AI일자리 위협에 대응하는 재학습 전략
100년 만에 양초가 발전소로 바뀌고 마차는 우주선으로 바뀌었다. 앞으로 30년 만에 그 정도의 변화가 일어날 것이다. 인공지능의 발전이 일자리를 위협하면서 학습이 중요해지고 있다.
업스킬링과 리스킬링
인공지능은 파괴적 혁신을 시작했다. 기업은 경쟁력을 갖추기 위해 인공지능 기술을 도입할 것이다. 이에 따라 기업은 기존 인력을 재교육해야 할 필요성이 커졌다. 재교육은 업스킬링(upskilling)과 리스킬링(reskilling)의 전략이 있다. 업스킬링은 현재 자신의 분야에서 역량을 향상하거나 추가하는 것을 말한다. 리스킬링은 다른 분야에서 새로운 기술과 역량을 얻는 것을 뜻한다.
회계 담당자를 예로 살펴보자. 모든 사업은 부기를 하는 직원이 존재했다. 부기는 회계상의 거래를 일정한 원칙에 따라 기록하고 정리하는 기초적인 회계 업무이다. 과거에는 종이 영수증을 모으고, 기록하고, 계산하는 품이 많이 드는 일이었다. 컴퓨터를 이용하면서부터 거래기록이 자동으로 분류되고, 계산에 실수가 없으며, 자동화되었다. 회계 소프트웨어는 발전을 거듭하며 다양한 재무 예측 보고서를 생산한다. 회계 담당자 컴퓨터가 못하는 일을 배우고 역량을 높여야 한다. 업스킬링 전략을 적용하면 급여관리, 은행업무, 또는 기업 신용평가 업무를 학습할 것이다. 리스킬링 전략을 선택하면 회계와 유사한 인사업무를 배우거나 사내 IT지원 기술을 배울 것이다.
배움에 저항하는 이유
많은 사람들이 인공지능에 의해 일자리를 빼앗기거나 수입이 줄어드는 것이 당장 일어날 일은 아니라고 인식한다. 어떤 사람들은 인공지능이 불러올 변화를 인식하면서도 재학습을 망설인다. 업스킬링이나 리스킬링이 일에 대한 정체성을 위협하기 때문이다. 일은 꼬박꼬박 들어오는 월급으로 생계를 유지하는 수단에 그치지 않는다. 일은 사람들과 관계를 맺는 힘의 원천이다. 사람들은 낮 시간을 일터에서 보내기 때문에 일을 중심으로 사회적 관계를 맺는다. 자신과 같은 직업을 가진 사람들을 보고 배우려고 한다. 일은 금전적 보상을 받고, 소속감을 느끼고, 자부심을 갖게 한다. 일을 바꾸면 자신의 정체성을 바꿔야 한다는 부담이 생기는 것이다. 변화를 거부하고 기존의 것을 고수하는 행동은 자연스러운 일이다.
나이가 들수록 배움에 유리한 점
20대에 억만장자가 된 마크 저커버거는 '그냥 젊은 사람이 더 똑똑하다'라는 말을 했다. 대개 나이가 들수록 행동과 생각에 패턴이 생기고 새로운 것을 배우는데 소극적이다. 새로운 것을 배우기는 시간과 돈과 인지적 노력이 들어가는 일이다. 내 경험상 나이가 든다고 배우기가 더 어려운 것은 아니다. 나는 학생 때는 어려워서 못 읽었던 책들을 중년에 들어선 지금 읽을 수 있게 되었다. 기술, 법률, 스포츠 분야의 자격증도 취득했다. 젊을 때는 암기력이 더 좋지만 이해력은 나이가 들수록 높아진다. 많은 경험으로 사물에 대한 이해력과 어휘력이 높아지기 때문이라고 본다.
재학습의 필요성을 인식하면 중요한 질문이 생긴다. '어떤 것을 배워야 하는가?'이다. 모두가 인공지능 공학자가 될 수는 없다. 당장 유망한 기술이나 지식도 10년 후, 어쩌면 3년 후에는 쓸모 없어질 수 있다. 방향을 잘 잡고 장기적으로 유망한 역량을 익혀야 한다. 지금 하는 일의 영역에서 업스킬링 할 것인가? 그렇지 않으면 더 유망한 영역을 찾아 리스킬링 할 것인가? 어떤 기술이 단기적 장기적으로 필요할까?
출처: 2023 세계경제포럼인공지능 <시대에 필요한 스킬>다음에 계속...
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