교육, 이민

코로나 여파... 고용 풍속도 어떻게 바뀌나

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세상에는 우리가 알지 못하는 직업이 있고 아직도 필요한데 아무도 하지 않는 것들이 있다.

코로나바이러스로 인해 경제 활동이 마비되면서 사람들은 다양한 방식으로 이를 헤쳐 나갔다. 집에서 일할 수 있게 했고 직장을 잃은 사람은 다른 방식으로 돈을 벌 방법을 찾아냈다.  


아침에 직장으로 가기 위해 출근 전쟁을 벌이거나 퇴근 후 저녁 식사 자리에서 남은 얘기를 하면서 하루를 마감하는 풍경은 많이 사라졌다. 

가야 할 직장이 폐쇄되었다는 것은 사람들에게 충격이 되었지만 이제는 새로운 방식을 모색하기 위해 아이디어를 짜고 있다.


과거 한국의 청계천에 가면 없는 것 없이 모든 물건을 만들 수 있는 온갖 물건들을 판다고 했다. 지금은 아마존이 세상의 모든 물건을 배달해주는 시스템으로 발전해 있고 더욱 기발한 방식으로 서비스를 제공하는 온라인 비즈니스를 하고 있다.


유튜브라는 동영상 사이트를 통해 사람들의 관심을 끌기만 하면 직장에서 버는 것보다 훨씬 높은 수익을 얻을 수가 있게 되었다. 

드넓은 미국땅에서 배달이 비즈니스의 새로운 모델이 되리라고는 불과 10년 전만 해도 상상할 수 없었던 일이다.


기업도 마찬가지인데 과거에는 일단 입사하면 평생을 몸바쳐 일하고 명예롭게 퇴직하는 것을 영예로 여겼었다. 

그러나 지금은 3, 4년 일하고 새로운 직장으로 옮기지 않으면 사고가 구식이거나 뒤떨어진 사람으로 여긴다. 일을 둘러싼 바뀌고 있는 풍속도는 분명 코로나바이러스로 인한 측면이 많다. 


로봇이 인사 업무

투자하고 싶은 훌륭한 직원이 있을 때 고용주와 인사 부서는 배치할 부서와 적합한 일에 대한 수수께끼에 직면한다. 


직원이 생산적이고 만족스러울 뿐만 아니라 혁신을 주도하고 변화를 가져올 수 있는 새로운 역할을 찾는 것은 그리 쉽지 않다.


이런 인사 업무도 점차 바뀌고 있다. 하지만 이런 퍼즐을 맞추는 존재는 사람이 아니라 알고리즘에 의해 해결되는 즉 인공 지능으로 불리는 로봇이 되고 있다.


회사에서 가장 성공적인 직원이 어떤 경력 경로를 밟았는지에 대한 데이터를 분석함으로써 데이터 알고리즘은 직원이 기술을 개발하고 만족을 유지하며 회사에 더욱 가치 있는 역할을 수행해야 하는 유형을 제안해 준다.


한마디로 직원의 직무 역량과 개인의 성과는 물론 기여도까지 심지어 다른 적성 분야까지도 인공지능이 제시하고 있다. 

인사 업무 전문 컨설팅 업체는 이런 알고리즘이 직원들의 업무 패턴을 식별하고 다음 작업이 무엇인지 알려준다고 한다. 


인간이 최고의 직업을 찾기 위해 가능한 모든 직업 경로를 샅샅이 뒤지는 데 몇 년이 걸릴 수도 있고 불가능할 수도 있다. 그러나 인공 지능을 장착한 기계는 몇 초 만에 이 과제를 수행할 수 있다.


전세계 4,500만 명 이상의 직원과 포춘 500대 기업의 약 절반에게 인적 자원 소프트웨어를 제공하는 기업은 세계 최대 기업 조직의 승진, 보상 그리고 경력 궤도에 대한 방대한 데이터를 보유하고 있다. 


이 회사는 최근 사용자에게 데이터 과학 (Data Science)을 통찰력을 활용해 직원의 차선책을 확인할 수 있는 기능을 제공하고 있다.


월마트, 3M 그리고 캘리포니아 주를 포함한 안정적인 기업의 경우, 내부 데이터만으로도 알고리즘이 인사이트 기반 예측을 할 수 있을 만큼 인력이 충분하다. 


그러나 소규모 기업은 업계 전반이 채택하고 있는 채용 방식과 의사 결정을 내리는 과정을 유사하게 모방하는 방식을 따르고 있다. 


익명으로 특정 직장의 개방된 데이터 풀을 이용하면서 정보를 공유하는 서비스를 활용하고 있다. 이처럼 이제 인사 업무는 고용을 외주 업체에 의뢰하던 헤드헌터 시스템이 바뀌면서 데이터 풀을 활용하는 방식으로 변하고 있다. 

기업체의 주급은 이미 이를 전담해서 관리하는 회사가 오래 전부터 있었다.   


이력서를 포함한 개인 데이터 베이스

기업들이 고용을 하지 않더라도 회사의 웹페이지를 통해 이력서를 등록할 수 있게 하는 이유는 데이터가 많을수록 적합한 직원을 뽑을 수 있는 예측이 가능하기 때문이다.

그러므로 기업과 헤드헌터 그리고 잡 사이트에서 중요시하게 여기는 것은 무엇보다 등록된 이력서이다.


이와 관련된 소프트웨어 개발자는 데이터 분석에 필요한 데이터 과학 (Data Science) 부서가 가장 빠르게 성장하고 있다고 밝힌다. 


웹 캐스트에서 데이터 과학이 차세대 기술 분수령이자 기업이 유용한 데이터의 웨어하우스를 축적할 수 있는 클라우드 기반 모델로의 전환에 따른 명확한 결과라고 분석했다. 


이런 변화는 단순히 이력서를 이런 웹사이트에 등록하는 것이 중요한 것이 아니라 남들과 차별이 되는 특이한 경력과 능력을 그 이력서 안에 담아야만 특정 업무를 위해 발탁될 가능성이 커진다는 것을 보여준다. 


데이터 과학과 기술의 목적이 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 더 좋게 만드는 것이기 때문이다. 데이터 기반 제안을 제공하는 알고리즘을 사용하더라도 인사부 직원과 경영진은 여전히 채용을 결정하고 승진시키는 권한을 가진 사람이며 이는 인공 지능으로 대체되지 않는다.

 

그 이유는 기업의 최고 경영진은 아직 인공 지능이나 로봇이 감당할 수 있는 수준이 아니기 때문이다. 이런 알고리즘의 목적은 직원들이 더 높은 수준의 전략적 프로젝트에 집중할 수 있도록 일상적인 수동 작업을 제거하는데 있다. 


기술에는 선악이 없고 이는 가치 중립이란 뜻이며 판단을 공정하게 하면서 이를 사용하는 방법이다.


기업의 지역 사회 책임 관심 커져

새해가 되면서 일상적인 일상으로의 복귀를 기대하는 많은 기업들은 코로나바이러스 전염병에 대한 대응으로 재택 근무에 대한 기준이나 정책을 더욱 세밀하고 엄격하게 발전시킬 것으로 예상한다.


그러나 비 정상적인 해라는 사실을 감안해 사무실 정책이 어떻게 바뀌었는지 되돌아 보면 원격 의료와 원격 치료 옵션을 포함한 다른 혜택도 재구성될 가능성이 있다.


지난 한 해 많은 사람들이 긴장과 스트레스를 받는 직종의 직원, 특히 간병 역할을 하는 의료 담당자들이 지원하는 것이 무엇을 의미하는 것인지 다시 생각하게 되었다.


일과 홈 스쿨링을 병행해야 하는 스트레스에 지친 부모를 생각해 보면 쉽게 납득이 간다. 

많은 주요 기업들이 이런 통찰력을 염두에 두고 재택 근무에 따른 혜택을 확장했다.

아동이 태어나거나 입양된 후 1년 이내의 유급 휴가 18주를 주는 육아 휴직 정책을 모든 제조 직원에게 확대한 기업도 있다. 


이런 정책 전환은 성 중립적이고 모든 부모에게 동일한 기회와 돌봄 지원을 제공한다.

코로나바이러스 급증에 대응해 선도 기업들이 유연한 유급 휴가 정책과 복지 혜택을 확대하고 있음을 보여준다. 


긴급 가족 우선 코로나바이러스 대응법은 80시간의 긴급 휴가를 제공했고 계속 연장 시행되고 있다. 많은 회사들이 재택 근무에 따른 공백을 메우기 위해 특별한 조치를 취하고 있다. 간병의 도전과 부담에 대한 새로운 공유 실현으로 인해 이런 정책은 올해를 기점으로 영구적으로 정착될 가능성이 높다.


또 다른 새로운 혜택으로는 고용주의 새로운 사회적 책임에 대해 인식이 커졌다는 사실이다. 

공휴일이 아닌 선거일에 직원들이 투표할 수 있도록 할 뿐만 아니라 직원이 선거 노동자로 자원 봉사하면 하루 종일 일에 대한 일급을 지불한 기업도 있다. 


기업이 사회에 환원하고 지역 사회에 미치는 영향을 높일 수 있는 더 많은 방법을 모색함에 따라 이 혜택은 중요한 요구 사항을 쉽게 충족할 수 있는 방법이 되고 있다.

이는 기업들이 코로나를 계기로 지역 사회에 대한 책임을 느끼고 한발 짝 더 가까이 다가섰다는 것을 보여주는 긍정적인 변화다. 


디지털 유목민을 위한 정보 수요 커

독립 계약자, 디지털 유목민, 사이드 긱, 긱 경제 일자리 등 많은 새로운 용어가 등장했다. 

그러나 이들은 모두 독립 계약과 기업에서 더 개별적인 근로자로 변화했음을 의미한다.


독립 계약자를 위한 인력 솔루션을 전문으로 제공하는 회사인 MBO Partners의 보고서에 따르면 근로자의 59%가 자신을 독립 계약자로 간주했다. 


절반 이상이 자영업자로서 파트타임이나 단기 프로젝트를 담당하는 긱(gig) 일꾼이라는 점을 보여준다. 회사에 출근하는 사람이 절반이란 의미다.


이들은 전통적인 사무실에 묶여 있지 않은 디지털 유목민이라고 스스로 인정한다.

이런 일을 하는 사람의 통계는 코로나바이러스 전염병에 의해 독립적인 원격 근무로의 전환이 보다 가속화되었음을 보여준다. 


기업이 아웃소싱 또는 자동화를 통한 고용 축소는 유행병 이후 다시 가속화될 것으로 예상된다. 


가트너 (Gartner)에 따르면 거의 1/3의 기업이 비용 절감 수단으로 정규직 직원을 비정규직 직원으로 대체하는 방식을 채택했다. 


회사가 점점 더 많은 기능을 자동화, 오프쇼어링, 인공지능 (AI) 그리고 독립 계약자로 전환하고 있으며 특정 산업의 경우 70%에서 80%까지 자동화를 고려하고 있다. 


기업 소유주들이 작업 요구 사항을 충족하기 위한 기반으로 프리랜서 또는 시스템 간소화를 가장 염두에 두고 있다는 것을 알 수 있다.


회사는 재택 근무로 전환하는 동안 더 적은 인력으로 운영하는데 익숙해졌고 다른 회사는 어려운 해에 예산을 삭감할 방법을 모색하고 있다.

독립을 향한 추진력과 함께 재정적 불안정 요소가 크기 때문에 이들에게 가장 필요한 것은 이런 사이드 잡과 긱 프로젝트에 대한 정보다. 


사이드 긱 (side-gigging) 관행은 2016년 이후 51% 증가했는데 이는 손실된 시간이나 보상을 충당하거나 경기 침체 기간 동안 추가로 돈을 벌어야 하는 필요성이 커진 때문이다. 


사이드 잡이나 긱 (gig) 프로젝트에 대한 정보를 제공하는 사이트의 필요성이 더욱 커지고 있는데 아직은 특별하게 맞춤 정보를 전문적으로 제공하는 곳이 없다. 


고용 구조와 일의 형태가 이렇게 바뀌는 상황에서 무엇보다 필요한 것이 정보 제공을 한눈에 볼 수 있는 사이트다.




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