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앞으로도 기계가 대신할 수 없는 7가지 스킬은?

  • 안갑성
  • 입력 : 2018.07.24 06:01
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[비즈니스 인사이트-200] -아담 구스타인 PwC 미국 부회장·존 스비오클라 전임 하버드비즈니스스쿨 교수 HBR디지털 기고

인터넷과 스마트폰이 일상으로 들어오자 로봇과 자동화 물결이 다가오고 있다. 인공지능(AI)이 기계학습(머신러닝)으로, 인간만이 할 수 있다고 여겨지던 창조적·예술적 행위까지 넘보고 있다. 청년들은 총체적인 자동화 흐름에 맞서 채용시장에서 살아남기 위해 어떤 능력을 갖춰야 할지 고민하고 있다. 앞으로 계속 일자리를 가질 수 있으려면 오늘 우리는 무엇을 배워야 할까.

앞으로도 기계가 인간을 대체할 수 없는 7가지 능력을 갖추라고 디지털 전문가들은 조언하고 있다. 지난 17일 아담 구스타인(Adam J. Gustein) PwC 미국 파트너 겸 부회장과 존 스비오클라(John Sviokla) 전임 하버드비즈니스스쿨(HBS) 교수는 하버드비즈니스리뷰(HBR) 디지털판에 쓴 기고문을 통해 로봇이 대신할 수 없는 일곱 가지 역량을 소개했다.

/사진=게티이미지뱅크
▲ /사진=게티이미지뱅크

◆①커뮤니케이션

미국 성인들의 하루 평균 미디어 시청 시간은 거의 12시간에 달한다고 알려져 있다. 이런 세상에서 커뮤니케이션 능력은 사람들로부터 관심을 이끌어내고 행동을 변화시키는 데 필수적이다. 가장 기본적인 커뮤니케이션 형태는 흥미롭고 설득력 있는 이야기다.

설득력 있는 스토리텔러들은 그저 사실을 나열하는 대신 부드러운 내용과 딱딱한 내용을 함께 사용한다. 알버트 아인슈타인은 상대성이론을 설명하기 위해 자신이 광속에 가깝게 달리는 열차에 탑승했다고 상상했다. 존 F 케네디 대통령은 존 윈스럽(John Winthrop)이 말한 대로 "우리는 항상 모든 사람들이 우리를 예의주시하며 우리 스스로를 언덕 위에 있는 도시 같다고 생각해야 한다"고 연설했다.

효과적인 커뮤니케이션을 위해서 이야기와 사실, 수사학과 과학은 서로 얽힌다. 감정을 자극해 상대방이 어떤 주제에 관해 행동을 취하게 만들어야 한다. 로봇 작가를 출시하기 위한 노력과 가짜뉴스와 '에코챔버' 분야에서 로봇이 야기한 충격에도 불구하고, 설득력 있는 커뮤니케이션 능력은 언제나 수요는 높았고 자동화하긴 어려웠다.

◆②콘텐츠

커뮤니케이션은 반드시 특정 주제에 관한 것이어야 한다. 당신이 특정 영역에 대해 깊이 알고 있을수록 당신이 묘사할 수 있는 기반은 풍부해진다. 나아가 만약 당신이 해당 분야가 변화하는 역학을 이해한다면 이는 '구글링'만으로는 결코 따라할 수 없는 무언가를 가진 셈이다. 보다 깊게 살펴보면, 당신이 한 분야에서 탁월함으로 좋은 평판을 얻게 된다면, 그 평판은 스스로 자랄 뿐 아니라 내부자 지위를 얻은 당신에게 새로운 지식과 정보에 우선 접근할 기회를 줄 것이다.

전문적인 서비스를 통해 전문가들은 그들 스스로를 위한 입장권을 끊어줄 수 있다. 로잇 쿠마르(Rohit Kumar) PwC 국세정책 서비스 리더는 워싱턴DC와 세계 세무 전문가들 사이에서 정책이 현재와 미래에 어떻게 형성될지 이해할 수 있는 전문가로 잘 알려져 있다. 전문성과 새로운 지식으로 나아갈 수 있는 능력을 가진 자들이 로봇을 앞서 나간다.

◆③맥락

자동화 시스템은 대개 맥락을 잘 인식하지 못한다. 예를 들어, 과거 구글 자율주행차는 운행 중일 때 맥락을 파악하기 어려워했다. 그래서 구글은 연산·센서 시스템을 확장하고 레이저 거리측정기를 더했다. 인공지능(AI) 시스템이 가진 자동추론을 확장해 결정을 내린 맥락을 이해하는 문제는 매우 복잡하다. 구글 같은 창의적인 혁신이 그 같은 노력을 진전시키기 위해 필요하다.

마찬가지로 고객 또는 고용주가 가진 맥락, 사업모델, 경쟁, 리더십을 이해하는 일은 당신으로 하려금 더 유용한 콘텐츠를 이해하게 해준다. 예를 들면 당신이 넬슨 펠츠(Nelson Peltz) 트리안 펀드 매니지먼트(Trian Fund Management) 설립자처럼 GE(제너럴 일렉트릭스) 주요 지분을 가진 행동주의 투자자라고 가정하자. 당신이 GE 비용절감과 재무구조 개선을 제안한다면 그 발언은 언론사에는 매우 다른 의미로 다가간다. 이런 상황을 이해한다는 점은 당신이 역동적인 비즈니스에 관한 지식을 갖고 있고, 가장 좋은 로봇마저도 이를 쉽게 이해할 수 없다는 결론으로 이어진다.

◆④정서적 역량

아마존 알렉사와 같은 AI 제품이 가진 고급 기능에도 불구하고, 기계는 사람·회의·조직이 가진 감정을 이해하는 능력에선 아직 초보자다. 신경과학자 안토니오 다마시오(Antonio Damasio)가 지적한 대로, 우리가 선택한 사항은 합리적으로 정해질 수 있지만 실제로 행동으로 우리를 구속하는 건 감정이다. 게다가 우리는 경영상 판단을 정의하는 데 정답이 없다는 걸 발견했다. 우리가 내린 모든 선택 이면에는 감정적인 요소가 깔려 있다.

가장 기본적인 정서적 역량 수준은 분석과 행동이란 맥락에서 '놀이'에서 감정을 인식한다. 그 다음 단계는 사람들이 상처를 받거나 감정적으로 혼란스러운 상황에서 성공적으로 개입할 수 있는 능력이다. 정서적 역량이 최고 수준으로 발휘되면 감정을 불러일으키고 개인과 집단을 설득할 수 있다.

◆⑤교육

기계는 MOOC부터 '칸(Khan) 아카데미' 교육 시뮬레이션 수업에 이르기까지 교육의 질과 접근성에 지대하게 공헌했다. 그러나 상업적인 조직에서는 교육이 조직 내부에서 개인적인 발전 맥락을 이해할 필요가 있다. 이때 관리자와 코치가 빛을 발하게 된다.

예를 들어 벤 호로위츠(Ben Horowitz)가 넷스케이프 제품관리 담당 이사였을 당시 그는 다음과 같은 문제에 직면했다. 팀원 중 많은 관리자가 과로하고 있었는데도 그들이 책임진 제품을 성공시키지 못하고 있었다. 그는 '좋은 관리자, 나쁜 관리자'란 제목의 짧은 문건을 작성해 팀이 기본적인 기대에 부응하도록 훈련시킬 때 사용했다. 그다음에 벌어진 일은 그에게 충격을 줬다. 팀 성과는 즉시 개선됐고 과거 희망이 없다고 여겼던 제품 관리자가 효과적인 직원으로 바뀌었다. 곧 회사에서 최고 실적을 올리는 팀이 됐다.

호로위츠는 놀랐을지도 모르지만 우리는 그러지 않는다. 인력에 대한 투자는 모든 조직을 위한 핵심 투자이며, 교육은 기업 성공을 보장하는 데 중요하다. 어떤 투자든지 마찬가지로 사람들은 리스크를 어느 정도 감수하게 된다. 당신은 과거 실적만 보면서는 누가 당신 조직에서 일을 잘할지 알 수 없다. 당신은 아마도 서류상으로는 좋아 보이는 누군가를 고용했지만 채용된 이후 딱히 성과를 내지 않거나, 실제론 잘하지만 승진하기 위해 필요한 기술을 증명하지 않는 사람을 뽑았을 수도 있다.

두 사례 모두 직원 투자는 변화가 없거나 돈을 낭비하는 일에 불과할 수도 있다. 그리고 직원 투자 성과가 평범하다면 회사의 수익도 평범해진다. 사업에서 획기적인 성과를 이끌어내기 위해서 리더는 직원들과 함께 시작해야 한다. 이미 갖고 있는 지식과 발전하는 기술의 격차를 확인하고 이를 메우기 위해 개인적으로 노력해야 한다. 이는 로봇이 효과적으로 할 수 없는 일이다.

◆⑥연결

1973년 마크 그래노베터(Mark Granovetter)와 해리슨 화이트(Harrison White)는 약한 유대가 가진 힘을 요약한 논문을 발표했다. 그들은 모든 사람들이 가족, 친구, 직장 동료 등 강한 유대 관계를 갖고 있다고 발표했다. 한편 강한 유대와 더불어 유대는 약하지만 넓은 네트워크를 가진 사람은 여러 조직을 쉽게 옮겨다닐 수 있다고도 말했다. 고위 경영진과 진정한 CEO 사이에 놓인 차이점 중 하나는 CEO가 일반적으로 다양한 영역에서 약한 유대를 맺고 있다는 사실이다.

소셜 미디어를 사용하면 개인 네트워크를 쉽게 만들 수 있지만 인간은 사회적 연결망의 모양과 성격을 관리한다. 평균적으로 친구들이 당신보다 더 많은 친구를 두고 있다는 '친구의 역설'을 잊지 말아야 한다. 소수만이 많은 연결고리를 갖고 있고 대부분은 보잘 것 없는 개수다. 당신이 마당발이라면 괜찮다. 그게 아니라면 당신은 다른 이의 친구가 돼서 그가 가진 연결망에 무임승차해야 한다. 사람들은 대개 이를 공유하길 원한다.

◆⑦윤리적 나침반

컴퓨터가 더 많은 기능을 수행함에 따라 경영진은 응용 AI분야에서 윤리와 도덕적 판단이 얼마나 중요한지 깨닫고 있다. 그러나 도덕적 판단의 본질인 '가치'를 극대화하는 간단한 알고리즘이 없기 때문에 알고리즘에 의존하는 시스템은 그 같은 판단을 포함하는 상황에서 부적절하다. 다가오는 버스와 부딪혀 탑승자를 사망케 할지, 아니면 탑승자의 죽음을 피하는 대신 도보를 걷는 몇 명의 학생을 사망케 할지 판단하는 로봇 운전자 예시에서 잘 드러난다.

인간은 그런 상황을 위한 최적화 기능을 갖고 있지 않다. 조직에서 인간 재능을 더 많이 활용할수록 조직이 직면하는 커다란 도덕적 딜레마를 인식하고 이를 포용하는 리더를 갖는 게 더 중요하다. 윤리적 나침반이 없는 기계에 의해 세계가 점차 통제될 것이라는 사실은 미래 노동 시장에서 강한 도덕적 가치를 지닌 사람들의 중요성을 더욱 증폭시킨다.

상기 언급한 7가지 기술들은 당신이 회사에 입사하든지, 공유경제에서 살든지, 창업을 하든지 경제적으로 자립하도록 만들어 줄 것이다.

[안갑성 기자]

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