AI and jobs: 4 takeaways from Google’s chief economist

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💡 한 줄 요약

Google 수석 이코노미스트 Fabien Curto Millet는 AI가 대부분의 일자리를 소멸시키기보다 변화시킬 것으로 전망하며, 업무 흐름 재설계와 AI 에이전트 관리, 재교육, 공평한 접근의 중요성을 강조했다.

📌 핵심 요약

• Fabien Curto Millet는 AI로 일자리 감소·창출·변화가 모두 발생하겠지만, 가장 큰 변화는 기존 일자리의 전환에서 나타나며 그 속도가 예상보다 빠를 수 있다고 전망했다.
• Millet는 David Autor의 연구를 인용해 현재 미국 직무의 약 60%가 80년 전에는 없었다고 설명했다. James Manyika의 연구를 근거로 개인용 컴퓨터 확산 과정에서 일자리 350만 개가 사라졌지만 1,900만 개가 생겼다고 소개했다.
• Millet는 기업이 생산성 향상이나 비용 절감이라는 단기 성과에만 집중하기보다, AI를 수용하도록 업무 흐름을 전면 재설계해야 생산성 잠재력을 충분히 실현할 수 있다고 주장했다.
• AI, 특히 에이전트형 AI의 확산으로 인간 부하 직원이 없는 개인 기여자도 AI 에이전트를 관리해야 하며, 관리자는 조직의 AI 도입과 변화에 직면한 인력 지원을 함께 이끌어야 한다고 설명했다.
• Millet는 AI로 일자리를 잃거나 이동해야 하는 노동자를 위한 재교육과 역량 향상을 강조했다. 민관 협력과 공평한 AI 접근이 필요하며, 중소기업과 대기업 사이의 도입 격차에도 공공정책이 주의를 기울여야 한다고 밝혔다.

🧩 주요 포인트

1. 기술 변화에 따른 직무 창출의 역사 → AI의 고용 영향을 평가할 때 일자리 소멸뿐 아니라 신규 역할과 기존 직무의 전환까지 함께 살펴볼 필요가 있다.
2. 업무 흐름 재설계와 AI 에이전트 관리의 필요성 → AI의 생산성 효과를 실현하려면 업무 수행 방식과 관리자의 역할을 함께 바꿔야 한다.
3. 단기 노동 이동과 AI 도입 격차의 발생 가능성 → 재교육, 민관 협력, 공평한 접근을 통해 노동자가 새로운 기회에 참여할 여건을 마련하는 것이 중요하다.

🧠 상세 정리

1. 일자리 소멸보다 기존 직무의 변화에 주목

Google 수석 이코노미스트 Fabien Curto Millet는 AI가 얼마나 많은 일자리를 없앨지보다 기존 일자리를 어떻게 바꿀지를 묻는 것이 더 중요하다고 제안했다. 그는 일자리 감소와 창출, 변화가 모두 일어나겠지만 가장 큰 움직임은 세 번째 범주에서 나타날 것으로 보았다. 경제 전반의 대부분 일자리가 AI로 전환되며, 그 속도가 사람들이 예상하는 것보다 빠를 수 있다는 전망이다. 이 발언은 MIT Sloan 교수 Simon Johnson이 공동 설립한 Stone Center on Inequality and Shaping the Future of Work의 행사에서 나왔다. Millet는 이러한 전환에 대응하려면 기업이 일이 수행되는 과정 자체를 다시 생각해야 한다고 강조했다.

2. 기술이 일자리를 바꿔 온 역사와 AI의 가능성

Millet는 기술이 노동시장을 반복적으로 바꿔 왔다는 역사적 사례를 들어 자신의 전망을 설명했다. MIT 경제학자 David Autor의 수치를 인용해 현재 미국 경제에 존재하는 직무의 약 60%는 80년 전에는 없었다고 말했다. 또한 Google 동료 James Manyika의 연구를 근거로, 미국에서 개인용 컴퓨터가 확산되면서 타자기 제조와 사무직 등에서 일자리 350만 개가 사라졌지만 컴퓨터 제조와 분석 등의 분야에서는 1,900만 개가 생겼다고 소개했다. 그는 이를 바탕으로 기술이 통상적으로 일자리를 순창출한다고 주장하며 AI도 비슷한 영향을 줄 것으로 예상했다. AI가 만들어 낸 새로운 역할의 초기 사례로는 원문 기준 지난해 등장한 forward-deployed engineer를 들었지만, AI의 최종 고용 효과를 확정된 결과로 제시하지는 않았다.

3. 생산성 잠재력을 위한 업무 흐름 재설계

Millet는 기업이 AI를 활용해 생산성을 높이거나 비용을 줄이는 단기 성과에만 집중해서는 그 잠재력을 충분히 실현하기 어렵다고 주장했다. 상당한 보상을 얻으려면 업무가 이루어지는 방식을 전면적으로 재구성할 의지가 필요하다는 설명이다. 그의 논점은 AI 도입과 함께 일이 수행되는 과정 자체를 다시 검토해야 한다는 데 있다. 이는 기존 일자리 대부분이 사라지기보다 변화할 것이라는 앞선 전망과 연결된다. 따라서 기업의 대응에서 중요한 것은 AI를 도입했다는 사실뿐 아니라, 변화한 기술을 수용하도록 업무 흐름을 얼마나 재설계하는가라는 것이 Millet의 주장이다.

4. AI 에이전트가 넓히는 관리의 범위

Millet는 AI, 특히 에이전트형 AI가 이미 관리자의 의미를 바꾸고 있다고 설명했다. 과거에는 관리 역할이 주로 인간 부하 직원을 두는 것과 연결됐지만, 이제는 인간 부하 직원이 없는 개인 기여자도 AI 에이전트를 관리해야 한다는 것이다. 이에 따라 관리의 범위는 인간 직원에 대한 책임뿐 아니라 AI 에이전트를 다루는 일까지 포함하게 된다. 인간 직원을 이끄는 관리자에게는 조직 전반의 AI 도입 과정을 이끌고, 변화 속에서 노동자를 지원하는 책임도 요구된다. Millet는 이를 관리자가 적극적으로 나서야 할 시기로 표현하며, AI 도입과 인력 지원을 함께 수행하는 역할을 강조했다.

5. 단기적인 일자리 상실에 대응하는 재교육

Millet는 AI가 새로운 기회를 만들 것이라는 전망과 함께, 전환 과정에서 일자리를 잃거나 다른 역할로 이동해야 하는 사람들을 지원할 필요성을 강조했다. 기업 지도자와 정책 입안자는 노동자를 새로운 역할에 맞게 훈련하고 단기적인 일자리 상실 문제를 완화하는 데 집중해야 한다는 주장이다. 적절한 훈련을 받은 노동자는 의료처럼 인력이 부족한 분야의 공백을 채우는 데 기여할 수 있다고 설명했다. 다만 재교육과 역량 향상은 대규모 노력이 필요한 과제로 제시했다. 그의 핵심 메시지는 AI가 창출할 기회가 실제 노동자의 기회가 되도록, 새로운 역할에 진입할 수 있는 준비를 지원해야 한다는 것이다.

6. 민관 협력과 공평한 AI 접근

Millet는 노동자 훈련을 지원하는 데 민관 협력이 기여할 여지가 크다고 보았다. 또한 AI의 경제적 혜택을 실현하려면 산업, 연령, 성별, 지역에 걸쳐 공평한 접근이 중요하다고 강조했다. 특히 중소기업과 대기업 사이에는 AI 도입 격차가 생길 것이라고 전망하며, 공공정책이 이러한 차이를 완화하는 데 세심한 관심을 기울여야 한다고 말했다. 이는 훈련 지원과 함께 기술을 이용할 기회의 차이도 살펴야 한다는 논점으로 이어진다. 행사를 주최한 Stone Center는 경제학 연구를 통해 노동시장을 더 공평한 방향으로 이끌 방법을 찾는 비당파적 연구기관으로, 이러한 전환과 격차 문제를 다루는 맥락을 제공한다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• 과거 기술이 일자리를 순창출했다는 사례는 Millet의 낙관적 전망을 뒷받침하지만, AI의 고용 효과 자체가 이미 확정됐다는 의미는 아니다.
• 업무 흐름 재설계와 관리 역할의 변화는 연결돼 있다. AI 에이전트가 업무에 참여할수록 일을 수행하는 방식과 이를 관리하는 책임을 함께 검토해야 한다.
• 전체적인 기회 확대 전망과 단기적인 일자리 상실 문제는 동시에 존재한다. 재교육과 공평한 접근은 그 전환 과정에서 노동자가 기회를 얻도록 하는 핵심 조건으로 제시된다.

✅ 액션 아이템

• AI의 생산성 잠재력을 실현하기 위한 업무 흐름 재설계 필요성 검토.
• AI 에이전트 관리와 인력 지원을 반영한 관리자의 역할 및 개인 기여자의 책임 범위 검토.
• 재교육과 역량 향상, 민관 협력을 통한 전환 지원 및 중소기업과 대기업의 AI 도입 격차 완화 방안 검토.

❓ 열린 질문

• AI로 인한 기존 일자리의 전환은 얼마나 빠르게 진행되며, 일자리 감소·창출과 어떤 비중으로 나타날까?
• 업무 흐름 재설계와 AI 에이전트 관리의 변화가 생산성 향상으로 이어지는 데 필요한 조건은 무엇일까?
• 재교육과 민관 협력은 노동자의 새로운 역할 진입을 어떻게 지원하고 중소기업과 대기업의 AI 도입 격차를 얼마나 줄일 수 있을까?