나의 일자리는 어디에 있을까? AI가 나의 일자리를 대체한다고?

AI가 일자리를 바꾸고 있다…신입 채용 감소와 요구 조건 강화

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2025.04.295분

생성형 AI

AI는 업무를 자동화하고, 기술 요구 사항을 높이며, 초급 직원의 채용 기회를 줄임으로써 취업 시장을 변화시키고 있다.

Credit: Leremy | shutterstock.com

AI가 신규 직원이 수행하는 일상적인 업무를 대신하면서 직원은 업무 효율을 높이기 위해 기술 사용법을 배워야 하는 상황을 초래하고 있다.

예를 들어, 뉴욕 연방준비은행이 지난 10월 발표한 연구에 따르면, 미국인의 10명 중 4명은 생성형 AI가 발전함에 따라 일자리가 줄어들 것이라고 생각하고 있다.

세계 경제 포럼의 일자리 이니셔티브 연구는 노동자 기술의 거의 절반(44%)이 향후 5년 동안 혼란을 겪을 것이며, 업무의 40%는 생성형 AI 도구와 이를 뒷받침하는 대형 언어 모델(LLM)의 사용으로 영향을 받을 것이라는 결과를 냈다.

 

골드만 삭스의 데이터에 따르면, AI는 전 세계적으로 최대 3억 개의 정규직 일자리에 영향을 미칠 수 있으며, 미국과 유럽과 같은 선진국에서 그 영향이 클 것으로 보인다. 이 보고서는 전 세계 일자리의 최대 18%가 자동화될 것으로 전망했다.

예를 들어, 소프트웨어 개발 구인 광고의 비율은 하락 추세를 보이고 있다. 구직 사이트 인디드에 따르면, 구인 광고가 감소함에 따라 고용주가 선택할 수 있는 지원자 풀이 넓어지므로 요구 조건을 높일 가능성이 있다.

인디드에 따르면, 2022년 4월 소프트웨어 개발 구인 광고 중 3.2%가 초급 직원을 모집했지만, 2023년에는 2.1%, 2024년에는 1.5%, 2025년에는 1.2%로 구직 공고가 감소 추세를 보였다.

 

이번 달 초, 인디드 CEO 크리스 하이엄스는 포춘과의 인터뷰에서 기업 사이트에 게시된 일자리의 2/3가 AI가 이미 처리할 수 있는 기술을 요구한다고 밝혔다.

인디드의 연구에 따르면, 생성형 AI 또는 관련 용어를 언급한 미국 구인 광고의 비율은 지난 1년간 급증해 2024년 1월부터 2025년 1월까지 170% 증가했다. 하지만 인디드의 AI 부사장인 한나 캘훈에 따르면, 이러한 구인 광고는 전 세계 전체 구인 광고의 2.6%에 불과한다.

캘훈은 “대다수 직업은 향후 3~4년 동안 인터넷이 지난 30년 동안 직업에 가져온 변화만큼이나 극적인 변화를 겪을 것”이라라고 말했다. 트럭 운전사부터 의사, 소프트웨어 엔지니어에 이르기까지 오늘 인디드에 게시된 모든 구인 정보는 생성형 AI로 인한 변화에 어느 정도 노출될 것이라는 의견이다. 그러나 AI가 당장 일자리를 완전히 대체하지는 않을 것이라고 덧붙였다.

인디드 하이어링 랩(Hiring Lab)의 연구에 따르면, 2,800개 이상의 업무 기술 중 현재 존재하는 생성형 AI 도구로 완전히 대체될 가능성이 “매우 높음”으로 평가된 기술은 하나도 없었다. 그리고 인디드에 등록된 일자리 중 5개 중 1개(19.8%)만이 생성형 AI에 “매우” 노출되어 있는 것으로 평가되어, 이 기술이 특정 업무의 작업을 학습할 수는 있지만, 현재의 생성형 AI가 많은 일자리를 완전히 대체할 가능성은 낮음을 보여준다.

캘훈은 AI의 본질은 사람을 대체하는 것이 아니라 강화하는 것이라 강조했다. 또한 “인디드에서는 AI와 인간의 판단력이 결합될 때 더 강력하다고 믿는다”라고 말했다. 캘훈에 따르면 기업이 AI를 성공적으로 활용하려면 모든 직원이 AI의 기본 원리와 기업이 이를 어떻게 활용하는지 이해해야 한다.

그럼에도 불구하고 캘훈은 전문가가 시장의 변화하는 요구사항과 가장 수요가 높은 기술에 대한 이해를 유지하고, 이에 따라 집중 분야를 조정하는 것이 필수적이라고 강조했다.

 

알파센스(AlphaSense)의 AI 연구 담당 이사이자 미래학자인 사라 호프만은 비즈니스에 생성형 AI 도구가 도입되면 직원이 새로운 도구의 사용법, 그리고 도구와 협력하는 방법을 배우게 되고 반복적인 업무에서 벗어나 더 창의적인 업무에 집중할 수 있게 될 것이라고 말했다.

그 결과, 직원이 지속적으로 새로운 기술을 배우고 적응해야 하는 점점 더 “능동적인” 기술과 “공생” 관계가 형성될 것이다.

호프만은 올해 초 인터뷰에서 “AI는 반복적인 업무나 특정 성격의 어려운 업무를 관리할 수 있으며, 인간은 수익 성장과 전체 비즈니스 성과 개선을 주도하는 혁신적이고 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있다”라고 말했다. 호프만에 따르면 AI는 인간보다 훨씬 빠르고, 24시간 일할 수 있으며, 확장해 증가하는 업무량을 처리할 수도 있다.

AI가 반복적인 작업을 대신하게 되면, 직원은 AI를 감독하고, 독특한 문제를 해결하며, 창의력과 전략을 적용하는 역할로 전환될 것이다. 팀은 콘텐츠를 개인화하는 마케터나 AI 코파일럿을 사용하는 개발자 등 AI와 점점 더 협력하게 될 것이다. AI는 인간을 대체하기보다는 의사 결정 및 감성 지능과 같은 인간의 강점을 강화할 것이다. 이러한 변화에 적응하려면 지속적인 학습과 업무 수행 방식에 대한 새로운 접근 방식이 필요하다.

 

CUNY의 전문 연구 대학원(School of Professional Studies)의 데이터 과학 학과장 아서 오코너는 AI가 일자리에 미치는 영향은 치명적이지만 아직까지 제대로 연구되지 않았다고 말했다. 행동 과학자들은 종종 극단적인 견해, 즉 비관적 견해와 낙관적 견해 사이에서 흔들리며, 명확한 해답을 찾는 대신 헤드라인을 쫓는 경향이 있다.

직장에서의 AI에 관한 책을 집필한 오코너는 이렇게 입장이 갈라지는 원인은 연구가 여러 곳에서 진행되기 때문이라고 말했다. 예를 들어, 사례 연구에는 종종 확인 불가능한 비용 절감이나 생산성 향상 주장이 포함된다. 인디드의 작업 노출 모델은 실제 성과가 아닌 대부분 설명을 바탕으로 AI가 자동화할 수 있는 작업을 추측한다.

오코너에 따르면, 통제된 실험은 AI 지원 작업을 대조군과 비교함으로써 가장 신뢰할 수 있는 통찰을 제공한다. 하지만 통제된 실험조차 결함이 있다. 오코너는 “대다수 연구는 AI가 사용되었는지 여부를 측정할 뿐, 어떻게 사용되었는지는 측정하지 않는다. 당연히 결과는 천차만별”이라고 말했다.

AI를 비판적으로 바라보는 연구자는 새로운 AI 일자리가 좁고 배타적이라는 점을 정확히 지적한다. 하지만 그들은 제본스의 역설을 놓치고 있다: AI가 더 저렴하고 널리 확산될수록 수요가 증가하며, 이는 인터넷이 그랬듯이 완전히 새로운 산업을 창출한다.

그러나 오코너 역시 노동 시장의 대규모 변화를 관리하는 우리 사회의 실적이 좋지 않다는 점에 대해서는 우려한다며 “한때 ‘미국의 산업 중심지’로 불렸지만 1980년대부터 ‘러스트 벨트’로 변한 지역을 현 상태를 살펴보면 알 수 있다”라고 말했다.
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