ChatGPT, 업무의 경계를 넓히는 새로운 연구 발표

AI가 업무의 경계를 확장하는 방법

AI는 사람들이 수행하는 업무의 방식을 변화시키고 있습니다. 미국 ChatGPT 사용자로부터 수집한 80만 개 이상의 메시지를 분석한 새로운 연구에 따르면, 업무 관련 메시지의 16.8%와 직업별 메시지의 43.5%가 다른 직업과 관련된 작업에 관한 것임을 보여줍니다.

예를 들어, 소규모 사업자는 독립적으로 카피를 작성하고, 계약서를 검토하며, 기본적인 재무 분석을 수행할 수 있습니다. 영업 사원은 AI를 사용하여 분석가에게 맡겼을지도 모를 고객 데이터를 탐색할 수 있고, 마케터는 개발자를 기다리지 않고 웹사이트 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 경우마다 AI는 단순히 작업이 수행되는 방식을 바꾸는 것이 아니라, 누가 어떤 작업을 수행하는지를 변화시킵니다.

새로운 보고서 _Work at the Frontier: How AI is Expanding What People Do at Work_에서는 이러한 변화를 연구합니다. 우리는 이 결과 패턴을 작업 교차라고 부릅니다. 이는 역사적으로 특정 직업과 연관된 작업이 다른 직업의 AI 사용에서 나타나는 현상입니다. 우리의 AI Jobs Transition Framework에서는 많은 직업이 재구성될 가능성이 있다고 주장합니다. 이는 일상적인 작업이 크게 변화할 수 있는 직업들입니다. 이 보고서는 AI가 실시간으로 업무를 어떻게 변화시키고 있는지를 탐구하는 Work at the Frontier 시리즈의 첫 번째 보고서입니다.

우리는 업무 세계가 어떻게 변화하고 있는지를 독특한 시각으로 관찰하며, 정책과 실천을 안내하기 위해 증거에 기반한 정기적인 데이터 중심의 통찰을 제공할 것입니다.

직업별 AI 사용의 거의 절반이 직업 경계를 넘나듦

많은 AI와 업무에 관한 연구는 주어진 직업과 관련된 작업 목록을 고정하고 모델이 이를 수행할 수 있는지를 묻는 것으로 시작합니다. 우리의 증거는 AI가 누가 어떤 작업을 맡는지를 변화시키고 있음을 시사합니다.

작업 교차를 측정하기 위해, 우리는 먼저 특정 직업과 관련된 작업을 여러 직업에 걸쳐 나타나는 작업과 구분합니다. 쓰기, 요약, 일정 관리와 같은 일부 활동은 직업 전반에 걸쳐 너무 널리 공유되어 있어 교차의 증거로 간주되지 않습니다. 우리는 이를 일반적인 것으로 분류합니다. 나머지 메시지에 대해서는 작업이 사용자의 직업 내에 있는지 외부에 있는지를 묻습니다. 비일반적인 메시지 중 43.5%가 사용자의 직업 외부에 속하며, 이는 AI가 직무 설명이나 직함에 변화가 나타나기 전에 직무 내용을 어떻게 재구성할 수 있는지를 초기 단계에서 보여줍니다.

이는 ChatGPT의 업무 관련 사용의 상당 부분이 사용자가 자신의 역할을 확장하고 있음을 시사합니다. 이 패턴은 몇몇 그룹에서 특히 두드러집니다. 일반적인 작업을 제외하면, 직업 외부 작업은 다음과 같습니다:

고객 경험 직원의 직업별 메시지의 77%
디자이너의 75%
인사 담당자의 69%
법률 직원의 56%
마케터의 53%

이 직업들은 다른 역할에서 이러한 작업을 "차용"하고 있습니다. 증거는 업무의 분할이 변화하고 있음을 나타냅니다. 이전에는 다른 사람에게 넘겨야 했던 활동이 이제는 처음 필요성을 느낀 사람이 수행할 수 있게 되었습니다.

일부 작업은 다른 작업보다 더 멀리 이동

아래의 히트맵은 비일반적인 메시지가 가장 유사한 직업의 작업을 묻는 방식으로 작업 교차를 보여줍니다. 마케팅과 엔지니어링 작업은 가장 멀리 이동하며, 해당 분야 외부의 작업자 메시지에서 자주 나타납니다.

마케팅과 엔지니어링 작업은 여러 직업에 걸쳐 이동

작업 교차는 직업에서 특정 작업으로 확대할 때 균등하게 분포되지 않습니다. 재무 계산과 기술 문제 해결은 분석된 다른 7개 직업군에서 가장 일반적인 외부 작업 중 세 가지에 포함됩니다. 마케팅 작업도 널리 퍼져 있으며, 마케팅 자료 작성은 다른 다섯 그룹에 걸쳐 나타나며 디자인 사용자 사이에서 특히 두드러집니다.

더 넓은 작업 묶음을 보면 두 가지 뚜렷한 교차 방향이 나타납니다. 일부 직업은 다른 직업에서 많은 작업을 가져옵니다. 다른 직업은 여러 다른 직업에 걸쳐 나타나는 작업을 제공합니다.

디자인은 첫 번째 패턴을 보여줍니다. 디자이너의 메시지 중 약 35.2%가 다른 직업과 일반적으로 관련된 작업을 포함하며, 디자인 작업은 다른 분야의 작업자 메시지에서 단 1.7%만 차지합니다. 디자이너는 외부 작업에 크게 의존하지만, 디자인 작업 자체는 다른 곳에서 거의 나타나지 않습니다.

엔지니어링은 그 반대에 가깝습니다. 엔지니어링 메시지의 18.5%만이 다른 분야의 작업을 포함하지만, 엔지니어링 작업은 다른 직업의 작업자 메시지 중 7.4%를 차지합니다. 엔지니어링은 소프트웨어 문제 해결부터 기술 시스템 작업에 이르기까지 다른 사람들이 수행하는 작업의 중요한 원천입니다.

마케팅은 두 방향 모두에서 두드러집니다. 마케터는 메시지의 24.3%를 다른 직업과 관련된 작업에 할애하며, 마케팅 작업은 다른 분야의 작업자 메시지 중 8.9%를 차지합니다. 이는 샘플에서 가장 높은 외부 점유율입니다. 마케팅 작업자는 여러 도메인의 작업을 결합하며, 마케팅 작업도 조직 전반에 널리 퍼집니다.

소규모 기업에서의 더 많은 작업 교차

기업의 크기와 구조는 AI가 업무를 변화시키는 방식을 형성합니다. 대기업에서는 직원들이 전문 팀, 확립된 워크플로우, 내부 서비스에 접근할 수 있을 수 있습니다. 소규모 조직에서는 문제에 가장 가까운 작업자가 문제를 해결할 가능성이 더 큽니다.

평균 사용자 중에서는 2-5석의 작업 공간 사용자에서 직업 외부 작업 점유율이 18.9%에서 100석 이상의 작업 공간 사용자에서는 16.3%로 감소합니다. 가장 많은 사용자의 경우, 동일한 단조로운 패턴은 보이지 않습니다.

한 가지 가능한 설명은 소규모 조직의 중간 사용자가 다른 기능이 필요할 수 있는 작업에 직면할 때 AI를 사용하는 것입니다. 반면, 많은 사용자는 AI 지원 워크플로우를 안정적으로 개발했거나, 자신의 핵심 직업 내에서 AI를 더 집중적으로 사용할 수 있습니다.

AI는 전문 자원이 부족한 곳에서 일반적인 도구로 특히 유용할 수 있습니다.

작업 목록 자체가 변화 중

이러한 AI 사용 데이터는 업무가 이동하고 있는 위치를 나타내는 지표입니다. 이는 기업이 직무 설명을 다시 작성하거나 새로운 직함을 만들기 전에 AI가 어떻게 작업자들이 새로운 활동 조합을 실험할 수 있게 하는지를 보여줍니다. 그런 의미에서 사용 패턴은 전통적인 노동 시장 통계가 나중에만 포착할 수 있는 직업 변화의 초기 신호를 제공할 수 있습니다.