AI의 보급을 이유로 여러 기업이 대규모 인원 감축을 실시하고 있으며, “AI가 직업을 빼앗을 가능성”이 점점 현실감을 띠고 있는 것으로 보입니다. 하지만 구글이 1500만 건의 AI와의 대화를 분석한 결과, 대부분의 직업 업무가 AI의 영향을 받지 않고 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 구글의 AI & 경제 지형도 v1.0: Gemini 사용량 매핑 https://ai.google/static/documents/GoogleATLASv1.pdf
AI 과장 광고에도 불구하고, 구글의 데이터는 노동자들이 자신들을 자동화로부터 지키고 있지 않음을 보여준다 - Ars Technica https://arstechnica.com/ai/2026/07/despite-ai-hype-googles-data-shows-workers-arent-automating-themselves-away/
구글은 Gemini 앱, 구글 검색의 AI 모드, Gemini API에서 실행된 1500만 건의 익명화된 AI 상호 작용을 조사했습니다. 데이터의 초기 검토에 따르면, AI는 다양한 직업에서 일정 수준의 이용이 관찰되지만, 그 이용은 “피상적이며, 압도적으로 협조적인 성격을 띠고 있으며, 엔드 투 엔드(end-to-end) 업무 자동화의 범위는 제한적”입니다.
구글의 연구팀은 노동통계국 표준 직업 분류와 O*NET의 업무 상호 작용 데이터베이스를 활용하여 업무 관련 AI 상호 작용을 분류하는 자동 분류기를 제작했습니다. 이 자동 분류기를 인간 검토 담당자가 검증한 결과, “Gemini에 입력된 프롬프트가 업무에서 어떻게 사용되는지”를 정확하게 파악할 수 있는 신뢰할 수 있는 지표로 판단되었습니다.
컴퓨터, 금융, 예술 및 엔터테인먼트와 같은 분야의 백색 계열 직업은 미국 경제 전체에서 보급률과 비교했을 때, Gemini의 이용량이 특히 높은 직종임이 밝혀졌습니다. 금융 및 시장 분석가, 소프트웨어 개발자, 시스템 관리자 등은 업무 관련 태스크에서 AI를 비교적 자주 이용하는 직종이었지만, 영업 담당자, 운송업 종사자, 식품 조리 및 서비스 종사자는 AI 이용 데이터에서 현저하게 과소 평가되었습니다. 아래 그래프의 파란색 점은 “미국 전체에서 그 직업이 차지하는 비율”을 나타내며, 주황색 점은 “Gemini 사용자 중에서 그 직업이 차지하는 비율”을 나타냅니다. 즉, 주황색 점이 파란색 점보다 우측에 존재하면 “Gemini의 이용률이 높은 직업”임을 의미하고, 주황색 점이 파란색 점보다 좌측에 존재하면 “Gemini의 이용률이 낮은 직업”임을 의미합니다.
수많은 직업(29%)에서는 관련 업무 태스크에서 “무시할 수 없는” Gemini 사용률의 실이치 값에 도달한 것은 하나도 없었고, 이러한 직업들은 지금까지 이 시점까지 AI 혁명의 영향을 거의 받지 않았다고 판단되었습니다. 또한, 추적 대상이 된 태스크 중 Gemini 사용률이 유의미하게 높은 것은 4분의 1 미만이었습니다. 즉, 이러한 직업의 구성 요소의 대부분은 여전히 인간이 담당하고 있다는 것을 시사하는 것입니다. Gemini가 직업의 관련 업무의 적어도 4분의 3에서 정기적으로 활용되는 직종은 전체의 3%에 그쳐, 소프트웨어 품질 보증 분석가, 테스터, 인사 전문가, 문서 관리 전문가와 같은 직종이 이 범주에 해당하며, 이번 조사에서는 AI의 이용으로 인한 영향이 가장 큰 직종으로 평가되었습니다. 아래 그래프는 수평축이 “AI(Gemini)가 직업의 일에서 사용되는 비율”을 나타내고, 수직축이 “AI 사용률에 해당하는 직업 수”를 보여줍니다.
연구팀은 이러한 결과에 대해 “AI는 현재 기존의 업무를 보완하는 역할을 주로 담당하고 있다”고 밝혔습니다. 또한 “AI는 직업 내에서 이루어지는 일부 업무에는 유용하게 보이는 듯 하지만, 인간이 현재 수행하는 업무를 포괄적으로 수행하기 위해서는, 현재는 이용 것을 시사한다”고 덧붙였습니다. 이와 더불어, 인지적인 작업(주로 사고를 수반하는 작업)이 측정된 Gemini의 교환의 86%를 차지하고 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 또한 육체 노동 계열의 일에서 Gemini가 전혀 도움이 되지 않았던 것은 아니었습니다. 예를 들어, 산업 기계 정비사는 Gemini를 사용하여 “테스트 결과와 기계의 오류 메시지를 분석한다”는 사례를 수천 건도 발견한 것으로 보고되었습니다. 더불어, 자동차 정비사가 Gemini를 사용하여 “차량 부품 또는 시스템의 테스트, 배선 시스템의 재배선, 부품의 마모 검사”를 수행하는 사례도 수만 건 보고되었습니다. 이처럼 다양한 작업에서 사용자들은 텍스트 대신 사진을 Gemini에 입력하는 경향이 높았습니다. 인지적인 작업에 관해서는, Gemini의 중요한 작업의 대부분이 “아이디어 초안 작성” 또는 “정보 검색 및 학습”과 관련된 것이었다고 합니다. 중요한 점은 노동자가 AI에 맡기는 인지 작업은 전문 지식을 필요로 하지 않는 것으로, 구체적으로 “문서를 다른 언어로 재작성”하는 것 등이었습니다. 구글 연구팀은 조사 결과를 종합하여 “노동자가 AI에 의해 자존감을 잃는 것은 아니”라고 시사했습니다. 오히려 노동자는 “정형화된 인지 작업을 자동화함으로써 업무를 강화하고, 동시에 비정형적인 인지 작업에서는 AI와 협력하는” AI 활용 경향이 있다고 지적했습니다.
원문 보기 | 출처: Gigazine