공장 자동화 (FA) 의 발전으로 이제 로봇이 많은 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.제조 현장의 많은 작업이 이러한 방식으로 자동화되었지만 사무 업무는 자동화하기 어려운 것으로 여겨져 왔습니다.그 이유 중 하나는 표준화와 표준의 명확화가 중요한 제조 업무와 달리 사무 업무는 판단력과 지속적인 유연한 대응이 필요하기 때문입니다.하지만 최근 디지털 기술의 발달로 사무도 로봇이 수행하는 것이 가능해지고 있습니다.디지털 노동이 그 대표적인 예입니다.디지털 노동이 왜 그렇게 대중화되었는지, 그것이 가져다주는 혜택은 무엇인지, 그리고 앞으로 더 발전할 가능성에 대해 생각해 볼 것입니다.
디지털 노동이란 무엇일까요?
디지털 노동은 '사무실에서 일하는 로봇'으로 주목받아왔지만, 대부분의 사람들은 로봇이라고 하면 제조업에 종사하는 로봇을 상상하게 될 것입니다.
디지털 노동이 무엇인지, 어떤 용도로 사용되는지, 그 특징은 무엇인지 살펴보겠습니다.
“디지털 노동”의 의미
디지털 노동은 영어로 “디지털 노동”이라고 쓰여 있는데, 여기서 노동은 노동자를 의미합니다.일본어에서는 가상의 지적 노동으로 번역하기도 하는데, '디지털 노동'이라고 생각하면 이해가 더 쉬울 수도 있습니다.디지털 노동은 좀 더 쉽게 말하면 사람을 대신해 일하는 디지털 기술이고, 그런 관점에서 보면 로봇이라고 표현하기도 합니다.좀 더 구체적으로 말하자면 RPA, AI 또는 이를 활용하는 소프트웨어와 서비스를 사용하여 사람을 대신하여 작업을 수행하는 디지털 로봇을 말합니다.이러한 작업을 자동화하는 소프트웨어 로봇을 일반적으로 디지털 노동이라고 합니다.
디지털 노동의 가장 큰 특징은 가상의 노동자에 불과하다는 것입니다.디지털 노동은 프로그램을 통해 업무를 종합적으로 관리하는 시스템이 아니라 인간처럼 작동하는 소프트웨어 로봇입니다.따라서 도입하더라도 즉시 자동으로 작업을 수행하는 것이 아니라 신입 작업자처럼 교육이 필요합니다.업무의 요령을 가르치는 것처럼 프로그래밍하고 반복 테스트하면 더 효율적으로 작업할 수 있습니다.디지털 노동은 사람처럼 업무를 학습하고 노동자로서 업무를 수행한다는 점에서 새로운 노동력으로 주목받고 있다.
디지털 노동이 잘 하는 업무
디지털 노동은 인간을 대신하여 일하지만 인간과 같은 작업을 수행하지는 않습니다.인간과 비교하면 디지털 노동이 잘하는 업무와 잘 못하는 업무가 분명히 있습니다.
디지털 노동은 다음과 같은 작업에서 탁월하며 실수를 줄이면서 지속적으로 수행할 수 있어 효율성에서 인간을 능가할 수 있습니다.
- 표준화된 검사 및 처리 작업
- 반복적인 단순 작업
- 정해진 프로세스에 따라 진행되는 작업
디지털 노동이 잘 하지 못하는 업무
한편, 다음과 같은 업무는 사람이 수행할 수 없으며 디지털 노동에 맡기기에는 적합하지 않습니다.
- 매번 다른 조건과 환경에서 결정을 내려야 하는 작업
- 상황 판단에 따른 업무 프로세스 변경이 필요한 작업
그만큼 디지털 노동이 잘하는 업무와 잘하지 못하는 업무는 현재로선 명확하다.언젠가는 디지털 노동이 인간처럼 모든 작업을 수행할 수 있게 될 수도 있겠지만, 우리는 아직 거기에 도달하지 못했습니다.디지털 노동을 활용할 때는 어떤 업무가 디지털 노동에 맡기기에 적합한지를 결정하는 것이 중요합니다.
디지털 노동과 RPA의 차이
디지털 노동과 RPA는 둘 다 “작업을 자동화”하기 때문에 혼동되는 경우가 많습니다.RPA는 '로봇에 의한 작업 자동화'를 의미하는 로보틱 프로세스 자동화의 약자입니다.반면 디지털 노동은 인간처럼 작업을 수행하는 가상 작업자입니다.규칙과 판단 기준을 가르치면 작업 실행의 정확성이 향상되어 인간에 가까운 작업과 판단을 할 수 있습니다.디지털 노동의 또 다른 특징은 RPA를 사용하여 작업을 수행하는 경우가 많다는 것입니다.RPA는 작업을 자동화하는 방법이고 디지털 노동은 작업을 자동으로 수행하는 작업자라고 생각하는 것이 가장 좋습니다.
디지털 노동이 주목받는 이유
우선 디지털 노동, 즉 가상 노동이 주목을 받기 시작한 이유는 무엇일까요?
다음과 같은 세 가지 주요 이유가 있습니다.
- 노동력 확보의 필요성
- AI의 발전과 실제 응용
- 디지털 트랜스포메이션 가속화
이 세 가지 요인을 각각 살펴보고 디지털 노동이 점점 더 대중화되는 과정을 살펴보겠습니다.
노동력 확보의 필요성
다양한 분야에서 노동력 부족 문제가 더욱 심각해지고 있습니다.경제부에 따르면, 2018년까지 증가 추세를 보였던 노동력 인구는 2019년 이후 보합세를 유지하고 있습니다.2022년에는 전년 대비 5만 명 감소했고, 향후 노동력은 감소 추세로 돌아설 것으로 전망된다.또한 여기에서 집계되는 노동력 인구는 주로 55~64세 그룹에서 증가하고 있으며 20대와 30대에서 눈에 띄게 감소하고 있습니다.이러한 이유로 향후 전반적인 하락 추세는 가속화될 것으로 생각됩니다.
이처럼 노동력이 부족해질 것으로 예측되는 상황에서 인간을 대체하는 노동자인 디지털 노동이 주목받는 것은 불가피하다.특히 노동력 부족 문제는 제조업과 물류 산업에서 이미 자주 논의되고 있습니다.이들 분야에서는 이미 이들이 직면하고 있는 문제인 노동력 확보를 위한 디지털 노동에 대한 기대가 크다.
AI의 발전과 실제 응용
시기적절한 판단과 유연한 대응이 필요한 사무 업무는 한때 인간만이 할 수 있는 일로 여겨졌습니다.그러나 AI 기술의 발전과 AI 학습에 대한 연구로 소프트웨어 로봇이 이러한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.이처럼 이전에는 꿈에 불과했던 가상 작업자가 이제는 디지털 기술의 발전 덕분에 실용화될 수 있습니다.이로 인해 많은 기업들이 디지털 노동에 관심을 돌렸습니다.
디지털 트랜스포메이션 가속화
글로벌 경제에서 일본의 경쟁력 저하가 우려되는 가운데 디지털 전환 (DX) 추진이 절실하다.DX는 단순히 지금까지 해왔던 업무를 디지털화하는 것을 의미하는 것이 아니라 디지털 기술과 데이터를 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 수립하고 운영을 혁신하는 것을 목표로 합니다.이러한 점을 고려할 때 디지털 노동의 활용은 디지털 기술이 가져올 운영의 진정한 혁신적 변화라고 할 수 있다.디지털 노동의 도입과 활용은 DX의 대표적인 예라고 할 수 있으며, 향후 세계 경제에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 필요한 기술이 될 것이라고 생각할 수 있습니다.
디지털 노동의 추가 진화에 필요한 기술
디지털 노동은 디지털 작업자처럼 작동하기 때문에 단순한 소프트웨어가 아닙니다.여러 프로그램 및 기술과 결합하여 더욱 발전할 것으로 예상됩니다.다음 두 기술은 디지털 노동과 결합하거나 쉽게 사용할 수 있도록 배치함으로써 역량을 높이고 정확도를 향상시킬 것으로 예상됩니다.
RPA는 디지털 노동의 효율성을 높입니다.
RPA는 '로봇에 의한 업무 자동화'를 달성하기 위한 방법이며, 작업자의 일종인 디지털 노동도 RPA를 활용할 수 있습니다.RPA의 정확성과 범위가 클수록 디지털 노동 업무의 효율성이 높아질 가능성이 높습니다.실제로 RPA가 디지털 노동이 업무를 수행하는 데 사용하는 주요 방법이기 때문에 RPA의 진화는 디지털 노동의 진화와 직결되는 것으로 생각됩니다.
AI는 디지털 노동의 적용 범위를 확장할 것입니다
디지털 노동은 AI를 통합하여 스스로 결정을 내리고 작업을 수행합니다.과거에는 AI의 판단과 구별의 정확도가 그다지 높지 않았고 활용 범위도 제한적이었습니다.그러나 AI는 딥 러닝과 같은 기계 학습 방법이 확립되면서 크게 발전했습니다.앞으로 AI는 더욱 진화할 것이며 할 수 있는 일의 범위가 넓어질 가능성이 있습니다.AI가 진화함에 따라 디지털 노동은 인간에 더 가깝고 더 정확한 판단을 내릴 수 있을 것으로 기대됩니다.지금까지 디지털 노동은 잘하는 작업에서 인간보다 훨씬 효율적으로 일할 수 있었습니다.AI가 진화함에 따라 AI가 취약한 영역에서 더 효율적이 될 가능성이 있습니다.
디지털 노동을 사용하고 협업하는 방법
디지털 노동은 이미 다양한 분야에서 도입되어 사용되고 있습니다.그러나 “인간 대신 작동”하기 때문에 일부 근로자는 일자리를 빼앗을 수 있다고 우려하고 있습니다.디지털 노동은 어떤 방식으로 인간과 함께 일할 수 있을까요?
디지털 노동 사용 사례
디지털 노동은 다음 영역에서 사용됩니다.
- 회계 부서의 전표 및 양식에 데이터를 입력하고 회사의 내부 시스템으로 지불 데이터를 가져옵니다.
- 영업 부서를 위한 견적서, 송장 및 제안서 템플릿 생성
- 금융 기관의 세금 신고 검사 업무
- 부동산 업계의 핵심 시스템에 대한 데이터 관리 및 입력 작업
이러한 업무 외에도 현재 디지털 노동이 잘하는 업무를 선별하여 광범위한 업무에 디지털 노동을 활용할 수 있습니다.이를 통해 여러 유형의 작업을 단순화하고 속도를 높일 수 있습니다.
디지털 노동과의 협업
디지털 노동은 다른 업무를 디지털 노동으로 대체함으로써 효율성을 높일 수 있는 반면, 근로자들은 일자리를 빼앗길 것을 우려하고 있습니다.기계와 로봇을 통한 자동화와 효율성의 발전에 저항하는 사람들이 어느 정도 있으며, 디지털 노동도 마찬가지입니다.그러나 디지털 노동의 도입이 인간의 일자리를 완전히 없애지는 못할 것입니다.예를 들어, 현대 제조 분야에서는 검사가 더욱 자동화되고 이미지 처리 시스템을 사용하여 합격/불합격 여부를 판단하고 있습니다.이를 통해 품질이 향상되는 동시에 노동력 부족도 완화될 것으로 예상됩니다.
그러나 이것이 품질 검사를 수행하는 사람이 더 이상 필요하지 않다는 것을 의미하지는 않습니다.품질 관리에서는 무엇이 좋은 제품인지, 기준을 어느 수준으로 설정해야 하는지는 사람만이 결정할 수 있습니다.또한 합격/불합격 판단을 기계에 맡길 수 있어 검사 프로세스를 개선하고 새로운 검사 방법을 수립하는 데 힘쓸 수 있습니다.이러한 변화를 통해 품질 개선을 위한 고급 검사 수행 및 새로운 제품 검사 방법 수립을 위한 시행착오와 같은 작업에 인적 노동을 할당할 수 있습니다.
이렇게 되면 기계와 로봇에 의한 자동화가 진행되더라도 기계와 인간이 하는 일은 나눠지고 분업은 진행되어 생산성을 더욱 높일 수 있을 것입니다.이로 인해 사람이 수행해야 하는 새로운 작업도 발생할 수 있습니다.디지털 노동의 도입에서도 같은 일이 일어날 가능성이 높습니다.표준화할 수 있는 업무에서는 디지털 노동이 뛰어나지만, 이러한 작업에서 얻은 데이터를 어떻게 활용할 것인지 고민하고 다음 비즈니스 방향을 결정하는 새로운 업무가 만들어질 것입니다.이것은 인간이 더 잘하는 작업입니다.이처럼 인간과 디지털 노동의 분업이 진전될 것이며, 보다 높은 생산성을 달성할 수 있는 환경이 조성되는 것은 디지털 노동의 성공적인 도입의 한 예라고 할 수 있다.
디지털 노동을 새로운 형태의 노동력으로 활용하는 것이 주목받고 있습니다.
디지털 방식으로 존재하는 근로자로서의 디지털 노동은 다양한 업무를 맡길 수 있으며, 자신이 잘하는 업무에서 인간보다 훨씬 더 효율적으로 일할 수 있습니다.노동력 부족 우려 속에서 디지털 노동은 부가가치를 지닌 새로운 노동력으로 주목받고 있다.디지털 노동의 중요 기술인 AI와 RPA가 향후 진화를 거듭함에 따라 디지털 노동의 활용 범위 자체가 더욱 확대될 것으로 전망된다.
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