코넬대학은 미국 전체 노동자 중 80%가 어떤 식으로든 대형 언어 모델 LLMs에 영향을 받을 것이라는 조사 보고서를 발표한 바 있다. 이런 가운데 고객 상담실이나 고객 지원 등에 AI 채팅봇을 도입하면 어떻게 되는지가 공개됐다 이에 따르면 생산성은 14% 올랐지만 AI 혜택을 받는 건 직원 능력에 따라 상당한 차이가 있다고 한다.
보고서는 포춘 500대 기업 직원 5,179명을 조사했으며 대부분은 필리핀에 거주하고 있다. 어시스턴트로 제공한 건 오픈AI 대규모 언어 모델인 GPT-3이나 4다. 생산성 지표는 고객 대응을 얼마나 빠르게 해결할 수 있었는지, 1시간당 얼마나 많은 사람이 대응할 수 있었는지에 기반하고 있다. 덧붙여 AI는 다양한 태스크를 해낼 수 있지만 이번 조사에서 지원센터 업무를 선택한 건 이 분야가 AI 도입률이 가장 높기 때문이라고 한다.
AI 도입에서 가장 혜택을 받은 거 경험이 없는 직원이다. AI를 이용해 대응 속도가 35% 향상됐다. 지원 센터 경력 2개월 직원은 AI 어시스턴트를 사용하는 것으로 지원 센터 경력 6개월이라는 비교적 익숙해진 직원과 동등한 퍼포먼스를 발휘했다고 한다.
한편 베테랑 직원에 대한 AI 도입은 그다지 큰 효과가 없다고 한다. 이유는 간단하다. AI가 제안하는 지식과 팁은 이미 베테랑 직원 머리 속에 들어가 있기 때문이다. 이번에 조사한 지원 센터 대부분은 소프트웨어 기업으로 제품 이해도와 문제 해결력, 경우에 따라선 클레임을 거는 소비자에 대한 대응 스킬이 무엇보다 요구되는 일이다.
조사에 따르면 AI 도입 전 최고 베테랑 직원 문제 해결 속도는 평균적인 직원보다 2배였지만 베테랑과 신인간 큰 차이는 AI 도입에 의해 현저하게 줄어든다. AI 모델 자체가 베테랑 선배에게 학습을 받은 것이어서 AI는 베테랑과 신인을 이어주는 가교로 유일한 도구라고 할 수 있다 신인 실적 인상은 회사 전체 성과 향상으로 이어진다.
한편 우려되는 건 AI 도입으로 혜택에 차이가 있다는 것이다. 베테랑 직원의 경험과 지식을 AI가 배워 이를 지원 센터에 도움을 주고 회사 전체 퍼포먼스를 올린다면 장기적으론 베테랑 급여를 올려나가는 방침도 필요하다는 조언이다. 이는 지원 센터 뿐 아니라 AI 학습과 관련한 모든 이들에게 적용할 수 있다. 공헌자에게 보상을 해야 한다는 것이다. 조사 보고서는 고기능 노동자는 AI 모델에 데이터를 제공하는 입장에 있으며 모델 개발에 중요한 역할을 담당할 뿐 아니라 업무에서 AI로부터 받는 직접적인 이점이 적기 때문에 이들 작업을 보상해야 할지 또 어떻게 보상해야 하는지에 대해 의문을 던지고 있다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.