본 논문은 인공지능(AI)과 작업 연구 분야에서 지배적인 환원주의적 접근 방식(과업과 기술을 대체 가능한 구성 요소로 분리하는 접근 방식)을 비판하고, 과업, 역할, 작업 환경의 상호 의존성을 강조하는 시스템적 관점을 제시합니다. 이를 위해, AI가 작업 환경과 전문성을 재구성하는 방식을 강조하는 인류학적이고 맥락 풍부한 방법과 미시적 작업 설명과 거시적 노동 동향을 연결하는 관계적 과업 기반 분석이라는 두 가지 보완적인 접근 방식을 제안합니다. AI 영향 평가는 자동화율 예측을 넘어 윤리적, 웰빙, 전문성 관련 질문을 포함해야 한다고 주장하며, 실증적 사례 연구를 통해 AI가 인간-기술 관계, 직업적 역할, 암묵적 지식 관행을 어떻게 재구성하는지 보여줍니다. 마지막으로, 기술적 가능성과 사회적 바람직성 및 작업의 지속 가능성을 균형 있게 고려하는 인간 중심적이고 전체론적인 프레임워크를 통해 조직 및 정책 결정을 안내해야 한다고 주장합니다.
