디지털 노동의 재구성 : GPT는 인간의 어떤 역할을 대체하는가?
AI는 일자리를 뺏는가, 아니면 ‘일의 정의’를 다시 쓰는가 우리가 지금 ‘일’이라고 부르는 행위는 언제부터 현재와 같은 구조였을까? 대부분의 현대 조직은 ‘일’이라는 개념을 산출물 중심의 반복적 구조로 이해하고 있다. 즉, 무엇인가를 만들고, 제출하고, 결과를 평가받는 과정이다. 이 과정은 근대 산업혁명 이후 분업화와 표준화, 그리고 자동화의 진화 속에서 구성되어 왔다. GPT는 이 구조에 가장 근본적인 질문을 던진다. “사람이 굳이 해야 하는 일이란 무엇인가?” GPT는 단순히 컴퓨터보다 말을 잘하는 프로그램이 아니다. 그것은 언어를 통해 인간이 수행해 오던 판단, 요약, 정리, 창조, 표현의 역할 일부를 예측 기반 생성 알고리즘으로 처리하는 시스템이다. 이 말은 곧, GPT가 인간 노동의 본질..
GPT 도입 ROI 분석 모델: 비용 회수 기반 전략 설계법
조직은 GPT를 비용으로 보지 않고, 변화의 ‘조짐’으로만 바라본다 GPT는 수많은 기업과 공공기관에서 ‘업무 혁신’과 ‘디지털 전환’을 위한 핵심 기술로 언급된다. 도입 속도는 빠르지만, 실제 도입 이후의 성과 분석, 비용 회수 여부, 경제적 타당성은 여전히 정량화되지 않은 영역으로 남아 있다. 문제는 기술의 효능이 아니라, 그 효능이 어떻게 금액으로 전환될 수 있는지에 대한 조직의 인식과 구조의 부재다. 많은 조직은 GPT를 마치 '무료 서비스'처럼 생각하며 도입한다. 그러나 실제로는 모델 연동 비용, 플러그인 구축, API 사용료, 사내 교육 비용, 업무 전환기 교육비, 보안 검토, 프롬프트 설계 및 고도화 리소스까지 포함하면 상당한 TCO(Total Cost of Ownership)가 발생한..
