AI 투자 급증에도 고용 지표는 안정 유지
청년층 중심으로 일자리 진입 축소 진행
지표보다 먼저 나타난 변화, 정책 대응 시급

본 연구 기사는 유럽 경제 연구소 The Economy의 연구위원(Fellow)들이 작성한 The Economy Review 시리즈 기고문을 한국 시장 상황에 맞춰 재구성한 글입니다. 본 시리즈는 최신 기술-경제-정책 이슈에 대해 연구자의 시각을 담아, 일반 독자들에게도 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다. 기사에 담긴 견해는 집필자의 개인적인 의견이며, The Economy 또는 집필자의 소속 기관의 견해와 일치하지 않을 수 있습니다.

인공지능(AI) 시대로의 전환이 순조로울 것이라는 낙관론에 경고 신호가 켜졌다. 2022년 말부터 2025년까지 전 세계 기업의 생성형 AI 지출은 200% 넘게 늘어난 것으로 나타났다. 반면 세계은행(World Bank) 분석에 따르면 AI로 인한 순 일자리 감소는 전체 고용의 0.5%에도 못 미쳤다. 겉으로 보면 막대한 투자에도 고용 충격 없이 생산성만 개선되는 ‘골디락스(Goldilocks)’ 국면이다.

그러나 철도와 인터넷 등 범용 기술이 확산되던 초기에도 유사한 흐름이 반복됐다. 투자 확대와 생산성 개선이 이어지는 동안 고용 지표는 큰 변동 없이 유지됐지만, 일정 시점을 지나자 충격은 불균형하게 분출되기 시작했다. 당시 지표가 보여준 안정은 구조적 전환을 포착하지 못한 결과였다. 정책 대응이 늦어질수록 충격이 확대됐던 전례를 고려하면, AI 노동시장 역시 같은 경로를 밟을 가능성을 배제하기 어렵다.

청년층부터 무너지는 고용 진입 구조

이 같은 문제는 연령별 고용 흐름에서 먼저 드러난다. 고용 지표는 시장 변화를 뒤늦게 반영하는 후행 지표인 만큼, 겉으로 드러나는 수치만으로는 구조 변화를 읽기가 쉽지 않다. 2022년 이후 전 연령대 고용이 증가한 것처럼 보이나, AI 업무 비중이 높은 직무를 제외하면 양상은 달라진다. 22~25세 고용 증가율은 -6.5%로 급락했고, 26~30세 역시 정체 상태에 머물렀다. 반면 기술 의존도가 낮은 고령층 고용은 비교적 견조한 흐름을 이어갔다.

이 같은 격차는 기업의 인력 운용 방식과 맞물린다. 기업들은 대형언어모델(LLM)을 사무 보조나 정형화된 분석 업무 등 초급 직무부터 도입하는 추세다. 그 결과 청년층의 노동시장 진입 경로가 점차 좁아지고 있다. 기존 인력을 줄이기보다 신규 채용을 억제하는 방식으로 전환이 진행되면서, 전체 고용 규모가 유지되는 가운데서도 진입 단계 일자리는 줄어드는 구조가 형성됐다.

겉으로 늘어난 고숙련 일자리의 실체

숙련도별 지표 역시 비슷한 착시를 낳는다. 2016~2022년 사이 고숙련 일자리는 4.3% 늘었고, 저숙련 일자리는 2.1% 감소했다. 이를 근거로 노동시장이 기술 변화에 적응하고 있다는 해석도 제기된다.

하지만 세부 내용을 들여다보면 상황은 단순하지 않다. 증가한 고숙련 일자리의 상당수는 프롬프트 엔지니어, AI 정책 분석가 등 이른바 ‘인터페이스 직무’에 집중돼 있다. 이들 직무는 인간과 소프트웨어를 연결하는 역할로, 기술 전환 과정에서 확대된 측면이 크다. 지식 노동 자동화가 본격화될 경우 해당 직무 역시 축소될 가능성이 있다. 고숙련 일자리 수 증가만으로 노동시장 체력이 강화됐다고 보기는 어려운 이유다.

뒤늦게 드러나는 고용 충격

낙관적 전망이 이어지는 배경에는 데이터 시차가 자리한다. 미국의 싱크탱크 브루킹스연구소(Brookings Institution)를 비롯한 주요 분석은 기업이 AI를 시험 도입하던 2024년 이전 데이터를 중심으로 이뤄졌다. 이로 인해 현재 진행 중인 변화를 충분히 반영하지 못한다는 한계가 지적된다. 기업 투자가 실제 고용 변화로 이어지기까지는 통상 약 18개월의 간극이 발생한다. 이 기간 동안 기업은 내부 업무 구조를 재편하지만, 채용과 고용 규모는 유지되면서 통계상 안정적인 흐름이 이어질 수 있다. 그러나 변화가 지표로 확인될 시점에는 대응 여력이 이미 약화됐을 가능성이 크다.

실제 선행 지표 역시 다른 방향을 가리킨다. 미국 상장사 312곳을 분석한 결과, AI 투자 비중이 1% 늘어날 때 인력 계획은 0.3% 줄어드는 것으로 나타났다. 아직 고용 통계에는 반영되지 않았지만, 기업 내부에서는 인력 축소 방향이 이미 설정된 셈이다.

이 같은 흐름이 이어질 경우 충격의 규모는 상당할 것으로 보인다. AI 모델의 업무 대체 가능성이 2027년까지 절반만 현실화되더라도 경제협력개발기구(OECD) 국가에서 약 1,030만 개 일자리가 줄어들 수 있다는 추정이 나온다. 이는 지난 20년간 산업용 로봇으로 사라진 일자리 170만 개를 크게 웃도는 수준이다.

정책 전환의 골든타임 확보 관건

이처럼 지표와 현실 간 괴리가 확대되는 상황에서, 고용 감소가 통계로 확인될 때까지 기다리는 대응 방식은 한계를 드러낸다. 데이터 시차로 인해 위기가 가시화될 시점에는 시장의 자정 기능이 이미 약해졌을 가능성이 크기 때문이다. 정책 접근을 사후 대응에서 사전 예방 중심으로 전환해야 한다는 목소리에 힘이 실린다.

우선 실업급여 제도를 해고 이후 지급에 한정하지 않고, AI 노출도가 높은 노동자를 대상으로 한 전직 바우처 방식으로 개편할 필요가 있다. 동시에 기업의 AI 도입이 고용에 미치는 영향을 의무적으로 공개하도록 해 국가 차원의 조기 경보 체계를 구축해야 한다. 과잉 대응에 따른 비용은 관리 가능한 수준에 머물지만, 대응이 늦어질 경우 청년 실업 확대와 사회 시스템 불안으로 이어질 가능성이 크다. 이미 드러난 신호만으로도 상황을 낙관하기 어렵다. 지표가 명확해질 때까지 기다리기보다 선제 대응에 나서는 것이 충격을 줄이는 현실적 해법이다.

본 연구 기사의 원문은 [Unemployed Growth] When Weak Signals Lie: Why Today’s AI Labour Market Forecasts Underplay Tomorrow’s Job Shock을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.