'고숙련 전문직은 아직 괜찮다'는 생각, 저도 자주 듣습니다. AI는 데이터 입력이나 단순 처리 업무부터 없앤다는 건데요. Anthropic이 자사 AI 실사용 데이터를 분석한 결과는 조금 달랐습니다.
실제로 AI가 가장 많이 사용되는 업무는 컴퓨터·수학·분석 관련 직무였습니다. Claude.ai 사용의 34%, 기업 API 트래픽의 46%가 이 영역에 집중됩니다. 화이트칼라 전문직의 핵심 업무가 AI 사용의 중심에 있었습니다.
더 불편한 발견이 있습니다. AI가 담당하는 업무를 직무에서 제거하고 남은 업무를 분석했더니, 평균 1년 낮은 교육 수준이 요구됐습니다. AI가 고부가가치 인지 업무를 흡수하고 남은 건 더 단순한 일들이었다는 의미입니다.
그렇다면 AI가 손을 못 대는 직무의 공통점은 무엇일까요. 역량이 뛰어나서가 아닙니다. 신체가 반드시 현장에 있어야 하거나, 오랜 신뢰 위에서만 작동하거나, 정보가 불완전한 상황에서 즉각 판단해야 하는 일들입니다.
우리가 그간 중요하게 개발해온 역량 — 정밀 분석, 문서화, 정보 처리 — 이것이 정확히 AI가 가장 잘하는 것들입니다. '어떤 역량을 개발했는가'보다 '현장 판단, 관계 신뢰, 불확실한 의사결정처럼 사람이어야만 가능한 일을 얼마나 설계했는가'가 앞으로의 HR 질문이 될 수 있습니다.
오늘의 질문: 우리 조직이 '역량 있다'고 평가하는 기준, 혹시 AI 이전에 만들어진 기준 그대로 아닌가요?
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