘 대학생들이 AI로 대체될 만한 직종은 피해 지원한다는 기사를 보았다. 이들은 일반적인 영업지원이나 경영지원에 해당하는 업무는 59.2%의 비율로, 트레이더, 딜러, 융자, 증권 애널리스트와 같은 금융 스페셜리스트 업무는 36.5% 정도 AI로 대체될 가능성이 높다고 여기고 지원을 지양한다는 것이다. 조사대상자들이 반드시 적확한 판단을 했다고 볼 수는 없지만, 이것이 현재 취업활동을 하는 이들의 일반적인 인식이라는 점은 주목해 볼만한다.

개인적인 생각으로는 미래 자동화 흐름에 의해 대체되거나 없어질 직업을 점쳐보는 것에서 한발 더 나아가 '내가 당장 지원하고자 하는 업무를 하는 나의 모습을 그려보고 나라면 전통적인 업무방식을 얼마나 혁신적으로 변화시킬 수 있을까를 상상해 보고 유망성과 적합성을 판단해 보는 것이 어떨까 싶다. 취업에 성공한 이후에도 우리는 현재 나의 업무중 자동화 시킬 수 있는 부분이 무엇인지에 대해 적극적으로 고민하고 응수하는 것이 필요하다. 가능하다면 누구나 SW, HW 도구를 활용해서 업무효율성을 높이는 방식으로 일할 수 있어야 한다. 자동화가 진전될수록 세상 모든 것들을 조합, 파괴, 재구성 해보는 창발적인 상상을 해 보는 것이 어떤 직종에 종사하는 어떤 인재에게도 필요할 것임을 자각하자.

[박시진 비즈니스아티스트]
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