미국의 고용시장과 자동화

미국의 인플레이션 영향으로 전세계가 요동치는 상황이 반복되고 있다. 그 이면에는 미국의 고용시장의 영향이 크다고 할 수 있다.

현재 미국의 실업률은 완전고용에 가까운 3.4%이고 근래 찾아볼 수 없을 정도로 가장 낮은 상황을 보이고 있다. 아이러니하게 주요기업들의 감원소식이 나오는 상황에서도 실업률이 낮아지지 않는 이유에 대해서 다양한 의견들이 존재한다. 트럼프 시절의 이민에 차단에 따른 인력수급 불균형, 대퇴사로 인한 인력감소, 미국의 폐쇄적 경제정책에 따른 미국내 일자리 증가 등의 다양한 원인이 존재한다.

하지만, 이런 것 이외의 다른 관점의 의견이 있다는 점에서 관심을 가지게 된다.

모든 산업에서 새로운 기술은 상대적으로 노동시장의 잠식을 초래한다는 인식을 가지게 된다. 증기기관시대에도 그러했고, 컴퓨터의 시대도 그러했고, 인터넷의 시대에도 그러했다.

하지만 상대적으로 일자리 감소보다는 더 많은 일자리들이 만들어지고 있고, 없어질 것이라는 일자리는 여전히 남아서 존재한다. 기술을 통한 혁신은 생산성을 증대시키는 것을 기대했으나, 사실 기술의 내재화는 생각보다 더디다.

PI를 수행하면서 가장 많은 고민은 기술을 도입하는 것의 결정보다는 그 기술이 과연 기업에 내제화가 가능할 것인가, 오히려 그 기술로 인해서 업무 복잡도만 증가하는 것은 아닐까 하는 고민이 가장 많다.

일 예로 A라는 업무를 자동화하여 업무의 효율화를 얻을 거라는 기대로 시작을 하지만, 아이러니하게 기존의 업무는 그대로 두고 자동화까지 추가되어 업무적 비효율은 2배가 되는 경우가 비일비재하다.

그래서 PI의 최대 관점은 변화의 요소를 찾는 것이 우선이 아니라 변화 자체를 받아 들일 수 있는 문화인지 어느수준까지 감내가 가능한지 우선적인 검토가 된 다음에 그에 맞는 기술 또는 업무혁신의 강도를 조절하는 것이 더 효율적인 상황이다.

기술의 도입을 통한 혁신의 시작은 기존의 것을 기술로 전환하는 것이 아니라 기존의 것은 버리고 그 기술에 맞는 혁신을 만들어 내는 것이 중요하다. 기존의 것을 버리지 않는다면, 기술을 통한 효율화의 성과가 나오는 시간까지 기다리지 못하고 다시 기존의 방식으로 회귀하여 기술은 도입했지만 생산성은 그대로 이거나 오히려 더 낮아지는 상황이 반복된다.

최근의 Chat GPT의 등장으로 모두 AI가 먼 미래가 아니라고 생각하며 떠들썩하다. 그런데 사실 이것은 지난 2016년 이세돌과 알파고의 바둑에서 AI가 이기면서 그때도 비슷한 반응이였지만 여전히 제자리 걸음을 하고 있는 것처럼 일시적인 이슈로 지날 수 있다.

하지만 우리가 생산성에 집중해야 하는 상황은 미국보다 더 심각하게 고민해야 한다. 전세계 최저 출산율과 1명도 안되는 저출산으로 인해 급격한 인구절벽의 시대가 가장 빠르게 닥치고 있는 것이 우리의 현실이다.

위기가 온 다음에 달라지는 것으로는 기업의 성장은 담보될 수 없다. 혁신의 깃발을 올린다면 단순히 남들 보여주기 식 또는 이미지 워싱을 위한 것이 아니라 근본적 체계의 변화를 위한다면 기존의 방식을 Zero Base로 놓고, 새롭게 재정의 하는 것부터 시작해야 기술을 통한 기업의 혁신으로 생산성을 극대화 할 수 있을 것이다.

https://www.hankyung.com/opinion/article/2023021751861

美 고용시장 수수께끼