인공 지능이 미국의 경제 및 노동 시장에 미치는 영향

새로운 자격 묻는 질문 : AI 시대의 노동 시장 - 고용 및 비즈니스 모델의 전환에 대한 포괄적 인 분석

인공 지능 (AI)의 소개와 빠른 발전은 미국의 노동 시장의 전례없는 변화를 시작하여 극적인 결함과 새로운 기회를 모두 가져옵니다. Anthropic의 CEO 인 Dario Amodei와 같은 AI 전문가들은 사무실 지역의 모든 진입 위치의 최대 50 %가 손실 될 수 있다고 경고하고 예측하는 반면, 현재 데이터는 이미 미국에서 이미 구체적인 효과를 보여 주지만 AI 구현으로 인해 거의 4,000 개의 일자리가 명시 적으로 분해되었으며, 2022 년 이후 AI 지역의 구인은 Risen이 있습니다. 이 발전은 경제의 근본적인 재정렬을 보여 주며, 전통적인 고용 구조가 분해되는 반면, 새로운 기술 중심의 일자리가 발생하지만 완전히 다른 자격이 필요합니다.

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전통적인 고용 구조의 중단

진입직 및 경력 경로의 위협

인공 지능의 효과는 젊은 전문가들을위한 전통적인 경력 경로의 체계적인 약화에서 특히 명확하게 나타납니다. Linkedin의 최고 경제 기회 책임자 인 Anesh Raman은 AI가 역사적으로 젊은 전문가들을위한 진입 지점 역할을했던 직책의 유형의 위험에 처해 있기 때문에 경력 사다리의 기본 장애에 대해 경고합니다. 이 개발은 특히 "커리어 사다리의 가장 낮은 촬영"에 영향을 미치기 때문에 특히 걱정이되므로 전문 경력으로가는 전통적인 길을 방해합니다.

LinkedIn에서 6 억 명이 넘는 직원과 8 천만 명의 회사의 경력 데이터를 평가 한 SignalFire의 분석은 이미 구체적인 효과를 보여줍니다. 15 대 대규모 기술 회사는 2024 년에 전년도보다 약 25 % 적은 대학 졸업생을 고용했습니다. 신생 기업에도 불구하고 젊은 전문가의 수는 11 % 감소했습니다. 주된 이유는 간단하고 반복 가능한 작업으로 구성된 많은 입력 레벨 작업의 특성입니다. 생성 AI가 효율적으로 효과를 발휘할 수있는 작업 유형입니다.

“지능형”의 최고 교육 및 경력 개발 고문 인 Huy Nguyen은 AI로 대체 될 수 있기 때문에 특히 진입 역할이 위험에 처해 있다고 설명합니다. 많은 대학 졸업생들은 일반적으로 연구, 데이터 수집, 고객 지원 및 일반 사무실 지원과 같은 정보 관련 작업을 포함하는 직책으로 설정됩니다. 이러한 활동은 젊은 전문가가 실용적인 경험을 얻는 데 필수적이지만 동시에 AI 시스템을 통해 자동화하는 가장 쉬운 방법을 자동화하는 데 필수적입니다.

인턴쉽 기관 및 훈련 기회

이용 가능한 인턴쉽의 체계적인 감소로 인해 상황이 강화되며, 이는 전통적으로 대학 구성과 경력을 시작하는 중요한 다리 역할을합니다. 설문 조사에 참여한 회사 중 86 %는 기술 개발에도 불구하고 AI가 이미 인턴 업무를 수행했기 때문에 회사의 5 %가 이미 인턴쉽을 중단했다고 밝혔다. 이 발전은 젊은 전문가들에게 실망스러운 역설을 일으키기 때문에 특히 문제가됩니다. 경험이 없기 때문에 설정되지는 않지만 설정되지 않으면 경험을 얻을 수 없습니다.

Goldman Sachs 또는 Morgan Stanley와 같은 대규모 투자 은행은 이미 급여 삭감을 포함하여 최대 2/3의 진입 점 감소에 대해 논의하고 있습니다. 이 개발은 권위있는 산업조차도 AI의 효율성을 고려하기 위해 전통적인 채용 모델을 다시 생각하는 방법을 보여줍니다.

산업 -특이 적 영향 및 혁신

변화의 선구자로서의 기술 부문

기술 부문은 선구자 역할을하며 영향을받는 주요 변형과 동시에 작용합니다. Cisco의 리더십에 따른 AI-ENABLED ICT 인력 컨소시엄 컨소시엄을 포함한 Accenture, Google, IBM, Microsoft 및 SAP-Shows의 회원과의 포괄적 인 연구는 IT 작업의 92 %가 AI 강력하거나 적당히 진행되면서 변경 될 것으로 예상됩니다. 초보자와 중간 크기의 IT 전문가는 특히 영향을받습니다. 중간 수준의 위치의 40 %, 엔트리 레벨 작업의 37 %가 크게 변합니다.

미래에는 기본 AI 지식과 AI 윤리가 모든 IT 작업에서 더욱 중요 해지고 특정 전통적인 기술은 중요성을 잃게됩니다. AI/ML 엔지니어, 데이터 과학자, 프로젝트 관리자, 소프트웨어 엔지니어 또는 UX 디자이너와 같은 작업이 가장 많이 변경됩니다. 동시에, 기본 프로그래밍 및 언어 기술, 전통적인 데이터 관리, 컨텐츠 생성, 문서 유지, SQL 및 정보 검색과 같은 다른 기술은 중요성을 잃습니다.

AI 지역의 일자리가 68 % 증가했지만 같은 기간 동안 일반 공석이 17 % 감소했음을 알 수 있습니다. AI에 직접 연결되지 않은 IT 위치의 감소는 훨씬 더 과감합니다. 27 % 감소했습니다.

압력을받는 금융 및 컨설팅 산업

금융 및 컨설팅 산업은 AI 시스템에 의해 많은 분석 및 자문 활동이 점점 더 많이 인수 될 수 있기 때문에 상당한 격변에 직면 해 있습니다. WEF (World Economic Forum)는 시장 연구원 또는 영업 직원과 같은 고전적인 사무실 직무 역할을 특히 멸종 위기에 처한 것으로 식별하며, 후자의 AI로 최대 67 %를 대체합니다. 이 개발은 단순한 관리 활동에 영향을 줄뿐만 아니라 전통적으로 자동화로부터 안전하다고 간주되는 더 복잡한 분석 작업에도 영향을 미칩니다.

법적 및 전문 서비스

법률 시스템은 또한 AI 기술을 통해 상당한 변화를 경험합니다. Prevail과 같은 회사는 법적 절차에서 전통적인 워크 플로우를 혁신하는 증언 관리 및 법원보고를위한 AI 지원 플랫폼을 개발합니다. 이러한 기술은 AI 기반 전사 서비스, 증언의 자동 요약 및 통합 프레젠테이션 및 증거 관리 도구를 가능하게하며, 이는 기본적으로 서기 및 법률 보조원의 전통적인 역할을 변화시킵니다.

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다른 부문의 자동화 및 효율성 증가

포괄적 인 자동화 잠재력

AI의 자동화는 거의 모든 경제 부문을 강도로 기록합니다. McKinsey에 따르면, 미국에서는 미국에서 3,300 만에서 7,300 만 건의 일자리가 자동화, 특히 생산, 운송 및 관리 분야에서 손실 될 수 있습니다. Brooking의 기관은 약 3 천 6 백만 명의 미국인이 자동화에“높은 노출”을 가지고 있다고 예측합니다. 이는 현재 기술을 가진 기계에서 작업의 70 % 이상을 곧 수행 할 수 있음을 의미합니다.

요리사, 웨이터 및 요리법, 단거리 트럭 운전사 및 사무실 보조원에서 일하는 기타 사람들이 특히 영향을받습니다. 맥킨지 (McKinsey)는 미국 경제에서 현재 근무하는 시간의 최대 30 %가 발전 AI에 의해 가속화되는 추세를 자동화 할 수 있다고 추정합니다. 이 자동화는 균등하게 배포되지 않습니다. 생성 AI는 STEM, 창의적 및 비즈니스 및 법률 전문가가 상당한 수의 작업을 직접 제거하지 않고 작업하는 방식을 향상 시키지만 다른 작업 범주는 더 많은 영향을받습니다.

보안 과정 영역 및 규제 산업

AI 통합의보다 차별화 된 그림은 항공과 같은 보안 중요 영역에 표시됩니다. Mahalo의 프로젝트 코디네이터 인 Stefano Bonelli (인간/자동화 학습 최적화를 통한 현대 ATM)는 공역의 더 나은 사용, 트래픽 혼잡 및 지연이 적고, 더 많은 보안뿐만 아니라, 현재 AI 모델은 아직 항공의 엄격한 보안 표준에 필요한 정밀도를 가지고 있지 않다고 설명합니다. 도전은 자동화와 인간 통제 사이의 올바른 균형을 찾는 것입니다.

신경망은 수천 개의 훈련 가능한 매개 변수로 구성되어 각 개인을 검사하고 인증하는 것이 거의 불가능합니다. 항공 교통 관제가 매우 복잡하고 가능한 모든 변수이며 AI 시스템을 훈련시 할 때 상상할 수있는 모든 시나리오가 고려되어야하기 때문에이 모델의 교육도 문제가됩니다.

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새로운 비즈니스 모델 및 전략적 파트너십

AI 지역의 회사 협력

AI 혁명은 기존 기술 회사와 전문 AI 제공 업체 간의 전략적 파트너십의 물결을 촉발시켰다. 전 세계에서 가장 큰 소프트웨어 제공 업체 중 하나 인 SAP는 Google Cloud, Meta, Microsoft, Mistral AI 및 Nvidia와의 광범위한 협력을 발표하여 생성 AI를 기업 솔루션에 통합했습니다. 이러한 파트너십은 혁신을 신속하게 만들고 더 많은 결과를 가능하게하기 위해 AI 지원 기술을 사용하는 것을 목표로합니다.

기업 AI로 공급망의 위험을 더 잘 예측하고 줄이기위한 SAP와 Google Cloud 간의 협력은 특히 주목할 만합니다. 두 회사는 Google Cloud의 Gemini 모델을 기반으로 AI 어시스턴트의 Joule과 SAP 통합 비즈니스 계획을 통합합니다. 이러한 유형의 통합은 AI가 개별 작업을 변화시킬뿐만 아니라 전체 비즈니스 프로세스를 혁신하는 방법을 보여줍니다.

규제 산업을위한 전문 AI 솔루션

Capgemini, SAP 및 Mistral AI는 금융 부문 및 공급 회사와 같은 규제 된 산업의 고객 별 AI 솔루션을위한 신뢰할 수있는 환경을 제공하기위한 확장 된 협력을 발표했습니다. 이 파트너십은 규제 산업의 엄격한 준수 및 보안 요구 사항을 충족하는 전문 AI 솔루션의 요구가 증가하고 있음을 보여줍니다.

Dassault Systèmes와 Mistral AI는 가상 쌍둥이와 주권 클라우드 인프라의 대형 언어 모델 (LLM)의 조합에 대한 파트너십을 발표했습니다. 이 협력은 신뢰할 수있는 환경에서 고급 AI를 산업에 접근하고 지적 재산을 보호하는 것을 목표로합니다. 새로운 아웃 스케일은 "LLMAA (Lange Language Models) (LLMAAS)를 제공합니다. Mistral AI의 상업적 대형 언어 모델을 외부인의 주권 인프라에 대해 제공하며 최고 보안 및 준수 표준에 해당합니다.

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모순 된 평가 및 차별화 된 고려 사항

낙관적 관점과 적응성

대규모 일자리 손실에 대한 극적인 경고에도 불구하고 AI 효과에 대한 낙관적 평가도 있습니다. 미국의 KPMG 설문 조사에 따르면 직원의 절반은 자동화가 직장에서 도움이 될 것이라고 믿습니다. 거의 절반은 자동화가 새로운 경력 기회를 가져다고 말했다. 이 결과는 직원들이 AI에 대한 초기 회의론과 우려를 불러 일으키고 잠재력을 점점 더 인식하고 있음을 나타냅니다.

KPMG의 미국 직원 자문 관행의 교장 인 존 도엘 (John Doel)은 수용이 증가함에 따라 AI가 경력에 미치는 영향을받는 사람들이 점점 더 자신감을 갖고 있다고 설명합니다. 응답자 10 명 중 약 7 명은 적어도 매주“자동화 도구”를 사용한다고 말했고, 3 명의 응답자 중 한 명이 매일 사용하는 것을 확인했습니다. 이에 비해 직원의 28 %만이 자동화를 통해 직장을 잃을 까봐 두려웠다 고 말했습니다.

생산성 증가와 직무 파괴

작업 경제학자 인 Melanie Arntz와 수직 과학자 Verena Nitsch는 AI가 우리를보다 생산적으로 만들 수 있지만 하나 또는 다른 직업 비용도 비용을 지불 할 것이라고 동의합니다. AI가 작업 프로세스의 주식 만 인수하는 한, 새로운 기술은 일반적으로 우리가 더 생산적이라는 것을 의미합니다. AI는 또한 새로운 작업을 만듭니다. 즉, 데이터의 준비 및 준비, 데이터 라벨링 및 데이터 검증에서 AI 도구 만 작동하는 사람들도 생성합니다.

세계 경제 포럼 (World Economic Forum)은 AI가 전 세계적으로 7,500 만 개의 일자리를 억제하고 있지만 1 억 3 천 3 백만 개의 새로운 일자리를 창출 할 것이라고 예측했다. 그러나 ARI (American of American of American of Americans)는 경제학자들이 AI의 유연성을 간과하기 때문에 AI를 통해 일자리 손실을 과소 평가할 가능성이 높다고 지적했다. 브래드 카슨 아리 회장은 다음과 같이 경고했다.

인구 통계 학적 및 지역 효과

응력의 불평등 한 분포

AI 혁명의 효과가 모든 인구 그룹에 고르게 분포되지는 않을 것입니다. McKinsey는 2030 년까지 미국의 추가 1,200 만 건의 전문적인 전환이 필요할 수 있다고 예측합니다. 경제가 수축하는 사람들이 고위용 일자리를 향해 발전 할 수 있습니다. 그러나 저임금 직무를 수행하는 근로자는 일자리를 최고 수수료 직책보다 직업을 바꿀 가능성이 최대 14 배 더 높아질 가능성이 높습니다.

새로운 직업으로 전환 할 가능성이 높은 여성은 특히 남성보다 영향을받습니다. 이러한 발전은 기존의 불평등을 증가시키고 사회적 이동성을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다. 입국 위치를 통해 전통적으로 직업 생활에 들어가는 젊은 직원들은 특별한 도전에 직면하게됩니다. 이러한 직책은 자동화의 영향을 받기 때문입니다.

지역적 차이와 구조적 영향

소규모 도시, 특히 인디애나 및 켄터키와 같은 심장부 및 녹 벨트 주에서는 변화가 특히 어려워 질 것입니다. 이 지역들은 종종 다양한 경제 구조와 재교육 및 경제 변화를위한 더 제한된 자원을 가지고 있습니다. 대규모 기술 센터에서 AI 개발 및 구현의 집중은 지역 불평등을 증가시킬 수 있습니다.

McKinsey는 자동화의 순 효과가 1 억 2 천 2 백만 개의 일자리 손실로 효과적인 재교육 조치없이 부정적인 것으로 추정합니다. 그러나 기술, 의료 및 교육 분야에서 2 천만에서 5 천만 건의 새로운 일자리가 발생할 수 있습니다. 문제는 많은 새로운 일자리가 전문 기술이 필요하므로 광범위한 재교육 조치가 필수적이라는 것입니다.

AI와 아메리칸 드림 : 분열이나 포괄적 인 기회를위한 기술이 있습니까?

미국 노동 시장에 대한 인공 지능의 영향은 극적인 도전과 중요한 기회를 모두 제공하는 심오한 변화의 복잡한 이미지를 이끌어냅니다. 이 증거는 우리가 일의 세계의 역사적 격변의 시작에 전례가없는 정도와 속도가 전례가없는 것을 분명히 나타냅니다. 가장 비관적 인 예측은 "화이트 칼라 혈통"에 대해 말하고 진입 위치의 최대 50 %를 보았지만 동시에 AI가 상당한 생산성이 높아지고 새로운 고용 기회를 창출 할 수 있음을 보여줍니다.

중심 도전은 효과의 불평등 한 분포에 있습니다. 자격을 갖춘 전문가는 AI를 STEM 영역, 창의적 직업 및 관리 위치의 생산성을 높이기위한 도구로 AI를 사용할 수 있지만, 일상적인 활동의 젊은 전문가 및 직원은 고용 기회의 실존 적 위협에 직면 해 있습니다. 25 %의 대학 졸업생이 기술 산업에서 이미 중단되고 있으며 전통적인 경력 경로를 체계적으로 침식한다는 사실은 사전 예방 적 정치 및 기업가 적 조치의 시급성을 강조합니다.

기존 회사와 AI 전문가 간의 전략적 파트너십은 경제가 이미 이러한 변화에 적극적으로 대응하고 새로운 비즈니스 모델을 개발하고 있음을 보여줍니다. 동시에 광범위한 재교육 조치와 교육 시스템의 재 설계가 점점 더 분명 해지고 있습니다. 미국은 2030 년까지 1,200 만 명의 전문적인 전환을 관리하는 임무에 직면 해 있으며, 특히 여성과 적격성 불균형 적으로 영향을받는 경우 특히 불우한 그룹이 있습니다.

궁극적으로, AI 변환의 성공은 생산성 증가의 장점을 더 넓게 분배 할 수 있는지에 달려 있으며 동시에 타겟팅 된 중재를 통해 사회적 결함을 설정합니다. 향후 몇 년은 AI 혁명이 대다수의 미국인들의 업무의 질과 생활 수준을 향상 시키는지 또는 사회의 추가 양극화에 기여하는지 여부에 따라 결정될 것입니다.

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