[DBR]직무 쪼개 여러 과업으로 재분배… ‘과업경제’가 온다

직무 아닌 과업 중심 업무 관리 전문가의 ‘판단’도 사고파는 시대 결과물-판단 절차도 데이터로 조직도 옆에 ‘과업 원장’ 구축해야 게티이미지 최근 미국을 중심으로 인공지능(AI) 도입을 이유로 직원을 줄였다가 다시 구인에 나선 기업들이 등장하고 있다. 이른바 ‘AI 부메랑’ 현상이다. 인력 서비스 기업 ‘로버트하프’에 따르면 AI 관련 이슈로 인력을 줄였던 기업의 29%는 같은 직무에 다시 인간 노동자를 채용했다. 정보기술(IT) 리서치 기업 가트너는 AI를 이유로 고객 서비스 인력을 감축한 기업의 절반이 2027년까지 비슷한 업무를 수행할 인력을 다른 직함으로 채용할 것으로 전망했다. 이런 현상은 한 사람이 맡던 업무 전체를 AI로 대체하기가 쉽지 않다는 점을 보여준다. 마케터의 직무만 해도 시장 조사, 광고 문구 작성, 대행사 조율 등 여러 업무로 구성된다. 자료를 수집하거나 초안을 작성하는 일은 AI에 맡길 수 있어도 회사의 사정과 거래 관계를 고려한 판단까지 통째로 넘기기는 어렵다. 인력을 줄이기 전에 직무를 세부 업무인 ‘과업(Task)’으로 나눠 살펴봐야 하는 이유다. 과업경제(Task Economy)는 이처럼 직무를 세부 과업으로 나눠 AI와 내부 직원, 외부 전문가에게 재배분하는 경제 체제를 뜻한다. 업무 결과뿐 아니라 판단 근거와 검증 기준도 기록해 AI의 학습·평가와 다음 업무에 활용한다. DBR(동아비즈니스리뷰) 2026년 9월 1호(448호)에 실린 ‘2027년 비즈니스 트렌드 키워드’ 중 과업경제에 대해 요약 소개한다.● 일의 결과와 판단 과정까지 자산으로 과업경제의 특징은 일을 나누는 데서 그치지 않고 수행 과정에서 나온 지식을 재사용 가능한 자산으로 남긴다는 점이다. 새로운 업무협약서를 작성하는 상황을 가정해 보자. AI가 관련 자료를 분석해 초안을 만들고, 외부 변호사가 법적 위험이 있는 조항을 검토한 뒤, 내부 직원이 회사의 전략과 거래 관계를 고려해 최종 수정한다. 하나의 업무를 세부 과업으로 나누고 각 과업에 적합한 수행자를 배치하는 것이다. 이때 완성된 협약서만 보관하면 다음에 비슷한 일을 할 때 같은 검토를 반복해야 할 수 있다. 어떤 자료를 참고했는지, 특정 조항을 위험하다고 판단한 이유는 무엇인지, 회사의 어떤 사정을 반영해 내용을 바꿨는지까지 남기면 활용 범위가 넓어진다. 기록을 검증하고 정리해 다음 협약서 작성의 참고 자료나 AI 학습·평가용 데이터로 쓸 수 있다. ...