근로자는 AI를 대체자보다 동등한 파트너로 원하는 경우가 가장 많습니다

이 글은 한국 회사에서 회계·법무·인사·경영지원 업무를 하는 외국인 전문직이 AI와 어떻게 일할지 정할 때 참고할 안내입니다. 2023년부터 2026년까지 나온 연구는 같은 방향을 가리킵니다. AI는 많은 업무를 바꾸고 있습니다. 그러나 근로자는 업무에 계속 관여하기를 원하는 경우가 많고, 가장 많이 원하는 형태는 동등한 파트너십입니다. 아래 결과를 바탕으로 무엇을 맡기고 무엇을 지킬지 정하십시오.

AI가 일에 미치는 범위

세 가지 연구로 규모를 가늠할 수 있습니다.

• OpenAI와 펜실베이니아대 연구진은 2023년 3월, 미국 노동력의 약 80%가 업무 과업의 10% 이상에서 대규모 언어모델의 영향을 받을 수 있다고 추정했습니다. 약 19%는 과업의 50% 이상이 영향을 받을 수 있다고 봤습니다. 이 논문은 2024년 6월 학술지 『사이언스(Science)』에 실렸습니다.
• 2025년 2월 10일 처음 나온 앤트로픽 경제 지수(Anthropic Economic Index)는 Claude와의 대화 약 100만 건을 분석했습니다. 직업의 약 36%가 과업의 4분의 1 이상에서 AI를 썼습니다. 쓰임새는 자동화(43%)보다 증강(57%)에 가까웠습니다. 2026년 1월 15일 보고서는 여러 보고서의 자료를 합치면 직업의 49%가 과업의 4분의 1 이상에서 AI를 쓴 것으로 나타났다고 밝혔습니다.
• 세계경제포럼(WEF)의 『미래 일자리 보고서 2025』(2025년 1월)는 2025년부터 2030년까지 일자리 170,000,000개가 새로 생기고 92,000,000개가 사라져 78,000,000개가 순증할 것으로 내다봅니다.

방향은 분명합니다. AI는 일의 일부를 넘겨받고, AI와 일하는 법을 익힌 사람은 다른 일에 쓸 시간을 얻습니다. 2023년 『하버드 비즈니스 리뷰』는 하버드 경영대학원 카림 라카니 교수 인터뷰에 이 관점을 제목으로 달았습니다. AI가 사람을 대체하지는 않지만, AI를 쓰는 사람이 쓰지 않는 사람을 대체한다는 것입니다.

인간 주도성 척도

스탠퍼드대 연구진(Shao 외, 2025년 6월 공개, 2026년 2월 개정)은 미국 104개 직업의 근로자 1,500명에게 844개 과업을 AI 에이전트가 어떻게 처리하기를 원하는지 물었습니다. AI 전문가 52명에게는 기술로 무엇이 가능한지 물었습니다. 조사는 2025년 1월부터 5월까지 했습니다. 연구진은 '자동화하느냐 마느냐'라는 단순한 선택 대신 5단계의 인간 주도성 척도(Human Agency Scale)를 썼습니다.

주요 결과는 다음과 같습니다.

• 근로자가 가장 많이 원한 단계는 동등한 파트너십인 H3였습니다. 104개 직업 중 47개에서 H3가 가장 많이 선택됐습니다.
• 과업의 47.5%에서 근로자는 전문가가 기술적으로 필요하다고 본 것보다 더 많은 사람의 관여를 원했습니다.
• 자동화를 원한 이유로는 더 가치 있는 일에 쓸 시간 확보가 가장 많았습니다(응답의 69.38%). 그다음은 반복적인 업무(46.6%), 품질 개선 기회(46.6%), 스트레스가 큰 업무(25.5%)였습니다.
• 주요 우려는 AI의 정확성·능력·신뢰성에 대한 불신(45.0%), 일자리 대체에 대한 두려움(23.0%), AI에 인간적인 면이 없다는 점(16.3%)이었습니다.

이는 단순히 변화에 대한 저항이 아닙니다. 회계, 법무, 인사 업무에서는 실수 하나가 조직 전체에 영향을 줄 수 있습니다. 그래서 AI의 도움은 받되 최종 판단과 책임은 사람이 지기를 원합니다.

무엇을 자동화할지 정하는 네 가지 영역

연구진은 두 가지 질문으로 과업을 나눴습니다. 근로자가 자동화를 원하는가, 그리고 AI가 이미 그 일을 할 수 있는가입니다.

네 영역은 연구에서 나온 것입니다. 마지막 열의 예시는 일반 사무 업무를 위한 제안이며, 연구 결과가 아닙니다.

직무에 맞는 단계 고르기

지원 부서에서는 이렇게 나눠 볼 수 있습니다.

• 회계. 데이터 입력과 재무제표 초안 같은 첫 작업은 AI에게 맡깁니다. 회계 담당자는 숫자를 검토·분석하고 경영진에게 설명합니다(H4 수준).
• 법무. AI는 법령 검색, 사례 수집, 표준 조항을 바탕으로 한 계약서 초안을 맡을 수 있습니다. 법무 담당자는 법을 해석하고, 초안을 회사 상황에 맞게 고치고, 위험을 평가합니다(H4~H5 수준).
• 인사. 이력서 선별과 면접 일정 조율은 상당 부분 자동화할 수 있습니다(H2 수준). 최종 채용 결정, 성과 평가, 갈등 해결에는 사람의 판단과 감성 지능이 필요합니다(H4~H5 수준).

스탠퍼드 연구진은 중요한 역량이 정보 처리에서 대인관계·조직 역량으로 옮겨 가는 초기 신호도 찾았습니다. 정보 분석의 비중은 줄고, 업무 조직·계획과 다른 사람 교육이 사람의 관여가 가장 많이 필요한 역량으로 꼽혔습니다. 회계 담당자에게는 재무 데이터를 경영진을 위한 조언으로 바꾸는 일이 됩니다. 법무 담당자에게는 여러 이해관계자를 조율해 실행 가능한 해법을 찾는 일입니다. 인사 담당자에게는 사람의 성장을 돕고 조직 문화를 만드는 일입니다.

효율만이 아니라 사람의 경험도 함께 설계하십시오. AI는 부담스러운 업무를 넘겨받을 수 있습니다. 그러나 사람들이 일에서 얻는 유능감, 안정감, 소속감은 여전히 사람에게서 나옵니다. 동료와 고객이 나와 일할 때 무엇을 느끼기를 바라는지 스스로 물어보십시오.

조직이 준비하는 것

PwC의 『2025년 AI 비즈니스 전망』은 '디지털 워커'라고도 부르는 AI 에이전트가 새 팀원이 되어 지식 업무 역량을 두 배로 늘리고, 회사에는 사람과 AI가 함께하는 팀을 관리할 새로운 방식이 필요하다고 봤습니다. 『2026년 AI 비즈니스 전망』은 에이전트형 업무 흐름이 거버넌스 모델이 따라가지 못할 만큼 빨리 퍼지고 있다고 덧붙였습니다. 많은 경우 에이전트가 지금 사람이 하는 과업의 절반가량을 할 수 있지만, 그러려면 새로운 거버넌스가 필요하다는 것입니다.

PwC는 업무 흐름을 단계별로 그려 보라고 권합니다. 어디는 에이전트가 맡고, 어디는 사람이 맡고, 어디서 함께 일하며, 각 단계를 어떻게 감독할지 정하라는 것입니다. 에이전트를 조율하는 직원은 에이전트의 실수를 찾아 고치고, 에이전트를 팀으로 묶고, 새 과업을 찾아 줘야 합니다. 감독과 전략에 관련된 새 역할이 생기고, 회사는 사람과 AI가 함께한 팀의 성과를 잴 새 지표가 필요합니다.

점검표

1. 내 업무를 적고 반복성, 복잡성, 창의성, 사람과의 접촉 정도를 매깁니다.
2. AI가 주도할 업무와 내가 주도해야 할 업무를 표시합니다.
3. 이메일 초안이나 회의록 정리처럼 작은 일부터 시작해 분석 보고서와 제안서 초안으로 넓힙니다.
4. 비판적 사고, 창의적 문제 해결, 이해관계자 관리, 판단력처럼 AI가 대신하지 못하는 역량을 키웁니다.
5. 잘된 사례를 다른 팀과 나누고, 신뢰와 고용 안정에 대한 동료의 걱정을 진지하게 듣습니다.
6. 사람과 AI가 함께 일할 때 회사가 성과를 어떻게 잴지 물어봅니다.