전체 글33 시스템 도입 초기 단계에서 발생하는 추가 노동 새로운 시스템 도입은 효율성과 정확성 향상을 목표로 추진된다. 자동화 디지털 전환 통합 관리라는 명분 아래 기존 업무 방식은 개편되고 새로운 도구가 도입된다. 그러나 시스템이 도입되는 초기 단계에서는 업무 부담이 줄어들기보다 오히려 증가하는 경우가 많다. 이 글은 시스템 도입 초기에 발생하는 추가 노동의 구조와 그 원인을 분석한다. 1. 시스템 도입 초기 단계의 구조적 특성시스템 도입 초기 단계는 기존 업무 방식과 새로운 시스템이 동시에 존재하는 과도기다. 이 시기에는 이전 방식이 즉시 폐기되지 않으며 새로운 시스템 역시 완전히 정착되지 않는다. 결과적으로 동일한 업무가 두 가지 방식으로 처리되는 상황이 발생한다.기존 업무 흐름은 안정성을 이유로 유지되고 새로운 시스템은 시험적으로 적용된다. 이 .. 2025. 12. 17. 자동화된 평가 시스템에서 사람이 개입하는 순간 자동화된 평가 시스템은 공정성과 효율성을 이유로 다양한 영역에 도입되고 있다. 채용 평가 신용 평가 콘텐츠 심의 고객 등급 산정 성과 평가까지 수치와 알고리즘을 기반으로 한 판단은 인간의 주관을 배제하는 방식으로 설명된다. 그러나 실제 운영 환경에서는 자동화된 평가가 그대로 적용되는 경우보다 사람이 개입해 결과를 수정하거나 해석하는 순간이 반복적으로 발생한다. 이 글은 자동화된 평가 시스템이 작동하는 과정에서 사람이 개입하게 되는 지점을 구조적으로 분석한다. 1. 자동화된 평가 시스템이 전제하는 판단 구조자동화된 평가 시스템은 명확한 기준과 수치화 가능한 데이터를 전제로 설계된다. 평가 대상은 미리 정의된 항목으로 분해되고 각 항목은 점수나 등급으로 환산된다. 이 구조는 대량 처리와 일관성을 확보하.. 2025. 12. 16. 기록되지 않은 노동이 비용으로 환산되지 않는 이유 현대의 조직과 시스템은 숫자로 설명되는 구조 위에서 운영된다. 인건비 생산성 효율 자동화율과 같은 지표는 의사결정의 기준이 된다. 그러나 실제 운영 현장에는 이러한 지표로 포착되지 않는 노동이 광범위하게 존재한다. 이 노동은 시스템을 유지하고 오류를 보완하며 업무를 가능하게 만드는 역할을 수행하지만 비용으로 환산되지 않는다. 이 글은 기록되지 않은 노동이 왜 비용으로 계산되지 않는지 그 구조적 이유를 분석한다. 1. 비용으로 계산되기 위해 필요한 조건과 그 한계노동이 비용으로 환산되기 위해서는 몇 가지 조건이 필요하다. 노동의 시작과 종료가 명확해야 하며 수행 주체가 구분되어야 하고 산출물이 정의되어야 한다. 또한 반복 가능성과 측정 가능성이 전제된다. 이러한 조건을 충족할 때 노동은 시간 단가.. 2025. 12. 16. 플랫폼 규칙 변경 시 발생하는 적응 노동 플랫폼 서비스는 정기적 또는 비정기적으로 운영 규칙을 변경한다. 노출 기준, 평가 방식, 수수료 구조, 정책 문구, 이용 절차 등은 플랫폼의 성장 단계나 외부 환경 변화에 따라 수시로 조정된다. 이러한 변화는 시스템 업데이트나 공지 형태로 전달되며, 기술적 조정처럼 보이지만 실제로는 대규모의 인간 노동을 동반한다. 이 글은 플랫폼 규칙 변경 이후 발생하는 적응 노동의 구조와 그 의미를 분석한다. 1. 플랫폼 규칙 변경이 일상적으로 발생하는 구조플랫폼은 고정된 규칙 위에서 운영되지 않는다. 이용자 수 증가, 경쟁 환경 변화, 법적 요구, 내부 전략 수정에 따라 규칙은 지속적으로 수정된다. 이 과정은 플랫폼 운영의 정상적인 일부로 간주되며, 사용자에게는 간단한 공지나 약관 변경으로 제시된다.그러나 규.. 2025. 12. 16. 무인 매장 운영을 유지하는 현장 관리 노동 무인 매장은 인건비 절감과 운영 효율화를 이유로 빠르게 확산되고 있다. 계산대가 없고 직원이 상주하지 않는 구조는 기술 중심의 유통 모델로 소개된다. 그러나 실제 매장 운영 현장을 살펴보면 무인이라는 표현과 달리 지속적인 사람의 개입이 필요하다. 무인 매장은 사람이 완전히 배제된 공간이 아니라 현장 관리 노동이 전제된 시스템 위에서 유지된다. 이 글은 무인 매장 뒤에서 이루어지는 현장 관리 노동의 구조와 역할을 분석한다. 1. 무인 매장이 정상적으로 보이기까지 필요한 전제 조건 무인 매장은 기술적으로 완결된 시스템처럼 보이지만 여러 전제가 충족되어야 정상적으로 운영된다. 출입 인증 장치가 정확히 작동해야 하고 결제 시스템은 지연 없이 반응해야 하며 상품 인식 오류가 없어야 한다. 또한 매장 내부 환.. 2025. 12. 15. AI 분류 오류를 사람이 수정하는 반복 작업 AI 분류 시스템은 대량의 데이터를 빠르게 처리하기 위한 기술로 다양한 산업에 도입되고 있다. 이미지 분류, 텍스트 분류, 콘텐츠 필터링, 고객 문의 분류 등은 이미 자동화된 영역으로 인식된다. 그러나 실제 운영 환경에서는 AI의 분류 결과가 그대로 사용되는 경우보다 사람이 이를 검토하고 수정하는 과정이 반복적으로 발생한다. 이 글은 AI 분류 오류가 어떻게 발생하며, 이를 사람이 지속적으로 수정하는 구조가 왜 사라지지 않는지를 분석한다. 1. AI 분류 시스템이 오류를 내는 구조적 원인 AI 분류 시스템은 과거 데이터와 정해진 기준을 바탕으로 학습한다. 학습 데이터에 포함되지 않은 유형이나 맥락이 등장하면 분류 정확도는 급격히 낮아진다. 현실의 데이터는 고정되어 있지 않으며, 표현 방식과 사용 .. 2025. 12. 15. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
