자동화: 일자리가 아닌 비용을 줄이다—인재 유지를 위한 전략

자동화는 일반적으로 인간 노동자의 적으로 여겨집니다. 하지만 해고를 피하는 데에도 활용할 수 있을까요?

'라이트사이징(Rightsizing)'의 재정의

기업들은 종종 '라이트사이징'이라는 용어를 인력 감축의 완곡어로 씁니다. 문서 자동화 및 주문 관리 소프트웨어 벤더 Esker의 영업 디렉터 Dan Reeve는 다르게 정의합니다.

Reeve에게 라이트사이징은 대규모 해고에 의존하지 않고 순간의 수요에 맞춰 인력 수요를 맞추는 행위입니다. "CEO들은 호황기엔 채용하고 불황기엔 해고해야 해서 좌절합니다. 유쾌한 일이 아니죠."

자동화로 고용과 해고의 악순환 끊기

Reeve는 자동화가 기업이 정기적인 채용-해고 사이클에 휘말리지 않고 적정 인력 수준을 맞추는 데 도움을 줄 수 있다고 믿습니다. 데이터 입력 같은 단순 업무를 자동화하고, 고숙련·고부가가치 직무는 인간에게 남깁니다. 이런 접근법으로 조직은 대규모 인력 구조조정 없이 생산을 신속히 확대하거나 축소할 수 있습니다.

Reeve는 과거 사람이 전담하던 일부 업무가 로봇이나 자동화 시스템에 영구적으로 넘어가지 않으리라고 말하지 않습니다. "아무 변화도 필요 없다고 말하는 건 약간 순진한 일"이라고 합니다. 하지만 책임 분담에 대한 더 신중한 접근은 계절적 수요 변동에 취약한 많은 기업이 겪는 인력 운용의 극단을 완화할 수 있습니다.

기존 직원을 더 도전적인 역할로: 유지율 제고

기존 직원을 더 도전적인 역할로 배치하면 유지율을 높일 수 있습니다. 저실업기와 인재 쟁탈전 속에서 "돈이 사람들이 떠나는 주된 이유는 아닙니다."라고 Reeve는 관찰합니다. "종종 문화 때문입니다. 자신이 즐기는 일을 하는지, 교육과 경력 개발 시간이 있는지, 조직 내에서 승진 경로가 있는지 등이 중요하죠."

단순 업무 종사자의 전직 문제

물론 조립 라인이나 창고 바닥에서 '단순' 업무를 수행하던 직원을 즉시 고숙련 직무로 전환할 수는 없습니다. 그런 일자리는确实 사라지고 있으며, 많은 개인이 실직 위기에 처해 있습니다. 자동화로 일자리를 잃는 이들을 어떻게 해야 할까요?

"이게 우리 시대의 질문이라고 생각합니다."라고 Reeve는 말합니다. "많은 기업이 '모든 것의 자동화'를 이야기하는데, 그건 무서운 개념이죠."

창의적 인력 재배치의 해법

답은 조직 전체에서 인간 노동을 더 창의적으로 배분하는 데 있습니다. Reeve는 수작업으로 수행하던 쉽게 자동화 가능한 업무를 고객 서비스 담당자(CSR)에게서 덜어내 핵심 계정에 개인적 관심을 기울이게 한 화학 회사의 사례를 듭니다. 결과는 더 만족스러운 고객과 비즈니스 증가였습니다. CSR들이 "그들의 비밀 무기가 되었습니다."

인재를 유지하려는 조직은 이들에게 승진 기회를 제공해야 합니다. 젊은 인력이 대거 유입되는 오늘날, 승진 문화 유지는 특히 중요합니다.

밀레니얼 세대의 특성

밀레니얼 세대는 선배들보다 훨씬 자주 이직합니다. "사람들을 몰입하게 할 방법을 찾아야 합니다."라고 Reeve는 말합니다. "다른 부서로 이동하게 하는 것일 수도 있죠."

단기적 접근의 위험과 장기적 투자

자동화와 숙련되고 안정적인 인력의 균형을 맞추는 데 필요한 선투자를 주저하는 기업도 있습니다. 오늘날 경영진은 새 시스템에 더 빠른 ROI를 요구하며, 대량 해고를 재무제표 개선 수단으로 삼기 쉽습니다. 하지만 그런 근시안적 접근은 숙련된 지원 인력 부족으로 고객 수요 증가를 감당 못 할 때 훗날 부정적 파급 효과를 낳습니다.

"최고의 조직은 '고객에게 우리를 더 쉽게 대할 수 있게 하려면 무엇을 할 수 있을까?'라고 묻습니다. '그게 얼마의 가치가 있을까?'라고 묻죠."

"최고의 조직은 시장 침체기에 사람과 기술 투자를 멈추지 않습니다. 가속화하죠. 그러면 침체기에서 벗어날 때, 더 신중한 접근을 취한 경쟁사들과 2~3배의 격차가 벌어집니다."

인간의 고유 영역: '딥 워크'와 공감

Reeve는 기술이 인간이 하던 작업을 계속 대체하리란 점을 인정합니다. 많은 기업에서 운영을 간소화하고 자동화하는 새 도구의 유혹은 거부하기 힘들죠. 하지만 인간의 역할도 방정식의 일부여야 합니다.

예측 가능한 미래에도 여전히 인간이 더 잘 수행하는 작업이 존재합니다. Reeve는 MIT 교수 Cal Newport의 '딥 워크(Deep Work)' 개념, 즉 "주의 분산 없이 인지적으로 까다로운 작업에 집중하는 능력"을 인용합니다.

대규모 IT 프로젝트 론칭 때도 공감과 소통 능력을 가진 인간이 그 노력을 지원해야 합니다. "그게 사람이 기술보다 무언가를 제공할 수 있는 지점입니다."