인공지능(AI), 3D프린팅, 자율주행, 빅데이터, 드론, 사물인터넷, 학습 기계 및 모바일 로봇, 모바일 앱, 클라우드, 디지털화, 플랫폼....세상을 바꾸고 있는 첨단 병기들이다. 

이제는 이들이 지금과는 완전하게 다른 세상으로 우리인류를 이끌고 가리라는 것을 누구든 인정한다. 노동도 마찬가지로 지금까지 인간중심의 노동과 서비스는 4차산업 기반으로 바뀔 것이며 인간의 능력이나 노동력 중 상당부분은 무용지물이 될 것이다. 

전문가들은 노동도 ‘우버화(Uberisation)’ 될것이 확실하다고 예견한다. 앞으로 직업의 변화는 어떤 형태로 다가오게 될까? 

최근 유럽노총연구소(European Trade Union Institute)에서 발간한 ‘디지털 경제에서의 노동: 새로운 것과 오래된 것의 분류(Work in the digital economy: sorting the old from the new, 2016.03) ’라는 제하의 워킹페이퍼(Working Paper)를 한국노총에서 번역한 자료가 있어 이를 토대로 디지털경제에서는 ‘노동’이 어떤 모습일지를 살펴 보았다. [편집자주]

▣클라우드
클라우드 스토리지(Cloud storage)는 가상의 장소에 대규모로 데이터를 저장하는 것을 의미하는 반면, 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)은 지리적으로 멀리 떨어져 있는 하드웨어 인프라를 병행하여 사용하는 것을 의미한다. 

클라우드 기술은 2000년대 중반부터 본격적으로 개발되기 시작했으며 고속인터넷의 사용이 그 어느 때보다 증가함에 따라 클라우드는 지리적으로 독립된 무형활동의 확산의 핵심 요소가 되었다. 

기술적 관점에서, 개인(드랍박스(Dropbox), 원드라이브(OneDrive), 아이클라우드(iCloud), 구글독스(GoogleDocs) 같은 서비스를 사용) 또는 기업과 그 직원 등 누구든지 어디서나 모바일앱, 소프트웨어, 데이터 소스에 쉽게 액세스 할 수 있다. 

글로벌 차원에서 클라우드 기술은 이를 사용하는 기업 내의 자본 투자 보다는 임대 및 아웃소싱 계약(소프트웨어, 관리 서비스, 컴퓨터 또는 스토리지 용량)을 기반으로 하는 서비스의 개발을 촉진한다.

노동적 관점에서 볼 때, 클라우드는 모든 형태의 원격 및 가상 작업의 성장 동력일 뿐 아니라, 특히 IT서비스 및 콜센터 업계에서 아웃소싱과 오프쇼어링 전략을 구현하는데 유용한 도구가 된다. 

클라우드 서비스를 사용하는 노동자는 더 큰 가용성이 요구되는 더욱 복잡하고 예측이 불가능한 상황을 처리하기 위하여 노동 환경과 작업 관계를 종종 수정할 수 밖에 없다(Holtgrewe 2014).

▣빅데이터 
클라우드 기술 분야의 발전은 데이터 센터 및 고속 인터넷 연결을 위한 대규모 물리적 인프라의 등장으로 이어졌다. 

최근의 데이터 마이닝 및 모델링 소프트웨어 성능의 비약적 발전은 소비자 프로파일링, 행동 모델링, 동작 추적, 상호작용 매핑, 자동차 고장 또는 인간의 질병 진단 같은 활동에 사용되는 방대한 양의 디지털화된 데이터 분석이 가능해졌다는 것을 의미한다. 

빅데이터사용의 기본 원칙은 규모(volume), 속도(velocity), 다양성(variety), 가치(value)를 의미하는 4V라는 별명을 가지고 있으며(Escande and Cassini 2015,) 현재 인간의 이해 범위를 넘어서는 빅데이터용 소프트웨어의 데이터 셔플링 능력 덕분에 이러한 소프트웨어의 예측력이 빠른 속도로 향상되고 있다. 

예를 들어, 기계번역 도구는 언어 알고리즘만을 사용하기보다는 이제는 모든 가능한 언어로 디지털화된 텍스트로 이루어진 거대한 말뭉치를 사용한다.

빅데이터 산업이 확대되면서 특히 지도 제작, 기상학, 입법, 공중보건, 이동성, 사회경제적 통계, 공식 기록물, 역사적 문서 등의 분야에서 공공 당국과 서비스가 구축해 놓은 엄청나게 다양한 데이터베이스 내에 있는 (익명의) 데이터에 대중이 액세스할 수 있도록 하는 개방형 데이터 정책에도 힘이 실리고 있다. 

유럽연합(EU)은 이미 개방형 데이터에 대한 액세스 제공 및 사용 조건에 대한 다양한 지침과 규제를 도입하였다(Robertshaw 2015). 개방형 데이터의 부상은 민주적 투명성 면에서 환영할만한 발전일 뿐 아니라 다수의 다양한 경제 주체에게 거대한 비즈니스 기회를 제공하기도 한다.

노동적 관점에서 볼 때, 빅데이터의 수집 및 분석은 작업장에서의 감시 및 모니터링과 노동자 행동추적에 영향을 미친다. 빅데이터 모델링 솔루션은 양적 또는 질적 성과 기준을 개별 벤치마킹 및 성능 프로파일의 근거로써 더욱 쉽게 이용할 수 있게 만들었다. 

경영진은 이런 방법을 예전부터 사용해 왔지만 이를 구현하는 도구가 점점 강력해지고 있다. 소비자가 생산한 빅데이터 역시 상거래, 마케팅, 금융서비스 분야의 노동 관행을 변화시키고 있다. 보다 일반적으로 말하자면, 상품을 주문제작하고 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 목적인 모든 고객 대면 활동에서 동일한 상황이 벌어지고 있다

▣모바일 앱
대부분의 플랫폼에는 스마트폰과 태블릿에 다운로드할 수 있는 모바일 앱이 있으며 이를 통해 PC기반 브라우저 없이도 온라인 서비스와 소셜 네트워크에 접속할 수 있다. 어디서든 (언제든지) 앱을 통해 접속할 수 있으며, 난방 시스템, 전기 계량기, 프린터, TV, 자동차 같은 통신하는 사물에 앱을 설치할 수 있게 되면서 컴퓨터는 일상생활의 배경으로 사라진다. 

앱은 단순한 펌웨어 이상으로 온라인 플랫폼의 데이터 센터에 데이터를 수집하고 제공하는 도구이기도 하다. 앱은 사용자가 존재를 거의 인식하지 못하거나 실제 목적을 이해하지 못하는 상태에서 작업용 및 가정용 컴퓨터가 어디에나 존재하는 것을 의미하는 퍼베이시브 컴퓨팅(pervasive computing) 현상의 훌륭한 예이다.

일상 생활에 유용하기 때문에 대부분의 사람들은 앱에 익숙해지지만, 앱은 끊임없이 온라인 상태로 있어야 하는 필요성을 계속해서 인지시킴으로써 업무에 간접적인 영향을 미친다. 이동성, 건강, 에너지 소비에 관한 앱은 해당 부문의 노동 관행을 잠재적으로 변화시킬 수 있다.

▣지오로케이션
요즘은 스마트폰과 태블릿 뿐 아니라 대부분의 노트북도 GPS 칩, 3G 및 4G 모바일 네트워크 상의 상대적 지리 위치, 근처의 Wi-fi 핫스팟 식별기능 등을 복합적으로 사용하여 지리 위치(지오로케이션)를 식별하는 능력을 갖추고 있다. 

사용자가 지오로케이션 기능을 비활성화 하지 않는다면 이런 기기는 중요한 시장가치를 가질 수 있는 위치 데이터를 온라인 플랫폼에 제공하게 될 것이다. 개인과 기업이 스마트폰과 컴퓨터(차량용 컴퓨터 포함)를 교체함에 따라 지오로케이션은 더욱 광범위하게 사용되는 기술이 되고 있다.

노동적 관점에서 볼 때, 지오로케이션은 이미 배달, 유지 보수, 수리, 산업 설비 점검 사찰, 현장 방문 등의 작업을 수행하는 이동형 노동자(mobile worker)의 작업 계획수립, 모니터링, 추적 등에 중대한 영향을 미치고 있으며, 상품뿐 아니라 사람을 추적하기 위해 지오로케이션 서비스를 사용하는 능력은 운송 및 물류 부문의 작업 조직에 영향을 줄 것으로 예측된다. 

지오로케이션과 빅데이터, 앱, IoT, 온라인 플랫폼, P2P 네트워크 같은 기타 새로운 디지털 기술의 조합은 특히 풍부한 혁신의 원천이 된다.

▣사물인터넷
‘사물인터넷(Internet of Things- IoT)’이라는 용어는 센서, 원격 측정도구, RFID칩, QR코드 등이 장착된 실제 또는 가상의 기기와 컴퓨터, 전화, 로봇의 하드웨어에 내장된 앱 사이에서 디지털화된 데이터를 교환할 수 있는 통신 프로토콜 및 운영 체제의 약칭이다. 

공동으로 적용되는 기술 표준의 관점에서 관련 상호 운용성 조건이 충족된다면 서로 연결된 소형 사물들은 노동 환경(부품 및 제품 트래킹, 노동자 감시, 판매 모니터링, 액세스 제어), 공공 공간(도시 교통, 대중 교통, 전기 및 수도 공급, 폐기물 관리), 개인 공간(홈 오토메이션, 디지털 웨어러블, 스포츠 장비) 등에서 유용한 역할을 수행할 수 있다. 

서비스 임베딩과 데이터 마이닝이 가능하기 때문에 연결되어 있는 사물의 가치 창출 잠재력이 향상된다

노동적 관점에서 볼 때, 새로 나타난 변화는 주로 모든 산업 부문에서 상품, 서비스, 사람의 흐름과 가용성 관리에 연관된 수많은 도전 과제와 관련되어 있다.

스마트폰의 인기로 인해 특정 고객을 위한 여행 정보 및 레저 서비스뿐 아니라 특정 타깃을 위한 체험 마케팅 방안(예: 고객과 이들이 방문하는 상점 간의 상호작용)을 개발하는 것이 가능해졌다. 

환상적인 프로토타입이 많이 등장하긴 했지만, IoT 기반 앱을 구현하기 위해서는 기술적 및 조직상의 이유뿐 아니라 다양한 주체 사이에서 인기와 수용성을 구축하기 위하여 비교적 장기적인 실험 단계가 필요하다. 

그러므로 IoT는 업무와 일자리에 즉각적으로 영향을 미치지 않는다. 상업적 운영 및 물류 체인에서 바코드(‘오래된 신기술’)가 사용되기까지 아주 오랜 시간이 걸린 것이 적절한 비유가 된다.

방대한 산업 장비와 차량에 연결된 사물이 통합될 경우, 이 부문에 종사하는 노동자는 초소형 전자공학 및 IT 분야에 대한 숙련도를 향상시켜야 할 것이다.

▣학습 기계 및 모바일 로봇
로봇은 환경의 변화에 적응할 수 있는 능력인 피드백 능력을 가진 프로그램 가능한 자동 장치로 정의된다. 

그러므로 이런 피드백 시스템의 향상은 진정한 새로운 발전은 아니지만, 더욱 명확하게 신형 로봇을 특징지어 주는 것은 학습 및 인지 기술이다.

 컴퓨팅 능력과 메모리(빅데이터, 전자 비전, 형태 및 음성 인식) 면에서 최근 몇 년간 이루어진 진보를 바탕으로 ‘학습’기계는 과거의 사건에 대한 지식과 환경 분석을 바탕으로 행동을 조정한다. 

형상인식과 관련된 진보의 결과 중 하나는 휴머노이드 로봇뿐 아니라 비휴머노이드 로봇의 이동성 향상(휴머노이드 로봇의 탁월한 특성이 더 알려진 것은 언론이 이를 더 많이 다루었기 때문이다)이며, 연결되어있는 사물과 상호작용하는 로봇의 능력이 이동성을 결정한다.

노동적 관점에서 볼 때, 학습부문 및 모바일 로보틱스의 발달이 미치는 영향은 자동화의 역사를 가지고 있는 부문에만 국한되는 것이 아니라 제품 취급, 산업 설비 유지 보수, 폐기물 관리, 예비 부품, 택배 및 우편, 적대적 환경에서의 재고 보충 및 작전 수행 등을 포함한 광범위한 노동계 전반으로 확대될 것이다.

이는 ‘산업 4.0’이라는 제목하에 포함된 생산구조조정 프로세스의 필수적인 부분을 구성한다. 그러나 현 단계에서 엄청나게 다양한 실제 작업 환경에서 발휘될 이런 시스템이 가진 잠재력을 실험 환경 하의 프로토타입 성능에 근거하여 평가하는 것은 어렵다. 역사에 따르면 기존 공장에 효율적으로 로봇을 통합하는 것이 불가능하기 때문에 로봇을 수용할 수 있는 완전히 새로운 공장(예: 자동차 산업에서)을 건설해야 하는 경우가 있다.