AI가 일자리에 어떤 영향을 미칠까요?...
인공지능(AI)은 빠르게 노동 환경을 변화시키고 있습니다. 공장 현장부터 기업 사무실까지, AI 기술은 업무를 자동화하고 인간의 역량을 보완하며 완전히 새로운 역할을 창출하기도 합니다.
이러한 이중적 특성 – 일부 일자리를 대체하는 동시에 새로운 일자리를 만들어내는 현상은 전 세계적으로 기대와 우려를 동시에 불러일으키고 있습니다.
국제통화기금(IMF)은 AI가 전 세계 일자리의 거의 40%에 영향을 미칠 것이라고 지적하며, 일부 업무는 기계가 수행하고 다른 업무는 AI의 도움으로 향상될 것이라고 밝혔습니다. 이 기술 혁명의 문턱에 선 지금, AI가 산업 전반에 걸쳐 일자리에 어떤 영향을 미치고 미래 노동 환경에 어떤 의미가 있는지 이해하는 것이 매우 중요합니다.
AI와 일자리 대체: 자동화의 위협
AI에 대한 가장 큰 우려 중 하나는 자동화를 통한 노동자 대체 가능성입니다. 고도화된 알고리즘과 로봇은 이제 많은 반복적이고 일상적인 업무를 인간보다 더 빠르고 저렴하게 수행할 수 있습니다.
골드만삭스의 널리 인용되는 분석에 따르면 생성형 AI는 전 세계적으로 약 3억 개의 정규직 일자리를 자동화 위험에 노출시킬 수 있으며, 이는 전 세계 노동력의 약 9%에 해당합니다. 위험에 처한 일자리 중 상당수는 데이터 처리, 행정 지원, 반복적인 제조업무 분야에 집중되어 있습니다.
예를 들어, 수십 년간의 산업용 로봇 도입은 이미 제조업을 재편하며 조립 라인 작업을 대체하고 공장 내 인력 감축을 초래했습니다. 미국에서는 2000년 이후 자동화로 인해 약 170만 개의 제조업 일자리가 사라진 것으로 추산됩니다. 이제 AI는 이전에 자동화로부터 비교적 안전하다고 여겨졌던 화이트칼라 영역까지 확장되고 있습니다.
AI 소프트웨어 ‘봇’과 머신러닝 모델은 데이터를 분석하고 콘텐츠를 생성하며 고객과 상호작용할 수 있습니다. 이로 인해 사무직 및 서비스직에서 자동화 위협이 커지고 있습니다. 사무 및 행정직 (예: 데이터 입력 직원, 급여 처리 담당자)은 AI에 의해 가장 먼저 자동화될 가능성이 높습니다.
고객 서비스와 소매업에서도 AI가 이미 진입하고 있습니다: 챗봇이 일상적인 문의를 처리하고 셀프 체크아웃 키오스크가 계산원과 은행 창구 직원의 필요성을 줄이고 있습니다.
예측에 따르면 은행 창구 직원은 2033년까지 약 15% 감소할 것으로 예상되며, 계산원 일자리도 같은 기간 약 11% 감소할 전망입니다. 판매 및 마케팅 분야에서도 AI 도구가 제품 추천이나 기본 카피라이팅 같은 업무를 수행할 수 있습니다.
블룸버그 분석에 따르면 AI는 시장 조사 분석가와 영업 사원이 수행하는 업무의 50% 이상을 대체할 수 있는 반면, 고위 경영진의 업무는 자동화가 훨씬 어렵습니다. 요컨대, 반복적이고 일상적인 업무가 많은 직무가 지능형 기계에 의해 대체될 위험이 큽니다.
중요한 점은 이러한 AI 기반 자동화가 단지 이론에 그치지 않고 이미 진행 중이라는 것입니다. 기업들은 운영 효율화를 위해 AI를 도입하기 시작했으며, 때로는 초급 직원들의 일자리가 줄어드는 결과를 낳고 있습니다.
최근 조사에 따르면 약 23%의 기업이 이미 ChatGPT 또는 유사 AI 도구로 일부 직원을 대체했으며, AI를 사용하는 기업의 거의 절반은 AI가 이전에 직원이 수행하던 업무를 직접 수행했다고 응답했습니다.
AI 관련 해고 사례도 보고되고 있습니다; 예를 들어, 2023년 초에는 챗봇 도입으로 인해 인간이 수행하던 업무가 자동화되면서 AI 기반 일자리 감축이 급증했습니다. 특히 초급 일자리 시장이 압박을 받고 있는데, 신입 직원들이 담당하던 데이터 수집, 기본 분석, 보고서 작성 등의 반복 업무가 자동화되면서 신규 진입 기회가 줄어들고 있습니다.
AI가 계속 발전함에 따라 전문가들은 자동화 범위가 확대될 수 있다고 경고합니다. 일부 연구는 2030년대 중반까지 AI 기술이 현재 속도로 발전한다면 거의 50%의 일자리가 부분적으로라도 자동화될 수 있다고 전망합니다.
하지만 AI로 인한 일자리 손실은 한꺼번에 일어나기보다는 업무 단위별로 점진적으로 발생하는 경향이 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 많은 경우 AI는 직무 내 특정 업무(예: 정기 보고서 작성)를 자동화할 뿐, 전체 직업을 완전히 없애지는 않습니다.
이는 영향을 받는 근로자들이 단순히 대체되는 대신 더 높은 수준이거나 인간 중심적인 업무에 집중하는 방향으로 전환할 수 있음을 의미합니다.
경제학자들은 이를 과거 기술 변화와 비교하곤 합니다 – 예를 들어, ATM이 기본 은행 거래를 자동화했지만 은행 직원들은 관계 관리와 영업으로 역할을 전환했습니다. 마찬가지로 AI가 ‘단순 업무’를 처리하면 인간은 전략적이고 창의적이며 대인 관계가 필요한 업무에 집중할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 AI로 인한 단기적 혼란은 많은 근로자에게 현실적인 문제이며, 그 영향은 다양한 산업 전반에 걸쳐 나타나고 있습니다.
AI가 일자리 창출자로서의 역할: 새로운 직무와 기회
도전 과제에도 불구하고 AI는 단순한 일자리 파괴자가 아니라 강력한 일자리 창출 엔진입니다. 역사적으로 주요 기술 혁신은 장기적으로 파괴보다 더 많은 일자리를 창출해왔으며, AI도 이와 같은 경향을 보일 것으로 예상됩니다.
세계경제포럼(WEF)의 최신 분석에 따르면 기술 발전(AI 포함)은 2030년까지 1억 7천만 개의 새로운 일자리를 창출하는 반면 약 9천 2백만 개의 기존 일자리를 대체할 것으로, 순증가는 약 7천 8백만 개에 달합니다.
즉, 미래 노동 시장은 많은 새로운 기회를 제공할 수 있으며, 근로자들이 이를 잡을 수 있는 역량을 갖추는 것이 관건입니다.
새롭게 등장하는 일자리 중 상당수는 AI 기술을 구축하거나 적극 활용하는 직무입니다. AI 전문가, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 빅데이터 분석가와 같은 역할에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이러한 직업은 10년 전만 해도 거의 존재하지 않았지만 현재 가장 빠르게 성장하는 직종 중 하나입니다.
실제로 기술 중심 직무가 가장 높은 성장률을 보이는 직업 목록을 장악하고 있으며, 이는 모든 산업 분야에서 AI 시스템을 개발, 구현, 관리할 인재가 필요함을 반영합니다.
기술 분야를 넘어 AI 생태계를 지원하는 완전히 새로운 직무도 등장하고 있습니다. 예를 들어, AI 모델 트레이너, 프롬프트 엔지니어, AI 윤리 전문가, 설명 가능성 전문가 등 AI 시스템 교육, 입력 설계, 윤리 문제 해결, AI 결정 해석에 전념하는 역할이 늘고 있습니다.
또한 AI 데이터 관련 긱 경제도 급성장하고 있는데, 알고리즘 학습을 돕는 데이터 주석자와 라벨러 같은 직업이 최근에 생겨난 대표적인 예입니다.
무엇보다 AI는 생산성을 높이고 비용을 절감함으로써 기술 분야 외의 산업에서도 일자리 성장을 촉진할 수 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서는 AI 도구가 의료 영상 분석이나 진단 제안을 지원해 의료진이 더 많은 환자를 돌볼 수 있게 하며, 이는 의료 인력 채용 증가로 이어질 수 있습니다.
AI는 의사나 간호사를 대체하는 것이 아니라 업무 효율을 높이는 보조 수단으로 작용합니다.
실제로 AI의 지원 덕분에 돌봄 경제 분야의 일자리는 향후 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 인구 고령화로 인해 간호사, 개인 돌봄 보조원, 노인 돌봄 인력 수요가 늘고 있으며, AI가 제공하는 건강 모니터링 앱이나 로봇 보조기구 같은 도구가 이들의 업무 효율을 높이고 있습니다.
결과적으로 이러한 인간 중심 직무에 대한 수요가 증가하는 것입니다. 세계경제포럼은 간호사, 교사, 사회복지사 등 보건 및 교육 분야 일자리가 2030년까지 강한 성장세를 보일 것이라고 밝혔으며, 이는 AI가 이러한 서비스를 보완하기 때문입니다.
AI가 진입하는 산업에서도 종종 새로운 보완적 일자리가 창출됩니다. 예를 들어, 제조업 자동화 확산은 기계 설치 및 유지보수를 담당하는 정비 기술자와 로봇 공학 엔지니어에 대한 수요를 증가시키고 있습니다.
AI 물류 알고리즘이 촉진하는 전자상거래 성장으로 인해 창고 직원과 배송 기사에 대한 수요가 급증했으며, 이들은 이번 10년간 가장 빠르게 성장하는 직종 중 하나입니다.
창의적 분야에서는 생성형 AI가 콘텐츠나 디자인을 제작할 수 있지만, 인간은 여전히 창의적 비전을 제시하고 AI 결과물을 편집 및 다듬으며 제품을 마케팅하는 역할을 담당합니다. AI와 인간이 함께 작업하는 이 역동성은 근로자의 생산성을 높이고 기업 경쟁력을 강화해 사업 확장과 고용 증가로 이어집니다.
글로벌 컨설팅 기업 PwC는 AI를 적극 도입하는 산업이 실제로 더 빠른 일자리 성장과 임금 상승을 경험한다는 증거를 발견했습니다. AI가 인간 근로자의 가치를 높여 더 큰 성과를 내도록 돕기 때문입니다.
본질적으로 AI는 ‘사람의 가치를 떨어뜨리는 것이 아니라 오히려 높일 수 있는’ 잠재력을 지니고 있습니다. 많은 업무가 자동화될 수 있지만, AI를 현명하게 활용하면 근로자를 단순 반복 업무에서 해방시켜 더 영향력 있는 업무에 집중하게 하고, 혁신과 새로운 비즈니스 모델을 촉진해 추가 고용을 창출할 수 있습니다.
2030년까지 예상되는 최대 일자리 증가 및 감소 분야. 세계경제포럼의 미래 일자리 보고서 2025에 수록된 이 차트는 2030년까지 전 세계에서 가장 큰 일자리 증가와 감소가 예상되는 직종을 보여줍니다.
왼쪽에는 농업, 운송, 기술, 돌봄 경제 분야의 일자리 수요가 급증하는 모습이 나타납니다. 예를 들어, 농업 노동자는 식량 안보와 친환경 전환에 대한 투자로 수천만 명이 증가할 것으로 예상되며, 배송 기사와 소프트웨어 개발자도 상위 성장 직종에 포함됩니다.
오른쪽에는 주로 반복적이고 일상적인 업무가 많은 직종이 크게 감소할 것으로 예상됩니다. 데이터 입력 직원, 비서, 은행 창구 직원, 계산원 등이 대표적이며, 이는 디지털화와 AI가 사무직과 기본 거래 업무를 효율화하는 결과입니다.
일부 직업이 사라지더라도 해당 직종 근로자 상당수가 새로운 직무로 전환할 것으로 예상되며, 이는 차트 왼쪽의 성장 직종과 연관됩니다.
핵심 메시지는 AI가 경제 내 일자리 구성을 근본적으로 재편할 것이라는 점입니다. 전체 고용은 여전히 증가할 것으로 보이지만, 직종별로는 승자와 패자가 명확히 갈릴 것입니다. 이에 따라 재교육과 경력 전환의 필요성이 더욱 부각되고 있습니다.
산업 전반의 영향: 모든 분야가 변화 체감
AI가 일자리에 미치는 영향은 거의 모든 산업에 걸쳐 광범위하게 나타나고 있습니다. 초기에는 AI가 기술 기업이나 디지털 중심 기업에만 영향을 미칠 것으로 예상했으나, 이제는 그 범위가 훨씬 넓다는 사실이 밝혀졌습니다.
제조업에서 의료, 금융에서 농업에 이르기까지 어떤 산업도 AI의 영향을 완전히 피할 수 없습니다. 다만 산업별로 영향의 성격과 정도는 다릅니다:
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제조 및 물류: 이 분야는 수년간 광범위한 자동화가 진행되어 왔으며, AI가 이를 가속화하고 있습니다. 로봇과 AI 기반 기계가 공장과 창고에서 조립, 용접, 포장, 재고 관리를 담당합니다.
이로 인해 일부 생산직 수요가 감소했습니다. 예를 들어, 자동차 제조업체들은 AI 로봇을 활용해 도장과 품질 검사를 수행하며 생산 인력을 줄이고 있습니다.동시에 제조업체들은 이러한 자동화 시스템을 유지하기 위해 로봇 공학 엔지니어, AI 시스템 통합 전문가, 정비 기술자를 더 많이 채용하고 있습니다. AI는 공급망 최적화에도 활용되어 수요 예측, 재고 관리, 배송 경로 설정 등을 통해 생산성을 높이고, 물류 코디네이터와 데이터 분석가 같은 직무 수요 증가로 이어지고 있습니다.
따라서 전통적인 조립 라인 일자리는 줄어들지만, 새로운 기술 및 감독 직무가 늘어나고 있습니다. -
금융 및 은행: 금융 산업은 AI 주도의 운영 혁신을 겪고 있습니다. 알고리즘 트레이딩 시스템은 과거 다수의 분석가가 담당하던 주식 및 외환 거래 업무를 자동화했습니다.
은행과 보험사는 AI를 활용해 사기 탐지, 위험 평가, 인수 심사 업무를 자동화하며 대규모 백오피스 인력을 줄이고 있습니다.예를 들어, 신용 분석가와 보험 인수 심사자는 AI 모델의 도움을 받거나 대체되어 금융 위험을 몇 초 만에 평가할 수 있습니다. 고객 서비스 분야에서는 AI 챗봇이 일상적인 문의를 처리해 대규모 콜센터 인력 수요를 줄이고 있습니다.
이러한 효율화로 은행 창구 직원이나 대출 담당자 같은 전통적 직무는 감소하지만, 핀테크 개발자, 데이터 과학자, 사이버 보안 전문가에 대한 수요는 증가하고 있습니다.또한 금융 자문가와 자산 관리자는 사라지지 않고 AI 도구를 활용해 고객 서비스를 개선하며, 복잡한 자문 업무에 집중하고 단순 계산 업무는 알고리즘에 맡기고 있습니다. 금융 분야는 AI가 일부 지원 업무를 자동화하는 동시에 고급 전문직을 보완하는 대표 사례입니다.
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소매 및 고객 서비스: 소매업 자동화는 점원, 계산원, 영업 사원의 일자리 지형을 변화시키고 있습니다. 셀프 체크아웃 기기와 온라인 쇼핑 봇이 오프라인 매장의 계산원과 판매 직원 수요를 줄이고 있습니다.
대형 소매업체들은 AI 기반의 무인 쇼핑 시스템을 실험 중이며, 이는 전통적 소매 일자리 감소에 기여하고 있습니다.콜센터와 고객 지원 분야에서는 AI 챗봇과 가상 비서가 FAQ 및 기본 문제 해결을 담당해 한 명의 상담원이 여러 AI 상호작용을 동시에 관리할 수 있게 했습니다. 이는 적은 인력으로 더 많은 고객을 지원할 수 있게 해 고용 구조를 변화시키고 있습니다.
하지만 고객 서비스 자체가 사라지는 것은 아니며, 진화하고 있습니다.소매 및 고객 서비스 직무는 고객 경험 관리, 복잡한 문제 해결, 대면 서비스 제공 등으로 변화하고 있습니다. 또한 AI 추천 엔진이 촉진하는 전자상거래 성장으로 인해 물류센터, 배송, 디지털 마케팅 분야 일자리가 늘고 있습니다. 따라서 매장 내 직무는 줄어들지만, 전자상거래 물류 관련 직무는 급증하고 있습니다.
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의료: AI가 의료 분야 일자리에 미치는 영향은 주로 보조적 역할이며 대체보다는 증강에 가깝습니다. AI는 의료 영상 분석(방사선학), 치료 계획 제안, 의료 기록 전사, 스마트 기기를 통한 환자 생체 신호 모니터링 등에 활용됩니다.
이 기술들은 의사, 간호사, 기술자를 지원해 더 빠르고 정확한 의사결정을 돕습니다.예를 들어, AI가 엑스레이에서 질병 초기 징후를 감지해 방사선 전문의가 검토하도록 알림으로써 시간을 절약할 수 있습니다. 이는 의사가 더 많은 환자를 치료하고 간호사가 반복적인 기록 업무를 자동화해 환자 돌봄에 집중할 수 있게 합니다.
의료 일자리는 줄어들기보다는 전 세계적으로 증가하는 추세이며, 이는 고령화와 AI를 통한 서비스 확장 덕분입니다.간호사와 기타 돌봄 관련 직무는 AI 지원 덕분에 향후 크게 성장할 전망입니다. AI는 의료진이 기계가 처리할 수 없는 공감과 인간 중심 돌봄에 집중할 수 있도록 돕는 도구로 인식되고 있습니다.
다만, AI 음성 인식 기술로 인해 의료 전사자 같은 일부 전문직은 감소했으며, 진단 방사선학이나 병리학 분야도 AI가 더 많은 분석 업무를 맡으면서 변화가 예상됩니다.
대부분 시나리오는 의료진이 AI와 협력하며, 의료 IT, AI 시스템 관리, 데이터 분석 등 새로운 역할이 등장하는 방향입니다. -
교육 및 전문 서비스: 교육, 법률 서비스, 컨설팅 분야도 AI에 적응하고 있습니다. 교육 분야에서는 AI 튜터링 시스템과 자동 채점 소프트웨어가 교사의 행정 업무 부담을 줄여주지만, 교사는 여전히 멘토링, 비판적 피드백, 사회정서적 지원을 제공합니다.
AI는 교사를 대체하기보다는 학습 개인화에 도움을 주며, 학생이 어려워하는 개념을 분석해 맞춤형 연습을 제안합니다.교사의 역할이 다소 변화할 수 있으나 교육자의 필요성은 사라지지 않습니다. 법률 분야에서는 AI가 일상 계약서 작성이나 문서 검토(e-디스커버리)를 빠르게 수행해 초급 변호사나 법률 보조원의 반복 업무를 줄이고 있습니다.
이로 인해 일부 초급 법률직은 감소하지만 변호사는 복잡한 분석, 법정 전략, 고객 상담에 더 집중할 수 있습니다. 법률 AI 전문가 같은 새로운 직무도 생겨나고 있습니다.마케팅 및 미디어 분야에서는 AI가 기본 콘텐츠나 광고를 생성하지만, 인간 창작자가 이를 다듬고 향상시키며, 크리에이티브 디렉터, 편집자, 마케팅 전략가의 수요는 여전합니다.
전문 분야 전반에서 AI는 반복 업무를 처리하는 슈퍼 어시스턴트 역할을 하며 숙련된 전문가가 더 많은 성과를 낼 수 있도록 지원합니다.
요약하면, 모든 산업에서 AI 도입이 진행 중이며, 이에 따라 산업 내 직무 프로필도 변화하고 있습니다. 이 변화는 기술 분야를 넘어 전 산업에 걸쳐 확산되고 있습니다.
반복적이고 육체적인 업무나 정보 처리 업무는 감소하는 반면, 창의적 사고, 복잡한 인간 상호작용, AI 시스템 감독과 관련된 직무는 증가하고 있습니다.
각 산업이 직면한 과제는 이러한 전환을 관리하는 것으로, 기존 근로자가 새로운 역할로 이동하거나 기술을 업그레이드할 수 있도록 지원하는 것이 중요합니다.
변화하는 기술 환경: AI 기반 직장에 적응하기
AI가 일자리를 변화시키면서 필요한 기술도 함께 변하고 있습니다. AI 시대에는 고급 기술 역량과 인간 중심 역량이 모두 중요해졌습니다.
기술 측면에서는 AI, 머신러닝, 데이터 분석, 디지털 리터러시 기술이 많은 직무에서 점점 더 중요해지고 있습니다.
비기술 직무라도 AI 기반 도구를 능숙하게 사용하거나 데이터를 해석할 수 있는 능력이 요구됩니다. 고용주들은 2025년까지 직무별 핵심 기술의 39%가 기술 변화 등으로 인해 달라질 것이라고 예상합니다.
기술 변화 속도는 가속화되고 있으며, 한 추정에 따르면 2030년까지 근로자가 직무에서 사용하는 기술의 약 40%가 이전과 달라질 것으로, 이는 몇 년 전 예측치인 34%보다 높아진 수치입니다.
따라서 평생 학습과 역량 강화가 필수적입니다. 근로자는 초기 경력에서 습득한 고정된 기술에만 의존할 수 없으며, AI 변화에 대응하기 위해 지속적인 교육과 훈련이 필요합니다.
흥미롭게도, 고급 기술 수요가 증가하는 가운데 고용주들은 AI가 쉽게 대체할 수 없는 ‘인간적’ 기술에 더욱 큰 가치를 두고 있습니다.
비판적 사고, 창의성, 문제 해결, 의사소통, 리더십, 감성 지능 등이 AI가 풍부한 직장에서 매우 중요하게 평가됩니다.
지능형 기계가 넘쳐나는 노동 시장에서 인간을 차별화하는 요소는 창의성, 적응력, 공감 능력, 전략적 사고입니다. 실제로 구인 공고 분석 결과 가장 많이 요구되는 10대 기술 중 8개가 팀워크, 의사소통, 리더십 같은 비기술적 역량으로 나타났습니다.
이러한 지속 가능한 역량은 AI가 진정한 창의력과 감성 이해 능력이 부족하기 때문에 계속 수요가 유지됩니다.
예를 들어, AI는 숫자를 처리하고 보고서를 작성할 수 있지만, 인간 관리자는 결과를 해석하고 판단하며 팀을 동기부여하고 혁신적인 접근법을 고안해야 합니다.
따라서 미래의 이상적인 근로자는 AI 도구를 활용할 만큼 기술에 능숙하면서도 기계가 갖지 못한 대인 관계 및 인지 능력이 뛰어난 하이브리드형 인재로 묘사됩니다.
기업들은 다가오는 기술 격차를 인식하고 대응하고 있습니다. 대다수 고용주(약 85%)는 AI 도전에 대응하기 위해 직원 역량 강화 및 재교육 프로그램에 대한 투자를 확대할 계획이라고 보고했습니다.
역량 강화는 데이터 과학이나 AI 관련 정규 교육 과정부터, 신기술 사용에 대한 현장 멘토링, 프롬프트 엔지니어링이나 AI 윤리 같은 온라인 자격증 취득 장려까지 다양합니다.
이러한 역량 강화 노력은 선진국에서 개발도상국에 이르기까지 전 세계적으로 확산되고 있으며, 코딩 부트캠프, 디지털 리터러시 캠페인, 온라인 학습 플랫폼(예: Coursera의 AI 관련 강좌 수강 급증)과의 협력 등이 대표적입니다.
그 이유는 명확합니다 – 기술 격차를 해소하지 못하는 기업은 뒤처질 위험이 크기 때문입니다.
실제로 63%의 고용주는 기술 격차가 신기술 도입의 주요 장애물이라고 응답했습니다. 적절한 기술을 갖춘 인력이 없으면 AI와 혁신을 완전히 구현할 수 없습니다. 따라서 인재 개발이 전략적 우선순위가 되었습니다.
개별 근로자에게는 지속적인 학습 수용이 요구됩니다. 취업을 준비하는 청년들은 AI와 데이터 분석 작동 원리를 이해하는 등 탄탄한 기술 기반과 창의적·사회적 역량을 함께 키우는 것이 권장됩니다.
경력 중반의 근로자들은 AI가 일부 업무를 대체하는 상황에서 재교육을 통해 신흥 직무로 전환하려는 노력을 하고 있습니다.
전 세계 학교에서는 STEM 교육과 디지털 기술 교육이 강화되고 있으며, AI 주도 경제에 대비한 차세대 인재 양성에 집중하고 있습니다. 고위험 직무에 종사하는 이들에게는 새로운 기술 습득이 더 안정적인 경력 경로로 이동하는 열쇠가 됩니다.
다행히도 여러 연구는 근로자가 적절한 교육을 받으면 회복력과 적응력을 발휘할 수 있다고 제시합니다.
예를 들어, 한 연구는 AI 도구가 경험이 적은 근로자의 생산성을 빠르게 높일 수 있음을 보여주었으며, 인간과 AI의 협력이 어느 한쪽 단독보다 더 뛰어난 성과를 낼 수 있음을 시사합니다. 따라서 미래는 AI와 협력하는 자의 몫이며, AI를 도구로 활용하는 기술과 AI를 보완하는 인간 고유의 역량을 함께 갖추는 것이 중요합니다.
글로벌 관점: 불평등, 정책, 그리고 노동의 미래
AI가 일자리에 미치는 영향은 전 세계적으로 균일하지 않습니다. 국가별, 인구 집단별로 뚜렷한 차이가 있어 불평등 심화 우려가 제기되고 있습니다.
선진국(미국, 유럽, 일본 등)은 AI 도입이 가장 활발하고 그만큼 변화에 가장 크게 노출되어 있습니다.
IMF 연구에 따르면 선진국 일자리의 약 60%가 향후 AI 영향을 받을 가능성이 있는 반면, 신흥시장에서는 약 40%, 저소득국에서는 약 26%에 불과합니다. 이는 부유한 국가일수록 공식 부문과 디지털·고숙련 직종 비중이 높아 AI가 침투하기 쉽기 때문입니다.
저소득국에서는 노동력의 상당 부분이 육체 노동, 농업, 비공식 직종에 종사해 현재 AI 기술의 직접적 영향이 적습니다. 그러나 이는 신흥국이 AI 혜택에서 완전히 자유롭다는 의미가 아니며, 인프라와 인재 부족으로 초기에는 AI 혜택을 누리지 못하다가 기술 성숙과 함께 나중에 큰 변화를 겪을 수 있습니다.
AI가 국가 간 격차를 더 심화시킬 위험이 있으며, 기술 선도국은 생산성과 부를 증대시키는 반면 다른 국가는 뒤처질 수 있습니다.
이를 해결하기 위해 국제기구들은 포용적 AI 전략의 필요성을 강조하며, 개발도상국이 디지털 인프라와 기술 역량에 지금 투자해 뒤처지지 않도록 촉구하고 있습니다.
국가 내에서도 AI가 불평등을 심화시킬 수 있습니다. 일반적으로 고숙련·고소득 근로자가 AI를 활용해 생산성을 높이고 더 높은 임금을 받을 가능성이 큽니다.
반면, 자동화 가능한 단순 업무를 수행하는 저숙련 근로자는 일자리 감소나 임금 정체를 경험할 수 있습니다.
예를 들어, AI 엔지니어나 AI를 활용하는 관리자는 생산성과 임금이 상승할 수 있지만, 반복적 사무직 근로자는 일자리를 잃을 위험이 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 현상은 부와 소득의 집중을 심화시킬 수 있습니다.
IMF는 대부분 시나리오에서 AI가 전반적인 불평등을 악화시킬 가능성이 높다고 경고합니다.
노동 시장은 양극화될 수 있으며, 일부 고학력 근로자는 AI와 함께 번창하는 반면, 다른 근로자는 실직하거나 저임금 서비스직으로 이동할 수 있습니다. 또한 세대 간 격차도 존재하는데, 젊은 근로자는 AI 도구에 더 쉽게 적응하는 반면, 고령 근로자는 재교육에 어려움을 겪어 연령별 격차가 심화될 수 있습니다.
성별 측면에서도 변화가 예상됩니다: 과거 자동화는 남성 중심 제조업에 큰 타격을 주었으나, AI는 비서 및 행정직 등 여성 중심 화이트칼라 직종에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
이러한 복잡성으로 인해 정책 입안자들의 역할이 매우 중요합니다.
정부, 교육 기관, 기업은 AI 영향에 대응해 근로자 지원 정책을 공동으로 마련해야 합니다. 최우선 과제는 사회 안전망 강화로, 실업 급여, 재교육 프로그램, 일자리 알선 서비스 등이 포함됩니다.
AI로 일자리를 잃은 사람이 새로운 기술을 배우고 좋은 일자리를 찾을 수 있도록 지원하는 것이 장기 실업과 빈곤을 예방하는 핵심입니다.
국제노동기구(ILO)는 대부분 일자리가 완전히 사라지기보다는 변화할 것이므로 전환을 적극 관리할 수 있는 기회가 있다고 제안합니다. ILO 연구에 따르면 생성형 AI에 의해 완전 자동화 위험이 가장 높은 직업은 전 세계 일자리의 약 3%에 불과하며, 4명 중 1명은 일부 업무가 AI로 대체될 가능성이 있습니다.
이는 신속한 대응을 통해 재교육과 업무 재조정을 통해 AI에 맞게 일자리를 조정할 수 있음을 의미하며, 대규모 실업을 피할 수 있습니다.
각국에서는 견습 제도, 기술 직업 훈련, 디지털 리터러시 프로그램, 심지어 평생 학습 계좌와 같은 정책 수단을 모색 중입니다.
예를 들어, 유럽연합은 디지털 및 AI 경제에 대비한 ‘기술 아젠다’에 중점을 둔 이니셔티브를 추진하고 있습니다.
또 다른 정책 방향은 AI 도입으로 인한 무분별한 일자리 파괴를 막기 위한 규제 강화입니다. 일부는 자동화 시 해고 대신 재교육이나 재배치를 장려하는 인센티브를 제안합니다.
녹색 경제나 돌봄 분야 등 일자리 창출에 대한 공공 투자도 AI로 인한 일자리 손실을 상쇄하는 방안으로 검토되고 있습니다.
교육 시스템도 유연성, STEM, 비판적 사고를 강조하는 방향으로 재설계되고 있으며, 미래 노동력이 AI에 대비할 수 있도록 준비하고 있습니다. 더 나아가 기본소득(UBI)과 같은 급진적 아이디어도 논의되고 있는데, 이는 일자리 불안정성이 커질 미래에 대한 완충책으로 제안되지만 아직 논란이 많고 광범위하게 시행되지는 않았습니다.
IMF 총재 크리스탈리나 게오르기에바는 AI의 혜택을 활용하면서 사람들을 보호하기 위해 ‘신중한 정책 균형’이 필요하다고 강조합니다.
이는 교육과 안전망뿐 아니라 강력한 노동 시장 제도를 포함하며, 근로자가 AI 도입 과정에서 목소리를 낼 수 있도록 하고, AI 알고리즘이 촉진하는 긱 워크 등 새로운 노동 형태를 반영한 노동법 개정, 공정한 AI 활용을 위한 윤리 지침 마련 등이 포함됩니다.
마지막으로 AI 자체가 해결책의 일부가 될 수 있음을 주목할 필요가 있습니다. AI가 일자리를 변화시키는 만큼, 근로자와 정책 입안자가 대응할 수 있도록 돕는 도구로도 활용될 수 있습니다. AI 도구는 일자리 매칭, 맞춤형 학습 플랫폼 제공, 노동 시장 동향 예측 등을 통해 교육과 훈련이 미래 기술 수요에 맞게 조정되도록 지원합니다.
일부 정부는 AI를 활용해 자동화 위험이 높은 지역이나 산업을 분석하고, 이에 따라 자금을 배분하는 정책을 시행하고 있습니다.
요컨대, AI는 도전 과제를 안고 있지만 더 생산적이고 인간적인 노동의 미래를 만드는 동반자가 될 수 있습니다. AI 시대가 도래했으며, 신중한 대응을 통해 불평등이 아닌 포용적 번영으로 나아갈 수 있습니다.
>>> 더 알고 싶으신가요:
AI가 일자리에 미치는 영향은 심오하고 다면적입니다. 일부 직무는 사라지고, 많은 직무는 크게 변화하며, 동시에 적절한 기술을 갖춘 이들에게는 새로운 기회가 창출되고 있습니다.
모든 산업에서 인간과 기계의 역할 균형이 바뀌고 있으며, AI가 반복적이고 단순한 업무를 수행하는 동안 인간은 더 높은 수준의 기능에 집중하고 있습니다.
이 전환은 생계를 위협받는 개별 근로자와 누구도 소외되지 않도록 고민하는 사회 모두에게 불안감을 줄 수 있습니다. 그러나 AI와 일자리 이야기는 단순한 대체의 디스토피아가 아니라 증강과 혁신의 이야기이기도 합니다.
AI가 반복 업무를 맡으면서 사람들은 이전보다 더 의미 있고 창의적인 일에 참여할 기회를 갖게 됩니다.
또한 AI가 경제 성장을 촉진해(일부 추정에 따르면 향후 몇 년간 전 세계 GDP를 7% 이상 증가시킬 수 있음) 이는 오늘날 상상할 수 없는 분야에서 일자리 창출로 이어질 수 있습니다.
결과적으로 AI가 대규모 실업을 초래할지 풍요의 시대를 열지는 전환을 어떻게 관리하느냐에 달려 있습니다. 사람에 대한 투자가 가장 중요합니다.
이는 근로자가 AI와 함께 일할 수 있는 기술을 갖추도록 지원하고, 교육을 미래 지향적으로 재설계하며, 변화에 직면한 이들을 돕는 것을 의미합니다.
기업은 비용 절감에만 집중하지 않고 인력을 강화하는 방향으로 AI를 수용해야 하며, 정부는 혁신을 장려하는 동시에 근로자 보호와 교육 지원 정책을 마련해야 합니다.
개발도상국이 AI를 유익하게 도입하고 글로벌 디지털 격차 확대를 막기 위해서는 국제 협력도 필요할 수 있습니다.
결국 AI는 매우 강력한 도구이며, 일자리에 미치는 영향은 우리 모두가 어떻게 활용하느냐에 달려 있습니다. 한 보고서는 “AI 시대가 도래했으며, 모두를 위한 번영을 보장하는 것은 여전히 우리의 몫”이라고 표현했습니다.
우리가 도전에 대응한다면 AI를 활용해 인간의 잠재력을 열어젖히고, 더 효율적일 뿐 아니라 더 보람 있고 인간적인 노동의 미래를 만들 수 있습니다.
전환이 쉽지는 않겠지만, 적극적인 노력으로 오늘의 근로자가 내일의 혁신가가 될 수 있습니다. AI가 일자리에 미치는 영향은 거대하지만, 올바른 비전과 준비가 있다면 수백만 명에게 새로운 기회와 더 나은 일상을 제공하는 촉매제가 될 수 있습니다.
