2018 9-10월(합본호) AI로 돌아가는 공장에서도 인간의 일자리가 사라지지 않는 이유 폴 R. 도허티(Paul R. Daugherty)
H. 제임스 윌슨(H. James Wilson)

AI로 돌아가는 공장에서도 인간의 일자리가 사라지지 않는 이유

H. 제임스 윌슨, R. 도허티

 

테슬라는 미래의 공장을 건설할 계획이었다. ‘에일리언 드레드노트Alien Dreadnought라는 별명으로 불리는, 캘리포니아 주 프리몬트에 있는 테슬라의 새로운 제조시설은 완전자동화로 인간이 필요 없도록 설계되었다. 모든 일이 순조로웠다면, 이 회사는 인공지능 로봇으로 주당 5000대의 모델3 전기자동차를 생산해서 급증하는 수요를 따라잡을 수 있었을 것이다. 그러나 실제로는 이 목표에 훨씬 못 미치는 일주일에 단지 2000대를 생산하는 데 그쳤다. 이 회사는 완전자동화가 생각만큼 좋은 게 아님을 뼈저리게 느꼈다. CEO 일론 머스크에 따르면 정교한 로봇이 실제로 생산속도를 높이기는커녕 오히려 늦추는 것으로 나타났다.

 

테슬라의 해결책은, 병목현상을 해결하기 위해 라인을 중단하고 생산능력을 늘리기 위해 천막으로 대규모 임시구조물을 세우는 것이었다. 특히, 이 회사는 생산공정을 개조하고, 로봇을 교육하거나 재교육하고, 필요할 때 로봇을 대체하기 위해 수백 명의 직원을 고용했다. “, 테슬라의 지나친 자동화 시도는 실수였습니다. 정확히 말해서, 제 실수입니다. 인간은 과소평가되고 있습니다.” 일론 머스크 자신이 지난 4월 트위터에 올린 글이다.

 

과도한 자동화의 함정이라는 교훈을 얻은 회사가 테슬라뿐은 아니다. 인공지능시스템 구현에 앞장선 1000여 개 기업을 대상으로 한 글로벌 연구에서 우리는 인간 직원을 대체하기 위해 기계를 사용하는 것보다는 직원들이 기계와 함께 일하도록 배치할 때 최고의 성과를 달성할 수 있다는 사실을 발견했다. 이런 협업관계에서 사람은 기계가 더 나아지도록 하고, 기계는 사람들이 단계적으로 성과를 개선할 수 있게 한다.

 

생산요소에 인력 추가하기

 

테슬라에서 더 많은 인력을 투입하는 것은에일리언 드레드노트를 원만하고 효율적으로 운영하는 추가 임무를 인간에게 부여함으로써 전통적인 일자리를 확장함을 의미한다. 예컨대 장비 유지보수 책임자는 매시간 기술자들을 감독하고 장비 수리를 관리하는 이상의 일을 할 수 있어야 한다. 테슬라의 최근 채용활동에 대한 우리 분석에 따르면, 직원들은 로봇공학 지식과 엔지니어링 스킬을 갖추어야 한다. 마찬가지로 장비 유지보수 기술자에게는 산업용 장비를 진단하고 문제를 해결하는 데 필요한 노하우 이상이 요구된다. 이들은 서모그래피thermography, 진동 분석 등 다양한 분석방법을 사용해서 고장이 나기 전에 기계에 대해 어떤 특정 유지보수 절차를 수행해야 하는지를 사전에 결정할 수 있어야 한다.

 

전통적인 일자리에 새로운 일이 포함돼 확장되는 것만이 아니다. 완전히 새로운 범주의 일자리도 창출되고 있다. 예컨대 인터넷 혁명이 웹 디자이너와 검색엔진 최적화 엔지니어 등 완전히 새로운 일자리를 창출한 것처럼, 새로운 인공지능 시대도 그럴 것이다. 예컨대 테슬라에서는 로봇 엔지니어, 컴퓨터 비전 과학자, 딥 러닝 과학자와 머신러닝 시스템 엔지니어를 뽑는다. 또한 이 회사는 배터리 알고리즘 엔지니어, 센서 융합 객체 추적 및 예측 엔지니어 등 더 난해한 인공지능 전문 분야의 구인 목록을 웹사이트에 게시했다. 배터리 알고리즘 엔지니어의 자격요건에는 셀 용량, 임피던스, 에너지 등 리튬이온 전지에 관한 지식을 넘어, 최첨단 피드백 제어 및 추정을 위한 알고리즘을 개발하는 전문지식도 포함된다. 게다가, 인공지능으로 인해 재해석되는 것은 비단 기술 관련 일자리뿐만 아니다. 실제로 테슬라와 다른 회사에서 나타난 바와 같이 인공지능 기술은 영업 및 마케팅에서 R&D, 회계 및 재무 등 고객을 직접 상대하지 않는 후방 부서 기능에 이르기까지 기업 전체에 엄청난 영향을 끼치고 있다. 한 예로 테슬라는 온라인 포럼 정보를 비롯한 고객 데이터를 인공지능 시스템으로 처리해서 차량에 관련된 공통 문제를 찾아낸다.

 

필요한 교육

 

특히 인공지능 전문가의 심각한 부족으로 인해 일부 전문가의 연봉이 30만 달러를 훨씬 웃도는 상황을 고려할 때, ‘배터리 알고리즘 엔지니어같은 임무를 수행할 적절한 인력을 찾는 것은 분명 쉬운 일이 아니다. 따라서 많은 기업이 필요한 인재의 사내 육성에 주력하고 있다. 기업 경영진은 새로운 기술교육 프로그램에 과거보다 더 규모가 크고 다양한 활동이 필요함은 알고 있다. 하지만 우리 연구 결과, 1500개 글로벌기업 중 약 4분의 3이 실제 추진에 있어서 어려움을 겪고 있음이 밝혀졌다.

 

특히 아직까지 기업의 약 3%만이 이런 계획을 추진하고 있는 상황을 고려할 때, 기술 재교육에 막대한 신규 투자가 필요하며 정부기관은 물론 외부 파트너와의 협력이 필요할 수도 있다. 최근 애틀랜타 외곽에서 생산을 시작한 아디다스의 선진 제조공장스피드팩토리Speedfactory의 예를 살펴보자. 지역 소비자들에 맞춰 특별히 설계한 스니커즈 운동화를 유연하게 생산할 수 있는 7000m2 규모의 로봇공장을 열기 위해 아디다스는 조지아 주정부 당국과 독일 파트너인 외히슬러 모션OECHSLER Motion과 긴밀히 협력했다. 현재 이 시설에는 기획자, 기사, 재봉사, 기능사 등 고도로 기술적인 일에 종사하는 직원 약 150명이 있다. 이 공장을 건설하는 동안 외히슬러 직원들은 채터후치기술대Chattahoochee Technical College와 이코노믹 디벨롭먼트Economic Development의 체로키Cherokee사무소 및 우드스톡Woodstock사무소가 공동 운영하는 스타트업 허브startup hub에서 근무했다. 다른 인센티브로는 창출하는 일자리당 3500달러의 주 세액공제 혜택과 주정부 교육지원 프로그램인조지아 퀵 스타트Georgia Quick Start’등의 지원도 있었다. 또한, 아디다스는 전문화된 인공지능 로봇과 함께 일할 수 있도록 직원들을 독일로 보내 교육시켰다.

 

직원교육이 증가함에 따라 일부 기업에서는 직원들이 필요한 전문지식을 습득할 수 있도록 자체 인증 프로그램을 개발하기 시작했다. 예컨대 GE 글로벌 리서치는 머신러닝과 기타 특정기술을 가르치기 위한 온라인과정을 개설했다. 수백 명의 직원이 이미 데이터 분석을 위한 회사의 인증 프로그램을 마치고, 새로운 임무를 맡을 수 있게 되었다.

 

테슬라 이야기로 돌아가자. 모델3 차량을 담당하는 직원들은 다른 제조부문 직원보다 더 많이 교육받는다. 여기에는 제조 필수기술과 제조 기본기술에 관한 강의실 교육이 포함된다. 테슬라는 또한 예컨대 사람들이 내연기관 제조기술자에서 전기자동차 제조기술자로 전환할 수 있게 하는 새로운 교육 프로그램을 시작했다. 그리고 이 회사는 대학과 제휴해서 학생들에게 전기자동차 업계에서 일하는 데 필요한 교육을 제공한다.

 

테슬라는 자동화와 인공지능을 대폭 적용했지만, 그만큼이나 인간의 역할 역시 이 회사의 성공을 좌우한다. 모델3의 급증하는 수요를 맞추기 위해 일론 머스크는 제조 부문을 하루 3교대로 운영하면서 궁극적으로 조립라인을 논스톱으로 돌릴 수 있기를 원했다. 이를 위해 매주 약 400명의 직원을 고용할 계획이다. 따라서 이렇게 유입되는 인력을 수용할 수 있는 신입사원 교육이 필요하다. 35000달러부터 시작하는 모델3의 비교적 낮은 진입가격을 고려할 때, 테슬라는 규모의 경제를 꼭 이뤄내야만 하는 상황이고 이를 위해선 직원교육이 매우 중요하다. 한 분석에 따르면, 모델3 30%의 이익률을 낼 수 있는 잠재력이 있다. 이는 배터리 구동 차량에서 전례가 없는 일이 될 것이다. 이 회사가 6월 마지막 주에 주당 생산목표 5000대를 마침내 달성했지만, 이런 공격적인 속도를 유지하고 또 더 개선할 수 있을지는 아직 두고 봐야 한다. 아이러니하게도, 미래의 공장에서도 인간의 중요성은 더욱 커지고 있다.

 

 

번역 손용수 에디팅 조진서

 

H. 제임스 윌슨(H. James Wilson)은 액센추어리서치의 정보 기술 및 비즈니스 리서치 담당 상무이사다. 트위터 계정은 @hjameswilson이다.

 

R. 도허티(Paul R. Daugherty)는 액센추어의 최고기술 및 혁신 책임자다. 이들은 〈 Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI (Harvard Business Review Press, 2018 3)의 공동 저자다.

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