▲ 린 우 교수

인공지능(AI)과 로봇의 도입으로 일자리를 잃는 사람은 노동자가 아니라 오히려 관리자라는 연구 결과가 나왔다.

15일(현지 시각) 포브스에 따르면 미 펜실바니아대 워튼스쿨 '린 우(Lynn Wu)' 교수는 인공지능과 로봇의 부상으로 하급 기능직 보다는 오히려 관리자급 일자리 감소 현상이 일어날 것이란 연구 결과를 내놓았다.

인공지능과 로봇의 적용 확대로 관리자가 보다 광범위한 부문에서 조직의 운영 및 감독 업무를 수행할 수 있기 때문이다. 또 인공지능과 로봇이 일부 관리 업무를 떠맡으면서 예전보다 필요로 하는 관리자의 수가 줄어들 것이란 지적이다.

린 우 교수는 “로봇이 인간 노동을 대체할 것이라는 일반적인 사고와는 반대로 로봇을 채택한 기업들은 시간이 지날수록 더 많은 사람들을 고용한다”고 지적했다. 로봇을 도입하지 않는 기업들은 실질적으로 경쟁력을 상실하면서 노동자들을 해고해야만하는 상황에 처한다.

린 우 교수는 지난 20년간 캐나다에서 인공지능과 로봇을 구매한 기업들의 성과를 분석한 자료를 바탕으로 이 같은 결론을 도출했으며 연구 성과를 전문 저널인 ‘매니지먼트 사이언스’에 발표했다.

연구에 따르면 인공지능과 로봇의 도입은 결과적으로 관리자와 감독직의 감소를 초래한다. 린 우 교수는 “이 직군은 로봇의 영향을 받을 것으로 생각하지 않았던 집단”이라며 "한때 많은 관리자를 필요로 했던 부분에서 큰 규모의 효율성이 생기고 있기 때문“이라고 설명했다. 노동자들이 현장에 제대로 나오는지, 그들의 작업이 제대로 이뤄졌는지를 관리 감독할 인원이 과거처럼 많이 필요하지 않게 됐다는 것이다. 더군다나 로봇은 노동자들이 수행한 작업을 정확히 기록할 수 있다.

이번 연구에 따르면 인공지능과 로봇은 하급 기능직과 고급 기능직의 고용을 촉진한다. 이들보다는 오히려 중간 기능직의 실직 우려가 높다. 린 우 교수는 ”로봇은 피킹이나 포장 작업을 하는 노동자들을 직접 대체하지는 않으며, 고급 기능 노동자들은 그들의 관리자보다 작업을 수행하는 방법을 더 잘 알기 때문에 스스로를 관리할 수 있다“고 지적했다.

린 우 교수는 결국 '경력의 사다리'가 파괴될 것으로 예상했다. 하급 기능직 노동자가 고급 기능직 노동자로 이동하기 위해선 대학 교육이나 직업 훈련 과정이 필요하지만 여러 이유로 낮은 기능의 노동자들은 이런 종류의 교육 혜택을 받지 못하는 경우가 많다. 경력의 사다리를 올라갈 수 있는 기회가 아예 봉쇄되거나 적다는 것.

린 우 교수는 이 같은 어려움을 극복하기 위해선 노동의 재설계가 필요하다고 강조했다. 인간 자본(human capital)을 효과적으로 활용할 수 있도록 기업가 정신과 같은 재교육 과정을 통해 노동력의 레버리지 효과를 높여야 한다는 설명이다. 린 우 교수는 또한 ”기업들이 로봇을 도입하려는 1차적인 동기를 노동 비용 절감이 아니라 제품과 서비스 질을 높이는데서 찾아야한다"고 강조했다. 또 로봇의 능력을 최대한 끌어내기 위해 노동을 재설계하고, 노동 프로세스에 대한 재레버리지(re-leverage) 효과를 높여야 한다고 했다.