BCG 인도 회장 자람자야 신하는 신흥국이 노동자의 일자리를 자동화하기보다 역량을 높이는 데 생성형 AI를 활용해야 한다고 주장합니다. 그는 세계은행 총재 아제이 방가가 생성형 AI가 신흥시장과 선진국에 서로 다른 영향을 미칠 것이라고 한 관측을 바탕으로, 올바른 선택이 두 지역 간 격차를 줄일 수 있는지 물었습니다.

생성형 AI에는 첨단 칩, 대규모 컴퓨팅 역량, 안정적인 전력, 데이터센터, 데이터, 대규모 언어 모델과 점점 정교해지는 파운데이션 모델이 필요합니다. 신하는 신흥국이 이 거의 모든 분야에서 불리한 조건으로 출발한다고 말합니다. 미국의 AI 투자는 수조 달러에 달해 많은 신흥국의 국내총생산을 웃돌며, 첨단 칩은 부족하고 비쌉니다. 최첨단 모델을 훈련하고 운영하려면 막대한 자본과 에너지도 필요합니다. 선도 모델은 주로 미국에 집중된 소수 기업이 개발하고 있으며, 중국도 대규모 투자를 하고 있습니다.

신하는 신흥시장이 AI를 직접 생산하려 하기보다 낮은 추가 비용으로 전문지식에 접근하는 데 활용하면 더 큰 이익을 얻을 수 있다고 봅니다. 수의사를 거의 만나지 못하는 낙농업 종사자, 전문의와 멀리 떨어진 간호사, 회계사·변호사·마케팅 조언자를 두기 어려운 소상공인이 자기 언어로 도움을 받을 수 있다는 설명입니다. 생성형 AI 자동화에 직접 노출되는 일자리 비중은 신흥국에서 4.5~11%로, 선진국의 약 30%보다 낮다고 글은 전합니다. 인도에서는 5억 명이 넘는 사람이 농업에 의존합니다. 국제노동기구에 따르면 선진국 일자리 가운데 약 30%는 사무·행정·전문직 및 디지털화 수준이 높은 직종으로, 자동화에 더 많이 노출돼 있습니다.

AI는 농민이 가축 질병을 파악하고 사료와 번식 방식을 조정하며, 작물 해충을 발견하고 관개·비료·날씨 위험을 평가하도록 도울 수 있습니다. 이 과정에서도 농민의 현장 노동을 대체하지 않을 수 있습니다. 의료 분야에서는 AI를 지원 도구로 활용하는 간호사와 지역 보건 인력, 돌봄 제공자가 분류 진료, 기록 작성, 번역, 투약 확인과 환자 관찰을 개선할 수 있습니다. 이에 따라 상대적으로 전문 교육을 덜 받은 인력도 일부 업무를 더 안정적이고 생산적으로 수행할 수 있습니다. 신하는 일본, 한국, 중국, 프랑스, 독일의 고령화와 의료 인력 부족, 예산 적자를 언급하며, 노동자 대체가 소비와 노동소득 기반 세수를 더 압박할 수 있다고 말합니다.

신흥국은 임금과 디지털 기반 시설이 더 높고 AI 자동화에 노출된 일자리도 많은 선진국에서 도입이 진행되는 모습을 살펴볼 수 있습니다. 그곳에서는 자동화, 직무 재설계, 재교육, 불평등, 생산성 향상의 배분을 둘러싼 어려운 문제가 더 일찍 제기될 수 있습니다. 신하는 신흥국이 많은 사람을 고용하는 산업, 현지 언어 응용 도구, 디지털 문해력이 낮은 노동자를 위한 음성 중심 인터페이스, 교육에 집중해야 한다고 주장합니다. 자격을 갖춘 전문가가 내려야 할 결정과 의사결정 지원을 구분하는 규칙도 필요하다고 말합니다. 생성형 AI가 전문지식 접근성을 넓히고 선진국과의 격차를 줄일지는 정책, 기반 시설, 교육, 사업 모델과 규제에 달려 있으며, 이를 보장할 수는 없습니다.

BCG 인도 회장 자람자야 신하는 신흥국이 노동자의 일자리를 자동화하기보다 역량을 높이는 데 생성형 AI를 활용해야 한다고 주장합니다. 그는 세계은행 총재 아제이 방가가 생성형 AI가 신흥시장과 선진국에 서로 다른 영향을 미칠 것이라고 한 관측을 바탕으로, 올바른 선택이 두 지역 간 격차를 줄일 수 있는지 물었습니다.

생성형 AI에는 첨단 칩, 대규모 컴퓨팅 역량, 안정적인 전력, 데이터센터, 데이터, 대규모 언어 모델과 점점 정교해지는 파운데이션 모델이 필요합니다. 신하는 신흥국이 이 거의 모든 분야에서 불리한 조건으로 출발한다고 말합니다. 미국의 AI 투자는 수조 달러에 달해 많은 신흥국의 국내총생산을 웃돌며, 첨단 칩은 부족하고 비쌉니다. 최첨단 모델을 훈련하고 운영하려면 막대한 자본과 에너지도 필요합니다. 선도 모델은 주로 미국에 집중된 소수 기업이 개발하고 있으며, 중국도 대규모 투자를 하고 있습니다.

신하는 신흥시장이 AI를 직접 생산하려 하기보다 낮은 추가 비용으로 전문지식에 접근하는 데 활용하면 더 큰 이익을 얻을 수 있다고 봅니다. 수의사를 거의 만나지 못하는 낙농업 종사자, 전문의와 멀리 떨어진 간호사, 회계사·변호사·마케팅 조언자를 두기 어려운 소상공인이 자기 언어로 도움을 받을 수 있다는 설명입니다. 생성형 AI 자동화에 직접 노출되는 일자리 비중은 신흥국에서 4.5~11%로, 선진국의 약 30%보다 낮다고 글은 전합니다. 인도에서는 5억 명이 넘는 사람이 농업에 의존합니다. 국제노동기구에 따르면 선진국 일자리 가운데 약 30%는 사무·행정·전문직 및 디지털화 수준이 높은 직종으로, 자동화에 더 많이 노출돼 있습니다.

AI는 농민이 가축 질병을 파악하고 사료와 번식 방식을 조정하며, 작물 해충을 발견하고 관개·비료·날씨 위험을 평가하도록 도울 수 있습니다. 이 과정에서도 농민의 현장 노동을 대체하지 않을 수 있습니다. 의료 분야에서는 AI를 지원 도구로 활용하는 간호사와 지역 보건 인력, 돌봄 제공자가 분류 진료, 기록 작성, 번역, 투약 확인과 환자 관찰을 개선할 수 있습니다. 이에 따라 상대적으로 전문 교육을 덜 받은 인력도 일부 업무를 더 안정적이고 생산적으로 수행할 수 있습니다. 신하는 일본, 한국, 중국, 프랑스, 독일의 고령화와 의료 인력 부족, 예산 적자를 언급하며, 노동자 대체가 소비와 노동소득 기반 세수를 더 압박할 수 있다고 말합니다.

신흥국은 임금과 디지털 기반 시설이 더 높고 AI 자동화에 노출된 일자리도 많은 선진국에서 도입이 진행되는 모습을 살펴볼 수 있습니다. 그곳에서는 자동화, 직무 재설계, 재교육, 불평등, 생산성 향상의 배분을 둘러싼 어려운 문제가 더 일찍 제기될 수 있습니다. 신하는 신흥국이 많은 사람을 고용하는 산업, 현지 언어 응용 도구, 디지털 문해력이 낮은 노동자를 위한 음성 중심 인터페이스, 교육에 집중해야 한다고 주장합니다. 자격을 갖춘 전문가가 내려야 할 결정과 의사결정 지원을 구분하는 규칙도 필요하다고 말합니다. 생성형 AI가 전문지식 접근성을 넓히고 선진국과의 격차를 줄일지는 정책, 기반 시설, 교육, 사업 모델과 규제에 달려 있으며, 이를 보장할 수는 없습니다.