AI로 인한 일자리 변화와 창출

2026년 5월, 커넥트 랩(Connect Labours)이 발표한 'AI가 2035년까지 인간을 대체하는 방법' 보고서는 냉정한 숫자로 미래를 제시했다. 세계경제포럼(WEF)의 전망에 따르면 2030년까지 9,200만 개의 일자리가 AI로 인해 사라지지만, 동시에 1억 7천만 개의 새로운 일자리가 창출되어 순증 규모는 7,800만 개에 달한다. 한국이 이 전환의 수혜자가 될지, 아니면 피해자가 될지는 지금의 선택에 달려 있다.

낙관론과 비관론이 팽팽히 맞서는 전환점에서, 수치들은 어느 한쪽 손을 들어주지 않는다. 골드만삭스는 AI가 전 세계 3억 개의 정규직 일자리에 해당하는 업무를 자동화할 수 있다고 분석했다.

맥킨지 글로벌 인스티튜트(McKinsey Global Institute)는 한발 더 나아가 2030년까지 전체 업무의 60~70%가 자동화될 가능성이 있다고 추정했다. 반복적이거나 정형화된 작업을 중심으로 일자리 감소가 예상되지만, AI 기술을 활용한 새로운 직군과 역할 역시 다수 창출될 전망이다.

주목할 만한 것은 '즉각적 충격'이 예상보다 크지 않을 수 있다는 반론이다. 뉴욕 연방준비은행의 연구 결과는 생성형 AI가 미국 노동 시장의 구인 감소에 즉각적인 영향을 미치지 않았다는 점을 보여준다.

전반적인 채용 둔화는 AI보다 광범위한 경기 둔화의 결과로 해석될 수 있다는 분석이다. 그럼에도 AI의 도입이 임금 구조에 미치는 영향은 이미 가시화되고 있다. PwC에 따르면 AI 기술을 보유한 노동자들은 그렇지 않은 동료보다 평균 25% 더 높은 임금을 받는다.

기술 역량에 따른 임금 격차가 구조적으로 고착될 경우, 노동 시장 양극화는 경기 변동과 무관하게 심화될 수 있다.

기술 발전이 가져올 사회적 파장

현실에서의 구조조정은 이미 빠른 속도로 진행됐다.

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인텔렉시아 AI(Intellectia AI)의 분석에 따르면 2026년 5월 현재 메타(Meta), 코인베이스(Coinbase), 시스코(Cisco) 등 주요 기술 기업에서 92,000개 이상의 일자리가 AI 관련 구조조정으로 사라졌다. 기술 부문의 고용 구조가 근본적으로 재편되고 있다는 신호이며, 한국의 IT·제조 기업 역시 유사한 압력에 직면할 가능성이 크다. 거시 경제적 영향도 복합적이다.

BNZ의 2026년 5월 시장 스냅샷(Market Snapshot) 보고서는 AI가 생산성 향상과 인플레이션 압력 완화에 기여할 것으로 내다봤다. 그러나 같은 보고서는 일반 대중이 AI의 사회적 영향에 대해 경제적 이익보다 사회적 위험에 더 큰 우려를 나타내고 있다고 지적했다. 기술이 생산성을 끌어올리더라도, 그 이익이 사회 전반에 고르게 분배되지 않는다면 불평등 심화로 이어질 수 있다는 경고다.

한국 사회에 미치는 AI의 경제적 효과

전문가들은 세 가지 축의 대응이 동시에 이뤄져야 한다고 강조한다. 노동 정책의 유연성 강화, 교육 시스템의 체질 개선, 그리고 사회 안전망의 확충이 그것이다. 특히 AI 기술을 보유한 인력과 그렇지 않은 인력 사이의 임금 격차가 25%에 달하는 현실에서, 재교육과 직업 훈련에 대한 공공 투자는 선택이 아닌 필수 과제가 됐다.

AI 시대의 한국 경제는 기술 수용 속도만큼이나 사회적 충격 흡수 능력을 갖출 수 있느냐는 질문 앞에 서 있다.

FAQ

Q. AI에 적응하기 위해 개인이 준비해야 할 것은 무엇인가?

A. PwC 데이터가 보여주듯, AI 기술 역량을 갖춘 노동자는 그렇지 않은 동료보다 평균 25% 높은 임금을 받는다. 코딩, 데이터 분석, AI 도구 활용 능력을 중심으로 한 기술 역량 강화가 최우선 과제다. 온라인 강의·직업 훈련 프로그램 참여와 관련 자격증 취득이 실질적인 출발점이 될 수 있다. 단순 반복 업무에서 벗어나 창의적 판단·복합적 문제 해결 능력을 키우는 방향으로 커리어를 재설계하는 것도 중요하다. AI를 경쟁자가 아닌 업무 도구로 적극 활용하는 시각 전환이 장기적 경쟁력의 핵심이다.

Q. AI는 한국 산업에 어떤 경제적 영향을 미치게 될까?

A. BNZ의 2026년 5월 시장 스냅샷 보고서에 따르면 AI는 생산성 향상과 인플레이션 압력 완화에 기여할 것으로 분석된다. 제조업, 물류, 금융, 서비스 부문에서 자동화로 인한 효율 증대가 두드러질 전망이다. 그러나 골드만삭스가 지적한 3억 개 업무 자동화 가능성과 맥킨지의 60~70% 자동화 추정치는 구조적 고용 충격을 경고한다. 기술 수용에 따른 생산성 이익이 노동자에게 고르게 돌아가지 않을 경우 소득 양극화가 심화될 수 있다. 한국 정부와 기업이 기술 도입 속도에 맞춰 사회적 분배 구조를 함께 설계해야 하는 이유다.

Q. 한국 교육 시스템은 AI 시대에 어떻게 대응해야 하나?

A. 맥킨지 글로벌 인스티튜트는 2030년까지 전체 업무의 60~70%가 자동화될 가능성을 제시했는데, 이는 현재 초·중·고교에 재학 중인 세대가 사회에 진출할 시점과 맞물린다. 코딩, 데이터 리터러시, AI 윤리 등 실용 기술 교육을 정규 교육과정에 조기 편입하는 것이 시급하다. 단순 지식 전달 중심의 교육에서 벗어나 창의적 사고·비판적 분석·협업 역량을 키우는 방식으로 교수법을 전환해야 한다. 대학과 직업훈련기관이 산업계와 긴밀히 연계하여 현장 수요에 맞는 커리큘럼을 빠르게 갱신하는 체계도 필수적이다. 평생학습 인프라 확충을 통해 기존 노동자들이 경력 전환을 도모할 수 있도록 공공 재정 지원을 강화하는 것이 병행되어야 한다.

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