마닐라의 미혼모인 Lisa는 8개월 동안 다국적 기업을 위해 콘텐츠를 작성했습니다. 그녀의 직무가 정규직으로 전환되기 한 달을 앞두고, 그녀는 정리 해고되었습니다. 해고 전 몇 주 동안 그녀는 AI가 생성한 초안을 편집하며, 사실상 회사의 글쓰기 스타일에 맞춰 시스템을 훈련시키고 있었습니다.

"제 스스로 무덤을 판 것 같은 기분이에요." 그녀는 BBC World에 말했습니다. "우리가 바로 우리를 대체할 인공지능 (Artificial Intelligence)을 훈련시킨 사람들이었습니다."

그녀의 이야기는 단편적인 일화가 아니라, 400억 달러 규모의 필리핀 비즈니스 프로세스 아웃소싱 (BPO) 산업에 보내는 경고 신호입니다. 이 부문은 190만 명을 고용하고 있으며 국가 경제의 약 10%를 차지합니다. 생성형 AI (Generative AI)로의 전 세계적인 전환은 이 노동자들에게 다가올 위협이 아닙니다. 그것은 수백만 명을 중산층으로 끌어올린 바로 그 일자리들을 재편하고 있는 현재의 현실이며, 전 세계 화이트칼라 (White-collar) 노동자들에게 심오한 교훈을 주고 있습니다.

콜센터의 수도, AI 대체율에 직면하다

20년이 넘는 시간 동안, Cubao와 마닐라의 다른 지역들은 매일 저녁 목걸이형 사원증 (lanyards)을 흔들며 고층 빌딩에서 쏟아져 나오는 노동자들로 활기가 넘쳤습니다. 이곳은 국가적 성공 신화의 물리적 엔진입니다. 즉, 강력한 영어 실력과 문화적 친밀도를 활용하여 바다 건너 멀리 떨어진 고객들을 위한 고객 서비스 (customer service), 회계 (accounting), 콘텐츠 제작 (content creation) 업무를 처리해 온 것입니다.

이제 이 제국을 건설했던 바로 그 **핵심 역량 (core competency)**인 인간 매개 커뮤니케이션 (human-mediated communication)이 전례 없는 속도로 자동화되고 있습니다. 국제노동기구 (International Labour Organization)는 1,270만 명의 필리핀인, 즉 노동자 4명 중 1명 이상이 생성형 AI (generative AI)에 노출된 직업에 종사하고 있다고 추정하며, 이는 동남아시아에서 가장 높은 비율입니다.

이것은 자동차 부품을 용접하는 로봇에 관한 이야기가 아닙니다. 일상적인 문의를 처리하는 챗봇 (chatbots), 통화 품질을 평가하는 음성 분석 (speech analytics), 그리고 마케팅 문구와 보고서를 초안 작성하는 대규모 언어 모델 (large language models)에 관한 이야기입니다. 기술의 의도치 않은 결과에 대해 앞서 보고한 바와 같이, 효율성과 새로운 역량에 대한 추진력은 종종 숨겨진 비용을 발생시킵니다.

인간의 손길에서 인간의 감독으로

기업들은 AI를 도입해야 한다는 명확한 압박을 받고 있습니다. 필리핀 대학교(University of the Philippines)-Diliman의 Paul Quintos는 일부 현지 관리자들이 불안해하고 있지만, "외국 고객들로부터 AI를 도입하라는 엄청난 압박이 있습니다. 이는 주요한 비용 절감 조치입니다"라고 언급했습니다.

업계의 서사는 대체가 아닌 증강 (augmentation)에 초점을 맞추고 있습니다. Teleperformance, Accenture, 그리고 Concentrix는 모두 AI가 직업을 없애는 것이 아니라 재교육을 약속하며 직업의 형태를 재편할 것이라고 공개적으로 밝히고 있습니다. 홍보되는 이상적인 모습은 AI가 일상적인 업무를 처리하는 동안 인간은 더 복잡하고 가치가 높은 역할로 올라가는 것입니다.

하지만 BBC에 상세히 전달된 노동자들의 경험은 더 혼란스러운 전환 과정을 보여줍니다. 또 다른 전직 콘텐츠 작가인 Mary는 AI가 자신의 업무량을 늘렸다고 말했습니다. "AI가 생성한 데이터가 부정확했기 때문에 우리는 더 많이 편집하고 더 많이 사실 확인 (fact-check)을 해야 했습니다."라고 그녀는 말했습니다. "기술적으로는 우리에게 더 많은 일이 되었습니다." 그녀 역시 나중에 정리 해고되었습니다.

이러한 패턴은 Quintos가 시사하듯, 시장 둔화나 수요 감소가 실제 원인일 수 있음에도 불구하고 해고의 원인을 기술적 진보로 돌리는 "AI 워싱 (AI washing)" 사례들과 유사합니다.

국가적 업스킬링 (Upskilling): 압박 속의 계획

정부와 산업 단체인 IBPAP는 대응을 위해 분투하고 있습니다. 정보통신기술부 (DICT)는 30만 명 이상의 아웃소싱 노동자들을 업스킬링 (Upskilling) 하겠다고 약속했습니다. IBPAP의 Jack Madrid는 "준비하기에 충분한 조치를 취할 수 없다"고 인정하며, "재교육 (Reskilling)의 중요성"이 매우 중요하다고 강조했습니다.

이러한 야심은 단순히 기존 일자리를 지키는 것 이상을 목표로 합니다. DICT의 Leandro Aguirre는 필리핀이 자국 AI 기업을 육성하기 위해 "현지 인재와 현지 기업에 집중"해야 한다고 말합니다. 목표는 외국 다국적 기업에 인적 자원을 제공하는 단계에서 벗어나, 국내적으로 더 높은 가치의 기술 일자리를 창출하는 것으로 진화하는 것입니다.

분석: 도전의 규모는 경이적입니다. 수십만 명의 노동자를 데이터 분석 (Data analysis), 사이버 보안 (Cybersecurity), 또는 AI 감독 (AI oversight) 분야로 재교육하는 것은 엄청난 물류적 과업입니다. 결정적이고 아직 답을 얻지 못한 질문은, 이 **업스킬링 파이프라인 (Upskilling pipeline)**이 일자리 대체 속도보다 빠르게, 그리고 충분한 규모로 구축될 수 있느냐 하는 것입니다. 위험 요소는 재교육을 받은 노동자가 과잉 공급되더라도, 새로운 시장이 요구하는 특정 전문 지식은 여전히 부족한 기술 불일치 (Skills mismatch) 현상입니다.

마닐라에서 쓰여지고 있는 글로벌 플레이북 (Playbook)

필리핀의 투쟁은 국지적인 위기가 아닙니다. 이는 전 세계 서비스 부문 노동의 미래를 보여주는 실시간 테스트 케이스입니다. 이곳의 결과는 인도에서 동유럽에 이르기까지 지식 프로세스 아웃소싱 (KPO)에 의존하는 경제들이 AI 전환을 어떻게 헤쳐 나갈지에 대한 플레이북을 작성하게 될 것입니다.

세계가 주목하고 있는 핵심 교훈은 다음과 같습니다:

• 어떤 재교육 프로그램이 지속 가능한 새로운 커리어를 창출하기 위해 대규모로 실제로 효과를 거두는가.
• 변모하는 조직 내에서 AI로 인한 **진정한 순 고용 창출 (net job creation)**과 총 퇴출 (gross displacement) 간의 관계.
• 무역이 아닌 기술에 의해 대규모 산업 전환이 추진될 때 요구되는 사회적 계약 (social contract). 마지막 교훈이 가장 냉혹할 수도 있습니다. AI가 하룻밤 사이에 직업군 전체를 증발시키지는 않겠지만, 직업의 핵심을 공동화(hollow out)시키고, 노동의 가치를 떨어뜨리며, 개인이 생존을 위해 고통스럽게 발버둥 치게 만들 수 있습니다. 안정적인 BPO(Business Process Outsourcing) 일자리를 기반으로 삶을 일궈온 수백만 명의 노동자들에게 지면이 흔들리고 있습니다. 이들의 적응을 위한 경주는 전 세계 사무직 경제에 닥칠 미래의 예고편이며, 이는 리얼리티 TV 프로그램의 어떤 생존 이야기만큼이나 극적이지만, 경제적 이해관계는 훨씬 더 큽니다. 주시해야 할 점은 AI가 이 직업들을 변화시킬 것인가가 아니라, 다음 경제로 가는 가교가 얼마나 신속하게 구축될 수 있는지, 그리고 그 급박한 과정에서 누가 뒤처지게 될 것인가입니다.

영향 분석 (Impact Analysis)

• 190만 명을 고용하고 국가 경제의 10%를 차지하는 필리핀의 400억 달러 규모 BPO 산업은 즉각적인 AI 교란에 직면해 있습니다.
• 1,270만 명 이상의 필리핀 노동자(4명 중 1명 이상)가 생성형 AI(Generative AI)에 노출된 직종에 종사하고 있으며, 이는 동남아시아에서 가장 높은 비율입니다.
• 콘텐츠 제작, 고객 서비스, 일상적인 분석과 같은 업무가 인간의 작업으로 훈련된 AI 도구에 의해 자동화됨에 따라, 전 세계 화이트칼라(White-collar) 노동자들도 유사한 위험에 처해 있습니다.

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