불균형한 영향: AI가 여성 노동력을 재편하는 방식

인공지능(AI)의 글로벌 경제 통합은 오랫동안 효율성 증대와 혁신을 약속해 왔습니다. 그러나 이번 주 City of London Corporation이 발표한 냉엄한 신규 보고서는 이러한 변화가 노동력에 미치는 불균형한 대가를 조명하고 있습니다. 조사 결과에 따르면 기술(Tech) 및 금융(Finance) 분야의 여성들은 자동화로 인해 일자리를 잃을 위험이 현저히 높으며, 현재 약 119,000개의 사무직 역할이 위기에 처해 있는 것으로 나타났습니다.

업계가 AI 중심의 솔루션으로 선회함에 따라, 데이터는 이러한 전환의 부담이 평등하게 공유되지 않고 있음을 시사합니다. 직종 분리와 경직된 채용 관행의 결합은 세계에서 가장 수익성이 높은 두 산업에서 성별 격차를 심화시킬 위협이 되고 있습니다. 비즈니스 리더와 정책 입안자들에게 이 보고서는 중요한 경고 메시지를 던집니다. 즉, 해고와 재교육 사이의 선택이 향후 10년의 경제적 궤적을 정의할 수 있다는 것입니다.

자동화 절벽: 위기에 처한 119,000개의 일자리

보고서의 핵심 결과는 극명합니다. 향후 10년 동안 기술, 금융 및 전문 서비스 부문 내에서 약 119,000개의 사무 및 행정 역할이 자동화에 의해 대체될 것으로 예상됩니다. 데이터 처리 및 컴플라이언스 관리부터 일정 관리 및 기본 재무 보고에 이르는 이러한 직무는 주로 여성이 맡고 있습니다.

AI를 생산성 증폭기로 활용하는 창의적 또는 전략적 역할과 달리, 이러한 사무 기능은 알고리즘에 의해 해결해야 할 문제나 제거해야 할 비효율성으로 간주되는 경우가 많습니다. 이러한 특정 기능 분야에 여성이 집중되어 있다는 것은 기술 부문이 성장하는 동안 여성 인력의 상당 부분이 내부에서 공동화되고 있음을 의미합니다.

인력 유치의 재정적 근거

일자리 상실에 따른 인간적 비용이 가장 큰 우려 사항이지만, 보고서는 개입에 대한 설득력 있는 재정적 논거도 제시합니다. 이러한 역할을 정리해고하기로 선택한 기업은 상당한 퇴직금 비용에 직면하게 됩니다. 반면, 분석에 따르면 영향을 받는 직원을 재교육할 경우 기업은 약 £757 million의 해고 수당을 절감할 수 있는 것으로 나타났습니다.

이는 기업들이 깊은 조직 지식을 가진 직원을 내보내기 위해 비용을 지불하는 동시에, 기술직 공석을 채우기 위해 고군분투하는 역설적인 상황을 만듭니다. 2024년에만 금융 및 전문 서비스 부문의 12,000개 이상의 기술직 공석이 채워지지 않았습니다. 보고서는 해결책이 경직된 노동 시장에서 외부 후보자를 찾는 대신 내부적으로 이 격차를 메우는 데 있다고 주장합니다.

Table 1: The Economic Impact of AI Displacement vs. Reskilling

구조적 장벽: 경력 중간 단계 여성들을 위한 "무너진 사다리"

보고서는 단순한 일자리 상실 통계를 넘어, 경력 중간 단계의 여성이 안정적이고 고성장하는 역할로 전환하는 것을 가로막는 더 교활한 구조적 문제인 "무너진 사다리(broken rung)"를 파헤칩니다.

경직된 채용 알고리즘

주요 원인 중 하나로 지목된 것은 자동화된 지원자 추적 시스템(ATS)과 경직된 CV 스크리닝 도구의 광범위한 사용입니다. 이러한 시스템은 종종 선형적이고 중단 없는 경력 경로를 필터링하도록 프로그래밍되어 있습니다. 결과적으로, 일반적으로 5년 이상의 경력을 가진 "경력 중간 단계"의 여성들은 출산 휴가나 육아 책임과 관련된 경력 공백으로 인해 불이익을 받는 경우가 많습니다.

나아가, 이러한 알고리즘은 전이 가능한 기술(transferable skills)을 인식하지 못하는 경우가 많습니다. 금융 컴플라이언스 분야에서 10년의 경력을 쌓은 여성은 엄격한 분석 기술, 세부 사항에 대한 주의력, 규제 지식을 갖추고 있으며, 이는 데이터 거버넌스나 AI 윤리 분야의 역할에 필수적입니다. 그러나 그녀의 CV에 특정 기술 키워드가 부족하면, 채용 담당자가 확인하기도 전에 자동화된 스크리닝 시스템이 그녀의 지원을 거절하는 경우가 많습니다.

유지 위기

채용 과정의 마찰은 인력 유지 위기로 인해 더욱 심화됩니다. 보고서는 매년 최대 60,000 women이 기술 부문을 떠나는 것으로 추산합니다. 이러한 탈출의 주요 동인으로는 승진 기회 부족, 부적절한 인정, 임금 격차 등이 있습니다. 자동화의 위협과 결합될 때, 이러한 추세는 노동력 다양성 측면에서 수십 년간 이룩한 진보를 역전시킬 위험이 있습니다.

Dame Susan Langley(City of London 시장)는 기업 전략 변화의 시급성을 강조했습니다. "사람에게 투자하고 인력 내에서 디지털 기술 개발을 지원함으로써 고용주는 엄청난 잠재력을 이끌어내고 더 강하고 탄력적인 팀을 구축할 수 있습니다"라고 Langley는 말했습니다. 그녀의 발언은 직원을 교체해야 할 정적인 자산이 아니라 진화 가능한 적응형 자본으로 바라보는 관점의 변화를 강조합니다.

기술 기반의 해결책

이러한 위험을 완화하기 위해 업계는 역할 기반 채용에서 기술 기반 채용으로 전환해야 합니다. 이 접근 방식은 과거의 직함이나 기술적 배경보다 후보자의 적성, 적응력 및 잠재력을 우선시합니다.

"센타우르(Centaur)" 워크플로우 구현

Creati.ai 독자들에게 AI에 의해 증강된 인간 지능인 "센타우르" 모델 개념은 익숙할 것입니다. 사무직 직원의 전환은 대체가 아닌 증강에 초점을 맞춰야 합니다. 프롬프트 엔지니어링이나 AI 기반 데이터 관리에 대해 교육받은 행정 전문가는 기초 수준의 초급 코더보다 훨씬 더 가치 있는 인력이 됩니다.

고용주를 위한 전략적 권장 사항:

• 내부 이동성 감사: 높은 조직 지식을 보유한 사무 팀을 식별하고 그들의 기술을 개방된 기술 역할에 매칭합니다.
• 알고리즘 편향 감사: 채용 AI가 비선형적 경력 경로 또는 육아 공백에 대해 불이익을 주지 않는지 정기적으로 테스트합니다.
• 재교육 부트캠프: 잠재적인 해고 절감액의 일부를 데이터 분석, 사이버 보안 기초 및 AI 리터러시를 위한 타겟 교육 프로그램에 투자합니다.

방관 시의 경제적 영향

이 사안의 이해관계는 개별 기업을 넘어 광범위한 경제로 확장됩니다. 보고서는 디지털 기술 격차를 해소하지 못할 경우 2035년까지 영국 경제에 £10 billion 이상의 성장 손실이 발생할 수 있다고 경고합니다.

AI 주도권이 핵심적인 경쟁력 차별화 요소인 글로벌 시장에서 숙련된 인재의 부족은 치명적인 취약점입니다. 자동화로 인해 숙련된 여성 직원이 노동 시장에서 이탈하게 내버려 두는 것은, 기술 및 금융 부문이 AI 시대를 헤쳐나가는 데 중추적인 역할을 할 수 있는 인재 풀을 스스로 버리는 것과 같습니다.

아이러니하게도 이러한 일자리를 위협하는 바로 그 기술이 그 어느 때보다 빠르게 직원을 재교육할 수 있는 도구도 제공합니다. 개인화된 AI 학습 플랫폼은 재교육 프로세스를 가속화하여 "위험군"에서 "수요군"으로의 전환을 더 원활하고 비용 효율적으로 만들 수 있습니다.

결론

AI가 필연적으로 실직으로 이어진다는 이야기는 선택일 뿐 확정된 미래가 아닙니다. 119,000개 역할의 대체는 중대한 도전이지만, 인재를 가치 있게 평가하고 육성하는 방식에서 구조적 비효율성을 바로잡을 수 있는 기회이기도 합니다.

기술 및 금융 부문이 나아갈 길은 분명합니다. 성별 격차를 넓히고 막대한 해고 비용을 초래하는 경직되고 자동화된 채용 프로세스를 고수할 수도 있고, 혹은 더 역동적이고 인간 중심적인 접근 방식을 수용할 수도 있습니다. 경력 중간 단계의 여성을 재교육하고 선형적인 경험보다 적응력을 중시함으로써, 기업은 잠재적 위기를 경쟁 우위로 전환하고 AI의 미래가 그 서비스를 이용하는 사회의 다양성을 반영하는 노동력에 의해 구축되도록 보장할 수 있습니다.