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생성형 AI가 가져올 경제적 파급력
생성형 AI(Generative AI)가 향후 10년간 미국 경제에 미칠 영향이 구체적인 수치로 드러났다. 콘센트(Cognizant)와 옥스퍼드 이코노믹스(Oxford Economics)가 공동으로 진행한 대규모 연구에 따르면, 생성형 AI는 2032년까지 연간 최대 1조 430억 달러의 경제적 가치를 미국 GDP에 추가할 것으로 예측됐다. 이는 미국 건설 산업 전체보다 큰 규모다.
연구진은 생성형 AI 도입 시나리오를 세 가지로 나누어 분석했다. 가장 낙관적인 시나리오에서는 2032년까지 미국 기업의 46%가 생성형 AI를 도입할 것으로 전망했다. 이 경우 연간 생산성 증가율이 3.5%에 달할 것으로 예상된다.
일자리 변화와 직업 전환의 어려움
생성형 AI가 가져올 변화는 경제적 측면에만 국한되지 않는다. 연구 결과에 따르면, 향후 10년간 미국 내 직업의 90%가 생성형 AI로 인해 어느 정도 영향을 받을 것으로 나타났다. 특히 52%의 직업이 25% 이상의 ‘노출도’를 보일 것으로 예측됐다. 여기서 ‘노출도’란 해당 직업의 업무 중 생성형 AI가 자동화하거나 지원할 수 있는 정도를 의미한다.
주목할 만한 점은 생성형 AI의 영향이 단순 반복 업무나 저숙련 직종에 국한되지 않는다는 것이다. 예를 들어, CEO의 노출도는 25% 이상으로 예측됐다. 이는 보고서 검토, 운영 분석, 경쟁사 평가, 전략적 의사결정 등 고위 경영진의 업무에도 생성형 AI가 상당한 영향을 미칠 것임을 시사한다.
그러나 높은 노출도가 반드시 부정적인 결과로 이어지는 것은 아니다. 연구진은 각 직업군의 ‘마찰 점수’도 함께 분석했다. 마찰 점수는 해당 직업이 생성형 AI로 인해 변화를 겪을 때, 근로자들이 새로운 직업을 찾는 데 얼마나 어려움을 겪을지를 나타내는 지표다.
흥미롭게도 일부 고노출 직업군은 상대적으로 낮은 마찰 점수를 보였다. 이는 해당 직군의 근로자들이 새로운 고용 기회를 찾는 데 큰 어려움을 겪지 않을 수 있음을 의미한다. 반면, 사무·행정 지원 직군은 노출도는 낮지만 마찰 점수가 높아, 직업 전환에 어려움을 겪을 가능성이 큰 것으로 나타났다.
생성형 AI 도입의 단계별 전망
연구진은 생성형 AI의 도입이 세 단계를 거쳐 진행될 것으로 예측했다. 첫 번째 단계(2023-2026년)는 ‘실험 및 준비’ 단계로, 기업들이 저위험 영역에서 조심스럽게 생성형 AI를 실험하는 시기다. 두 번째 단계(2026-2030년)는 ‘자신감 있는 도입’ 단계로, 규제 환경이 명확해지고 기술에 대한 이해도가 높아지면서 도입이 가속화될 것으로 예상된다. 마지막 단계(2030-2032년)는 ‘조직 내 협업 정착’ 단계로, 생성형 AI가 의사결정자들과 협력하여 전략적 인사이트를 제공하는 단계다.
생산성 극대화를 위한 권고사항
연구진은 기업들이 생성형 AI의 잠재력을 최대한 실현하기 위해 네 가지 핵심 조치를 취해야 한다고 제안했다. 먼저, 직원들을 위한 대규모의 전략적 재교육 프로그램을 시행해야 한다. 이는 단순히 부가적인 교육이 아니라 업무의 필수적인 부분으로 자리잡아야 한다. 둘째, 기업들은 10년 후의 비즈니스 모델과 운영 방식을 지금부터 구상해야 하며, 이 과정에서 생성형 AI를 중심으로 한 전략적 계획이 필요하다. 셋째, 기업은 생성형 AI 시스템의 개발과 배포 과정, 추구하는 가치, 그리고 이를 보장하기 위한 조치들을 명확히 공개함으로써 투명성을 확보하고 신뢰를 구축해야 한다. 마지막으로, 생성형 AI로 얻은 이익을 직원과 사회에 환원하는 방안을 고려해야 한다. 이는 이해관계자 자본주의의 새로운 양상이 될 수 있으며, 기업의 사회적 책임을 강화하는 계기가 될 수 있다. 이러한 조치들을 통해 기업들은 생성형 AI 시대에 대비하고, 새로운 기술이 가져올 변화를 긍정적으로 활용할 수 있을 것이다.
이 연구는 생성형 AI가 가져올 변화의 규모와 속도를 구체적으로 보여준다. 동시에 이러한 변화가 경제적 생산성 향상으로 이어지기 위해서는 기업, 근로자, 정책 입안자들의 협력과 준비가 필요함을 강조한다. 생성형 AI 시대에 대비한 신뢰 관계 구축과 전략적 접근이 향후 10년간의 경제 성장과 사회 발전의 핵심이 될 것으로 전망된다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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