AI의 일자리 침공이 드디어 시작된 것일까요? 

최근 들어 미국에서는 화이트칼라 일자리, 즉 기업본부 직무에 대한 구조조정이 점점 커지고 있습니다. 그간에는 실적이 안 좋아지고, 업황도 안 좋은 기업들이 이러한 모습을 보였다면, 최근에는 아마존과 같은 빅테크 기업도 보상 패키지를 마련해 화이트칼라 자리에 대한 대규모 구조조정을 시작한 모습입니다.

문제는 이렇게 사라지는 일자리만큼 다른 화이트칼라 일자리가 생길 가능성이 앞으로 희박하다는 것입니다.

AI 시대에 접어들면서 꾸준히 예상되었던 것처럼 AI는 화이트칼라들의 일자리를 이제 본격적으로 파고들기 시작했습니다. 최근 들어서 미국에서는 각 기업의 기업본부 직원 구조조정이 커지기 시작했습니다. 몇 기업들이 물꼬를 트자 한꺼번에 쏟아지고 있는듯한 분위기이죠. 

위에 열거한 사항들은 최근에 나온 뉴스들만 모은 것입니다. 모두 직간접적으로 AI에 의해 대체되는 직들인 것이죠. 아직 워크슬롭(Workslop)을 너무 많이 생산하는 부작용도 만들어 내는 AI이지만, 어느덧 고용 시장에는 큰 영향을 끼치고 있는 상황이죠. 

오랜 기간 자동화 되어 온 제조업 현장에는 여전히 피지컬 AI가 침투하지 못한 부분들이 많고, '인력'을 찾기가 쉽지 않은 상황이지만 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 한 AI 챗봇과 에이전트들의 존재는 소위 '오피스 워커', 즉 사무실에서 일하는 기업본부 근무자들을 필요 없는 자원으로 만들고 있는 것입니다.

실제 얼마나 영향을 미치고 있나?  

특히나 지식 노동 산업의 최상단에 있는 기업들에게서 이 현상은 또렷이 나타나고 있습니다. 앞서도 언급했지만, 각 산업 영역의 '브레인들이' 모이는 컨설턴트직은 그 수가 급격히 줄고 있습니다. 그렇다면 금융계는 어떨까요?

JP모건 체이스는 최근에 투자자들과의 미팅에서 "어떤 직으로건 더 많은 인원을 고용할 필요가 없다고 느낀다"라고 했고요. 골드만삭스는 이번 달에 직원들에게 보낸 메모에서 앞으로 인원이 늘어나는 일은 없을 것이라고 언급했습니다. 

아마도 많은 기업 운영자들은 이들의 이러한 움직임에 동의할 것입니다. 당장 자료 조사와 정리, 나아가 데이터 분석 같은 일부터 AI가 더 빠르고 정확하게 해줄 수 있으니까요. 확인 작업을 하는 데 시간이 걸린다 하더라도 소중한 노동 시간이 들어가던 리서치 영역의 일은 거의 완전히 대체되는 상황입니다. 

그러니까 "자동차 산업의 10개년 시장 규모 변화를 표로 만들고, 주요 국가별 규모도 쪼개서 보여줘"와 같은 일은 각급 지원들이 직접 AI 챗봇에게 물어보면 해결되는 일이 되었다는 것이죠. 과거 구글 검색은 그 검색 실력에도 사람마다 차이가 있었고, 이런 지시를 이행하기 위한 명확한 자료를 찾고 정리하는데, 시간과 손을 몇 시간씩 써야 했습니다. 하지만 그런 일을 할 사람은 필요가 없어졌습니다. 

.

.

.