AI로 인간을 해고하는 유행… 그리고 현실
최근 몇 년 동안 일부 기업들은 인공지능으로 직원들을 대체하는 데 앞장서 왔습니다. 약속은 명확했습니다: 비용 절감, 더 빠른 속도, 거의 마법 같은 효율성. 하지만 현실은 항상 기대한 대로 렌더링되지 않습니다. Houdini의 자동화 스크립트처럼 작업을 해결하는 IA 에이전트로 가득 찬 사무실을 꿈꾸던 많은 회사들이 이제 인간의 터치가 그렇게 쉽게 복제되지 않는다는 것을 깨닫고 있습니다.
Klarna 사례: 자랑에서 후퇴로
가장 유명한 예 중 하나는 Klarna입니다. CEO는 공개적으로 한 명의 IA가 700명의 해고된 직원들의 일을 하고 있다고 자랑했습니다. 하지만 1년 후, 고객들이 서비스 품질에 불만을 제기하기 시작했고, 회사는 다시 인간 직원을 고용해야 했습니다. 결과는 Unreal Engine에서 제대로 해결되지 않은 논리 bug처럼 보이는 고객 서비스 workflow이었습니다.
IA는 예… 하지만 면밀한 감독 하에
Gartner의 설문조사에 따르면, 이 과정을 시작한 기업의 절반이 후퇴했습니다. 대부분은 IA와 인간을 결합한 하이브리드 시스템을 선택하고 있습니다. IA가 쓸모없다는 것이 아니라, 고객을 혼자 관리하게 두는 것은 노멀을 확인하지 않고 조명 bake를 하는 것과 같습니다: 재앙은 거의 확실합니다.
글리치로 끝나는 실험들
Carnegie Mellon 대학의 실험이 이를 명확히 보여줍니다: 가상의 회사를 운영하도록 IA 에이전트들에게 재무, 행정 또는 소프트웨어 엔지니어링 역할을 할당했습니다. 결과: 작업의 24%만 완료했습니다. After Effects의 포스트 프로덕션 패스로도 그 프로젝트를 구할 수 없었을 겁니다.
모두 실패는 아니지만, 기적도 아님
네, 변화가 잘된 기업들도 있습니다. IA 덕분에 인력을 줄이고 결과를 개선한 스타트업들. 심지어 Duolingo는 번역팀을 줄였는데 서비스가 무너지지 않았습니다. 하지만 성공 사례 하나당 UPS나 Cisco처럼 전략을 재고해야 했던 사례들이 있습니다. 예를 들어 IBM은 IA 시스템을 감독하기만 해도 더 많은 인력을 고용해야 했습니다. Arnold의 denoise를 PC가 멈추지 않고 사용하기 위해 더 많은 RAM을 사야 하는 것과 같습니다.
덜한 과대광고와 더 많은 스트레스 테스트
IA는 많은 것을 약속하지만, 인간을 진짜 대체하기 전에 아직 많은 베타 단계를 거쳐야 합니다. IA에 베팅한다면, 프로젝트의 유일한 배우가 아니라 pipeline의 일부로 하는 것이 좋습니다. 그 후에 crashes가 오니까요… 정확히 After Effects를 말하는 게 아닙니다 💥.