제너레이티브 AI와 미국의 미래 직업

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제너레이티브 AI와 미국의 미래 직업

2023년 7월 26일| 보고서

에 의해 크와일린 엘링루드, 사우라브 상비, 거닛 싱 단도나 , 아누 마드가브카르, 마이클 추이, 올리비아 화이트, 페이지 하세베

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특정 직종의 성장을 촉진하고 다른 직종의 일자리를 침식하기 위해 여러 가지 힘이 설정됩니다.

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스페셜 리포트제너레이티브 AI와 미국의 미래 직업

기사(76페이지)

한눈에

• 대유행 기간(2019~22년) 동안 미국 노동 시장은 이전 3년 기간보다 50% 더 많은 860만 건의 직업 이동을 보았습니다. 음식 서비스, 직접 판매, 다양한 직종에 대한 사무실 지원을 떠나는 사람들이 가장 많이 참여했습니다.
• 2030년까지 현재 미국 경제에서 일하는 시간의 최대 30%를 차지하는 활동이 자동화될 수 있습니다. 이러한 추세는 생성 AI에 의해 가속화됩니다. 그러나 우리는 제너레이티브 AI가 상당한 수의 일자리를 완전히 없애는 것이 아니라 STEM, 크리에이티브, 비즈니스 및 법률 전문가의 작업 방식을 향상시키는 것을 봅니다. 자동화의 가장 큰 효과는 다른 직종에도 영향을 미칠 것입니다. 사무실 지원, 고객 서비스 및 식품 서비스 고용은 계속해서 감소할 수 있습니다.
• 구조적 변화뿐만 아니라 기후 및 인프라 문제를 해결하기 위한 연방 투자도 노동 수요를 변화시킬 것입니다. 넷 제로 전환은 석유, 가스 및 자동차 제조에서 녹색 산업으로 전환하여 약간의 고용 순이익을 얻을 것입니다. 기반 시설 프로젝트는 오늘날 이미 거의 400,000명의 근로자가 부족한 건설 수요를 증가시킬 것입니다. 또한 인구 고령화로 인해 의료 종사자에 대한 수요가 증가하고 전자 상거래로 인한 운송 서비스가 증가하는 것을 볼 수 있습니다.
• 2030년까지 추가로 1,200만 개의 직업 전환이 필요할 수 있습니다. 사람들이 축소되는 직업을 떠나면서 경제는 더 높은 임금 직업으로 재가중될 수 있습니다. 저임금 직업에 종사하는 근로자는 최고 임금 직업에 종사하는 근로자보다 직업을 옮길 가능성이 최대 14배 더 높으며 대부분 성공적으로 전환하려면 추가 기술이 필요합니다. 여성은 남성보다 새로운 직업으로 옮겨야 할 가능성이 1.5배 더 높습니다.
• 미국은 훨씬 더 큰 규모의 인력 개발과 고용주의 보다 광범위한 고용 접근 방식이 필요합니다. 고용주는 자격보다는 기술과 역량을 위해 고용하고, 간과된 인구(예: 농촌 근로자 및 장애인)에서 채용하고, 진화하는 요구에 보조를 맞추는 교육을 제공해야 합니다.

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미국 노동 시장은 사람들이 일하는 방식과 사람들이 하는 일에서 급속한 진화를 겪고 있습니다. MGI가 미국의 미래 직업에 대한 마지막 보고서를 발표한 지 몇 달 후, 세계는 세계적인 유행병과 싸우고 있음을 알게 되었습니다.1이후 미국 고용시장은 급락했다가 다시 활기를 되찾았다. 많은 근로자가 원격 또는 하이브리드 모델을 고수하고 고용주가 자동화 기술 채택을 가속화함에 따라 업무의 성격이 바뀌었습니다. 보다 최근에는 고급 자연어 기능을 갖춘 생성 AI의 개발이 가속화되어 자동화 가능성이 훨씬 더 광범위한 직업군으로 확장되었습니다.

이러한 혼란 속에서 근로자들은 놀라운 속도로 직업을 바꾸었고 일부는 더 큰 도약을 하여 완전히 다른 직업으로 옮겼습니다(그림 1). 2019년부터 2022년까지 약 860만 건의 직업 이동이 이루어졌습니다. 이제 더 많은 변화가 기다리고 있습니다. 우리는 2030년까지 추가로 1,200만 개의 직업 이동이 있을 것으로 예상합니다. 2030년까지의 총 전환 횟수는 2년 조금 전에 예상했던 것보다 25% 더 높을 수 있습니다.2

전시회 1

우리는 장애가 있는 개인이 우리 웹사이트에 동등하게 접근할 수 있도록 노력합니다. 이 콘텐츠에 대한 정보를 원하시면 기꺼이 도와드리겠습니다. McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com 으로 이메일을 보내주십시오.

특정 직종의 성장을 촉진하고 다른 직종의 일자리를 침식하기 위해 여러 가지 힘이 설정됩니다. 일반적으로 세 가지 범주로 나뉩니다. 생성 AI를 포함한 자동화; 인프라에 대한 연방 투자의 주입 및 넷 제로 전환; 고령화, 기술에 대한 지속적인 투자, 전자 상거래 및 원격 작업의 성장과 같은 장기적인 구조적 추세. 우리는 총 고용이 단기적으로 경기 순환에 의해 어떻게 영향을 받을 수 있는지 예측하지 않습니다. 대신 우리는 이러한 힘이 장기적으로 노동 수요의 구성을 어떻게 재구성할 수 있는지에 초점을 맞춥니다.

대부분의 직종(노동력의 75% 고용)에서 팬데믹은 10년 말까지 지속될 수 있는 추세를 가속화했습니다. 경기 침체기에 타격을 입은 직업은 시간이 지남에 따라 계속 위축될 가능성이 높습니다. 여기에는 전자 상거래로의 전환으로 영향을 받는 고객 대면 역할과 자동화로 인해 제거되거나 실제 사무실에 들어오는 사람이 줄어들 수 있는 사무실 지원 역할이 포함됩니다. 식품 서비스, 고객 서비스 및 판매, 사무실 지원 및 생산 작업의 감소는 2030년까지 예상되는 1,200만 건의 직업 이동 중 거의 1,000만 개(84% 이상)를 차지할 수 있습니다.

대조적으로, 비즈니스 및 법률 전문직, 관리, 의료, 운송 및 STEM 분야의 직종은 팬데믹 기간 동안 탄력적이었고 지속적인 성장을 위한 태세를 갖추고 있습니다. 이러한 범주는 2030년까지 100만 개 미만의 직업 이동을 보일 것으로 예상됩니다.

노동자들은 진로를 바꾸려는 의지를 보였고, 노동 시장이 좁아지면서 회사는 더 넓은 지원자 풀에서 채용하도록 장려했습니다.

아직 오지 않은 나머지 100만 건의 직업 이동을 설명하는 다른 범주의 경우 팬데믹은 일시적인 역풍이었습니다. 조기 교육 및 평생 학습에 대한 지속적인 요구 속에서 교육 및 훈련과 같은 분야의 고용은 앞으로 몇 년 동안 증가해야 합니다. 건설 노동자에 대한 수요도 팬데믹이 한창일 때 주춤했지만 강하게 반등할 것으로 예상됩니다.

이전 연구에서 추정한 변화는 예상보다 훨씬 더 빠르고 더 큰 규모로 발생하고 있습니다. 직업적, 지리적 불일치를 해결하고 더 나은 전망을 가진 일자리를 찾는 데 필요한 교육과 근로자를 연결하는 것이 더욱 시급해지고 있습니다. 근로자들이 기꺼이 경력 경로를 전환하고 변경하려는 반면 노동 시장이 좁아지면서 회사가 더 넓은 지원자 풀에서 채용하도록 장려했다는 사실은 낙관론의 원인이 되지만 안주하지는 않습니다. 업무의 미래는 이미 와 있으며 빠르게 변화하고 있습니다.

노동 시장이 좁아지면서 노동자들이 새로운 역할로 옮겨가면서 직업 이동이 가속화되고 있습니다.

2022년 말까지 고용은 2019년 수준으로 회복되었습니다. 그러나 많은 것이 유동적이었습니다.

팬데믹 시대의 노동력 부족은 계속될 것인가?

2021년에는 약 4,800만 명의 미국인, 2022년에는 5,100만 명의 미국인이 직장을 그만두는 등 대유행 기간 동안 퇴사율이 새로운 최고치로 치솟았습니다. 사람들이 다음에 무엇을 했는지는 데이터에서 완전히 분명하지 않습니다. 일부는 더 높은 급여를 받는 더 나은 직장으로 옮겼습니다. 다른 사람들은 낙담해서든 개인적 또는 건강상의 이유로든 노동력을 떠났고 그들이 언제 돌아올지는 불확실합니다.

많은 고용주가 고용에 어려움을 겪으면서 총 고용이 전염병 이후 사상 최고치를 기록했습니다. 2023년 4월 현재 약 1,000만 개의 자리가 공석으로 남아 있습니다. 노동력 참여는 증가했지만 팬데믹 이전 수준보다 0.7%포인트 낮았습니다. 이는 약 190만 명의 근로자가 고용되지 않았거나 적극적으로 일자리를 찾고 있지 않다는 의미입니다. 이러한 침식은 참여율이 꾸준히 하락하는 20년의 연장된 추세 이후에 발생합니다.

2030년까지 미국인 4명 중 1명이 퇴직 연령 이상이 될 것이라는 점을 감안할 때 노동 공급은 계속 제한될 수 있습니다. 더 높은 참여율, 이민 증가 또는 의미 있는 생산성 증가 없이 노동력 부족은 경제와 인구가 지속적으로 문제가 될 수 있습니다. 자라다. 이것은 시장, 경제학자 및 고용주가 직면한 열린 질문으로 남아 있습니다.

Great Attrition은 더 깊은 변화를 가렸습니다.

대부분의 관심은 대유행 기간 동안 치솟는 종료율에 집중되었지만 더 구조적인 일도 발생했습니다. 일부 사람들은 고용주를 바꾸는 것 이상의 일을 했습니다. 그들은 완전히 다른 직업으로 옮겼습니다. 고용의 순 증가 및 감소를 기준으로 2019년부터 2022년까지 약 860만 건의 직업 이동이 발생했으며 이는 이전 3년 기간보다 50% 더 많은 것입니다(도표 2).삼개별 이동을 추적하는 것은 불가능하지만 많은 사람들이 이전 역할을 떠나 다른 직업에서 더 나은 급여를 받는 직업을 얻었습니다.

전시회 2

번창하는 차트

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이러한 변화의 대부분은 식품 서비스, 고객 서비스 및 판매, 사무 지원 및 생산 작업(예: 제조)에서 직장을 그만두는 사람들로부터 발생했습니다. 동시에 관리 및 전문 역할과 운송 서비스는 2019년부터 2022년까지 총 400만 개에 가까운 일자리를 추가했습니다. 우리의 이전 연구는 더 오랜 기간 동안 이러한 유형의 변화를 예상했지만 전염병이 갑자기 문제를 가속화했습니다. 지난 몇 년은 10년이 끝날 때까지 계속될 것으로 예상되는 트렌드의 미리보기였습니다.

고임금 일자리 증가 - 저임금 서비스업 일자리 감소

저임금 직종의 전체 고용은 전염병 이전 수준에서 감소한 반면 연간 $57,000 이상을 지불하는 직종은 약 350만 개의 일자리를 추가했습니다. 그러나 얼마나 많은 고임금 역할이 승진한 사람들에 의해 채워졌는지, 그리고 얼마나 많은 사람들이 노동력에 새로 진입한 사람들에 의해 채워졌는지는 불확실합니다. 한편, 저임금 일자리 수는 줄어들지 않았습니다. 저임금 서비스 업무에 대한 수요는 여전히 남아 있지만 이러한 역할을 받아들이는 근로자는 더 적습니다.

지난 3년 동안의 직업 전환과 직업 이동에서 분명한 것은 미국 노동 시장이 더 높은 수준의 역동적인 이동을 수용했다는 것입니다. 급증하는 수요와 노동력 부족으로 인해 많은 고용주들은 비전통적인 지원자들에게 잠재력을 고려하고 직접적인 경험이 부족한 경우 그들을 훈련시켜야 했습니다. 미래에는 이것이 유지되지 않을 수 있지만 고용주와 근로자 모두 사람들이 신속하게 전환하고 새로운 기술을 추가할 수 있는 잠재력에 대해 배운 내용을 활용할 수 있습니다.

자동화 및 기타 세력은 노동 시장을 계속해서 재편할 것입니다.

산업용 로봇에서 자동 문서 처리 시스템에 이르기까지 자동화는 다양한 직업에 대한 수요를 변화시키는 가장 큰 요인이 되고 있습니다. 제너레이티브 AI는 자동화를 가속화하고 이를 완전히 새로운 직업군으로 확장하고 있습니다. 이 기술이 빠르게 발전하는 동안 다른 요인도 노동 수요에 영향을 미치고 있습니다. 전반적으로 우리는 2010년대 말까지 미국의 직업 구성에 상당한 변화가 있을 것으로 예상합니다.

자동화 및 생성 AI의 효과

자동화는 최근 생성 AI 도구의 도입으로 도약했습니다. "생성"은 이러한 도구가 방대한 데이터 집합에서 패턴을 식별하고 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있다는 사실을 의미합니다. 이러한 능력은 종종 인간 고유의 것으로 간주되었습니다. 가장 눈에 띄는 발전은 많은 작업 활동에 필요한 자연어 능력입니다. ChatGPT는 텍스트에 중점을 두고 있지만 주요 플랫폼의 다른 AI 시스템은 이미지, 비디오 및 오디오를 생성할 수 있습니다.

제너레이티브 AI는 아직 초기 단계에 있지만 비즈니스를 위한 잠재적인 응용 프로그램은 중요하고 광범위합니다. Generative AI는 코드 작성, 제품 설계, 마케팅 콘텐츠 및 전략 생성, 운영 간소화, 법률 문서 분석, 챗봇을 통한 고객 서비스 제공, 과학적 발견 가속화에 사용할 수 있습니다. 자체적으로 또는 "루프에 있는 인간"과 함께 사용할 수 있습니다. 현재 성숙도를 감안할 때 후자일 가능성이 더 높습니다.

이 모든 것은 자동화가 전문 지식, 사람과의 상호 작용 및 창의성과 관련된 보다 광범위한 업무 활동에 영향을 미치게 된다는 것을 의미합니다. 자동화 채택을 위한 타임라인이 급격히 빨라질 수 있습니다. 우리 연구에서는 생성 AI가 없다면 자동화가 2030년까지 미국 경제에서 일하는 시간의 21.5%를 차지할 수 있다고 추정했습니다. 자동화를 통해 그 비율은 이제 29.5%로 뛰어 올랐습니다(도표 3).4

전시 3

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미래의 노동 수요에 영향을 미치는 기타 요인

물론 자동화는 진공 상태에서 발생하지 않습니다. 다른 추세는 특정 직종에 대한 수요에 영향을 미치고 있으며, 2030년까지 고용 구성이 크게 변화하여 의료, STEM 및 관리직이 증가하고 고객 서비스, 사무실 지원 및 식품 서비스 분야의 일자리가 줄어들 것으로 예상됩니다.

• 연방 투자: 최근 연방 법률은 일자리에 영향을 미칠 다른 분야에 대한 투자와 모멘텀을 주도하고 있습니다.5순 제로 배출량 목표에 도달하는 것이 이러한 우선 순위 중 하나입니다. 경제 전반에 걸쳐 직간접적인 영향을 통해 약 350만 개의 일자리가 대체될 수 있습니다. 그러나 거시적 수준에서 이러한 손실은 주로 재생 가능 에너지에 대한 자본 지출에 의해 주도되는 420만 개의 일자리 증가로 상쇄되고도 남을 것입니다. 넷 제로 전환은 직업에 긍정적일 가능성이 높지만 해당 직업은 다른 위치에 있을 수 있으며 다른 기술이 필요할 수 있습니다.

  마찬가지로, 전국의 인프라 프로젝트에 대한 대규모 투자는 건설 일자리를 강화하여 2022년부터 2030년까지 고용이 12% 증가할 수 있습니다. 연안에서 연안까지 인프라 프로젝트에 생명을 불어넣습니다.6

  CHIPS 및 과학법은 R&D 및 과학 연구뿐만 아니라 반도체 제조에 추가 자금을 투입하고 있습니다.7이는 일부 회사가 공급망을 조정하여 국내 제조가 증가한 시점에 발생합니다. 제조업은 앞으로 몇 년 동안 전반적으로 고용 수요를 증가시킬 가능성이 높지만 이 부문은 더욱 첨단화되고 있습니다. 과거보다 전통적인 생산직은 줄어들지만 기술 및 STEM 기술을 갖춘 근로자는 더 많아질 것입니다.8

• 기타 구조적 추세: 동시에 소득 및 교육 수준 증가와 같은 다른 추세가 일자리를 유지할 것입니다. 고령화 인구는 다양한 역할을 수행하는 더 많은 의료 종사자가 필요하며 경제를 디지털화하는 진행 중인 프로세스는 모든 부문에서 더 많은 기술 종사자를 추가해야 합니다.

종합하면 직업의 구성이 변화하고 있으며 추가로 1,200만 개의 직업 이동이 예상됩니다.

최근 몇 달 동안 가장 큰 질문 중 하나는 생성 AI가 일자리를 없앨 수 있는지 여부입니다. 적어도 단기적으로는 일자리 손실을 확실히 배제할 수는 없지만 우리의 연구는 그러한 결론으로 ​​이어지지 않습니다. 기술 발전은 종종 혼란을 일으키지만 역사적으로 결국에는 경제 성장과 고용 성장을 촉진합니다.

이 연구는 총 미래 고용 수준을 예측하지 않습니다. 대신 우리는 노동 수요의 다양한 동인을 모델링하여 직업 조합이 어떻게 변할 수 있는지 살펴보고 그 결과 약간의 이익과 손실이 발생합니다.9사실, 제너레이티브 AI에 가장 많이 노출된 직업 범주는 2030년까지 일자리를 계속 추가할 수 있지만(그림 4), 그 채택이 성장률을 늦출 수 있습니다. 그리고 자동화가 정착되더라도 투자와 구조적 동인이 고용을 지원할 것입니다. 우리가 확실하게 말할 수 있는 지식 근로자에게 가장 큰 영향은 제너레이티브 AI가 업무 활동의 조합을 크게 바꿀 가능성이 있다는 것입니다.

전시 4

이미지 설명: 미국의 17개 부문 각각에 대한 원이 있는 산점도는 2022년에서 2030년 사이의 노동 수요 변화와 생성적 AI 가속화로 인한 자동화 채택 증가 사이의 관계를 보여줍니다. 오른쪽 상단 사분면에는 줄기 전문가, 크리에이티브 및 예술 경영, 비즈니스 및 법률 전문가, 교육 및 노동력 훈련에 대한 원이 있으며, 이는 이러한 부문이 노동 수요 증가와 작업 활동의 높은 변화를 모두 가지고 있음을 나타냅니다. 이미지 설명 끝.

탄력적이고 성장하는 직업 범주

미래에 가장 큰 일자리 증가는 2023년 4월 현재 190만 개의 빈 자리가 있는 이미 불균형한 산업인 의료 분야가 될 것으로 예상됩니다. 우리는 건강 보조원, 건강 기술자 및 웰빙 종사자, 추가로 200만 명의 의료 전문가가 있습니다.10

2030년까지 STEM 일자리 수요가 23% 증가할 것으로 추산됩니다. 2023년 기술 부문의 정리 해고가 헤드라인을 장식하고 있지만, 경제가 계속해서 디지털화됨에 따라 모든 규모와 부문의 기업에서 기술 인재에 대한 장기적인 수요는 바뀌지 않습니다. 예를 들어 은행, 보험, 제약 및 의료 분야의 고용주는 주요 디지털 변환을 수행하고 있으며 고급 기술을 갖춘 기술 인력이 필요합니다.11또한 운송 서비스 부문은 2030년까지 일자리가 9% 증가할 것으로 예상됩니다.

감소하는 직업 카테고리

미래의 가장 큰 일자리 손실은 사무실 지원, 고객 서비스 및 음식 서비스에서 발생할 가능성이 높습니다. 우리는 점원에 대한 수요를 추정12소매 판매원의 경우 830,000개, 비서의 경우 710,000개, 출납원의 경우 630,000개의 손실 외에도 160만 개의 일자리가 감소할 수 있습니다. 이러한 작업에는 자동화된 시스템이 효율적으로 처리할 수 있는 모든 활동인 반복 작업, 데이터 수집 및 기본 데이터 처리가 많이 포함됩니다. 우리의 분석은 또한 전반적인 미국 제조업 부문의 상승세에도 불구하고 생산직의 완만한 감소를 발견했습니다. 이는 이 부문이 점점 더 전통적인 생산직 일자리를 덜 필요로 하지만 더 숙련된 기술 및 디지털 역할을 필요로 한다는 사실로 설명됩니다.13

우리는 현재 수요가 감소하는 직업에 종사하는 1,180만 명의 근로자가 2030년까지 다른 작업 라인으로 이동해야 할 것으로 추정합니다. 이들 중 약 900만 명이 결국 다른 직업 범주로 이동하게 될 수 있습니다. 이미 일어난 일을 고려할 때, 10년 말까지 총 직업 전환 수가 이전 추정치보다 거의 25% 더 높아져 경제 전반에 걸쳐 직업 혼합에 더 뚜렷한 변화가 생길 것입니다.

전반적으로 우리는 더 높은 수준의 교육과 기술이 필요한 직업에 대한 수요가 더 많이 증가하고 일반적으로 대학 학위가 필요하지 않은 역할이 감소할 것으로 예상합니다(도표 5).

전시 5

이미지 설명: 미국의 17개 부문 각각에 대한 행이 있는 막대 차트는 2022년부터 2030년까지 예상되는 미래 직업 성장을 보여줍니다. 가장 많이 증가하는 것은 23%에서 30%로 의료 전문가입니다. 건강 보조원, 기술자 및 웰빙; 그리고 줄기 전문가. 1%에서 18%로 감소하는 것은 사무실 지원, 고객 서비스 및 판매, 음식 서비스, 생산 작업입니다. 이미지 설명 끝.

임금과 교육 요건이 낮은 직업에 종사하는 근로자가 가장 큰 영향을 받을 수 있습니다.

임금이 가장 낮은 2분위(연봉 $30,800 미만 및 $30,800~$38,200)의 사람들은 이번 10년 말까지 직업을 바꿔야 할 가능성이 최고 오분위보다 각각 최대 10배 및 14배 더 높습니다. 소득자.14같은 직업 내에서 새로운 직업을 찾는 것과는 달리 직업을 바꾸는 것은 종종 새로운 기술을 추가해야 하며 더 어렵습니다.

임금이 가장 낮은 2분위의 직업은 오늘날 교육 수준이 낮은 사람, 여성, 유색인종에 의해 불균형적으로 유지되고 있습니다. 여성은 사무실 지원 및 고객 서비스 분야에서 많은 비중을 차지하며 2030년까지 각각 약 370만 개 및 200만 개의 일자리가 줄어들 수 있습니다. 마찬가지로 흑인 및 히스패닉 근로자는 고객 서비스, 식품 서비스 및 생산 내 일부 축소 직종에 집중되어 있습니다. 일하다.

우리의 분석에 따르면 2030년까지 임금이 가장 낮은 두 5분위의 일자리가 110만 개 감소하는 반면, 임금이 가장 높은 5분위의 일자리는 380만 개로 급격히 증가할 수 있습니다. 저임금 축소 직업에 종사하는 근로자들이 더 안정적이고 더 나은 임금을 받는 직업으로 이동하도록 돕기 위해서는 교육 프로그램에 대한 광범위한 접근, 효과적인 직업 매칭, 고용주의 다양한 채용 및 교육 관행, 더 나은 지리적 이동성이 필요합니다.

전반적인 노동 시장은 사회적 정서적 및 디지털 기술에 대한 수요가 높아질 것입니다. 기본적인 인지 및 수작업 기술에 대한 수요는 감소할 가능성이 높지만 육체 노동은 사라지지 않습니다. 운송 서비스, 건설 및 의료와 같은 부문의 성장에 힘입어 여전히 소요 시간의 31% 미만을 차지할 수 있습니다.

이 변화의 시기는 보다 포용적인 성장을 위한 기회가 될 수 있습니다.

변화의 속도가 멈출 것 같지 않은 상황에서 근로자가 미래의 직업과 일치하도록 돕는 것이 과제가 될 것입니다. 이 중 일부는 대규모 협업이 필요할 수 있지만 개별 회사는 채용 및 교육에 대한 고유한 접근 방식을 조정하여 많은 격차를 채울 수 있습니다.

자동화 및 생성 AI를 통한 생산성 향상

최근 MGI 연구는 미국에서 생산성 성장을 재점화하는 방법에 초점을 맞췄습니다.15자동화 및 재교육은 이러한 노력에 필수적입니다. 자동화는 부진한 생산성을 촉진하는 동시에 노동력 부족을 완화할 수 있습니다.

제너레이티브 AI는 중간 채택 시나리오에서 2030년까지 미국의 노동 생산성을 매년 0.5~0.9%포인트 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 범위는 자동화로 인해 확보된 시간이 2022년 생산성 수준 또는 2030년 수준에서 재배치되는지 여부를 반영하며 두 시나리오 모두 2030년에 예상되는 직업 혼합을 설명합니다.

생성 AI를 다른 모든 자동화 기술과 결합하면 잠재적 성장이 훨씬 더 커질 수 있습니다. 모든 유형의 자동화는 중간 채택 시나리오에서 미국의 생산성을 연간 3~4% 증가시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 공공 및 민간 부문의 이해관계자들의 상당한 조치가 필요합니다. 작업자는 새로운 기술을 학습하는 데 지원이 필요하며 생성 AI와 관련된 기타 위험도 완화 및 제어해야 합니다. 그러나 근로자 전환과 위험이 잘 관리된다면 생성적 AI는 경제 성장에 실질적으로 기여할 수 있습니다.

지식 작업을 보다 생산적으로 만들기 위해 생성 AI의 모든 이점을 포착하려면 고용주, ​​정책 입안자 및 더 광범위한 생태계는 명확한 지침과 보호책을 설정해야 하며 근로자는 이러한 도구를 일자리 파괴자가 아니라 업무 향상자로 보아야 합니다. 기계가 따분하거나 불쾌한 작업을 대신할 때 사람들은 창의성, 문제 해결 및 다른 사람과의 협업이 필요한 더 흥미로운 작업을 맡게 될 수 있습니다. 작업자는 이러한 도구에 대해 숙달해야 하며, 무엇보다 더 중요한 활동에 집중할 수 있는 여유 시간을 사용해야 합니다. 예를 들어 관리자가 관리 및 보고 작업을 더 많이 자동화하면 전략적 사고와 코칭에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 마찬가지로 연구자들은 자동화 도구를 사용하여 대규모 데이터 세트를 정렬하고 합성함으로써 프로젝트 속도를 높일 수 있습니다.

고용주의 경우 혁신적인 고용 전략을 두 배로 늘리십시오.

대부분의 고용주는 고용에 더 넓은 관점을 사용함으로써 이익을 얻을 수 있습니다. 가능한 한 열린 역할의 책임과 일치하는 이전 경험을 주장하는 대신 조직은 후보자의 학습 능력, 본질적인 능력 및 양도 가능한 기술에 대해 후보자를 평가할 수 있습니다.

잠재력이 있는 사람을 고용하고 직업 훈련을 하는 것은 노동력 부족에 대한 해결책이 될 수 있으며 필요한 사람들에게 기회를 제공할 수 있습니다.

많은 기술 개발은 직장에서 발생합니다. 이전 MGI 연구에 따르면 직장 경험이 미국에서 평균 개인의 평생 소득의 40%를 기여하는 것으로 나타났습니다.16직업 경험을 통해 배운 기술은 저임금 직업에서 시작하는 교육 자격이 없는 사람들에게 훨씬 더 큰 결정 요인입니다.

미래의 일자리를 채우는 것은 노동 시장을 보다 포괄적으로 만들 수 있는 기회입니다. 고용주는 일부 자격 요건이 정말로 필요한지 재고해야 할 수도 있습니다. 미국 근로자의 약 60%는 경험을 통해 습득한 기술을 보유하고 있지만 4년제 대학 학위가 부족합니다. Tear the Paper Ceiling과 같은 이니셔티브는 고용주 사이에서 인식을 높이고 자원을 제공함으로써 경험은 있지만 학위가 없는 근로자를 지원하고 있습니다.

고용주는 또한 직장으로 복귀하기를 원하는 은퇴자, 고용 격차가 있는 사람, 이전에 투옥된 사람과 같이 종종 간과되는 모집단에서 모집할 수 있습니다. 예를 들어, 원격 근무는 통근할 수 없는 장애인과 시골 지역의 사람들에게 오랫동안 필요한 기회를 열어주고 있습니다.

기타 구조적 문제 해결

팬데믹 기간 동안 여성은 남성보다 상대적으로 더 많은 수의 직장을 떠났습니다. 미국에서 일하는 여성의 수가 완전히 회복되는 데 꼬박 3년이 걸렸습니다. 저임금 노동을 하는 많은 여성들은 가족에 대한 책임이 있어 학교로 돌아가거나 새로운 직업을 시도하는 위험을 감수할 수 없다고 느낄 수 있습니다. 여성이 경력 전환을 하도록 장려하고 가능하게 하는 고용 관행 외에도 저렴한 보육 서비스에 대한 필요성이 주요 장벽으로 남아 있습니다.17이를 해결하기 위해 많은 민간 부문 고용주가 보육 혜택을 확대하고 있으며 일부 주 및 지방 정부는 세금 공제, 보조금 또는 직접 자금을 제공하고 있습니다. 또한 건설과 같이 역사적으로 남성 중심적이었던 분야에서 일손이 부족한 부분을 더 많은 여성이 채울 수 있어 그 과정의 다양성이 향상됩니다.

직업 수요의 핵심 영역 중 하나는 중요한 사회 인프라인 간병입니다. 우리는 이번 10년 말까지 가장 빠르게 성장하는 두 직업이 간호사와 가정 건강 보조원이 될 것으로 예상합니다.18위에서 언급한 바와 같이 보육원은 일하는 가족에게 필수적인 서비스를 제공합니다. 그러나 사람들은 이러한 유형의 직업을 떼 지어 떠나고 있습니다. 이러한 증가하는 요구 사항을 충족하는 것은 오늘날 일반적으로 보안이나 승진 기회가 거의 없는 저임금 직업의 품질을 업그레이드하는 데 달려 있습니다.

대규모 고용주는 자체 교육 요구를 처리할 수 있지만 국가 전체에 대한 재교육 과제의 규모는 산업 그룹, 교육 제공자 및 비영리 단체와의 광범위한 파트너십과 인적 자본 투자에 대한 인센티브를 요구합니다. 개별 회사를 넘어서는 노력으로 재교육의 필요성을 해결하면 나중에 떠날 수 있는 직원을 위한 교육에 투자하는 것을 꺼릴 수 있는 고용주의 우려를 해결하여 비용을 분산시키는 데 도움이 될 것입니다.

수백만 개의 일자리가 자동화로 인해 잠재적으로 제거되고 다양한 기술이 필요한 분야에서 더 많은 일자리가 창출되는 상황에서 미국은 개인이 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있는 일자리 매칭 지원뿐만 아니라 효과적인 교육 프로그램에 대한 광범위한 접근이 필요합니다. 많은 이니셔티브가 시행되고 있지만 효과가 있는 것을 크게 확장하고 주요 부족을 채우기 위해 사전 예방적인 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다. 아직 초기 단계에 있는 한 가지 유망한 솔루션은 디지털 학습 및 고용 기록, 즉 개별 근로자가 기술을 습득한 방법을 문서화하고 시간이 지남에 따라 회사 전체에서 번역할 수 있는 일종의 디지털 마이크로 크리덴셜과 관련됩니다.

미국 노동 시장은 최근의 도전과 급격한 변화에 직면하여 놀라울 정도로 탄력적이었습니다. 이러한 종류의 적응력은 개인을 지원하는 동시에 기업이 인재 요구 사항을 충족하여 계속 성장할 수 있도록 다음 장을 탐색하는 데 필요한 것입니다.