AI와 일자리에 관한 질문은 보통 “어떤 직업이 대체될 것인가?”로 시작하곤 합니다. Google의 첫 번째 ATLAS 보고서는 더 유용한 질문을 제안합니다: 사람들이 어떤 작업과 맥락에서 이미 AI를 사용하고 있는가?

ATLAS v1.0은 Gemini App, AI Mode 및 Gemini API 경험에서 수집된, 집계 및 비식별화된 1,500만 건의 인간과 AI 간의 상호작용을 기반으로 하는 지속적인 연구입니다. Google에 따르면, 이 데이터 세트는 150개 이상의 국가, 140개 언어, 800개의 직업 및 4,000개의 작업을 포괄합니다.

광범위한 도입, 선택적 사용

업무 환경에서 도입은 모든 부문에 걸쳐 이루어지며, 미국 고용의 90%를 차지하는 직업의 68%에 달합니다. 하지만 전형적인 직업 내에서 AI는 작업의 약 21%에서만 나타납니다.
이 데이터는 존재(presence)와 자동화(automation)를 구분합니다. 즉, 도구가 전체 기능을 수행하지 않더라도 널리 보급될 수 있음을 의미합니다.

자동화보다 협업이 더 흔함

관찰된 전문적인 상호작용의 대부분은 아이디어 구상(ideation), 전략, 정보 검색 및 학습과 관련이 있습니다. 업무 상호작용 중 작업 전체를 완전히 자동화하는 경우는 10% 미만입니다.
실제로 AI는 자율적인 실행자보다는 협업자로서 더 많이 등장합니다. 이는 사람들이 판단력, 맥락 및 결정에 대한 책임을 유지하는 프로세스의 필요성을 강화합니다.

사무직 업무를 넘어선 사용

보고서는 기술직 및 육체 노동직에서의 도입도 확인했습니다. 자동차 기술자와 산업 기계공들은 테스트 결과 해석, 문제 진단, 회로 디버깅(debugging) 및 장비 점검을 위해 대화형 AI를 사용합니다.

업무 시간 외의 경제적 가치

관찰된 상호작용의 86% 이상이 업무 시간 외에 발생했습니다. 사람들은 쇼핑 검색, 기기 이해, 그리고 세금, 면허, 과태료 및 기타 마찰이 큰 행정 업무를 처리하기 위해 AI를 사용합니다.

조직을 위한 올바른 질문

AI의 가치는 단순히 선택한 모델에만 달려 있지 않습니다. 적절한 과업을 식별하고, 신뢰할 수 있는 컨텍스트 (Context)를 제공하며, 사람들에게 역량을 부여하고, 도입의 효과를 추적하는 것에 달려 있습니다.

가장 유용한 질문은 "어디에서 사람을 대체할 수 있는가?"가 아니라, "어디에서 AI가 감독과 책임을 유지하면서 마찰을 줄이고 사람의 역량을 확장할 수 있는가?"로 바뀌어야 합니다.

출처: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/understanding-the-ai-economy/