기업들이 문제별로 조합된 AI 팀을 기본 노동 단위로 쓰기 시작하면서, 인간의 경력은 직접 생산보다 책임, 신뢰, 서사 관리 중심으로 재편된다.
일의 위신 중심은 산출물에서 소유와 책임으로 옮겨간다. 기업은 생산자를 덜 뽑고, 결정에 서명하고 고객에게 실패를 설명하며 어떤 모델도 실질적으로 짊어질 수 없는 도덕적 비난을 감수할 관리인을 더 채용한다. 고객 신뢰 보증, 예외 판단, 조직 서사 관리 같은 새로운 상층 역할이 생기고, 일상적 중간관리의 층은 사라진다. 일부 전문직에게 노동시장은 안정되지만, 많은 노동자는 유용하기만 해서는 부족하고 신뢰할 만한 사람으로 보여야 한다는 사실을 깨닫는다.
싱가포르의 한 호텔 로비, 밤 9시 15분. 서른여덟 살의 고객 관리인이 병원 구매위원회를 만나기 전 사과 문구를 조용히 연습한다. 가격 책정 시스템도, 계약 작성기와 준법 감시 체계도 모두 자율적으로 움직였지만, 보증 문서에는 그녀의 이름만 적혀 있다. 그녀는 재킷을 고쳐 입으며, 고객이 평가할 것은 모델의 효율이 아니라 같은 실패가 다시 없을 것이라는 자신의 말을 믿을지 여부임을 안다.
일부 노동경제학자들은 이 변화를 붕괴가 아니라 교정으로 본다. 그들의 시각에서 산업사회는 오랫동안 측정 가능한 산출을 과대평가하고 판단, 돌봄, 책임을 과소평가해 왔다. 조직이 마침내 신뢰와 도덕적 부담에 값을 치르기 시작한다면, 인간 노동은 더 좁아질지언정 오히려 더 존엄해질 수 있다는 주장이다.
요즘 회사에서 일 잘하는 사람의 기준이 바뀌고 있죠. 빨리 만드는 사람보다, 마지막에 이름을 올리는 사람이 더 중요해집니다. 2024년 기업의 AI 도입률은 78%까지 올라왔습니다. 초안 작성과 조사, 요약은 먼저 기계가 맡죠. 그런데 사고가 나면 고객도 기관도 결과보다 책임자를 먼저 찾습니다. 그래서 인간의 일은 생산보다 승인과 설명 쪽으로 조금씩 이동합니다. 이 흐름은 채용과 승진도 바꿉니다. 많이 아는 사람보다 예외를 판정하는 사람이 위로 갑니다. 평범한 숙련은 빠르게 값이 떨어집니다. 실무는 자동화되고, 신뢰를 배분받은 소수만 남는 구조가 굳어지는 거죠. 기계가 대부분을 처리하는 조직이 늘고 있죠. 그 안에서 더 비싸지는 건 속도보다 책임의 이름일지 모릅니다. 그 기준은 앞으로 누가 정하게 될까요.