AI는 직장에서 사람들의 업무 범위를 어떻게 확장하는가

AI는 사람들이 하는 일을 변화시킵니다. 미국 ChatGPT 사용자들이 보낸 80만 건 이상의 메시지를 분석한 결과, 새 연구에 따르면 업무 관련 메시지의 16.8%, 직군 특화 메시지의 43.5%가 다른 직군과 관련된 업무를 다룹니다.

소규모 사업자는 광고 문구 작성, 계약서 검토, 기본적인 재무 분석을 스스로 할 수 있습니다. 영업 담당자는 AI를 활용해 과거라면 분석가에게 맡겼을 고객 데이터 세트를 직접 살펴볼 수 있습니다. 마케터는 개발자를 기다리지 않고 웹사이트 문제를 해결할 수 있습니다. 각 사례에서 AI는 일하는 방식뿐 아니라 누가 어떤 일을 하는지도 바꿉니다.

새 보고서 업무의 최전선: AI가 직장에서 사람들이 하는 일을 확장하는 방식은 이러한 변화를 다룹니다. 우리는 서로 다른 직무 간에 업무가 교차하는 이러한 현상을 업무 교차라고 부릅니다. 즉, 과거에는 특정 직무에 속했던 업무가 AI를 활용하는 과정에서 다른 직무의 사람들에게도 나타나는 현상입니다. 또한 AI 직무 전환 프레임워크⁠(새 창에서 열기)에서는 많은 직무가 재편될 가능성이 있다고 설명합니다. 이는 일상적으로 수행하는 업무가 크게 달라질 수 있는 직무를 의미합니다. 이 보고서는 업무의 최전선 시리즈의 첫 번째 보고서로, AI가 인간의 업무 방식을 실시간으로 어떻게 변화시키고 있는지를 고찰합니다. 

업무 방식의 변화에 대한 OpenAI만의 관점을 바탕으로, 데이터에 기반한 인사이트를 정기적으로 제공해 정책 수립과 실무의 방향을 제시하고자 합니다.

AI와 업무에 관한 많은 연구는 특정 직군과 관련된 고정된 업무 목록에서 출발해 모델이 이를 수행할 수 있는지 묻습니다. OpenAI의 연구 결과는 AI가 어떤 업무를 누가 맡는지도 바꾸고 있음을 보여줍니다.

업무 교차를 측정하기 위해 먼저 특정 직군과 관련된 업무와 여러 직군에서 공통으로 나타나는 업무를 구분합니다. 글쓰기, 요약, 일정 관리 같은 활동은 너무 다양한 직군에서 공통으로 이루어지므로 교차의 증거로 보기 어렵습니다. 이러한 활동은 범용 업무로 분류합니다. 나머지 메시지는 해당 업무가 사용자의 직군 내부에 속하는지 외부에 속하는지 살펴봅니다. 비범용 메시지 중 43.5%는 사용자의 직군 밖에 해당합니다. 이는 이러한 변화가 직무 기술서나 직함에 반영되기 전에 AI가 직무의 업무 구성을 어떻게 바꿀 수 있는지 보여주는 초기 단서입니다.

이는 업무 관련 ChatGPT 사용의 상당 부분이 사용자가 자신의 역할을 확장하는 과정에서 이루어진다는 점을 시사합니다. 이러한 양상은 몇몇 직군에서 특히 두드러집니다. 범용 업무를 제외하면 타 직군 업무가 차지하는 비율은 다음과 같습니다. 

• 고객 경험 담당자의 직군 특화 메시지 중 77%
• 디자이너 메시지 중 75%
• 인사 담당자 메시지 중 69%
• 법무 담당자 메시지 중 56% 
• 마케터 메시지 중 53%

이 직군들은 다른 역할에서 이러한 업무를 ‘빌려 오고’ 있습니다. 연구 결과는 업무 분담 방식이 변하고 있음을 보여줍니다. 과거에는 다른 사람에게 넘겨야 했던 활동도 이제는 필요를 처음 마주한 사람이 직접 처리할 수 있습니다.

아래 히트맵은 각 비범용 메시지가 어느 직군의 업무와 가장 유사한지 살펴봄으로써 업무 교차를 보여줍니다. 마케팅과 엔지니어링 업무는 가장 멀리 확산되며, 해당 분야 밖의 직원들이 보낸 메시지에도 자주 나타납니다.

직군에서 구체적인 업무로 범위를 좁혀 보면 업무 교차는 고르게 분포하지 않습니다. 재무 계산과 기술 문제 해결은 각각 분석 대상인 나머지 7개 직군 모두에서 가장 흔한 타 직군 업무 3가지에 포함됩니다. 마케팅 업무도 폭넓게 확산됩니다. 마케팅 자료 제작은 다른 5개 직군에서 나타나며, 특히 디자인 사용자에게서 두드러집니다.

더 광범위한 업무 묶음을 살펴보면 서로 다른 두 가지 교차 방향이 드러납니다. 일부 직군은 다른 직군의 다양한 업무를 받아들입니다. 반면 여러 직군으로 확산되는 업무를 제공하는 직군도 있습니다.

디자인은 첫 번째 양상을 잘 보여줍니다. 디자이너가 보낸 메시지의 약 35.2%는 일반적으로 다른 직군과 관련된 업무를 다루지만, 다른 분야 직원의 메시지에서 디자인 업무가 차지하는 비율은 1.7%에 불과합니다. 디자이너는 타 직군 업무를 많이 활용하지만, 디자인 업무 자체가 다른 분야에서 나타나는 경우는 드뭅니다.

엔지니어링은 그 반대에 가깝습니다. 엔지니어링 메시지 중 다른 분야의 업무를 다루는 비율은 18.5%에 불과하지만, 다른 직군 종사자의 메시지 중 엔지니어링 업무가 차지하는 비율은 7.4%입니다. 소프트웨어 문제 해결부터 기술 시스템 활용까지, 엔지니어링은 다른 분야의 사람들이 맡는 업무의 중요한 원천입니다.

마케팅은 양방향 모두에서 두드러집니다. 마케터는 메시지의 24.3%를 다른 직군과 관련된 업무에 할애합니다. 한편 다른 분야 직원의 메시지에서 마케팅 업무가 차지하는 비율은 8.9%로, 표본에서 외부로 확산되는 비율이 가장 높습니다. 마케팅 담당자는 여러 영역의 업무를 결합하며, 마케팅 업무 역시 조직 전반으로 널리 확산됩니다.

기업의 규모와 구조는 AI가 업무를 변화시키는 방식에 영향을 줍니다. 대기업 직원은 전문 팀, 확립된 업무 절차, 사내 서비스를 이용할 수 있습니다. 소규모 조직에서는 문제와 가장 가까운 사람이 이를 위임하기보다 직접 맡을 가능성이 큽니다.

일반 사용자의 경우 타 직군 업무 비율은 사용자 수가 2~5명인 워크스페이스에서 18.9%였지만, 100명이 넘는 워크스페이스에서는 16.3%로 낮아집니다. 사용량이 가장 많은 사용자에게서는 이처럼 일관된 증감 양상이 나타나지 않습니다.

한 가지 가능한 설명은 소규모 조직의 보통 사용자가 원래라면 다른 부서의 도움이 필요했을 업무를 마주할 때 AI를 활용한다는 것입니다. 반면 사용량이 많은 사용자는 조직에 관계없이 더 유사한 형태의 안정적인 AI 지원 업무 절차를 구축했거나, 자신의 핵심 직군 내에서 AI를 더 집중적으로 활용할 수 있습니다.

전문 인력이 부족한 곳에서는 AI가 범용 도구로서 특히 유용할 수 있습니다.

이러한 AI 사용 데이터는 업무가 어디에서 변화하고 있는지 보여주는 지표입니다. 이를 통해 기업이 직무 기술서를 다시 작성하거나 새로운 직함을 만들기 전에, AI를 활용하는 직원들이 새로운 활동 조합을 어떻게 시도하는지 확인할 수 있습니다. 그런 의미에서 사용 양상은 기존 노동시장 통계가 나중에야 포착할 직군 변화의 조기 신호를 제공할 수 있습니다.