스탠퍼드 AI 자동화 설문이 말하는 진짜 수요: '대체'보다 '협업'을 원하는 직장인들

 

인공지능이 일자리를 완전히 대체할 것이라는 우려와 달리, 실제 현장의 목소리는 다릅니다. 스탠퍼드 대학이 1,500명의 미국 직장인을 대상으로 실시한 최신 연구 결과, 직원들은 AI가 모든 업무를 대신하기보다는 반복적이고 단순한 작업만 자동화하고 나머지는 인간과 협업하길 원한다는 사실이 드러났습니다.

 

이번 조사는 2025년 1월부터 5월까지 진행됐으며, 104개 직업군의 844개 업무 작업을 분석한 WORKBank 데이터베이스를 구축했습니다. 특히 주목할 점은 Y Combinator 스타트업의 41%가 직장인들이 실제로 원하지 않는 영역에 집중하고 있다는 현실입니다.

왜 이 조사가 중요한가?

미국 내 약 8,000만 명의 근로자가 LLM(대규모 언어 모델)의 영향으로 업무의 최소 10%가 변화할 것으로 예상되는 상황에서, 기술 개발자들이 실제 수요와 맞지 않는 방향으로 투자하고 있다는 점이 핵심입니다.

조사 개요

• 주관: 스탠퍼드 Digital Economy Lab & Stanford HAI
• 규모: 미국 내 1,500명 직장인 + AI 전문가 52명
• 범위: 104개 직업군, 844개 업무 작업 분석
• 기간: 2025년 1~5월 (출처: Stanford HAI, 2025.06)

직장인들이 실제로 원하는 AI 자동화는 무엇인가?

자동화를 선호하는 업무 영역

응답자의 69.38%가 '고부가가치 업무를 위한 시간 확보'를 AI 자동화의 주요 동기로 꼽았습니다. 구체적으로 다음과 같은 업무들이 높은 자동화 선호도를 보였습니다:

업무 유형 자동화 선호도 (5점 만점) 직업군 예시

일정 조율 및 예약 관리	5.0	세무사의 고객 예약
파일 정리 및 유지관리	4.67	응급실 통신원의 통화 기록
급여 및 수당 처리	4.60	급여 담당자의 급여 조정
데이터 입력 및 정리	4.2+	행정직의 반복 업무

자동화를 거부하는 업무 영역

창작 및 예술 분야에서는 단 17.1%의 업무만이 긍정적 평가를 받았습니다. 가장 낮은 자동화 선호도를 보인 업무들은:

• 편집자의 기사/칼럼 작성: 1.60점
• 그래픽 디자이너의 컨셉 개발: 1.78점
• 사서의 특수 정보 검색: 1.80점
• 여행사 직원의 분실물 추적: 1.50점

스타트업 투자는 왜 엇박자를 내고 있는가?

Y Combinator 분석 결과의 충격적 현실

스탠퍼드 연구진이 Y Combinator의 5,516개 전체 회사를 분석한 결과, 41%의 AI 스타트업이 직장인들이 '낮은 우선순위' 또는 '자동화 거부' 영역에 집중하고 있다는 사실이 드러났습니다.

4가지 업무 분류 존

1. 자동화 그린라이트 존: 높은 수요 + 높은 기술 역량
2. 자동화 레드라이트 존: 높은 기술 역량 + 낮은 수요
3. R&D 기회 존: 높은 수요 + 낮은 기술 역량
4. 낮은 우선순위 존: 낮은 수요 + 낮은 기술 역량

2025년 Y Combinator 스프링 배치의 46%가 AI 에이전트 기업이었음에도 불구하고, 대부분이 실제 현장 수요와 맞지 않는 영역에 투자되고 있는 상황입니다.

휴먼 에이전시 스케일이 말해주는 것은?

협업을 선호하는 직장인들

스탠퍼드가 새롭게 개발한 '휴먼 에이전시 스케일(Human Agency Scale, HAS)'은 H1(인간 개입 없음)부터 H5(인간 개입 필수)까지 5단계로 구성됩니다.

핵심 발견사항:

• 104개 직업군 중 47개에서 H3(동등한 파트너십)을 선호
• 전체 업무의 47.5%에서 직장인들이 AI 전문가들이 기술적으로 필요하다고 판단하는 것보다 더 높은 수준의 인간 개입을 선호
• 16.4%의 업무에서는 선호도가 전문가 평가보다 2단계나 높음

미래 역량 변화의 신호

AI 에이전트 도입이 확산되면, 핵심 인간 역량이 정보 처리 기술에서 대인관계 및 조직 기술로 이동할 것으로 예측됩니다.

예상되는 변화:

• 축소될 역량: 데이터 분석, 지식 업데이트 등 정보 처리 기술
• 확대될 역량: 인간 상호작용, 조정 업무, 자원 모니터링
• 지속될 역량: 의사결정, 품질 판단 등 고차원적 사고

한국 기업들이 얻을 수 있는 실무적 인사이트는?

1. AI 도입 전략 재검토 필요성

단순히 '최신 기술'이라는 이유로 AI를 도입하기보다는, 직원들이 실제로 부담스러워하는 반복 업무부터 자동화하는 것이 성공 확률을 높입니다.

2. 직원 경험 설계의 중요성

직장인들의 가장 큰 우려는 '신뢰 부족(45%)', '일자리 대체 우려(23%)', '인간적 터치의 부재(16.3%)'입니다. 기술 도입 시 이러한 감정적 요소를 고려한 변화관리가 필수입니다.

3. 단계적 접근법 채택

H1~H2 수준의 완전 자동화보다는 H3(동등한 파트너십) 수준에서 시작하여 직원들의 수용도를 높인 후 점진적으로 확대하는 전략이 효과적입니다.

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핵심 요약 체크리스트

📊 조사 핵심 수치

• 조사 규모: 1,500명 직장인 + 52명 AI 전문가
• 분석 범위: 104개 직업, 844개 업무 작업
• 자동화 긍정 비율: 46.1%
• 주요 동기: 고부가가치 업무 시간 확보 69.38%

🔍 주요 발견사항

• Y Combinator AI 스타트업 41%가 수요-공급 미스매치
• 창작 분야 자동화 수용률 17.1%로 최저
• 47개 직업군에서 AI와의 '동등한 파트너십' 선호
• 직장인 47.5%가 전문가 판단보다 높은 인간 개입 선호

💡 실무 적용 포인트

• 반복 업무 우선 자동화로 신뢰 구축
• 창의적 업무는 보조 도구 역할로 제한
• 직원 감정과 우려사항 사전 파악 및 대응
• 단계적 도입으로 수용성 극대화

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