AI는 시니어 경력자가 될 수 없다
AI는 일자리를 없애는가? 결론부터 말하자면, 없애는 것이 아니라 재편한다. 2016년, 딥러닝의 선구자 제프리 힌턴은 "AI가 5년 내 방사선 전문의를 대체할 것"이라 예언했지만, 10년이 지난 지금도 방사선 전문의라는 직업은 건재하다. 달라진 것은 경쟁의 축이다. 이제는 AI를 쓰는 의사가 그렇지 않은 의사를 밀어내고 있다.
일자리는 사라지는 대신 모양을 바꾼다. 한국고용정보원도 향후 10년 고용의 핵심을 "일자리 소멸이 아닌 직무 재편"으로 진단했다.
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문제는 많은 조직들이 시간을 투입해 신입을 키우기보다 검증된4~7년 차 경력 사원을 선호하게 됐다는 점이다. AI 전환의 비용을 20대가 치르고 있는 셈이다.
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사무실에도 검증의 청구서가 날아든다. 소위 워크슬롭이 늘고 있기 때문이다. 쓰레기 같은 슬롭 문서가 쏟아질수록, 그것이 과연 제대로 작성된 것인지 가려내는 사람의 일은 오히려 늘었다. 그렇다면 검증은 누가 잘하는가? (...) AI의 첫 답변에 만족하지 않고 반박하거나 더 자세한 설명을 요구하고, 여러 차례 반복하며 결과를 다듬었던 사람이 최상위 사용자 자리를 차지했다.
결국 AI를 잘 쓰는 사람은 잘 의심하는 사람이다. AI가 실행의 수고를 덜어준 만큼, 검증이 새로운 일이 되고 있다. 만드는 시간은 줄었는데 가려내는 시간은 늘어난 것이다.
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워크슬롭workslop
그럴듯해 보이지만 실체나 실용성이 없는 Al 생성 업무 산출물을 뜻한다. (하버드 비즈니스리뷰HBR)와 스탠퍼드 소셜미디어연구소 등이 미국 정규직1,150명을 조사한 결과 40%가 최근 한 달 내 워크슬롭을 경험했고, 한 건을 처리하는 데평균 2시간, 1인당 월 186달러의 손실이 발생한 것으로 나타났다(HBR, 2025년 9월).
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