고객경험 담당자가 마케팅 문구를 쓰고, 영업 담당자가 데이터 분석을 하고, 마케터가 웹사이트 오류를 고칩니다. 원래는 각각 다른 팀, 다른 직군의 일이었습니다. OpenAI가 ChatGPT 사용 데이터를 들여다보니 이런 “남의 일 하기”가 이미 업무 메시지의 상당 부분을 차지하고 있었습니다.

OpenAI가 미국 ChatGPT 이용자의 업무 관련 메시지 80만 건 이상을 분석한 새 리서치를 공개했습니다. 직군과 직접 관련된 메시지 중 43.5%가 자기 직군이 아닌 다른 직군의 업무였다는 게 핵심 발견입니다. OpenAI는 이 현상에 “태스크 크로스오버”라는 이름을 붙였습니다.

출처: How AI is expanding what people do at work – OpenAI

절반 가까운 업무가 원래 남의 일이었다

OpenAI는 먼저 글쓰기나 요약, 일정 관리처럼 어느 직군에서나 흔히 쓰이는 범용 업무를 걸러냈습니다. 그렇게 남은, 특정 직군과 뚜렷하게 연결되는 메시지만 놓고 봤을 때 43.5%가 이용자 본인의 직군 밖 업무였습니다.

이 비율은 직군마다 크게 갈렸습니다. 범용 업무를 뺀 나머지 중 다른 직군 업무가 차지하는 비중은 고객경험 담당자가 77%로 가장 높았고, 디자이너 75%, 인사담당자 69%, 법무담당자 56%, 마케터 53% 순이었죠. 이 직군들은 원래 다른 부서로 넘겼을 법한 일을 AI로 직접 처리하고 있다는 뜻입니다. 예전 같으면 손을 거쳐야 했던 업무를, 이제는 그 필요를 처음 느낀 사람이 곧바로 해결하는 겁니다.

재무 계산과 기술 트러블슈팅은 어디서나 등장한다

어떤 업무가 다른 직군으로 얼마나 멀리 퍼지는지는 업무 종류마다 달랐습니다. 재무 계산과 기술 트러블슈팅은 분석 대상이 된 7개 직군 전부에서 “가장 흔한 외부 업무” 상위 3위 안에 들었습니다. 마케팅 자료 제작도 5개 직군에서 나타났는데, 특히 디자인 업무를 하는 이용자들 사이에서 두드러졌습니다.

직군 단위로 넓혀 보면 방향이 갈리는 두 유형이 보입니다. 디자인은 다른 직군의 업무를 적극적으로 끌어오는 쪽이죠. 디자이너 메시지의 35.2%가 원래 다른 직군 업무였지만, 반대로 디자인 업무가 다른 직군 메시지에 등장하는 비율은 1.7%에 그쳤습니다.

엔지니어링은 그 반대에 가깝습니다. 엔지니어 메시지 중 다른 직군 업무 비중은 18.5%로 낮은 편이지만, 다른 직군 이용자들이 엔지니어링 업무(소프트웨어 문제 해결, 기술 시스템 다루기 등)를 가져다 쓰는 비율은 7.4%나 됐습니다.

마케팅은 양방향 모두에서 두드러진 경우입니다. 마케터는 메시지의 24.3%를 다른 직군 업무에 쓰면서, 동시에 마케팅 업무 자체도 다른 직군 메시지의 8.9%를 차지해 조사 대상 중 가장 폭넓게 퍼지는 업무로 나타났습니다.

조직이 작을수록 경계가 더 쉽게 허물어진다

이런 업무 교차는 조직 규모에 따라서도 달랐습니다. 대기업에는 전담 부서와 정해진 업무 절차, 사내 서비스가 이미 갖춰져 있는 경우가 많습니다. 반면 작은 조직에서는 문제와 가장 가까이 있는 사람이 다른 부서로 넘기기보다 직접 처리할 가능성이 큽니다.

일반 이용자 기준으로 보면, 2~5명 규모 워크스페이스에서는 다른 직군 업무 비중이 18.9%였지만 100명 이상 규모에서는 16.3%로 낮아졌죠. 다만 AI를 가장 많이 쓰는 헤비 유저 집단에서는 이런 규칙적인 패턴이 보이지 않았습니다. OpenAI는 소규모 조직의 중간 정도 이용자가 원래 다른 부서 일이었을 업무를 마주칠 때마다 AI에 의존하는 반면, 헤비 유저는 조직 규모와 무관하게 이미 안정된 AI 활용 방식을 갖췄거나 자기 본업 안에서 더 집중적으로 AI를 쓰는 경향이 있을 것으로 봅니다.

직무 경계는 보통 채용 공고나 조직도가 바뀌어야 눈에 띕니다. 이번 데이터는 그보다 먼저, 실제 업무가 어떻게 재편되고 있는지를 보여주는 초기 신호에 가깝습니다.