OpenAI 연구: AI가 직업별 작업 교차를 확장하는 방법

OpenAI 연구에 따르면 AI는 "작업 교차"를 가능하게 함으로써 노동 분업을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 여기서 작업 교차란 노동자가 과거에 다른 직업과 연관되어 있던 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 미국 ChatGPT 사용자 80만 건 이상의 메시지를 분석한 결과, 업무 관련 메시지의 16.8%와 직업별 메시지의 43.5%가 사용자의 주요 직업 외 작업과 관련되어 있습니다.

작업 교차 현상

작업 교차는 한 직업과 전통적으로 연관된 작업이 다른 직업의 사람들의 AI 사용 패턴에 나타날 때 발생합니다. 이러한 변화는 AI가 직원들이 다른 전문가에게 작업을 넘기는 대신 독립적으로 요구 사항을 처리할 수 있게 함을 시사합니다.

이 추세를 분리하기 위해 OpenAI는 메시지를 "일반" 작업(요약, 일정 관리, 글쓰기 등)과 "직업별" 작업으로 분류했습니다. 일반이 아닌 메시지 중 43.5%가 사용자의 직업 외 작업에 해당합니다. 이 추세는 다음 직무에서 가장 두드러집니다:

• Customer Experience workers: 직무:** 직업별 메시지의 77%가 직업 외 작업입니다.
• 디자이너: 직업별 메시지의 75%가 직업 외 작업입니다.
• Human Resources 직무: 직업별 메시지의 69%가 직업 외 작업입니다.
• Legal 직무: 직업별 메시지의 56%가 직업 외 작업입니다.
• 마케터: 직업별 메시지의 53%가 직업 외 작업입니다.

작업 분배 패턴

작업 교차는 모든 직업에 동일하게 영향을 미치지 않습니다. 일부 직업은 다른 직업이 채택하는 작업의 "출처" 역할을 하고, 다른 직업은 다른 분야의 작업을 "흡수"하는 역할을 합니다.

Engineering과 Marketing이 작업 출처 역할

Engineering과 Marketing 작업은 직업 간에 가장 빈번히 "여행"하는 작업입니다. Engineering 작업은 다른 직업의 근로자 메시지에서 7.4%를 차지하며, Marketing 작업은 8.9%를 차지하여 샘플에서 가장 높은 외향적 비중을 보입니다. 일반적인 예로는 기술 문제 해결 및 기술 시스템 작업이 있습니다.

Design이 작업 흡수 역할

대조적으로, Design은 높은 내향적 교차를 특징으로 합니다. 디자이너의 메시지 중 약 35.2%가 다른 직업과 관련된 작업을 포함하지만, 디자인 작업 자체는 다른 직업의 근로자 메시지에서 slechts 1.7%만을 차지합니다.

보편적 작업

특정 작업은 샘플 전반에 걸쳐 거의 보편화되었습니다. 재무 계산과 기술 문제 해결은 분석된 7개 직업 그룹 모두에서 세 번째로 흔한 외향 작업 중 하나입니다.

조직 규모가 AI 사용에 미치는 영향

작업 교차의 정도는 기업 규모에 따라 달라지며, 규모가 작은 조직에서는 노동자가 AI를 범용 도구로 사용할 경향이 더 높습니다.

평균 사용자의 경우 조직 규모가 커질수록 직업 외 작업의 비중이 감소합니다:

• 2~5석 워크스페이스: 직업 외 작업 비중 18.9%
• 100석 이상 워크스페이스: 직업 외 작업 비중 16.3%

OpenAI는 전문 자원이 부족한 작은 조직에서는 문제를 가장 가까이서 접하는 노동자가 다른 기능에 작업을 위임하기보다 AI를 사용하여 문제를 해결할 가능성이 더 높다고 제안합니다.

직업 변화에 대한 함의

AI 사용 데이터는 작업이 어떻게 변화하고 있는지를 실시간으로 보여주는 창을 제공하므로 직업 변화의 조기 신호 역할을 합니다. 이러한 작업 교차 패턴은正式한 직무 설명이나 공식 노동 시장 통계에 반영되기 전에 나타나며, 이는 일상적인 작업이 substantially 변화함에 따라 많은 직업이 재편될 가능성이 있음을 시사합니다.