 
2022년 오픈AI의 챗GPT 출시 이후 인공지능이 산업 전반에 빠르게 침투하면서 노동시장의 구조적 변화가 예고되고 있다. 글로벌 빅테크 기업들의 대규모 인력 감축이 이어지며 AI가 인간의 일자리를 잠식할 것이라는 위기감이 고조되고 있다. 하지만 삼일PwC경영연구원이 발표한 보고서는 AI가 중장기적으로 위협이 아닌 기회로 작용할 수 있다는 근거를 제시한다.
 
전 세계 기업 70% 이상 AI 도입, 국내는 30.3% 수준
AI 도입은 이제 현실이 되었다. 맥킨지앤컴퍼니(McKinsey & Company)에 따르면 2024년 기준 전 세계 기업의 70% 이상이 하나 이상의 업무 기능에 AI를 도입했다. 이는 챗GPT 공개 2년 만에 거둔 놀라운 확산세다. 산업별로는 기술 산업이 88%로 가장 높았고, 전문 서비스 80%, 첨단산업 79%가 뒤를 이었다. 금융서비스는 65%, 헬스케어와 제약은 63%의 도입률을 보였다.
국내에서도 AI 도입률은 상승 중이다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 2025년 1월 발표한 기업정보화통계집에 따르면, 2023년 말 기준 종사자 수 10인 이상 국내 민간기업의 AI 도입률은 전년 대비 2.3%포인트 증가한 30.3%를 기록했다. 특히 금융(52.4%), 정보통신(49.5%), 교육서비스(48.7%) 업종의 도입률이 높게 나타났다. 기업 규모별로는 종사자 수 250명 이상 기업체에서 도입률이 63.3%로 가장 높았고, 전년 대비 상승폭도 27%포인트로 가장 컸다.
 
 
마이크로소프트 1만 8천 명 감원, AI가 일자리 위협 현실화
AI 도입이 인간 노동력을 대체할 수 있다는 우려는 최근 현실로 나타나고 있다. 마이크로소프트(Microsoft)는 2025년 7월 초 전체 인력의 4%에 달하는 약 9천 명 감원 계획을 발표했다. 앞서 두 차례 진행한 감원까지 합치면 2025년 들어서만 1만 8천 명 규모다. 2025년 초 1천여 명을 감축한 세일즈포스(Salesforce)는 AI 도입으로 2025년 엔지니어 신규 채용을 실시하지 않겠다고 밝혔다. 메타(Meta), 아마존(Amazon), 구글(Google)도 각기 수백에서 수천 명 규모의 감원을 진행 중이다. 이들 기업의 인력 구조조정 배경으로는 공통적으로 AI 도입에 따른 업무 자동화 확대가 지목되고 있다.
일자리 위협 우려는 기술 기업에만 국한되지 않는다. 방송계에서는 AI가 방송 프로그램 초안을 작성하며 작가 자리를 위협하고, 세무업계에서는 AI를 활용한 세금 신고와 환급 서비스 플랫폼이 등장했다. 증권가에서는 기업 정보 수집과 분석, 보고서 작성에 AI가 활용되면서 리서치 인력 수요가 줄어들고 있다. 2025년 5월 발표된 지능정보사회 이용자 패널조사에서 응답자의 60.9%는 생성형 AI의 가장 큰 역기능으로 업무 대체 가능성을 꼽았다. 이는 창의성 저하(60.4%)나 저작권 침해(58.8%)보다도 높은 수치다.
 
AI는 단순 작업 넘어 인지적 업무까지 수행 가능
AI가 과거 기술과 구별되는 첫 번째 특징은 단순 반복 작업뿐만 아니라 비정형적이고 인지적인 업무도 수행할 수 있다는 점이다. 과거 기술이 명확한 규칙과 순서가 존재하는 업무를 대체했다면, 오늘날 AI는 그 이상의 역량을 갖췄다. 로봇프로세스자동화(RPA) 서비스가 사전에 녹화된 사용자의 컴퓨터 작업을 그대로 따라하는 방식이라면, 최근 개발되고 있는 AI 에이전트 기술은 AI가 자율적으로 컴퓨팅 작업을 수행함으로써 자동화 가능한 업무 범위가 더욱 복잡한 작업으로 확대된다. 이로 인해 고학력과 전문지식을 요하는 직업군도 AI로부터 자유로울 수 없게 되었다.
두 번째 특징은 AI가 단일 기술에 국한되지 않고 광범위한 산업을 망라하여 활용 가능한 보편적 기술로 나아가고 있다는 점이다. 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 향후 10년 내 사람 수준의 범용 인공지능(AGI)의 등장을 예견했다. 오픈AI는 AI 발전을 5단계로 나눴는데, 1단계는 현재의 챗GPT 같은 대화형 AI, 2단계는 박사 수준의 문제 해결 능력을 갖춘 추론 AI, 3단계는 인간의 지시 없이도 독립적으로 작업을 수행하는 자율 AI, 4단계는 새로운 아이디어를 생성하고 혁신을 이끄는 혁신 AI, 5단계는 전체 조직의 기능을 대신 수행할 수 있는 조직 AI다. AI의 확장세가 지속될수록 수많은 일자리가 AI의 영향권에 들어오게 된다.
 
AI 노출도 높은 고학력 전문직, 오히려 고용 증가
AI와 일자리 영향에 대한 연구는 지난 수년간 활발히 진행되어 왔지만, 연구 결론은 일관되지 않다. 일부는 AI가 일자리 감소를 가져올 것으로, 다른 일부는 증가시킬 것으로 전망한다. 프레이와 오스본(Frey, Osborne)은 2017년 전체 미국 고용의 약 47%가 향후 20년 내 자동화될 위험이 높다고 봤다. 반면 아세모글루와 레스트레포(Acemoglu, Restrepo)는 2018년 AI가 고용과 임금에 미치는 영향은 불분명하다고 결론 내렸다.
국내 연구도 다양한 결과를 내놓았다. 전병유, 정준호, 장지연(2022)은 AI가 고용 증가에는 유의적이지만 임금 상승에는 비유의적이라고 분석했다. 한요셉(2023)은 기업 수준에서 단기적으로 고용이나 임금에 미치는 영향이 미미하다고 봤다. 한지우와 오삼일(2023)은 국내 취업자 중 12%가 AI 기술에 의한 대체 가능성이 높으며, AI 노출 지수가 10% 높을 경우 향후 20년간 해당 일자리의 고용 비중은 7%포인트 줄어들고 임금 상승률은 2%포인트 낮아질 것으로 예상했다.
그러나 흥미로운 연구 결과도 있다. 장재기와 김동근(2025)의 연구에 따르면 직업별 AI 노출도가 1% 증가할 때 평균적으로 전체 고용은 약 2.4% 감소하지만, 노출도가 낮은 그룹일수록 노출도 증가에 따른 고용 감소 폭이 크고, 노출도가 높은 그룹은 고용의 증가 폭이 크거나 감소 폭이 작았다. 구체적으로 AI 노출도 1사 분위(가장 낮음) 그룹은 31.1% 고용 감소, 2사 분위는 11.9% 감소, 3사 분위는 17.7% 증가, 4사 분위(가장 높음)는 22.1% 증가했다.
AI 노출도가 높은 직업 상위 10개는 인문과 사회과학 연구원, 의회 의원과 고위 공무원 및 기업 고위 임원, 행정과 경영, 금융, 보험 관리자, 법률 전문가, 법률 사무원, 회계와 세무 전문가, 경영과 인사 전문가, 대학 교수 및 강사, 텔레마케터, 화학공학 기술자 및 시험원이었다. 반대로 낮은 직업은 낙농과 사육 종사자, 비금속 제품 생산 기계 조작원, 작물 재배 종사자, 건축 마감 기능원, 건설과 채굴 단순 종사자 등이었다.
 
 
WEF "향후 5년간 일자리 7천8백만 개 순증가 전망"
세계경제포럼(WEF)은 2025년 1월 보고서에서 AI로 인해 향후 5년간 9천 2백만 개의 일자리가 사라지지만, 1억 7천만 개의 새로운 일자리가 창출돼 일자리 수는 7천 8백만 개 순증가할 것으로 전망했다. 프롬프트 엔지니어, AI 윤리 전문가, 데이터 검증 전문가 등 AI를 활용하는 새로운 일자리가 창출될 것이라는 분석이다.
PwC가 전 세계 약 10억 건의 구인 광고를 분석하여 2025년 6월 발간한 보고서에 따르면 AI에 노출된 대부분의 직업에서 일자리 수와 임금이 모두 증가했다. 2024년 기준 AI 기술을 갖춘 근로자는 관련 지식이 없는 근로자보다 56% 더 많은 급여를 수령했다. AI 노출도 사분위별 임금 인상률을 보면 2018~2024년 동안 1사 분위는 7.9%, 2사 분위는 8.2%, 3사분위는 12.6%, 4사 분위는 16.7%로 노출도가 높을수록 임금 인상 속도가 빨랐다. AI 활용도가 높은 산업의 직원 1인당 매출 증가율은 AI 활용도 낮은 산업의 3배에 달했다.
AI 노출도가 높은 직업군은 복잡한 문제 해결과 의사결정 능력이 요구되는데, AI가 이러한 업무를 보조함으로써 업무 효율과 생산성 향상, 산업 규모 성장, 신규 노동수요 촉진으로 이어지는 고용증대 효과를 창출한다고 보고서는 분석했다. 한편 농업, 건설 종사자, 기계설비 조작원 등의 직업은 아직 AI 노출도가 낮지만 향후 휴머노이드 로봇과 같은 피지컬 AI 시대가 도래하면 관련 일자리가 감소할 가능성이 있다.
 
AI가 한국의 인구절벽 돌파 열쇠 될 수 있어
AI는 고령화와 저출산이라는 구조적 문제를 겪고 있는 한국 경제의 생산성을 끌어올리는 새로운 동력이 될 수 있다. 한국개발연구원에 따르면 한국의 잠재성장률은 인구구조 변화로 노동 투입 감소가 심화되면서 2031~2040년 연평균 0%대로 떨어질 것으로 전망된다. 2025~2030년 연평균 잠재성장률은 1.5%이지만, 2031~2040년에는 0.7%, 2041~2050년에는 0.1%로 하락한다. 신기술 습득이 용이한 청년층 비중 감소가 총요소생산성에 부정적으로 작용하고, 한정된 자본 내에서 생산성이 둔화되며 자본수익성마저 하락한 결과다.
오삼일 외(2025)에 의하면 2023~2050년 한국 GDP는 저출생과 고령화로 노동 인력이 줄면서 16.5% 감소할 가능성이 있지만, AI 도입으로 감소 폭이 5.9%로 크게 줄어들 수 있다. AI 도입은 총요소생산성을 1.1% 향상시키고 노동을 보완하는 효과 2.1%를 더해 GDP를 4.2% 개선하며, 생산성 향상 효과까지 합치면 GDP를 8.4% 끌어올릴 수 있다. 자연적인 노동력 감소로 인한 성장률 저하를 AI가 상당 부분 보완할 수 있다는 것이다.
 
소프트스킬과 전문성 강화가 AI 시대 생존 전략
보고서는 AI 시대 대응 전략으로 개인, 기업, 정부의 역할을 제시했다. 개인은 AI가 따라잡기 어려운 인간 고유의 역량인 소프트스킬(Soft Skills)을 강화해야 한다. 공감과 소통, 창의성과 팀워크 등은 AI가 기존 작업을 대신하게 될수록 더욱 중요해진다. WEF가 향후 5년간 중요도가 커질 것으로 전망한 핵심 역량을 보면 AI와 빅데이터 기술 활용 능력 외에도 창의적 사고, 회복력과 유연성, 민첩성, 호기심과 평생학습, 리더십과 사회적 영향력, 인재 관리, 분석적 사고 등이 포함된다.
또한 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 해당 분야에 대한 깊이 있는 이해와 판단력이 필요하다. 막연한 질문보다 구체적이고 전문적인 프롬프트를 입력할 때 AI는 더 유용하고 수준 높은 답변을 제공할 수 있다. 이러한 전문적인 프롬프팅은 결국 사용자의 직무 전문성에서 나온다. AI의 활용 범위가 높아질수록 오작동에 따른 잠재 피해 규모도 커지는데, 사용자가 AI의 작업 수행 과정상 오류를 이해하지 못한다면 잘못된 결과를 직면하고도 적절한 조치가 어려워진다.
기업은 단순 지식 전달에서 벗어나 소프트스킬을 강화하는 직무교육 시스템으로 변화할 필요가 있다. 정부는 AI 대체 가능성이 높은 직종에 대해 직업 재훈련 프로그램, 직무 전환 지원, 일자리 연계형 복지 정책 등을 펼쳐야 한다. 특히 청년층에 대해서는 사회 초년생 경력 개발 프로그램, 청년 창업지원 등을 통해 초기 진입을 도움으로써 노동시장 내 기회 불균형을 완화해야 한다고 보고서는 제언했다.
 
FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)
Q1. AI 때문에 정말 일자리가 줄어들까요?
A: 단기적으로는 일부 직종에서 일자리 감소가 나타날 수 있지만, 중장기적으로는 새로운 일자리 창출이 더 클 가능성이 높다. 세계경제포럼은 향후 5년간 AI로 9천 2백만 개의 일자리가 사라지지만 1억 7천만 개의 새로운 일자리가 창출돼 7천 8백만 개가 순증가할 것으로 전망했다. 과거 산업혁명 시대에도 새로운 기술이 전통적 일자리를 대체했지만 결과적으로 새로운 직업이 탄생했다.
Q2. AI 시대에는 어떤 능력을 키워야 하나요?
A: AI가 따라잡기 어려운 소프트스킬, 즉 공감과 소통, 창의성, 팀워크, 리더십 등을 키워야 한다. 또한 자신의 전문 분야에 대한 깊이 있는 이해를 갖춰야 AI를 효과적으로 활용할 수 있다. 세계경제포럼은 향후 5년간 AI 기술 활용능력 외에도 창의적 사고, 유연성, 호기심, 평생학습 등이 중요해질 것으로 전망했다.
Q3. AI 노출도가 높은 직업은 왜 오히려 고용이 증가하나요?
A: AI 노출도가 높은 직업은 주로 복잡한 문제 해결과 의사결정 능력이 요구되는 고학력 전문직이다. AI가 이러한 업무를 보조함으로써 업무 효율과 생산성이 향상되고, 이는 산업 규모 성장과 신규 노동수요 촉진으로 이어진다. 연구에 따르면 AI 노출도가 가장 높은 그룹은 고용이 22.1% 증가한 반면, 가장 낮은 그룹은 31.1% 감소했다.
 
해당 기사에 인용된 리포트 원문은 삼일 PwC 경영연구원에서 확인 가능하다.
리포트명: AI와 일자리의 미래
이미지 출처: 삼일PwC경영연구원
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.
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