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자동화가 일자리에 미치는 영향력

PwC는 2030년까지 진행될 자동화 발전 과정을 알고리즘, 증강, 자율성이라는 3가지 단계로 나누어 분석한 ‘Will robots really steal our jobs?’ 보고서를 발표했습니다. 보고서는 29개국 20만여 명을 대상으로 산업별, 성별, 연령별, 교육 수준별로 구분해 자동화가 근로자에게 미치는 잠재적인 영향력을 분석했습니다.

[2030년까지 진행될 자동화 발전 과정 3단계]

알고리즘 단계 
the algorithm wave
Wave 1

알고리즘 단계는 이미 진행 중으로, 인공지능이 구조화 데이터 분석, 신용점수 매기기와 같은 단순한 디지털 작업을 수행합니다.

2020년 초에 이르면 성숙단계에 이를 것으로 전망됩니다.

증강 단계
the augmentation wave
Wave 2

반복 가능한 작업이 자동화되며, 비정형 데이터의 통계 분석이 가능해집니다. 항공 드론과 로봇, 부분적 자율주행 차량 등의 개발이 이 단계에 해당됩니다.

2020년 후반에 성숙 단계에 이를 것으로 보입니다.

자율성 단계 
the autonomy wave
Wave 3

인공 지능이 다양한 출처의 데이터 분석해 인간의 개입 없이 의사 결정 및 물리적 활동을 수행할 수 있게 됩니다. 자율 로봇, 완전히 자동화된 무인차량이 등장하게 됩니다.

2030년 중반까지 성숙 단계에 이를 것으로 전망됩니다.


보고서에 따르면, 29개국(OECD 27개국, 싱가포르, 러시아)에서의 자동화로 대체되는 일자리 비율은 평균적으로 2020년 초반까지 3%에 불과하지만, 2020년 후반에 이르면 20%, 2030년 중반에는 30%까지 상승할 것으로 분석하고 있습니다.
 

산업 및 성별

운송과 제조 분야의 경우 2030년까지 작업 자동화 가능성이 높은 편인 반면 인적 대면 등 사회적 기술이 필요한 보건, 교육 분야는 그 가능성이 낮은 편으로 나타났습니다.

또한 향후 5~10년의 경우 여성이 자동화로 인한 실직 가능성이 높은 것으로 나타났습니다. 금융 및 보험을 포함한 사무직과 서비스업에 종사하는 여성 비율이 높기 때문입니다. 그러나 자동화가 진전되는 자율성 단계에서는 남성의 실직 가능성이 더 높은 것으로 나타났습니다.

 


국가별

2030년대까지 잠재적으로 자동화될 수 있는 기존 일자리의 비율은 국가마다 매우 다양한 양상을 보였습니다.

핀란드와 한국의 경우 22%이며, 평균 교육 수준이 높은 동아시아와 북유럽 국가는 20~25%대인것으로 나타났습니다. 반면 자동화가 쉬운 산업이 전체 고용률에 차지하는 비율이 높은 동유럽 국가의 경우 40%대로, 슬로바키아의 경우 44%였습니다.
 


국가 분석 – 한국

단계별 분석

자동화로 인해 일자리가 감소될 가능성 비율을 단계별로 살펴보면, 한국의 경우 알고리즘 단계에서는 2%, 증강 단계에서는 12%, 자율성 단계에서는 22%로 분석 국가 대상 가운데 자동화로 인한 위협이 가장 낮은 국가로 나타났습니다.


산업별 분석

산업별 분석에서는 제조업이 31%, 도소매 분야가 24%, 건강 및 사회 사업 12%, 교육 6%, 건설업이 31%로 나타났습니다.


성별 및 연령별, 교육 수준별 분석

성별 분석에서는 여성의 위험 가능성은 18%로 남성의 24%보다 낮았습니다.

연령별로 살펴보면 젊은 세대가 30%로 가장 높았고, 중년, 노년층의 경우 20% 대였습니다.

고등 교육을 수료한 사람의 경우 위험도가 9%에 지나지 않지만, 학력수준이 상대적으로 낮은 이들은 20% 중반대로 크게 차이를 보였습니다.

PwC의 분석은 자동화의 기술적인 실현 가능성에 초점을 둔 것으로, 실제로는 경제적, 법적, 규제적 조직적 제약으로 인해 더 느리게 진전될 수 있다.
자동화로 인한 일자리 감소는 새로운 경제 규모로 인해 창출된 새로운 일자리로 상쇄될 수 있을 것이다.

John Hawksworth - PwC의 수석 경제연구원

자동화와 인공지능의 영향력은 데이터 작업과 같은 분야에서 시작되므로, 일상에서 피부에 와닿을 정도는 아니다. 그러나 인공지능 기술은 나날이 정교해지고 있으므로, 위험과 기회 요소를 분석하고 이에 대응해야 한다.
Anand Rao - PwC의 글로벌 인공지능 리더

Notes

1.

본 연구에서 사용된 방법론은 Frey and Osborne (2013), Arntz, Gregory and Zierahn (2016)의 연구와 PwC의 UK Economic Outlook (2017.3)의 분석 내용을 토대로 하고 있습니다. 더 자세한 내용은 전체 보고서의 부록을 참조하십시오.

 

2.

PwC의 Workforce of the Future 보고서에 따르면, 응답자의 약 74%가 새로운 기술을 배우거나 고용 유지를 위해 완전히 재훈련할 준비가 되어있는 것으로 나타났습니다. 또한 최신 기술을 습득하는 것이 고용주가 아닌 개인의 책임으로 보았으며, 고용상태를 유지하면서 교육 훈련 의사가 있는 것으로 답했습니다.
 

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3.

PwC는 인공지능(AI)으로 인해 2030년 글로벌 GDP는 14% 가량 증가할 것으로 추산했으며, 이는 15.7조 달러 규모에 달합니다. 급변하는 경제 환경에서 인공지능은 상업적 기회가 매우 큰 것으로 보입니다. 
 

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