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- 새로운 기술을 배우고(reskill), 하고 있는 일을 더 잘하게(upskill)
- AI를 활용해 지속적이고 개인화된 평생 학습 기반 마련해야
한 여성이 주방 식탁에 앉아 가상현실(VR) 헤드셋을 쓴다. 모니터도 키보드도 없지만 허공에 펼쳐진 화면으로 업무를 처리한다. 창고로 옮겨도 침대 위로 옮겨도 헤드셋만 쓰면 사무를 보고 회의를 하는데 아무런 지장이 없다. 페이스북이 지난해 선보인 미래형 사무실 ‘인피니트 오피스’의 소개 영상이다. 페이스북의 기술을 총괄하는 마이크 슈뢰퍼 CTO는 최근 미디어들과 진행한 인터뷰에서 “노트북 같은 2차원 화면으로 하는 재택근무는 불편하다”며 “머지않은 미래에 VR 기술을 활용해 훨씬 실감 나게 의사소통하는 가상 사무실이 열릴 것”이라고 예고했다.
코로나19로 비대면 근무가 늘면서 재택근무가 본격적으로 확산되기 시작한 게 얼마 되지 않았는데 세상은 벌써 가상 사무실에서 모여 일하는 세상을 향해 빠르게 진화하고 있다. 4차 산업혁명이 몰고 올 것으로 전망되는 변화의 시점들은 팬데믹을 겪으며 기존 예상보다 훨씬 앞당겨졌다. 반강제적으로 놓이게 된 비대면 상황에서 새로운 기술 변화에 대한 수용성이 크게 높아졌기 때문이다. 멀리 있다고 여겨졌던 미래가 어느덧 눈앞의 현실로 다가왔다. 우리의 일하는 방식과 고용 구조도 그 같은 패러다임의 대전환 앞에서 예외는 아니다. 심지어 가상 사무실도 더 이상 공상과학 영화 속에서만 볼 수 있는 장면이 아니다. 슈뢰퍼 페이스북 CTO의 전망처럼 머지않은 미래에 우리의 일터도 일하는 방식도 지금과는 크게 달라져 있을 것이다.
앞서 소개한 영상처럼 기술 변화는 우리에게 장밋빛 미래만을 선사할까? 기술의 급속한 변화에 따라가지 못하고 도태되어 버리는 암울한 현실의 가능성도 외면해서는 안 된다. 미래 일터와 일자리의 변화에 개인과 기업들은 충분히 준비되어 있는가?
WEF ‘일의 미래’ 보고서
“요구되는 직무 기술 빠르게 변화한다”
세계경제포럼(WEF)이 2018년 발표한 ‘일의 미래 2018(The Future of Jobs Report 2018)’는 4차 산업혁명으로 야기되는 일과 노동의 변화를 다층적으로 전망해 놓은 대표적인 보고서 중 하나다. WEF는 2018년에서 2022년까지의 노동과 고용구조의 변화를 전망했으며, 분석을 토대로 개인과 기업, 정부가 변화에 어떻게 대응하고 준비해 나가야 할지 미래 인력 양성을 위한 제언과 혁신 방안을 지속적으로 내놓고 있다.
보고서에서는 일과 노동의 변화로 인한 인류의 미래를 두 가지 상반된 모습으로 그리고 있다. 첫 번째는 낙관적인 시나리오로 정부와 기업, 개인이 변화에 민첩하게 대응해 더 좋은 일자리와 높아진 생산성을 통해 더 나은 삶의 질을 누리는 미래다. 두 번째는 미래 사회에 필요한 역량을 갖추지 못한 사람들이 인공지능의 발전으로 일자리를 빼앗기고 사회의 양극화가 더욱 커지는 암울한 미래다.
보고서는 일의 미래에 영향을 줄 주요 변수 중 하나로 로봇과 자동화를 들고 있다. <그림 1> 2018년에는 전체 작업시간 중 인간이 수행하는 비중은 71%, 기계가 수행하는 비중은 29%로 조사됐다. 그러나 2022년에는 기계로 수행되는 작업의 비중은 42%로 늘어나고 인간이 차지하는 비중은 58%로 줄어든다. 2025년이 되면 이 비중이 역전돼 인간 48%, 기계 52%로 예상된다.
디지털 전환으로 인해 작업 현장에서 요구하는 업무 역량이 크게 변하게 되는 점도 중요한 변수다. 어떤 업무를 수행하는 데 변하지 않고 요구되는 핵심 기술의 비중을 보여주는 ‘스킬 안정성(skills stability)’의 비율은 2022년 58%로 예상됐다. 이 수치가 의미하는 것은 2022년에 특정 업무에서 요구하는 기술 중 42%는 변한다는 것이다. 다시 말해 절반가량의 사람들은 밥 벌어먹고사는 지금의 기술이나 역량이 1~2년 만에 크게 필요 없는 기술이 되고 마는 것이다. 변화의 속도가 너무 빨라서 기술이 녹슬 틈도 없이 쓸모없는 기술로 전락하는 시대가 된 것이다.
로봇 도입률 높은 한국
근로자 입지 급속하게 좁아져
IBM 기업가치연구소가 2018년 세계 각국의 최고경영자층을 대상으로 진행한 조사 보고서에서는 AI가 야기한 자동화로 인해 세계 12개 경제대국의 노동자 1억 2000만 명 이상이 3년 내에 재교육이 필요하며 6000만 명가량의 근로자는 3년 안에 직업을 잃거나 다른 일자리로 재배치될 것으로 추정했다.
로봇이 사람의 일자리를 대체하는 흐름은 로봇 활용도가 높은 한국에서는 더욱 빠르게 일어나고 있다. 한국은행이 발표한 ‘산업용 로봇 보급이 고용에 미치는 영향’ 보고서(2021)에 따르면 한국의 산업용 로봇 도입은 2008년 글로벌 금융위기를 기점으로 빠르게 확대됐다. 로봇 도입이 늘면서 기존 근로자들의 일자리는 줄어들고 실질 임금상승률도 낮아진 것으로 조사됐다.
국내 로봇 판매 대수는 2000~2007년 7000대였던 것이 2010년~2018년 연평균 3만대로 4배 이상 늘어났다. 종사자 대비 산업용 로봇의 도입 규모를 의미하는 ‘로봇밀집도(제조업 종사자 1000명당 로봇 운용대수)’는 2018년 기준 한국이 85.5대로 조사 대상국 중 2위를 차지했다. <그림 2> 글로벌 평균 9.9대에 비하면 월등하게 높은 수치다. 또 로봇밀집도 증가 속도도 금융위기 이후 빠르게 늘어나 2000~2007년 연평균 1.26대 증가하던 수치가 2010~2018년에는 5.28대로 늘어났다. 같은 기간 일본(0.07→ 0.12)이나 미국(0.9→0.93)에 비해 증가 폭이 큰 것을 볼 수 있다.
보고서는 한국의 제조업은 전기전자(32.2%), 화학(15.4%), 운송장비(11%), 기계장비(9.1%) 등의 비중이 높은데 이들은 업무 단순성이 높아 로봇 도입이 용이하기 때문에 한국에 로봇 도입이 빠르게 이루어지고 있다고 분석하고 있다.
물론 로봇 도입을 통해 생산성이나 비용 측면에서 긍정적인 효과를 기대할 수 있지만 당장 해당 산업에 종사하는 노동자 입장에서 로봇이 빠르게 투입되는 현상을 마냥 반길 수만은 없다. 로봇침투도(근로자 1000명당 로봇을 얼마나 도입했는지를 나타내는 지표)와 종사자 수, 실질임금상승률의 상관관계를 조사한 결과(2010~2018년 기준) 로봇침투도가 1단위 상승할 때마다 종사자수 증가율은 0.11~0.12% 포인트 하락했고, 실질임금 상승률도 0.27~0.29% 포인트 낮아진 것으로 분석됐다.
다만 이 연구는 로봇 보급이 해당 산업의 고용여건에 미치는 효과만을 고려한 것으로 로봇으로 인한 산업 간 생산성 증대 효과, 신산업 창출 효과 등의 긍정적 효과에 대해서는 후속 연구가 필요하다고 덧붙히고 있다. 또 이 보고서는 “코로나19 이후 디지털 전환이 가속화되면서 로봇 보급은 더욱 빠르게 진행될 것으로 전망되기 때문에 이 과정에서 일자리 확대를 위해 로봇 보급으로 인한 생산성 증대가 업무 창출로 이어질 수 있도록 새로운 고부가가치 산업을 적극 발굴하는 동시에 부문 간 노동이동을 높일 필요가 있다”고 제언했다.
조직은 필요한 인재 확보에 혈안
전통적인 채용과 교육 전략 넘어서야
디지털 전환으로 개인들은 일자리를 위협받고 있지만 역설적이게도 기업들은 인재를 못 구해 전쟁이다. 기업들은 조직이 직면한 미래 위협요인 중 하나로 필요한 인재를 구하지 못하는 상황을 꼽고 있다. 노동자들은 일자리가 없어지고 있다고 아우성인데 기업들이 오히려 사람을 못구한다고 하소연하는 아이러니의 원인은 무엇인가? 사람이 없는 것이 아니라 새로운 경제 패러다임 속에서 기업이 필요로 하는 역량을 갖춘 사람이 없다는 뜻이다.
앞서 WEF의 보고서에서 살펴보았듯 2018년에서 2022년 사이 일자리들이 요구하는 기술은 전 산업을 걸쳐 평균적으로 42%가 변화될 것이라고 추정된다. 실제로 기업들은 해가 갈수록 필요한 인재를 구하는데 어려움을 겪고 있다.<그림3> 맨파워그룹의 2018년 조사를 보면 응답 기업의 45%는 그들이 필요로 한 인재를 찾을 수 없다고 답했으며, 규모가 큰 기업인 경우 응답률이 67%로 높아진다.
조직이 필요로 하는 기술과 근로자들이 갖고 있는 역량의 차이를 ‘스킬갭(skills gap)’이라고 하는데, 급속한 기술의 발전과 함께 이 간극도 빠르게 벌어지는 추세다. 격차를 줄이기 위해 기업과 근로자들이 주목하고 있는 것이 리스킬(Reskilling)과 업스킬(Upskilling)이다. ‘리스킬’은 새로운 역할을 맡기 위해 새로운 기술을 학습하는 것이고, 업스킬은 현재의 역할을 유지하되 하고 있는 일을 더 잘할 수 있도록 새로운 요소를 학습하는 것이다.
지난 몇 년간 포춘 500대 기업들은 주요 비즈니스 어젠다로 디지털 전환에 따른 인력의 재교육을 빼놓지 않고 포함시킨다. 많은 기업들이 2025년까지 직원 50% 이상을 Reskilling과 Upskilling 을 통해 재교육한다는 목표를 내세우고 있다. 재교육의 필요성에는 공감대가 형성돼 있다. 그러나 누구에게 어떤 내용을 어떻게 가르칠 것인지에 대한 구체적인 전략과 방법은 수립하지 못하고 있는 것이 현실이다.
이 때문에 기업들은 여전히 기존 인력의 재교육보다는 필요한 인력을 구하는 채용 전략에 의존하는 상황이다. IBM 기업가치연구소가 인력담당 최고경영층을 대상으로 실시한 연구에서도 기업 임원들은 기술 격차 문제 해결을 위해 아직까지는 필요한 인력을 새로 채용하는 방식에 주로 의존한다고 답했다. 그러나 기술의 진보가 지금과 같은 속도로 빠르게 이뤄진다면 전통적인 고용 방식만으로는 필요 인력을 채울 수 없을 것으로 우려하는 것으로 나타났다.
재교육을 실시할 경우 투자 대비 효과에 대한 정보가 부족한 점도 기업들이 인력 재교육 전략을 세우는데 어려움으로 꼽히고 있다. 아직까지 관련 연구가 충분한 것은 아니지만 지난 몇 년간 기업들의 실제 적용 사례에 따른 케이스스터디나 실증적 연구들이 활발하게 이뤄지기 시작했다. 그 중 하나로 WEF는 기업과 정부가 실시하는 근로자 대상 재교육에 대한 데이터 기반의 비용-편익 분석(cost-benefit analysis)을 실시했는데, 기업의 근로자 재교육 관련 비용-편익 분석 결과 기술 도입의 확대로 일자리를 잃을 가능성이 있는 근로자의 약 25%가 새로운 일자리를 얻을 수 있었고, 정부의 근로자 재교육 관련 비용-편익 분석의 결과 일자리를 잃을 가능성이 있는 근로자의 약 77%가 새로운 일자리를 얻을 수 있을 것으로 분석됐다. 따라서 민간과 공공이 협력하는 재교육 전략을 수립할 경우 더욱 효율적으로 미래 일자리 변화에 대비할 수 있을 것으로 기대된다.
근로자의 재교육 열의 높아
기업-개인-정부가 협력해 변화 대응해야
또 하나 긍정적인 점은 노동 현장의 근로자들이 재교육의 필요성을 인지하고 있으며, 미래를 위해 기꺼이 재교육을 받겠다는 열의가 크다는 점이다. IMF는 보스턴컨설팅그룹(BCG)과 공동으로 11개국(미국, 영국, 독일, 프랑스, 스페인, 스웨덴, 일본, 인도, 인도네시아, 중국, 브라질)의 근로자 11000명을 대상으로 미래의 일에 대한 인식 조사를 진행한 보고서 ‘Automation, Skills and the Future of work: What do workers think? (2019)’를 발표했다. 인터뷰는 중숙련 노동자와 저학력 저소득 노동자를 주된 연구 대상으로 놓고 진행됐다.
조사 결과 나이가 많고 가난하며, 최근 고용이 불안정해졌던 경험이 있는 근로자일수록 AI와 자동화가 몰고 올 변화에 부정적이었다. 로봇 침투율이 높은 국가의 근로자 역시 그렇지 않은 국가의 근로자에 비해 일의 미래에 더 많은 두려움을 느끼고 있었다.
그러나 미래에 대해 부정적이건 긍정적이건 대부분의 근로자들은 미래를 위해 준비해야 하는데 자신에게 책임이 있다는 인식이 컸다. <그림 4> 미국을 제외한 선진국 근로자들은 기업이 근로자들의 재교육에 중요한 역할을 해야 한다고 생각했고, 프랑스와 스웨덴 등의 국가에서는 정부의 역할에 대해서도 중요하게 인식했다. 다만 로봇과 자동화가 바꿀 일의 미래에 대해 더 긍정적으로 바라보는 근로자일수록 새로운 기술을 빨리 배우고 재교육을 받을 필요성에 더욱 적극적이었다.
근로자들이 재교육 필요성에는 공감하지만 실행에 어려움을 느끼는 요인으로는 재정적인 문제가 가장 큰 것으로 나타났다.<그림 5>. 시간 부족도 주된 이유로 꼽혔다. 정부와 기업이 근로자의 재교육 프로그램에 금융 지원 등을 통해 적극적으로 투자하고, 기업들도 사내에서 다양한 재교육 프로그램을 운영한다면 디지털 전환에 따른 고용 충격을 상당히 완화할 수 있음을 시사하는 대목이다.
AI를 활용한 개인별 맞춤식 교육
혁신의 원동력은 결국 사람이다. 기업들은 미래 경쟁력 확보를 위해 직원들이 현재 하고 있는 일을 더 잘하고(upskilling), 새로운 기술을 배울 수 있는 (reskilling) 다양한 프로그램을 시도하고 있다. 이 같은 재교육 프로그램은 단순히 업무에 필요한 기술을 습득하는 것을 넘어 새로운 직업을 구하는 실무적인 방법과 4차 산업혁명 시대에 적합한 커뮤니케이션 능력, 디지털 리터러시 등 광범위한 내용들을 포함한다.
효과적인 재교육을 위해서는 무엇보다도 개개인에게 맞춰진 특성화된 프로그램 설계가 필요한 것으로 지적된다. 기존 사내 교육은 같은 직무를 가진 직원들이 모여 같은 내용의 강의를 듣는 방식이었지만 더 이상 이 같은 전통적인 모델은 유효하지 않다는 설명이다. 물건을 사거나 검색을 할 때 개인화된 결과를 기대하듯이 사람들은 교육을 받을 때도 개개인의 경험과 목표, 관심사 등에 맞춰 특화된 학습 프로그램을 요구한다. 기업 역시 빠르게 바뀌는 외부의 속도에 맞추려면 더 이상의 대규모 교육으로는 경쟁력을 확보하기 어려워졌다. 시장을 이해하고 시장의 변화에 맞춰 어떤 기술이 필요한지, 이에 따라 어떤 교육이 필요한지 즉각적으로 판단하고 빠르게 교육을 시켜야 하는 필요가 커졌다.
여기에 AI가 유용하게 사용될 수 있다. 이미 기업들은 필요한 인력을 채용하고 직원들의 성과를 평가하는데 적극적으로 AI를 도입하고 있다. 마찬가지로 AI는 직원 개개인의 역량 요구와 경력 계획에 따른 필요 교육을 설계하는데도 유용하게 활용될 수 있다.
벨기에 계열의 보험 그룹인 KBC의 경우 모든 직원들이 개인화 된 학습 프로그램에 참여하도록 한 후 기업의 성장 모델에 맞춰 직원들에게 권장되는 교육 프로그램 정보를 제공하는 디지털 인재 플랫폼을 구축했다. 조직의 발전에 맞춰 필요한 기술들이 거래되는 일종의 ‘기술 마켓플레이스’를 만든 것이다. 기존의 ‘교실형’ 교육 프로그램에서 벗어나 직원들은 개인이 선택해 자율적으로 필요한 교육을 받을 수 있게 됐다. 기업은 교육을 수료한 직원들에게 일종의 인증을 해주는 ‘디지털 배지’ 제도를 시행한다. 이 같은 변화를 통해 기업은 생산성을 높이는 한편 직원들의 교육에 대한 동기부여도 강화됐다고 평가하고 있다.
투명한 상황 공유 통해
동기부여와 공감대 형성
교육 프로그램을 도입하는데 선제적으로 중요한 것은 조직원들의 공감대를 얻는 것이다. 이를 위해 필요한 것은 투명하게 현 상황을 공개하고 미래 기업에 필요한 역량은 무엇이며 교육을 통해 어떤 결과를 기대할 수 있는지 직원들과 비전을 공유하는 것이다.
미국계 통신회사인 AT&T는 25만명의 직원 중 절반 이상이 기업 경쟁력을 유지하기 위해 필요한 기술이 부족하다는 것을 인지한 후 2013년부터 대대적인 재교육 프로그램을 실시하고 있다. 교육 프로그램의 도입에 앞서 AT&T는 직원들과의 적극적인 대화를 통해 기술의 중요성을 알리고 새로운 기술을 습득할 수 있도록 교육 프로그램 포트폴리오를 제공했다. 이 과정에서도 AI를 활용한 기술 분석이 적용된다. 직원들은 일방적으로 교육을 받는 것이 아니라 자신의 기술에 대한 투명하고 객관적인 지표를 받게 되며, 시장의 변화를 더 잘 이해하고 자신에게 필요한 교육을 자율적으로 선택할 수 있는 기회를 갖게 되는 것이다.
IBM기업가치연구소는 스킬갭(skills gap)을 줄이기 위한 로드맵을 제시하며 지속적인 학습 문화를 조성할 것을 강조했다. 또 “이제 한 회사가 모든 답을 갖고 있던 시대는 끝났다”며 문제를 조직 내부에서만 해결하려고 할 것이 아니라 기업이 자리잡고 있는 생태계의 내외부 파트너들과의 협력을 통해 지속적으로 스킬갭을 줄여나갈 수 있는 혁신적인 전략을 세울 것을 조언했다.
미래의 일자리가 바뀌는만큼 일할 역량을 키우는 교육의 패러다임도 바뀌어야 하는 것이다.
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