자동화 시대, 일의 미래

자동화시대-일의미래

새로운 자동화 시대의 도래

과거의 자동화는 주로 하드웨어 기반의 'Machine'을 사용하여 강력한 힘이 요구되거나, 위험하고, 정교하고, 반복적인 업무에 인간을 대신하여 적용되었다면, 최근에는 인공지능과 OCR 등 인지(Cognitive) 기술의 발전, RPA(Robotic Process Automation)와 같은 자동화 솔루션의 등장으로 소프트웨어에 기반한 'Robot'이 사무자동화 영역으로 확대되고 있습니다. 그동안 인간의 고유영역으로 여겨졌던 지적이고 창의적인 영역까지 SW로봇으로 대체가 가능해지고, 인간이 지시한 일만 반복적으로 수행하는 게 아니라 자가 학습을 통해 스스로 판단하고 자율적으로 업무 수행이 가능해지면서 인공지능 기술 기반 자동화 적용 범위가 점차 확대되고 있는 추세입니다.

생각하는 로봇

본 아티클에서는 자동화의 흐름과 트렌드를 알아보고, 소프트웨어 관점에서 현재 자동화 관련 기술의 발전 정도와 이를 통해 향후 인간의 일은 어떻게 정의되고 바뀌어 가야 할지 알아보고자 합니다.

인공지능 기술의 비약적인 발전

인공지능과 로보틱스 등 기술의 진보로 인해 가능해진 자동화의 발전은 생산성, 효율성, 안전성, 편의성 등 인류에게 다양한 혜택을 제공했지만, 한편으로는 자동화 대상과 범위가 확대될수록 많은 분야에서 인간의 일자리를 잠식하지 않을까 하는 문제를 던지고 있는 것도 사실입니다. 특히 이세돌 9단과 알파고의 대국 이후에 사람들은 아직 멀게만 느껴졌던 인공지능의 발전 속도에 놀라움을 넘어 위협감까지 느꼈습니다. 인공지능이 인간이 하는 일부 일을 대체하는 수준을 넘어서서 인간보다 더 뛰어난 성과를 낼 수도 있고, 이것이 실제로 인간의 고유 업무 영역으로 여겨지던 영역을 침범할 수 있겠다는 인식이 확대된 계기가 되었습니다. 향후 15~20년 이내에 북미 일자리의 47%는 로봇으로 대체될 것이라는 옥스퍼드대학의 연구 결과도 이러한 변화를 뒷받침하고 있습니다.

자동화의 발전 흐름

인류는 그동안 세 번의 산업혁명을 거쳐왔습니다. 최초의 산업혁명인 18세기 1차 산업혁명에서는 증기기관의 발명으로 촉발된 '기계화 혁명'이었고, 19세기 2차 산업혁명은 전기의 발명으로 촉발된 '대량생산 혁명', 20세기 3차 산업혁명은 인터넷 기반 '정보기술 혁명'으로 정의합니다.

1760년-1820년: 1st Industrial Revolution - Steam, 1820년-1900년: 2nd Industrial Revolution - Electricity, 3rd Industrial Revolution - Computing, 4th Industrial Revolution - Intelligence Fourth Industrial Revolution
(Source: https://medium.com/salesforce-ux/human-rights-in-the-fourth-industrial-revolution-industrys-role-and-responsibilities-7aa07fbe255d)

역사적으로 보면 새로운 기술(파괴적 기술로도 얘기되는)의 출현이 산업혁명의 도화선이 되었고, 그때마다 사람들은 새로운 기술이 자신들의 노동력을 대체함으로 인해 일자리를 잃지나 않을까 고민했었습니다. 그러나 지금 시점에서 보면 결과적으로 기술 혁신은 산업구조의 변화를 일으켜 전통적인 일자리를 파괴하기도 했지만, 새로운 일자리를 더 많이 창출하였습니다. 기술혁신 및 자동화를 통해 오히려 오류를 줄일 수 있었고, 품질과 속도 향상을 통해 생산성 혁신이 가능해졌으며, 인간은 좀 더 창의적이고 부가가치가 높은 영역에 집중이 가능해지면서 인류의 발전 속도는 점점 가속화되었습니다.

현재 우리는 인공지능 기술 기반 ‘초지능화’, ’초연결’로 대변되는 4차 산업혁명 시대를 맞고 있습니다. 2018년 World Economic Forum(WEF)에서 발간한 “The Future of Jobs” 보고서에서는 2022년까지 인간과 기계 간의 노동 분업에 의해 7,500만 개의 일자리가 없어질 수 있으나, 인간, 기계, 그리고 알고리즘 간의 새로운 노동 분업에 따라 1억 3천 3백만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 전망하였습니다. 또한 맥킨지 연구 결과에 따르면 지난 25년간 미국에서 창출된 새로운 직업의 3분의 1이 기존에 존재하지 않았던 유형이었고, 인간의 직업 중 완전히 자동화될 수 있는 업무는 전체 업무의 5%에 지나지 않고, 사람이 수행하는 60%의 업무에서 30% 정도가 현재의 기술력으로 자동화될 수 있다고 전망합니다.

결국 기술로 대체할 수 없는 인간의 고유 영역은 분명히 존재하며, 4차 산업혁명에서도 과거 세 번의 산업혁명과 같이 기술혁신이 새로운 일자리를 더 많이 창출할 것이고, 일하는 방식의 혁신을 통해 인류의 발전은 더욱 가속화될 것입니다.

AI로 대체될 확률이 높은 직업 (Source: blog.hubspot.com)
AI로 대체될 확률이 높은 직업 순위 AI로 대체되기 어려운 직업
텔레마케터(Telemarketers)

1

인사담당자(Human Resources Managers)
경리직원(Bookkeeping Clerks)

2

영업담당자(Sales Managers)
보상직원(Compensation and Benefits Managers)

3

마케팅담당자(Marketing Managers)
안내직원(Receptionists)

4

홍보담당자(Public Relations Managers)
택배직원(Couriers)

5

경영진(Chief Executives)
교정직원(Proofreaders)

6

이벤트플래너(Event Planners)
컴퓨터서비스직원(Computer Support Specialists)

7

작가(Writers)
시장조사담당자(Market Research Analysts)

8

소프트웨어개발자(Software Developers)
광고영업담당자(Advertising Salespeople)

9

편집자(Editors)
리테일영업담당자(Retail Salespeople)

10

그래픽디자이너(Graphic Designers)
AI로 대체될 확률이 높은 직업 (Source: blog.hubspot.com)

AI기반 업무 자동화 기술 동향

대화형 인공지능(Conversational AI)

현재 기업들이 AI 도입에 가장 적극적인 분야는 지능형 가상 고객 지원을 위한 챗봇입니다. 최근 가트너 조사에 의하면 아직 초기 단계이긴 하지만 38%의 기업이 고객 서비스 영역에 챗봇을 적극적으로 도입할 의향이 있다고 응답하였습니다. 챗봇은 비대면 업무를 가능케 하여 포스트 코로나 시대에 유망 기술로 손꼽히고 있습니다. 최근 미국의 IPSoft社에서는 ‘Amelia’라는 Digital Virtual Assistant를 개발하여 고객 관리 업무 및 IT서비스 데스크 등에 적용하고 있습니다. 이 서비스의 특징은 기존 텍스트나 음성 중심의 챗봇과는 달리 인간의 모습을 한 아바타 및 향상된 자연어 처리기술(NLP:Natural Language Processing)을 적용하여 이를 이용하는 고객에게 마치 Digital Worker를 채용하는 것과 같은 경험을 제공해 줍니다.

IPSoft 디지털 가상비서 ‘Amelia’ IPSoft 디지털 가상비서 ‘Amelia’ (Source: www.ipsoft.com)

초자동화(Hyper Automation)

2020년 가트너(Gartner)에서 발표한 10대 전략 기술 중 하나로 ‘Hyper Automation’ 이 선정되었습니다. Hyper Automation이란 RPA, AI, Machine Learning, Process Mining 등 최신 기술을 적용하여 기존 자동화 방식보다 진보된 자동화 프로세스를 제공하는 것을 의미합니다. 일반적으로 인간의 손을 대체하는 기술로 RPA, 눈은 OCR(Optical Character Recognition), 입은 챗봇, 두뇌는 머신러닝 및 인공지능 기술로 얘기할 수 있고, 어떤 업무 프로세스를 인간이 처리하는 방식과 유사하게 수행하도록 하기 위해서는 단일 기술이 아닌 이러한 여러 기술을 조합하여 프로세스화해야 궁극적으로 인간의 일을 대체할 수 있습니다. 현재는 주로 RPA 솔루션을 제공하는 업체에서 데스크톱 자동화 기술 및 다양한 인지 기술을 적용하여 제공하는 추세입니다. 업무 프로세스 자동화를 위해서는 어떤 기술을 적용할지 먼저 고민할 것이 아니라, 기업 내 자동화 프로세스를 발굴하고 이에 적합한 기술 및 솔루션을 찾아 나가는 방식이 효과적인 접근이라 할 수 있습니다.

지능형 문서 처리(Intelligent Document Processing)

기업에서 업무처리에 활용하는 데이터는 디지털화 되어가는 추세이지만 아직도 정형화되지 않은 문서를 처리하는 업무가 많은 게 현실입니다. 이러한 비정형적이고 디지털화되어 있지 않은 문서 처리 업무를 자동화하기 위해서는 진화된 OCR 기술과 인공지능 기술을 결합하여 정확도를 향상하고, 머신러닝을 통해 처리방식을 판단케 하는 일련의 프로세스를 ‘지능형 문서 처리’ 라고 정의합니다. 인공지능 기반의 OCR은 인간의 뇌 기능을 모방한 뉴럴 네트워크(Neural Network) 기반의 자가 학습 기능을 탑재하여 필기 인식 및 비정형 템플릿에서 데이터 추출을 가능케 하여 낮은 오류율과 높은 인식률을 제공할 수 있습니다.

자동화 기술과 인간의 공존

World Economic Forum(WEF)에 따르면 2018년 현재 총 작업 시간에서 평균적으로 71%가 사람에 의해 수행되며 29%는 기계에 의해 수행되나, 2022년까지 인간과 기계의 작업 시간 비중이 각각 58%와 42%로 변할 것으로 전망하고 있습니다. 현재의 인공지능 및 자동화 기술 수준은 아직 인간을 완벽하게 대체하지는 못하지만, 기술의 진보에 따라 더 많은 사람이 이런 기술을 활용해서 일할 것입니다. 이러한 기술을 잘 활용하여 일하는 인력들은 더욱 향상된 결과를 낼 수 있을 것이며, 그렇지 못한 인력과의 성과와 보상의 차이는 더욱 심화할 것으로 생각합니다.

인간과 기계가 악수하는 모습

인간과 인공지능 기반 로봇이 협업하며 일하는 게 자연스러워지는 날이 머지않았다고 생각됩니다. 자동화의 시대, 인간은 인간만이 할 수 있는 창의적이고 부가가치가 높은 영역에 집중하면서 새로운 비즈니스 혁신을 위해 이러한 기술들을 어떻게 활용하고, 공존할 것인지를 고민해야 할 것입니다.

# References
[1] The Future of Jobs Report 2018 – World Economic Forum
[2] A Future that works : Automation, Employment, and Productivity - McKinsey
[3] https://www.newyorker.com/magazine/2019/03/04/are-robots-competing-for-your-job



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김명호 프로
김명호 프로 IT테크놀로지 전문가

삼성SDS IT혁신사업부 디지털마케팅팀

김명호 프로는 업무 자동화 서비스 기획, 플랫폼 개발 및 BPO 서비스를 담당하고 있습니다.