기술 격차와 IT 직업 시장을 재형성하는 생성형 AI

카스퍼스키 리서치가 생성형 AI가 오늘날 시장의 기술 부족 문제 해결에 중요한 역할을 할 것이라는 새로운 보고서를 내놨다. 이번 보고서에 따르면, 설문조사에 참여한 2,000명의 최고 경영진 중 40%가 챗GPT 같은 생성형 AI 도구를 통한 업무 자동화로 핵심 기술 부족 문제를 해결할 예정이라고 답했다.

유럽 기업의 최고 경영진을 대상으로 한 이번 보고서에 따르면, 응답자의 95%가 최고 경영진 수준에서 생성형 AI의 가치 극대화 방법을 정기적으로 논의하고 있으며, 그럼에도 91%는 생성형 AI의 기술이 어떻게 작동하는지 정확히 알지 못한다고 인정하는 등 여러 가지 면에서 생성형 AI가 확고한 비즈니스 의제로 자리 잡았음이 드러났다.

카스퍼스키 수석 보안 연구원 데이비드 엠은 “중요한 활동과 기능을 생성형 AI에 위임하려고 한다면 고위 경영진이 먼저 시스템 학습에 사용할 수 있는 데이터와 사용할 수 없는 데이터를 포함, 데이터 관리 과정을 심층적으로 이해하는 것이 필수적”이라고 진단했다.
 

생성형 AI는 새로운 인력을 구하는 것보다 훨씬 장벽이 낮기 때문에 핵심 비즈니스 과제를 해결하려고 하는 고위 경영진이 매력을 느낄 수밖에 없다.

그러나 설문조사 응답자의 1/4 이상은 생성형 AI가 최근 메타의 단문 소셜 네트워크 스레드 앱과 비교하며 한때의 유행에 불과하다고도 답했다. 카스퍼스키 연구팀은 “이들 응답자는 생성형 AI가 지배권을 차지하기 위해 빠르게 도전하고 빠르게 사라지는 또 다른 유행에 불과하다고 생각한다”라고 분석했다.

그럼에도 응답자의 49%는 직원이 이미 이메일 내용 생성 등 일상적 업무를 자동화하고 있다고 답했다.

엠은 생성형 AI는 분명한 이점을 제공하지만 안전하고 보안이 유지되며 생산적인 환경을 구축하려면 교육이 중요하고 사이버 보안 및 위험 전문가와 협력해야 한다고 말했다.

생성형 AI 도입을 저해하는 과제도 여전히 존재한다. 고비용, 불확실한 ROI, 전체 직원의 숙련도 개선, 자동화 기술에 익숙하지 않아 민감한 기업 데이터 유출 가능성 등이다.

그러나 AI 환각, 기업 데이터 유출, 데이터 오류 등 생성형 AI의 잘 알려진 약점을 방지하기 위해 적절한 안전장치를 마련한 기업은 거의 없었다. 카스퍼스키 보고서에 따르면 대다수 기업이 생성형 AI의 위험에 무방비 상태로 놓여 있다. 예를 들어 이번 조사에서 기술 격차 해소 방법으로 생성형 AI를 주목하고 있지만 기업 내에서 생성형 AI 사용을 규제할 규칙에 대해 논의했다고 답한 응답자는 22%에 불과했다.

시스코 CIO 플레처 프레빈은 백엔드 시스템과 제품에 AI를 탑재하기 위해 노력하고 있다며 “AI 업체가 다른 기업 도구에 탑재하는 AI 기능을 안전하게 도입하고 수용하도록 정책, 보안, 법적 보호 장치를 제정하는 것이 중요하다”라고 말했다.

조사에 따르면, 생성형 AI 도구에 민감한 독점 정보가 사용된다는 우려에도 불구하고, 응답자 최고 경영진 절반은 일상적 직원 업무를 자동화할 예정이며, 직접 본인의 일상 업무에 통합해 빠르게 관리 업무를 처리할 것이라고 답한 임원도 44%였다.
 

생성형 AI가 인간 직원을 대체할 것인가?

포레스터 리서치의 2023년 생성형 AI와 직업의 영향 전망(2023 Generative AI Jobs Impact Forecast) 보고서에 따르면, 생성형 AI가 대체하는 직업보다 만들어내는 일자리가 4.5배 더 많다. 포레스터 리서치는 2030년까지 자동화로 사라지는 일자리의 약 30%의 원인으로 생성형 AI를 지목했다. 

포레스터 리서치는 생성형 AI는 2023년 9만 개의 일자리를 대체하고, 2030년까지 이 숫자가 240만 개로 늘어날 것이라고 예측했다.

생성형 AI가 240만 개의 일자리를 대체한다는 수치는 높아 보이지만, 2030년까지 자동화와 AI가 미국 전체 일자리 중 대체하는 비율은 4.9%에 불과하다. 또한 포레스터 리서치는 지적 재산권, 저작권, 표절, 모델 교체 주기, 모델 편향, 윤리, 모델 응답 신뢰 등의 문제가 해결될 때까지 최소한 향후 2년 동안 일자리 손실이 크지 않을 것으로 전망했다.

포레스터 대변인은 “생성형 AI가 미래에 미치는 영향을 예측한 결과, 생성형 AI가 많은 일자리의 운영과 업무 수행 방식을 재편할 것으로 보인다. 일자리 감소는 예상보다 적겠지만 파급력은 일자리 잠식 수준보다 높을 것”이라고 분석했다.

직원들도 주의를 집중하고 있다. 포레스터는 전 세계 정규직 또는 파트타임 직원은 36%가 향후 10년 안에 자동화로 일자리를 잃을 것을 두려워하고 있다고 밝혔다. 

포레스터는 “근 10년 동안 AI가 일자리에 미치는 영향을 추적하며 AI와 자동화의 영향을 분석했다. 그러나 생성형 AI는 일자리의 미래에 대한 새로운 긴급 논의를 촉발했다”라고 밝혔다.

포레스터 연구원은 생성형 AI 도구가 등장해 일자리가 크게 줄어들 것이라는 일부 과장된 예측을 인용했다. 예를 들어 골드만삭스는 올해 초 “생성형 AI가 만든 워크플로우의 변화로 3억 개의 정규직 일자리가 자동화에 노출될 수 있다”라는 조사 결과를 발표한 바 있다.
 

2023년 한 해 동안 생성형 AI라는 용어나 기술을 언급한 채용 공고가 급증한 것은 전혀 놀랍지 않다. 기업에서 특정한 기술을 보유한 직원을 구하고 있다는 의미다. 2023년 초만 해도 생성형 AI를 언급한 채용 공고는 전체의 0.003%에 불과했다. 인력 업체 인디드는 이 수치가 2023년 10월말 0.06%로 약 20배나 증가했다고 밝혔다.

인디드는 조사 보고서에서 “생성형 AI의 장기적 영향은 좀 더 지켜봐야겠지만, 현재 관련 일자리가 급증하고 있음은 분명히 알 수 있다. 채용 공고 1만 건 중 6건에 지나지 않으므로 빠르게 성장하고는 있지만 그리 흔한 조건은 아니라는 뜻”이라고 밝혔다.
 

고용 시장은 빠르게 변화할 수 있고 과거에도 그런 사례가 있었다. 경제학자 데이비드 오터의 연구에 따르면 현대 노동자의 최대 60%의 직업은 1940년에는 존재하지 않았다.

골드만삭스는 “지난 80년 동안 증가한 일자리의 85% 이상이 기술로 새롭게 창출된 것”이라고 설명한다. “골드만삭스의 연구 결과를 종합하면, 생성형 AI 소프트웨어 시장의 총 규모는 1,500억 달러이몀 전체 소프트웨어 산업 규모는 6,850억 달러다.”

AI는 이미 개발자와 엔지니어가 모든 형태의 소프트웨어를 개발하는 과정에 적극 사용된다.

시스코의 프레빈은 소프트웨어 개발은 고유의 창의성을 요하는 예술과 같다며 과거 개발자 직종은 AI의 영향을 받지 않을 것으로 예측했다고 말했다. 그러나 챗GPT는 기업 데이터 위생과 보안 코드를 생성하는 데 능숙하며 코드를 재사용하는 방법으로 새로운 앱을 구축할 수 있다.

마이크로소프트의 보고서에 따르면, 챗GPT 기반의 깃허브 코파일럿은 개발자의 코딩 속도를 최대 55%까지 개선할 수 있고, 깃허브에 체크인되는 모든 코드의 절반 이상이 개발 과정에서 AI의 조력을 받고 있다.
 

깃허브 CEO 토마스 돔케는 이 수치가 5년 안에 깃허브 체크인 코드 전체의 80%로 증가할 것이라고 예측했다.

프레빈은 과거 인터뷰에서 “예전에는 소프트웨어 개발 일정을 단축할 방법이 없었다. 따라서 매우 흥미롭다”라고 발언한 적이 있다. 그러나 이제는 “코드 판독, 코드 위생, 보안, 주석에 코파일럿 같은 도구를 활용해 개발자를 지원해 개발 속도가 많이 빨라진다는 점이 증명됐다”라고 말하고 있다.

생성형 AI의 소프트웨어 개발 및 엔지니어링 성능은 시스코 내부 IT 시스템과 외부 제품 전략에도 변화를 가져왔다. 2022년 11월부터 시스코 IT 부서는 기본 인프라로서의 AI 측면에서 더욱 “완전한 형태의 전략”을 개발하고 있다.

내부적으로 이것은 헬프 데스크 자동화 같은 영역에서 AI로 생산성을 향상하는 것을 의미한다. 현재 시스코는 외부적으로 “모든 제품 포트폴리오에 AI를 도입하고 디지털 IT에서 관리하는 전체 디지털 자산을 강화하는 방법”을 고민하는 단계다.
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