소프트웨어는 어떻게 노동을 대체하는가: '고용되는 AI'의 시대

3. AI가 노동을 '대체'할 때 열리는 새로운 시장

어떤 일들은 너무 지루하거나, 돈이 안 되거나, 힘들어서 아무도 하고 싶어 하지 않습니다.

AI 기반 자동화는 단순히 기존 인력의 비용을 절감하는 것을 넘어, 과거에는 경제성이 맞지 않아 존재하지 않았던 새로운 시장을 창출합니다. 인간이 수행하기에는 너무 비쌌던 많은 일을 AI가 경제적으로 수행 가능하게 만들기 때문입니다.

• 간헐적 수요 (Intermittent Demand): 1년에 단 두 번, 혹은 새벽 3시에만 발생하는 업무를 위해 사람을 24시간 고용할 수는 없습니다. AI는 '클라우드에 사는 프리랜서'처럼 필요할 때만 불러서 쓸 수 있습니다.

• 비인간적인 업무 (Boring Tasks): 수천 페이지의 법률 문서를 검토하거나, 끝없이 반복되는 데이터 입력을 하는 일은 극도로 지루합니다. AI는 지치거나 실수하지 않습니다.

• 언어 장벽 (Language Barriers): 20개 언어로 고객 지원을 하려면 20개 언어 구사자를 채용해야 했지만, AI에게는 그저 모델을 확장하는 문제입니다.

이런 특성은 특히 한국과 같은 시장에서 중요하게 작용합니다. 생산가능인구가 감소하는 인구 절벽 문제는 노동력 공급에 구조적인 한계를 만듭니다. 이는 일본이 고령화 사회에 대응해 로보틱스를 적극 도입한 것과 유사합니다. 한국에서 네이버의 '클로바 케어콜'이 독거노인을 돌보는 데 쓰이듯, AI 노동력은 사회적 필요와 맞물려 단순한 효율화 도구를 넘어설 잠재력을 가집니다.

4. 결과를 파는 조직은 무엇이 다른가

결국, 우리 모두는 '결과'를 위해 일하고 있습니다.

제가 서두에 이 변화를 '노동의 API화'라고 말씀드린 이유가 여기에 있습니다. 고객은 더 이상 멋진 대시보드나 수많은 기능 목록을 원하지 않습니다. 그들은 '해결된 문제'와 '달성된 성과'를 원합니다. 소프트웨어를 '고용'한다는 것은, 우리가 제품을 만들고 파는 방식이 완전히 달라져야 함을 의미합니다.

제품팀은 '기능'이 아닌 '결과'를 단위로 로드맵을 짜야 합니다. 영업팀은 '라이선스'가 아닌 '성과 계약서'를 들고 고객사의 CFO를 만나야 합니다. 물론 모든 복잡한 지식 노동의 성과를 명확히 측정하기는 어렵습니다. 하지만 이 '결과 기반 경제(Outcome-based Economy)'로의 전환은 이미 시작되었습니다.

이것이 바로 '결과 기반 경제'의 핵심이며, 우리가 도구의 목록이 아닌 해결된 문제의 포트폴리오를 중심으로 우리의 제품, 팀, 그리고 계약을 재설계해야 하는 이유입니다.