로스앤젤레스와 롱비치 항구의 운영진, FedEx와 UPS경영진이 노동조합 대표들과 매우 중요한 계약 협상을 벌이면서 노사 관계가 주목받고 있다.(2023년4월 미국 상황 기준) 노사 협상이 난항을 겪으며 합의에 도달하지 못하고 장기화된 산업 조치가 뒤따를 경우, 이는 미국 경제에 타격을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
노사협의는 다양한 문제를 다루지만 핵심 주제는 유연성이다. 예를 들어, UPS 경영진은 회사가 변화하는 시장 상황에 유연하게 대처할 수 있는 보다 유연한 근로 계약을 원한다. 그리고 항구 운영주들은 경쟁력을 유지하기 위해 더 많은 자동화를 도입할 수 있는 유연성을 원한다.
유연성은 노사 관계에서 점점 더 중요해질 것이지만, 오늘날 협상가들이 어떻게 생각하는지는 사실 중요하지 않다. 미래에는 기술 주도 변화에 대한 일반적인 가정과는 달리 인간 근로자의 유연성이 자동화된 작업장에서 매우 중요한 역할을 할 것이기 때문이다. <매직 컨베이어 벨트 : 공급망, AI, 그리고 일의 미래> 저서에서 MIT 요시 셰피 교수는 그러한 미래에 대한 주장을 제시하고 있다.
지난 250년 동안 기술 혁신은 사회 전반과 특히 기업, 사업장에 혁신적인 변화를 가져온 산업 혁명을 주도했다. 이러한 변화의 중심에는 새로운 기술이 일자리를 없애고 대량 실업을 가져올 것이라는 두려움이 있었다.이러한 두려움은 노동 불안과 폭력적인 충돌을 유발했다.
하지만 결과적으로는 훨씬 덜 디스토피아적인 것으로 드러났다. 극적인 변화를 가져온 기술 발전은 또한 새로운 고용 기회를 창출했다. 예를 들어, ATM의 도입에도 불구하고, 미국의 은행 창구 직원 수는 1970년 약 30만 명에서 2010년 60만 명으로 증가했다. 이것은 ATM 기술로 은행들이 더 적은 텔러(창구직원)로 운영할 수 있게 하여 더 많은 지점을 열고 더 많은 일자리를 만들 수 있게 했기 때문이다.
우리는 지금 인공지능과 같은 혁신이 이끄는 산업혁명의 첨단에 서 있다. 이 혁신적인 변화의 다음 물결은 이전의 변화와는 다를까?
일자리에 미치는 전반적인 영향의 측면에서 볼 때 답은 "아니오"이다. 자동화는 과거처럼 새로운 고용 기회를 창출할 것이다. 하지만, 우리는 이러한 미래 직업 스펙이 어떻게 정의될지는 모른다.
유연성의 요소 The elements of flexibility
오늘날 우리가 파악할 수 있는 이러한 고용 환경의 한 가지 특징은 인간의 유연성이 가치 있는 요소가 될 것이라는 것이다. 여기 인간이 미래의 직장에 가져다 줄 유연성의 몇 가지 예가 있다.
실제 경험 Real-world experience
물리적 세계에서의 그간 경험은 사람들로 하여금 정상적인 상황과 비정상적인 상황 사이의 변화나 불일치를 감지할 수 있게 해준다. 예를 들어, 2008년 글로벌 금융 위기 동안 기업들은 공급업체의 재정 상태에 대해 걱정했다. 많은 기업이 공급업체에 재무 데이터를 요청했지만, 수치는 조작할 수 있었고 공급업체 상황에 대한 시의성 적은 부정확한 부분적인 정보만 얻을 수 있었다. 결국 데이터를 보강하기 위해 회사는 중요 공급업체의 부품 또는 재료 생산을 회사를 대신하여 현장 확인하기 위해 인력을 파견했다.
도덕적 관점 A moral perspective
많은 작업에는 시스템 설계자 또는 관리자의 선호도에 따라 가치 판단과 주관적인 요소가 포함된다. 하지만, 목표, 도덕적 이해, 선호 같은 것은 시간이 지남에 따라 바뀐다. 기계는 적절하게 훈련된 경우 많은 양의 데이터를 선별하고 행동 옵션을 제시할 수 있지만, 그 영향이 상당히 중요한 경우에는 인간이 궁극적인 결정을 내려야 할 수도 있다. 특히 큰 맥락이나 흐름이 변경되고 다양한 환경에서 결정을 내려야 하는 경우에는 더욱 그렇다. 예를 들어, 재난에 대한 대응의 우선순위를 정할 때 고객, 직원, 공급업체, 주주 또는 지역사회에 어떤 우선순위를 두어야 하는가?
적응성 및 조정 Adaptability and coordination
사람은 구조화되지 않은 조건과 환경에 직면했을 때 로봇보다 적응력이 뛰어나다. 로보틱 소프트웨어 시스템은 특정 태스크 또는 도메인에 맞게 구축되고 최적화되게 설계되어 있다. 그러나 변화(갑작스런 장애/중단, 새로운 지식, 신제품, 경쟁업체의 행동, 거시적 경제 주기 등)는 기계의 적절성을 떨어뜨려 인간이 작업을 담당해야 할 수 있다. 또한 인간의 사회적 네트워크(관계 설정)는 변화를 관리하기 위한 새로운 기업 조직 구조를 만드는 데 로봇보다 능숙하다. 이는 2011년 일본 지진과 코로나19 감염병 대유행과 같은 최근 몇 년 동안 수많은 혼란에 대응하면서 충분히 경험했다.
내장된 창의적 동인 An in-built creative drive
적응이 필요한 변화는 패스트 패션과 같은 많은 소비자 및 기술 공급망에 내장되어 있다. 이처럼 빠르게 변화하는 공급망은 새로운 제품이나 서비스에 대한 수요를 촉진할 수 있는 차별화 요소를 끊임없이 찾고 있다. 기계가 아닌 사람은 창의력을 자극하는 문화적 환경의 일부이다. 또한, 인간은 일상 생활의 변화를 이해하고, 이러한 직접적인 경험은 새로운 제품과 서비스의 가능성을 만들어낸다.
공감과 소통 Empathy and communication
점점 더 많은 AI 애플리케이션이 의료 분야에서 사용되고 있지만, 컴퓨터는 환자를 치료하는 동안 간호에 필요로 하는 공감을 보여줄 수 없다. 마찬가지로, 기계는 동네 슈퍼마켓 계산원의 반갑게 맞이하는 미소를 대신할 수 없다. 또한 양측이 서로를 이해하고, 공감대를 형성하며, 서로의 관점을 이해하지 않고는 계약 협상은 완료될 수 없다. 이러한 특성을 모방하는 알고리즘이 점점 더 정교해지고 있지만, 기계에서 생성된 시뮬레이션된 감정과 공감을 수용하는 걸 상상하는 건 쉽지 않다.
미묘한 리스크 관리 Nuanced risk management
규칙은 다양한 상황에 따라 프로그래밍할 수 있지만, 회사가 앞으로 나아갈 길을 선택해야 하는 상황에서 가장 적절한 선택은 규칙에서 제안하는 선택과 다를 수 있다. 예를 들어, 회사가 경기 침체가 임박했다고 예상하는 경우 고위험보다는 안전한 조치를 선호할 수 있다.인간은 결정을 내릴 때 그러한 뉘앙스(미묘한 차이 등)를 고려하는 데 익숙하다.
미래를 바라볼 시간 Time to look to the future?
오늘날 경영진과 노동계 대표들은 당장 산업계에 매우 피해가 클 수 있는 충격을 피하는 현안 해결에 집중할 수 있다. 그러나 자동화가 사업장에 지속적으로 침투함에 따라, 당사자들은 미래의 작업장, 일의 미래 차원에서 인간의 유연성을 어떻게 활용할 것인지에 대한 진지한 논의를 시작해야 한다.
출처 : Why Humans and Machines Will Be Coworkers in the Workplace of the Future (Linkedin)
저작권자 ⓒ 리스크인텔리전스리뷰, 무단 전재 및 재배포 금지