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[IT뉴스][AI는 지금] AI 쓰자 직무 경계 허물어졌다…챗GPT 업무 43.5%가 '남의 일'
온카뱅크관리자
조회:
8
2026-07-28 09:57:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">영업·마케팅·인사도 재무·개발 업무 수행…소규모 조직서 '업무 교차' 더 활발</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0p6K8gLxAn"> <p contents-hash="7e5ab9aee3ec060764a807f315d84625631b5ef7c10eb94fa8643044385f65ac" dmcf-pid="poIEOZHlci" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=장유미 기자)생성형 인공지능(AI)이 직장인의 업무 범위를 넓히며 기존 직무 간 경계를 허물고 있다. 영업 담당자가 고객 데이터를 분석하고 마케팅 담당자가 웹사이트 오류를 해결하는 등 다른 부서에 맡기던 업무를 AI로 직접 처리하는 사례가 늘면서 조직의 역할 분담 방식도 달라지는 분위기다.</p> <p contents-hash="0096e0bbe880bc93702ee53a3fc564bd3a4e2691a4b33d7dc485d37efd7f639c" dmcf-pid="UgCDI5XScJ" dmcf-ptype="general">28일 오픈AI 경제연구팀이 미국 챗GPT 이용자의 메시지 80만 개 이상을 분석한 결과 업무 관련 메시지의 16.8%가 이용자의 본래 직업과 다른 직군의 업무로 분류됐다. 글쓰기와 요약, 일정 관리처럼 여러 직군이 공통으로 수행하는 업무를 제외하면 직무 외 업무 비중은 43.5%로 높아졌다.</p> <p contents-hash="17227565d1620171d94f486b68e85c97d65386f37f3b5d9bc599aae46db811a3" dmcf-pid="uahwC1Zvjd" dmcf-ptype="general">오픈AI는 특정 직업이 맡아온 업무가 다른 직업 종사자의 AI 활용 과정에서 나타나는 현상을 '업무 교차'로 정의했다. AI가 기존 업무를 대신하는 데서 그치지 않고 조직 안에서 누가 어떤 일을 맡는지도 바꾸고 있다는 의미다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9eff75dd6b4e72566d14bd1e03c905042bcbe0d11ab8f77f7c0788f193e9db2a" dmcf-pid="7Nlrht5Tae" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(제작=챗GPT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/28/ZDNetKorea/20260728095454689efqf.png" data-org-width="639" dmcf-mid="FDcLAShDAo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/28/ZDNetKorea/20260728095454689efqf.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (제작=챗GPT) </figcaption> </figure> <p contents-hash="8030059a96da740f04c1457bbbf564ea59f8dd404c6167354ba462bb2d4348a3" dmcf-pid="zjSmlF1yAR" dmcf-ptype="general">직군별로는 고객경험 담당자의 직무 외 업무 비중이 77%로 가장 높았다. 디자이너는 75%, 인사 담당자는 69%, 법률 담당자는 56%, 마케팅 담당자는 53%였다. 영업과 재무는 각각 40%, 엔지니어링은 28%로 집계됐다.</p> <p contents-hash="5c7ccee976ea3f748ea6aa4119ba9b9825405a2cd1c529710eebb7b6648efcfa" dmcf-pid="qAvsS3tWcM" dmcf-ptype="general">직무 사이에서 가장 널리 확산된 업무는 재무 계산과 기술 문제 해결이었다. 두 업무는 조사 대상 8개 직군 가운데 본래 직군을 제외한 나머지 7개 직군 모두에서 자주 수행하는 외부 업무 3개 안에 포함됐다. 마케팅 자료 제작도 5개 직군에서 반복적으로 나타났다.</p> <p contents-hash="884c5ee5df774bc676eca5f36f3b2de4c012312ff855da5116f73acb2d6dc28d" dmcf-pid="BcTOv0FYjx" dmcf-ptype="general">업무를 많이 가져오는 직군과 다른 직군으로 업무가 퍼지는 직군도 구분됐다. 디자이너 메시지의 35.2%는 다른 직업의 업무였지만 다른 직군이 수행한 디자인 업무 비중은 1.7%에 그쳤다.</p> <p contents-hash="012b290eaf3aa86b85c6b41269724648d1e602d73a918691b133b87d9bd99f0c" dmcf-pid="bkyITp3GcQ" dmcf-ptype="general">엔지니어링은 반대 양상을 보였다. 엔지니어가 다른 직군의 업무를 수행한 비중은 18.5%였지만 다른 직군이 수행한 엔지니어링 업무는 7.4%를 차지했다. 소프트웨어 오류 해결과 기술 시스템 관리 등 소프트웨어 문제 해결과 기술 시스템 관련 업무가 비개발 직군으로 확산된 영향으로 풀이된다.</p> <p contents-hash="fd54a0790b3dd064c1d2ab831001c1d85da45c8422724426140aac5dd35e7454" dmcf-pid="KEWCyU0HaP" dmcf-ptype="general">마케팅은 업무 유입과 확산이 모두 활발했다. 마케팅 담당자 메시지의 24.3%가 다른 직군의 업무였고, 다른 직군 이용자가 수행한 마케팅 업무 비중도 8.9%로 조사 대상 가운데 가장 높았다.</p> <p contents-hash="fb9cfc1c71d67a38f0d8130741ff6cc59509de700db449707df30f3be04ed0fa" dmcf-pid="9DYhWupXN6" dmcf-ptype="general">기업 규모가 작을수록 직무 외 업무에 AI를 활용하는 비중도 높았다. 평균 이용자 기준 직무 외 업무 비중은 계정 수 2~5개인 워크스페이스에서 18.9%였지만 100개가 넘는 조직에서는 16.3%로 낮아졌다. 전문 인력이 부족한 소규모 조직에서 AI가 여러 직무를 보완하는 범용 도구로 활용된 것으로 해석된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5f972a6155dd9de4a42ce5b6bfd6f95221ca70dd13e720e442864a5e9274a0a1" dmcf-pid="2wGlY7UZA8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(표=오픈AI)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/28/ZDNetKorea/20260728095455910lojc.png" data-org-width="640" dmcf-mid="3zP96aoMjL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/28/ZDNetKorea/20260728095455910lojc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (표=오픈AI) </figcaption> </figure> <p contents-hash="466bf40960907a1559a59eedafc417393e4e462a651a8c00c55d4a5867288398" dmcf-pid="VrHSGzu5k4" dmcf-ptype="general">오픈AI는 실제 AI 사용 데이터가 채용 공고나 노동 통계보다 빠르게 직무 변화를 포착할 수 있다고 봤다. 기업이 직무기술서를 바꾸거나 새로운 직함을 만들기 전에 근로자들이 AI를 활용해 새로운 업무 조합을 시도하고 있어서다.</p> <p contents-hash="0dc79572d02bff57dcb46b93541ea08dbd96d6dc4cd812c139680fda7702cd61" dmcf-pid="fO5yZbqFNf" dmcf-ptype="general">오픈AI는 "AI 사용 패턴은 기업이 직무기술서를 다시 작성하거나 새로운 직함을 만들기 전에 업무가 어떻게 이동하는지 확인할 수 있는 초기 신호"라며 "전통적인 노동시장 통계가 나중에 포착할 직업 변화를 먼저 드러낼 수 있다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="a4dc0baefefbf7f4a6e1aa76f7aa7d0f319b48efc82295eb6144b6f94ca051de" dmcf-pid="4I1W5KB3kV" dmcf-ptype="general">장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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