생성형 AI와 미국의 일자리 미래

[힘힘]

• 생성형 AI와 미국의 일자리 미래

  내용 :글로벌 컨설팅 기업 맥킨지(McKinsey&Company)는 글로벌 팬데믹에 따른 미국 노동시장의 변화 및 생성형 AI로 인한 향후 전망 등에 대한 보고서를 발표(’23.7)

  • 국가 :미국
  • 기관명 :맥킨지(McKinsey&Company)
  • 원문발표일 2023.07.27
  • 등록일 2023.12.05

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내용

□ 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지(McKinsey&Company)는 글로벌 팬데믹에 따른 미국 노동시장의 변화 및 생성형 AI로 인한 향후 전망 등에 대한 보고서*를 발표(’23.7)

    * 「Generative AI and the future of work in America」 

  ○ 2019년 맥킨지에서는 미국 내 일자리의 미래에 대한 보고서(The Future of work in America: People and places, today and tomorrow)를 발표하였으나, 그 이후 글로벌 팬데믹이 발생함에 따라 노동시장의 환경은 급변함

     - 팬데믹 기간(’19-’22) 동안 발생한 미국 내 일자리 변화 정도는 이전 3년간 발생한 일자리 변동의 약 1.5배 수준으로 나타남

     - 글로벌 팬데믹 기간 동안 근로자의 원격 근무 도입 및 적극적인 자동화 기술 적용 등 미국 노동시장 전반에 급격한 변화를 가져옴

  ○ 글로벌 팬데믹 이후, ChatGPT와 같은 생성형 AI의 발전과 적용 가능성 등이 근로자에게 미치는 영향에 대해 알아볼 필요

     - 최근 자연어 처리 능력 등 생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 자동화의 영향을 받는 직종의 범위는 점차 확대

     - 장기적 관점에서 생성형 AI의 적용·도입 등에 따른 직종별 수요에 대한 변화 등 미국 내 일자리 구조의 변동성에 대해 파악

□ 본 리포트에서는 미국의 최근 노동시장의 변화 및 향후 생성형 AI의 발전에 따른 일자리 변화 등에 대해 분석･정리한 「Generative AI and the fure of work in America(McKinsey Global Institute, ’23.7.)」의 주요 내용을 요약･정리 

  ○ 미국의 노동시장은 글로벌 팬데믹 등을 거치면서 급격한 변화의 시기를 거쳤으며, 향후 생성형 AI의 발전 및 자동화 도입 등의 영향으로 더 큰 변화에 직면할 것으로 전망

     - 글로벌 팬데믹 동안(’19-’22)의 미국 노동시장 내 일자리 변동성은 이전 동일 기간의 1.5배 수준으로 약 860만개의 일자리 이동이 발생한 것으로 나타남  

     - 생성형 AI의 발전과 자동화 도입의 가속화 등으로 인해 향후 미국 내 일자리 구조는 더 크게 변화할 것으로 예상되며, 2030년까지 약 1,200만개의 일자리 이동이 발생할 것으로 예상 

     - 일자리 구조 변화에 따라 역량의 수요 또한 변화할 것으로 보이며, 이와 같은 업무 환경 변화에 적응하고 더 나은 일자리로 이동하기 위해 지속적인 새로운 역량 향상에 대한 필요성이 증대 

     - 이와 같은 변화에 효과적으로 대응하고 성장하기 위해 이해관계자들 공동의 노력이 필요

  ○ 우리나라도 최근 AI·소프트웨어의 진흥·도입 및 사회 전반의 디지털 전환 가속화 등을 위한 정책을 발표하고, 이와 관련된 인재양성, 교육훈련 등의 기반 구축·강화를 추진

     - 생성형 AI의 발전에 따라 노동시장 및 업무 환경 변화 등이 가속화될 것으로 예상됨으로, 연구·산업 현장에서의 인재 수요 등에 대한 지속적인 모니터링 및 관련 데이터 확보·분석 등에 기반한 체계적인 정책 추진이 필요

생성적 AI와 미국 업무의 미래

2023년 7월 26일| 보고서

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

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어떤 직업이 수요가 있을까요? 어느 것이 줄어들고 있나요? 그리고 어떤 것을 채우기가 가장 어려울 수 있나요?

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전체 보고서(76페이지)

한눈에

• 팬데믹 기간(2019~22년) 동안 미국 노동 시장에서는 이전 3년 기간보다 50% 증가한 860만 건의 직업 이동이 발생했습니다. 대부분의 관련자들은 음식 서비스, 대면 판매, 사무실 지원을 떠나 다양한 직종에 종사하고 있습니다.
• 2030년까지 미국 경제 전반에 걸쳐 현재 근무 시간의 최대 30%를 차지하는 활동이 자동화될 수 있으며, 이는 생성 AI에 의해 가속화되는 추세입니다. 그러나 생성적 AI는 상당수의 일자리를 완전히 없애기보다는 STEM, 크리에이티브, 비즈니스 및 법률 전문가의 업무 방식을 향상시키는 것으로 보입니다. 자동화의 가장 큰 효과는 다른 직업 범주에도 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 사무실 지원, 고객 서비스, 식품 서비스 고용은 계속해서 감소할 수 있습니다.
• 기후와 인프라, 구조적 변화를 해결하기 위한 연방 투자도 노동 수요를 변화시킬 것입니다. 순 제로 전환은 고용을 석유, 가스, 자동차 제조에서 녹색 산업으로 전환하여 약간의 고용 순이익을 얻을 것입니다. 인프라 프로젝트는 건설 수요를 증가시킬 것입니다. 현재 건설 수요는 이미 거의 400,000명에 달합니다. 또한 인구 노령화로 인해 의료 종사자에 대한 수요가 증가하고 전자 상거래로 인해 운송 서비스가 증가하는 것을 볼 수 있습니다.
• 2030년까지 1,200만 건의 추가 직업 전환이 필요할 수 있습니다. 사람들이 줄어들고 있는 직업을 떠나면 경제는 고임금 일자리로 다시 무게를 둘 수 있습니다. 저임금 직업에 종사하는 근로자는 최고 임금 직위에 있는 근로자보다 직업을 변경해야 할 가능성이 최대 14배 더 높으며, 대부분 성공적으로 전환하려면 추가 기술이 필요합니다. 여성은 남성보다 새로운 직업으로 옮겨야 할 가능성이 1.5배 더 높습니다.
• 미국에서는 훨씬 더 큰 규모의 인력 개발과 고용주의 더 광범위한 채용 접근 방식이 필요할 것입니다. 고용주는 자격증보다는 기술과 역량을 바탕으로 채용하고, 간과된 인구(예: 농촌 근로자 및 장애인)로부터 채용하고, 변화하는 요구 사항에 보조를 맞추는 교육을 제공해야 합니다.

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미국 노동 시장 은 사람들이 일하는 방식과 업무 방식이 급속히 발전하고 있습니다. MGI가 미국 일자리의 미래에 대한 마지막 보고서를 발표한 지 몇 달 후, 세계는 세계적인 유행병과 싸우고 있었습니다.1이후 미국 고용시장은 급락세를 딛고 다시 활기를 되찾았다. 많은 근로자가 원격 또는 하이브리드 모델을 고수하고 고용주가 자동화 기술 채택을 가속화함에 따라 업무의 성격이 바뀌었습니다. 최근에는 고급 자연어 기능을 갖춘 생성 AI의 개발이 가속화되면서 자동화 가능성이 훨씬 더 광범위한 직업으로 확장되었습니다.

이러한 혼란 속에서 근로자들은 놀라운 속도로 일자리를 바꾸었고 일부는 더 큰 도약을 이루며 완전히 다른 직업으로 이동했습니다(그림 1). 2019년부터 2022년까지 약 860만 건의 직업 이동이 일어났습니다. 이제 훨씬 더 많은 변화가 일어날 것입니다. 우리는 2030년까지 추가로 1,200만 건의 직업 이동이 있을 것으로 예상합니다. 2030년까지 총 전환 횟수는 2년 남짓 전에 우리가 예상했던 것보다 25% 더 높을 수 있습니다.2

전시 1

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여러 가지 힘이 특정 직업에서는 성장을 촉진하고 다른 직업에서는 일자리를 약화시키도록 설정되어 있습니다. 일반적으로 생성 AI를 포함한 자동화, 세 가지 범주로 분류됩니다. 인프라에 대한 연방 투자 투입 및 순제로 전환; 노령화, 기술에 대한 지속적인 투자, 전자 상거래 및 원격 근무의 성장과 같은 장기적인 구조적 추세. 우리는 총 고용이 단기적으로 경기 순환에 의해 어떻게 영향을 받을지 예측하지 않습니다. 대신에 우리는 이러한 힘이 장기적으로 노동 수요의 구성을 어떻게 재구성할 수 있는지에 초점을 맞춥니다.

대부분의 직업(인력의 75%를 고용)에서 팬데믹은 10년 말까지 지속될 수 있는 추세를 가속화했습니다. 경기 침체기에 타격을 입은 직업은 시간이 지남에 따라 계속 줄어들 가능성이 높습니다. 여기에는 전자 상거래로의 전환으로 인해 영향을 받은 고객 대면 역할과 자동화로 인해 또는 실제 사무실에 들어오는 인원이 줄어들면서 제거될 수 있는 사무실 지원 역할이 포함됩니다. 식품 서비스, 고객 서비스 및 판매, 사무 지원, 생산 업무의 감소는 2030년까지 예상되는 1,200만 건의 직업 이동 중 거의 1,000만 건(84% 이상)을 차지할 수 있습니다.

이와 대조적으로 비즈니스 및 법조계, 경영, 의료, 운송, STEM 분야의 직종은 팬데믹 기간 동안 탄력성을 유지했으며 지속적인 성장을 이룰 준비가 되어 있습니다. 이러한 범주에서는 2030년까지 직업 이동이 100만 개 미만이 될 것으로 예상됩니다.

근로자들은 진로를 바꾸려는 의지를 보였으며, 노동 시장이 타이트해지면서 기업은 더 넓은 지원자 풀에서 채용하도록 장려했습니다.

앞으로 남은 100만 개의 직업 이동을 설명하는 다른 범주의 경우 팬데믹은 일시적인 역풍이었습니다. 조기 교육과 평생 학습에 대한 지속적인 요구 속에서 교육 및 훈련과 같은 분야의 고용은 앞으로 몇 년 동안 증가해야 합니다. 건설 노동자에 대한 수요도 팬데믹이 최고조에 달했을 때 주춤했지만 강하게 반등할 것으로 예상됩니다.

이전 연구에서 추정된 변화는 예상보다 훨씬 더 빠르고 더 큰 규모로 일어나고 있습니다. 직업 및 지리적 불일치를 해결하고 근로자에게 더 나은 전망을 가진 일자리를 구하는 데 필요한 교육을 제공하는 것이 더욱 시급해지고 있습니다. 근로자들이 기꺼이 경력 경로를 전환하고 변경하고, 노동 시장이 더욱 타이트해지면서 기업이 더 넓은 지원자 풀에서 채용하도록 장려했다는 사실은 낙관적인 이유를 제공하지만 안주하지는 않습니다. 업무의 미래는 이미 여기에 있으며 빠르게 움직이고 있습니다.

더욱 타이트해진 노동 시장에서 근로자들은 새로운 역할로 이동하고 있으며 직업 전환이 가속화되고 있습니다.

2022년 말에는 고용이 2019년 수준으로 회복되었습니다. 그러나 많은 것이 유동적이었습니다.

팬데믹 시대의 노동력 부족은 계속될 것인가?

2021년에는 약 4,800만 명의 미국인이 직장을 그만두었고, 2022년에는 5,100만 명이 직장을 그만두는 등 팬데믹 기간 동안 그만둔 비율이 새로운 최고점으로 치솟았습니다. 사람들이 다음에 무엇을 했는지는 데이터에서 완전히 드러나지 않습니다. 일부는 더 높은 급여를 받는 더 나은 직장으로 옮겼습니다. 다른 사람들은 좌절감이나 개인적 또는 건강상의 이유로 노동력을 떠났으며, 그들이 돌아올지, 언제 돌아올지는 불분명합니다.

총 고용은 팬데믹 이후 사상 최고치를 기록했으며, 많은 고용주가 채용에 어려움을 겪고 있습니다. 2023년 4월 현재 약 천만 자리가 공석으로 남아 있습니다. 노동력 참여는 증가했지만 팬데믹 이전 수준보다 0.7%포인트 낮았습니다. 이는 고용 상태도 아니고 적극적으로 일자리를 찾고 있지도 않은 약 190만 명의 근로자를 의미합니다. 이러한 침식은 20년 동안 지속적으로 참여율이 감소하는 추세 이후에 발생합니다.

2030년까지 미국인 4명 중 1명이 은퇴 연령 이상이 될 것이라는 점을 감안하면 노동 공급은 계속해서 제한될 수 있습니다. 더 높은 참여율, 이민 증가 또는 의미 있는 생산성 증가가 없으면 노동력 부족은 경제와 인구 증가에 지속적인 문제가 될 수 있습니다. 자라다. 이는 시장, 경제학자, 고용주가 직면한 공개 질문으로 남아 있습니다.

대마모는 더 깊은 변화를 가렸다

대유행 기간 동안 치솟는 퇴직률에 대부분의 관심이 집중되었지만, 좀 더 구조적인 일도 일어나고 있었습니다. 일부 사람들은 고용주를 바꾸는 것 이상의 일을 했습니다. 그들은 완전히 다른 직업으로 옮겼습니다. 고용 순 증가 및 감소를 기준으로 2019년부터 2022년까지 약 860만 건의 직업 이동이 발생했습니다. 이는 이전 3년 기간보다 50% 증가한 수치입니다(도표 2).삼개인의 이동을 추적하는 것은 불가능하지만 많은 사람들이 이전 역할을 그만두고 다른 직업에 더 나은 급여를 받는 직업을 얻었습니다.

전시 2

우리는 장애가 있는 개인에게도 웹사이트에 대한 동등한 접근권을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이 콘텐츠에 대한 정보를 원하시면 기꺼이 도와드리겠습니다. McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com 으로 이메일을 보내주세요.

이러한 변화의 대부분은 식품 서비스, 고객 서비스 및 판매, 사무 지원, 생산 업무(예: 제조) 분야에서 일자리를 떠나는 사람들에게서 비롯되었습니다. 동시에 관리 및 전문 역할과 운송 서비스는 2019년부터 2022년까지 총 400만 개에 가까운 일자리를 추가했습니다. 이전 연구에서는 이러한 유형의 변화를 장기간에 걸쳐 예상했지만 전염병으로 인해 갑자기 문제가 가속화되었습니다. 지난 몇 년은 우리가 10년 후에도 계속될 것으로 예상되는 추세를 미리 보여 주는 기간이었습니다.

고임금 일자리는 늘어나고, 저임금 서비스 일자리를 찾는 근로자는 줄어듭니다.

저임금 및 중간 임금 직종의 전체 고용은 팬데믹 이전 수준에서 감소한 반면, 연간 57,000달러 이상을 지불하는 직종에서는 약 350만 개의 일자리가 추가되었습니다. 그러나 얼마나 많은 고임금 직책이 승진한 사람들에 의해 채워졌는지, 그리고 노동력에 새로 진입한 사람들에 의해 얼마나 많은 직책이 채워졌는지는 불분명합니다. 반면 저임금 일자리 창출은 줄어들지 않았다. 저임금 서비스 업무에 대한 수요는 여전히 남아 있지만 이러한 역할을 받아들이는 근로자의 수는 더 적습니다.

지난 3년간의 직업 전환과 직종 이동에서 분명한 것은 미국 노동 시장이 더 높은 수준의 역동적인 움직임을 수용했다는 것입니다. 급증하는 수요와 노동력 부족으로 인해 많은 고용주는 잠재력이 있는 비전통적인 후보자를 고려하고 직접적인 경험이 부족한 경우 교육을 실시해야 했습니다. 미래에는 그렇지 않을 수도 있지만, 고용주와 근로자 모두 사람들이 빠르게 전환하고 새로운 기술을 추가할 수 있는 잠재력에 대해 배운 내용을 활용할 수 있습니다.

자동화와 기타 요인으로 인해 노동 시장이 계속해서 재편될 것입니다.

산업용 로봇부터 자동화된 문서 처리 시스템까지 자동화는 계속해서 다양한 직업에 대한 수요를 변화시키는 가장 큰 요인이 되고 있습니다. 생성적 AI(Generative AI)는 자동화를 가속화하고 이를 완전히 새로운 직업군으로 확장하고 있습니다. 이 기술이 빠르게 발전하는 동안 다른 요인도 노동 수요에 영향을 미치고 있습니다. 전반적으로, 우리는 2010년 말까지 미국의 직업 구성에 상당한 변화가 있을 것으로 예상합니다.

자동화와 생성 AI의 효과

최근 생성 AI 도구가 도입되면서 자동화가 한 단계 더 발전했습니다. "생성적"이란 이러한 도구가 엄청난 양의 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있다는 사실을 의미합니다. 이는 종종 인간 고유의 능력으로 간주됩니다. 가장 눈에 띄는 발전은 수많은 업무 활동에 필요한 자연어 능력입니다. ChatGPT는 텍스트에 초점을 맞추고 있지만 주요 플랫폼의 다른 AI 시스템은 이미지, 비디오 및 오디오를 생성할 수 있습니다.

생성적 AI는 아직 초기 단계에 있지만 기업에 대한 잠재적인 적용 가능성은 중요하고 광범위합니다. 생성적 AI는 코드 작성, 제품 설계, 마케팅 콘텐츠 및 전략 생성, 운영 간소화, 법률 문서 분석, 챗봇을 통한 고객 서비스 제공, 심지어 과학적 발견 가속화에도 사용할 수 있습니다. 이는 단독으로 사용하거나 "루프에 있는 인간"과 함께 사용할 수 있습니다. 현재 성숙도 수준을 고려하면 후자가 더 가능성이 높습니다.

이 모든 것은 자동화가 전문 지식, 사람과의 상호 작용 및 창의성과 관련된 광범위한 업무 활동에 영향을 미칠 것이라는 것을 의미합니다. 자동화 채택 일정은 급격히 빨라질 수 있습니다. 우리 연구에서는 생성 AI가 없다면 자동화가 2030년까지 미국 경제에서 일하는 시간의 21.5%를 차지하는 작업을 대신할 수 있다고 추정했습니다. 이를 통해 그 비중은 현재 29.5%로 뛰어올랐습니다(그림 3).4

전시 3

이미지 설명: 다양한 미국 부문에 대한 17개 행의 점도표는 2030년까지 업무 활동에 소요되는 시간의 비율로 자동화 도입이 전체 평균 약 25%임을 보여줍니다. 각 행은 생성적 AI 가속이 없는 자동화 채택을 위한 원 하나와 가속이 있는 원 하나를 표시하고 그 차이를 강조합니다. 속진율이 가장 높은(14~16점) 부문에는 줄기 전문가, 교육 및 인력 훈련, 창작 및 예술 관리, 비즈니스 및 법률 전문가가 포함됩니다. 이미지 설명이 끝났습니다.

미래 노동 수요에 영향을 미치는 기타 요인

물론 자동화는 진공 상태에서 발생하는 것이 아닙니다. 다른 추세는 특정 직종에 대한 수요에 영향을 미치고 있으며, 2030년까지 의료, STEM, 관리직이 늘어나고 고객 서비스, 사무 지원, 식품 서비스 분야의 일자리가 줄어들면서 고용 구성이 크게 바뀔 것으로 예상됩니다.

• 연방 투자: 최근 연방 법률은 일자리에 영향을 미칠 다른 분야에 대한 추진력과 투자를 주도하고 있습니다.5순제로 배출 목표를 달성하는 것이 이러한 우선순위 중 하나입니다. 경제 전반에 걸쳐 직간접적인 영향을 통해 약 350만 개의 일자리가 대체될 수 있습니다. 그러나 거시적 수준에서 이러한 손실은 주로 재생 에너지에 대한 자본 지출에 의해 주도되는 420만 개의 일자리 창출로 상쇄되고도 남을 것입니다. 순 제로 전환은 일자리에 순 긍정적일 가능성이 높지만 해당 일자리는 다른 장소에 위치할 수 있으며 다른 기술이 필요할 수 있습니다.

  마찬가지로, 전국의 인프라 프로젝트에 대한 대규모 투자는 건설 일자리를 강화하여 2022년부터 2030년까지 고용이 12% 증가할 수 있습니다. 그러나 이 부문에는 2023년 4월에 이미 약 383,000개의 채워지지 않은 일자리가 있었습니다. 해안에서 해안까지 인프라 프로젝트에 생기를 불어넣습니다.6

  CHIPS 및 과학법은 반도체 제조뿐만 아니라 R&D 및 과학 연구에 추가 자금을 투입하고 있습니다.7이는 일부 기업이 공급망을 조정하여 국내 제조가 증가하는 시기에 발생합니다. 제조업은 앞으로 몇 년 동안 전반적으로 고용 수요를 증가시킬 가능성이 높지만, 이 부문은 점점 더 첨단 기술로 변하고 있습니다. 과거보다 전통적인 생산 작업이 줄어들지만 기술 및 STEM 기술을 갖춘 인력은 더 많아질 것입니다.8

• 기타 구조적 추세: 동시에 소득 및 교육 수준 증가와 같은 다른 추세가 일자리를 유지할 것입니다. 인구 노령화에는 다양한 역할을 수행하는 의료 종사자가 더 많이 필요하며, 경제를 디지털화하는 지속적인 과정에서는 모든 부문에 더 많은 기술 인력을 추가해야 합니다.

종합해보면, 직업 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. 비록 우리가 적어도 단기적으로는 일자리 손실을 확실히 배제할 수는 없지만, 우리의 연구는 그런 결론에 도달하지 못했습니다. 기술 발전은 종종 혼란을 야기하지만, 역사적으로는 결국 경제 및 고용 성장을 촉진합니다.

이 연구는 미래의 총 고용 수준을 예측하지 않습니다. 대신, 우리는 다양한 노동 수요 동인을 모델링하여 일자리 구성이 어떻게 변할 수 있는지 살펴봅니다. 그리고 그 결과는 약간의 이득과 손실을 가져옵니다.9실제로 생성 AI에 가장 많이 노출된 직업군은 2030년까지 계속해서 일자리를 추가할 수 있지만(도표 4), 채택으로 성장률이 둔화될 수 있습니다. 자동화가 이루어지더라도 투자와 구조적 동인은 고용을 뒷받침할 것입니다. 우리가 확실하게 말할 수 있는 지식 근로자에게 가장 큰 영향은 생성 AI가 업무 활동의 혼합을 크게 바꿀 가능성이 높다는 것입니다.

전시 4

이미지 설명: 미국의 17개 부문 각각에 대한 원이 있는 산점도는 2022년부터 2030년까지 노동 수요 변화와 생성적 AI 가속화에 따른 자동화 채택 증가 사이의 관계를 보여줍니다. 오른쪽 상단 사분면에는 줄기 전문가, 창작 및 예술 경영, 비즈니스 및 법률 전문가, 교육 및 인력 훈련에 대한 원이 있는데, 이는 해당 부문이 노동 수요가 증가하고 작업 활동의 높은 변화가 있음을 나타냅니다. 이미지 설명이 끝났습니다.

탄력적이고 성장하는 직업군

미래에 가장 큰 일자리 증가는 이미 불균형을 겪고 있는 산업인 의료 분야에서 2023년 4월 기준으로 190만 개의 미충원 일자리가 있을 것으로 예상됩니다. 우리는 의료 보조원, 의료 기술자 및 의료 기술자를 위해 350만 개의 일자리가 더 필요할 수 있다고 추산합니다. 웰빙 근로자와 추가로 200만 명의 의료 전문가가 있습니다.10

2030년까지 STEM 일자리 수요가 23% 증가할 것으로 추산됩니다. 2023년 기술 부문의 정리해고가 헤드라인을 장식했지만, 이는 경제가 계속해서 디지털화됨에 따라 모든 규모와 부문의 기업에서 기술 인재에 대한 장기적인 수요를 바꾸지는 않습니다. 예를 들어 은행, 보험, 제약, 의료 분야의 고용주는 대대적인 디지털 혁신을 추진하고 있으며 고급 기술을 갖춘 기술 인력이 필요합니다.11또한, 운송 서비스 부문에서는 2030년까지 일자리가 9% 증가할 것으로 예상됩니다.

직업군 감소

미래에 가장 큰 일자리 감소는 사무실 지원, 고객 서비스, 식품 서비스 분야에서 발생할 가능성이 높습니다. 우리는 사무원에 대한 수요를 추정합니다12소매판매원은 83만 명, 행정 보조원은 71만 명, 계산원은 63만 명이 일자리를 잃을 뿐만 아니라 160만 개의 일자리가 줄어들 수 있습니다. 이러한 작업에는 자동화된 시스템이 효율적으로 처리할 수 있는 모든 활동인 반복 작업, 데이터 수집 및 기본 데이터 처리가 많이 포함됩니다. 또한 우리의 분석에 따르면 미국 제조 부문 전체의 성장에도 불구하고 생산 일자리가 약간 감소한 것으로 나타났습니다. 이는 이 부문에서 점점 더 적은 수의 전통적인 생산 일자리를 요구하지만 더 숙련된 기술 및 디지털 역할을 필요로 한다는 사실로 설명됩니다.13

우리는 현재 수요가 감소하는 직업에 종사하고 있는 1,180만 명의 근로자가 2030년까지 다른 업무 라인으로 이동해야 할 것으로 추정합니다. 그 중 약 900만 명은 모두 다른 직업 범주로 이동하게 될 수 있습니다. 이미 일어난 일을 고려하면, 2010년 말까지 직업 전환의 총 횟수는 이전 추정치보다 거의 25% 더 높은 수준이 되어 경제 전반에 걸쳐 일자리 구성에 더욱 뚜렷한 변화가 생길 것입니다.

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

전시 5

이미지 설명: 미국의 17개 부문 각각에 대한 행이 있는 막대 차트는 2022년부터 2030년까지 예상되는 미래 일자리 증가를 보여줍니다. 가장 많이 증가한 비율은 23%에서 30%로 의료 전문가입니다. 건강 보조원, 기술자 및 웰빙; 그리고 줄기 전문가. 사무 지원, 고객 서비스 및 판매, 음식 서비스, 생산 업무는 1%에서 18%로 감소했습니다. 이미지 설명이 끝났습니다.

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

최저 임금 2분위(연봉 30,800달러 미만 및 연간 30,800~38,200달러 소득)에 속하는 사람들은 이번 10년 말까지 직업을 바꿔야 할 가능성이 최고 5분위에 비해 각각 최대 10배, 14배 더 높습니다. 소득자.14직업을 바꾸는 것은 동일한 직업 내에서 새로운 직업을 찾는 것과는 달리 새로운 기술을 추가해야 하는 경우가 많으며 더 어렵습니다.

오늘날 임금이 가장 낮은 두 5분위의 일자리는 교육 수준이 낮은 사람, 여성, 유색 인종이 불균형적으로 차지하고 있습니다. 사무실 지원과 고객 서비스 부문에서 여성이 많이 차지하고 있으며, 이는 2030년까지 각각 약 370만 개와 200만 개의 일자리가 줄어들 수 있습니다. 마찬가지로 흑인과 히스패닉계 근로자는 고객 서비스, 식품 서비스, 생산 부문에서 일부 축소되는 직종에 고도로 집중되어 있습니다. 일하다.

우리 분석에 따르면 2030년까지 최저 임금 5분위 2개의 일자리가 110만 개 감소하는 반면, 임금이 가장 높은 5분위의 일자리는 380만 개로 급격히 증가할 수 있습니다. 저임금, 위축되고 있는 직종에 종사하는 근로자가 더 안정적인 급여를 받는 직업으로 이동하도록 지원하려면 훈련 프로그램에 대한 광범위한 접근, 효과적인 직업 매칭, 고용주의 다양한 고용 및 훈련 관행, 더 나은 지리적 이동성이 필요합니다.

전체 노동 시장에서는 사회적, 정서적 및 디지털 기술에 대한 수요가 더 높아질 것입니다. 기본적인 인지 및 수작업 기술에 대한 수요는 감소할 가능성이 높지만 육체 노동은 사라지지 않습니다. 교통 서비스, 건설, 의료 등 분야의 성장에 힘입어 여전히 소요 시간의 31% 미만을 차지할 수 있습니다.

이 변화의 시기는 더욱 포용적인 성장을 위한 기회가 될 수 있습니다

변화의 속도가 멈출 것 같지 않은 상황에서, 근로자들이 미래의 직업에 적응하도록 돕는 것이 과제가 될 것입니다. 이 중 일부는 대규모 협업이 필요할 수 있지만 개별 회사는 고용 및 교육에 대한 자체 접근 방식을 조정하여 많은 격차를 채울 수 있습니다.

자동화 및 생성 AI를 통한 생산성 향상

최근 MGI 연구는 미국의 생산성 성장을 다시 활성화하는 방법에 중점을 두었습니다.15자동화와 재교육은 이러한 노력에 필수적입니다. 자동화는 부진한 생산성을 촉진하는 동시에 노동력 부족을 완화할 수 있습니다.

생성적 AI는 중간 도입 시나리오에서 2030년까지 미국 노동 생산성을 매년 0.5~0.9%포인트 증가시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 범위는 자동화로 확보된 시간이 2022년 생산성 수준 또는 2030년 수준에 재배치되는지 여부를 반영하며, 두 시나리오 모두 2030년에 예상되는 직업 혼합을 설명합니다.

생성 AI와 다른 모든 자동화 기술을 결합하면 잠재적인 성장은 더욱 커질 수 있습니다. 모든 유형의 자동화는 중간 도입 시나리오에서 미국의 생산성 성장을 연간 3~4%까지 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 공공 및 민간 부문 전반에 걸쳐 이해관계자들의 중요한 조치가 필요합니다. 근로자가 새로운 기술을 배우려면 지원이 필요하며, 생성 AI와 관련된 기타 위험도 완화 및 통제되어야 합니다. 그러나 근로자 전환과 위험이 잘 관리된다면 생성 AI는 경제 성장에 실질적으로 기여할 수 있습니다.

지식 작업의 생산성을 높이기 위해 생성 AI의 모든 이점을 활용하려면 고용주, ​​정책 입안자 및 더 넓은 생태계가 명확한 지침과 가드레일을 설정해야 하며 근로자는 이러한 도구를 일자리 파괴자가 아닌 작업 향상제로 보아야 합니다. 기계가 지루하거나 불쾌한 작업을 대신하게 되면 사람들은 창의성, 문제 해결 및 다른 사람과의 협력이 필요한 보다 흥미로운 작업을 맡게 될 수 있습니다. 근로자는 이러한 도구에 능숙해져야 하며, 무엇보다 중요한 것은 여유 시간을 더 높은 가치의 활동에 집중하는 데 사용해야 합니다. 예를 들어 관리자가 관리 및 보고 작업을 더 많이 자동화하면 전략적 사고와 코칭에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 마찬가지로 연구자들은 대규모 데이터 세트를 정렬하고 통합하는 자동화 도구를 사용하여 프로젝트 속도를 높일 수 있습니다.

고용주를 위해 혁신적인 채용 전략을 두 배로 늘리십시오.

대부분의 고용주는 채용에 있어 더 넓은 관점을 사용함으로써 이익을 얻을 수 있습니다. 조직은 공개 역할의 책임과 최대한 일치하는 이전 경험을 고집하는 대신, 학습 능력, 본질적인 능력 및 이전 가능한 기술을 기준으로 후보자를 평가할 수 있습니다.

잠재력이 있는 사람을 채용하고 직무에 맞게 교육하는 것은 노동력 부족에 대한 해결책이 될 수 있으며, 이를 필요로 하는 사람들에게 기회를 제공할 수 있습니다.

직장에서 많은 기술 개발이 이루어집니다. 이전 MGI 연구에서는 직장 경험이 미국에서 평균 개인 평생 소득의 40%를 차지하는 것으로 나타났습니다.16업무 경험을 통해 배운 기술은 교육 자격이 없이 저임금 업무를 시작하는 사람들에게 훨씬 더 큰 결정 요인입니다.

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

고용주는 직장 복귀를 원하는 퇴직자, 고용 공백이 있는 사람, 이전에 투옥되었던 사람 등 종종 간과되는 인구 집단에서도 채용할 수 있습니다. 예를 들어, 원격 근무는 출퇴근이 불가능한 장애인과 농촌 지역사회에 오랫동안 필요했던 기회를 열어줍니다.

기타 구조적 문제 해결

팬데믹 기간 동안 여성은 남성보다 상대적으로 더 많은 수의 직장을 떠났습니다. 미국에서 일하는 여성의 수가 완전히 회복되는 데는 3년이 걸렸습니다. 저임금 노동을 하는 많은 여성들은 가족에 대한 의무가 있기 때문에 학교로 돌아가거나 새로운 직업을 시도하는 위험을 감수할 수 없다고 느낄 수 있습니다. 여성의 경력 전환을 장려하고 가능하게 하는 채용 관행 외에도 저렴한 보육 시설의 필요성은 여전히 ​​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 노동력 부족에 직면한 건설과 같이 역사적으로 남성이 지배적인 분야는 더 많은 여성으로 이러한 격차를 메워 그 과정의 다양성을 향상시킬 수 있습니다.

일자리 수요의 주요 영역 중 하나는 중요한 사회 인프라인 간병입니다. 우리는 이번 10년 말까지 가장 빠르게 성장하는 두 가지 직업이 간호사와 가정 건강 관리 보조원이 될 것으로 예상합니다.18위에서 언급한 바와 같이 보육사원은 근로자 가족에게 중요한 서비스를 제공합니다. 그러나 사람들은 이런 종류의 직업을 떼지어 떠나고 있습니다. 이러한 증가하는 요구 사항을 충족하는 것은 보안이나 발전 기회가 거의 없는 오늘날 일반적으로 저임금 직업의 품질을 업그레이드하는 데 달려 있을 것입니다.

대규모 고용주는 자체 교육 요구 사항을 처리할 수 있지만, 국가 전체의 재교육 과제가 크기 때문에 산업 그룹, 교육 제공자, 비영리 단체와의 광범위한 파트너십은 물론 인적 자본에 대한 투자에 대한 인센티브가 필요합니다. 개별 회사를 넘어서는 노력으로 재교육의 필요성을 해결하면 비용을 분산하는 데 도움이 될 것이며 나중에 떠날 수 있는 직원을 위한 교육에 투자하기를 꺼릴 수 있는 고용주의 우려를 해결하는 데 도움이 될 것입니다.

자동화로 인해 잠재적으로 수백만 개의 일자리가 제거되고 다양한 기술이 필요한 분야에서 더 많은 일자리가 창출되는 상황에서 미국에서는 개인이 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있는 효과적인 교육 프로그램과 일자리 매칭 지원에 대한 광범위한 접근이 필요합니다. 많은 이니셔티브가 마련되어 있지만, 효과가 있는 것을 극적으로 확장하고 주요 부족분을 채우기 위해 사전 예방적인 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다. 아직 초기 단계에 있는 유망한 솔루션 중 하나는 디지털 학습 및 고용 기록과 관련이 있습니다. 이는 개별 근로자가 어떻게 기술을 습득했는지 문서화하고 회사 전체와 시간이 지남에 따라 번역할 수 있는 일종의 디지털 마이크로 자격증명입니다.

미국 노동 시장은 최근의 도전과 급속한 변화에도 불구하고 놀라울 정도로 탄력적이었습니다. 이러한 종류의 적응성은 바로 다음 장을 탐색하는 데 필요한 것이며, 개인을 지원하는 동시에 기업이 인재 요구 사항을 충족하여 계속해서 성장을 추진할 수 있도록 지원하는 것입니다.

저자 소개

Kweilin Ellingrud 는 미니애폴리스에 본사를 둔 MGI 이사, Saurabh Sanghvi 는 실리콘 밸리에 본사를 둔 McKinsey 파트너, Gurneet Singh Dandona 는 뉴욕에 본사를 둔 MGI 수석 전문가이자 제휴 파트너, Anu Madgavkar 는 뉴저지에 본사를 둔 MGI 파트너, Michael Chui 샌프란시스코에 본사를 둔 MGI 파트너, 올리비아 화이트(Olivia White) 는 샌프란시스코의 MGI 이사, 페이지 하세베(Paige Hasebe) 는 보스턴 사무소의 컨설턴트입니다.