AI(인공지능)의 발전으로 사라지는 직업 10가지!

AI가 발전함에 따라 이전에 인간이 수행했던 작업을 수행할 수 있습니다. 
AI 시스템이 인간의 노동보다 더 효율적이고 저렴하며 
더 안정적이기 때문에 이러한 자동화는 일자리 손실로 이어질 수 있습니다. 
AI가 발전함에 따라 기존 일자리가 불필요해지는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

 

1. 데이터 입력 담당자

AI가 데이터 입력 작업을 자동화하는 능력을 지속적으로 향상함에 따라 데이터 입력 사무원이 사라질 위험에 처해 있습니다. AI 기반 시스템은 다양한 소스의 데이터를 빠르고 정확하게 기록할 수 있으므로 데이터를 입력하는 사무원이 필요하지 않습니다. 또한 자연어 처리(NLP) 기술의 발전으로 AI가 사람의 말을 매우 정확하게 이해하고 전사할 수 있게 되었습니다.

2. 은행 직원

고객이 은행 지점을 방문하지 않고도 많은 은행 업무를 수행할 수 있는 온라인 뱅킹 및 모바일 애플리케이션의 사용 증가로 인해 은행원이 사라질 위기에 처해 있습니다. AI 기반 챗봇과 가상 도우미는 일상적인 고객 문의 및 계정 관리 작업도 처리할 수 있어 은행 직원의 필요성을 줄여줍니다.

3. 텔레마케터

로보콜과 자동화된 텔레마케팅 시스템의 광범위한 사용으로 텔레마케터가 사라질 위기에 처해 있습니다. 이러한 AI 기반 시스템은 교환원 없이도 대량의 전화를 걸고 관리할 수 있으므로 텔레마케터에 대한 수요가 줄어듭니다.

4. 공장 근로자

조립 라인이나 반복 작업에 종사하는 공장 근로자는 AI 기반 로봇과 자동화 시스템이 이러한 많은 작업을 더 효율적이고 정확하게 수행할 수 있기 때문에 사라질 위험에 처해 있습니다. 이는 인건비를 줄이고 생산성을 높이려는 기업에게 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

5. 소매 판매원

오프라인 매장의 소매 판매원은 전자 상거래의 인기가 계속 높아짐에 따라 사라질 위험에 처해 있습니다. AI 기반 추천 시스템은 온라인 쇼핑객에게 개인화된 제품 제안을 제공할 수 있으며 자동화된 창고 및 배송 시스템은 인간 영업 사원 없이도 주문을 신속하게 이행할 수 있습니다.

6. 보험업자

AI 기반 시스템이 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하여 위험을 평가하고 보험료를 결정할 수 있기 때문에 보험업자는 사라질 위험에 처해 있습니다. 이렇게 하면 전통적으로 이러한 작업을 수동으로 수행하는 인간 보험업자의 필요성을 줄일 수 있습니다.

7. 부기 담당자 및 초급 회계 업무

AI 기반 회계 소프트웨어가 데이터 입력, 송장 발행 및 청구서 지불과 같은 많은 일상적인 회계 작업을 자동화할 수 있기 때문에 장부 담당자 및 초급 회계 작업이 사라질 위험에 처해 있습니다. 이는 특히 소기업에서 인적 부기 담당자 및 회계사에 대한 수요를 줄일 수 있습니다.

8. 법률 보조원 및 준법률가

AI 기반 시스템이 법률 문서와 사건 파일을 신속하게 처리하고 분석할 수 있기 때문에 법률 보조원과 준법률가가 사라질 위험에 처해 있습니다. 이렇게 하면 전통적으로 이러한 작업을 수동으로 수행하는 인간 조수 및 준법률가의 필요성을 줄일 수 있습니다.

9. 배달 기사 및 장거리 트럭 운전사

자율주행차와 드론이 배달 서비스에 점점 더 많이 사용되면서 배달 기사와 장거리 트럭 운전사는 사라질 위기에 처해 있습니다. 이러한 AI 기반 시스템은 인간 운전자의 필요성을 줄이고 
잠재적으로 배송 효율성을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.

10. 정기 문의 시 고객 서비스 담당자

AI 기반 챗봇과 가상 비서가 운영자 없이도 일상적인 고객 문의를 처리할 수 있기 때문에 일상적인 문의 고객 서비스 담당자가 사라질 위험이 있습니다. 이는 특히 통화량이 많은 대규모 조직에서 
인간 고객 서비스 담당자에 대한 수요를 줄일 수 있습니다.

전반적으로 많은 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하는
AI의 잠재력은 많은 산업에서 상당한 일자리 손실로 이어질 수 있습니다.
그러나 특히 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 분야에서
AI의 결과로 새로운 직업과 기회가 나타날 것이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다.
개인과 조직이 이러한 변화에 적응하고 급변하는
고용 시장에서 계속 고용할 수 있는 새로운 기술을 개발하는 것이 중요합니다.