[AI MEMO] AI 도입 기업 고용 증가세 둔화, 신규 채용에서 먼저 변화

덴마크 기업의 기술 활용 확대 속 인력 충원 속도 저하
30세 미만·대졸자 중심 취업 기회 축소
직무별 대체·보완 효과에 따른 노동시장 변화 차별화

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) 확산이 기존 일자리 감소보다 신규 채용 둔화로 먼저 이어지고 있다. 덴마크에서는 기업의 AI 도입률이 2023년 15%에서 2026년 59%로 급증했지만, 전체 고용과 실업률에는 뚜렷한 변화가 없었다. 그러나 기업별 고용 추이를 분석한 결과 AI 도입 기업의 고용 증가세가 상대적으로 둔화한 것으로 나타났다. 2023년 AI를 도입한 기업의 지난해 9월 고용 규모는 과거 성장세를 유지했을 경우의 예상치보다 약 9% 낮았다. 이러한 경향은 소기업과 청년 대졸자가 주로 진출하는 AI 노출도가 높은 직종에서 두드러졌다.

덴마크 중앙은행, 기술 활용 전후 인력 변화 추적

덴마크 중앙은행(Danmarks Nationalbank)은 AI 도입에 따른 고용 변화를 파악하기 위해 덴마크 통계청의 정보기술(IT) 활용 조사와 전국 근로자의 월별 임금 지급 자료를 연계해 분석했다. 조사 대상은 직원 10명 이상인 민간 비금융기업이다. 이번 연구의 토대는 덴마크 통계청이 꾸준히 축적해 온 AI 활용 조사 자료다. 유럽연합 통계청(Eurostat)이 2022년 기업 조사에서 AI 관련 항목을 제외한 것과 달리 덴마크는 해당 조사를 계속 이어갔다. 덕분에 2023년 AI를 처음 도입한 기업을 식별하고 같은 세부 업종의 미도입 기업과 고용 변화를 비교할 수 있었다. 연구진은 2020~2021년 각 기업의 고용 추세를 분석 기준으로 삼고 2022년 자료를 별도 검증에 활용했다. 검증 결과 AI 도입 이전인 2022년에는 향후 도입 기업과 미도입 기업의 고용 증가세에 별다른 차이가 없었다.

반면 AI 도입 이후에는 격차가 점차 벌어졌다. 2023년 도입 기업의 고용 규모는 2024년 말 기존 추세에 따른 예상치보다 약 6% 낮았으며, 지난해 9월에는 격차가 9%까지 확대됐다. 2024년 AI를 처음 도입한 기업에서도 비슷한 흐름이 1년의 시차를 두고 나타났다. 이들 기업의 지난해 말 고용 규모는 예상치보다 약 7.5% 낮았다. 그러나 연구진은 AI 도입과 인력 운용 결정이 동시에 이뤄질 가능성이 있어 고용 둔화가 AI 도입 때문이라고 단정하기는 어렵다고 지적했다. 비교 대상인 미도입 기업 상당수도 2024년부터 지난해까지 AI를 사용하기 시작했다는 점에서 실제 고용 격차는 추정치보다 클 가능성이 있다고 덧붙였다.

청년 대졸자·소기업에 채용 둔화 집중

고용 둔화는 모든 근로자에게 고르게 나타나지 않았다. 에드워드 펠튼(Edward Felten), 마나브 라지(Manav Raj), 로버트 시먼스(Robert Seamans)가 개발한 생성형 AI 노출도 지수를 기준으로 상위 25% 직종의 지난해 말 고용 규모는 기존 추세에 따른 예상치보다 약 27% 낮았다. 나머지 직종의 격차는 약 12%로, 특히 30세 미만 근로자와 대학 졸업자에게 영향이 집중됐다. 이러한 차이의 배경에는 기업의 인력 조정 방식이 자리한다. AI 도입 기업에서는 신규 채용 인원이 지속적으로 줄어든 반면 근속연수가 긴 기존 직원들은 이전보다 더 오래 직장에 머물렀다. 청년 대졸자는 AI 노출도가 높은 직종에서 사회생활을 시작하는 경우가 많아 신규 채용 감소의 영향을 상대적으로 크게 받는 것으로 풀이된다.

기업 규모에 따른 차이도 뚜렷했다. 2023년 AI를 도입한 정규직 환산 근로자 100명 미만 소기업의 지난해 말 고용 규모는 기존 추세보다 약 16% 낮았다. 반면 100명 이상 기업에서는 통계적으로 유의미한 고용 감소가 나타나지 않았다. 소기업의 고용 둔화는 일부 기업의 급격한 경영 악화보다 신규 채용 감소와 관련이 깊었다. 빠르게 성장하던 소기업은 AI 도입 이후에도 미도입 기업과 비슷한 성장세를 유지한 반면, 고용 증가세가 중간 수준 이하인 기업에서 격차가 집중됐다. 덴마크 중앙은행은 이러한 차이의 배경으로 기업의 자금 조달 여건을 꼽았다. AI 도입에 따른 고용 둔화가 기존 부채 부담이 큰 소기업에 집중됐기 때문이다.

노동시장 특수성에 직종별 노출도 측정 한계

그러나 이러한 연구 결과를 다른 국가에 그대로 적용하기는 어렵다. 덴마크 특유의 노동시장 구조가 고용 변화에 영향을 미칠 수 있어서다. 덴마크는 기업의 인력 운용에 유연성을 부여하는 동시에 실업급여와 재취업 지원을 통해 근로자의 고용 안정을 뒷받침하는 '유연안정성(Flexicurity)' 제도를 운영하고 있다. 해고 비용이 적고 노동 이동이 활발한 것이 특징이다. 이러한 환경에서는 기업이 기존 인력을 감축하는 대신 신규 채용을 줄여 고용 증가 속도를 조절하는 것도 가능하다.

국가 간 노동 이동 역시 실업통계에 영향을 미치는 요인이다. 1954년부터 시행된 북유럽 공동노동시장 제도에 따라 덴마크 청년들은 스웨덴이나 노르웨이에서도 취업할 수 있다. 자국에서 일자리를 구하지 못한 대졸자가 인접국으로 이주해 취업하면 덴마크의 실업통계에서 제외된다. 국내 취업시장 악화가 공식 실업률에 충분히 반영되지 않을 수 있는 셈이다. 산업별 고용 흐름 역시 구분해 살펴봐야 할 대목이다. IT를 비롯한 AI 노출도가 높은 산업에서는 기존 추세에 비해 고용이 감소했지만, 감소분의 대부분이 AI 도입 기업에서 발생한 것은 아니었다. IT 산업은 다른 산업보다 고용이 줄어드는 기업의 비중이 상대적으로 높았기 때문이다.

AI의 고용 영향을 측정하는 방식에도 한계가 있다. 기업의 AI 도입 여부를 설문 응답으로 판단하는 현행 방식으로는 문서 작성 도구를 시험적으로 사용한 기업과 업무체계 전반에 AI를 도입한 기업을 구분하기가 쉽지 않다. 직종별 AI 노출도를 하나의 지수로 평가하는 방식 역시 개별 업무의 특성을 충분히 반영하지 못한다. 실제로 의료 비서와 중등학교 교사의 AI 직업 노출도(AIOE) 지수 차이는 0.027포인트에 불과하지만, AI가 수행할 수 있는 업무 비중은 각각 약 3분의 2와 5분의 1로 큰 차이를 보였다. 같은 자료라도 평가에 사용한 언어모델에 따라 AI 노출도가 높은 것으로 분류되는 미국 직종의 비율은 2.7~51.5%로 달라졌다.

AI의 업무별 고용 영향

이러한 측정상의 한계를 보완하기 위해 최근에는 직업 전체보다 개별 업무를 기준으로 AI의 고용 영향을 분석하는 연구가 이뤄지고 있다. 같은 직종에서도 AI가 일부 업무를 대체하는 동시에 다른 업무의 생산성을 높여 수요를 늘릴 수 있다는 점에 주목한 접근이다. 스위스 인공지능연구소(Swiss Institute of Artificial Intelligence·SIAI)가 리미널캐피털(Liminal Capital)의 연구를 바탕으로 분석한 결과, 미국의 고용 비중을 반영한 업무 가운데 AI가 대체할 수 있는 업무는 32%, AI가 보완하는 업무는 15%, 영향을 받지 않는 업무는 53%로 분류됐다. AI 대체 가능 업무의 고용 증가율은 영향을 받지 않는 업무보다 연간 3.3%포인트 낮았지만 AI 보완 업무는 3.3%포인트 높았다.

청년층의 고용 둔화 역시 미국의 실증 연구에서 확인됐다. 스탠퍼드 디지털경제연구소의 급여자료 분석에 따르면 AI 노출도가 높은 직종에 종사하는 22~25세 청년층의 고용 규모는 노출도가 낮은 직종과 같은 성장세를 유지했을 경우보다 약 19% 낮았다. 미국 기업 28만5,000개사의 고용자료를 분석한 별도 연구에서도 비슷한 결과가 나왔다. 생성형 AI 도입 기업의 신규 노동시장 진입자 고용은 2023년 1분기 이후 6개 분기 동안 7.7% 감소한 반면 고위 관리직에서는 별다른 영향이 관찰되지 않았다. 이는 AI 확산에 따른 고용 조정이 기존 근로자보다 노동시장에 새롭게 진입하는 청년층에 집중될 수 있다는 덴마크의 분석 결과를 뒷받침한다. 하지만 AI가 실제로 어느 정도의 고용 감소를 유발했는지 파악하기 위해서는 기업별 기술 활용 수준과 경제 여건 등을 종합적으로 고려한 분석이 요구된다.

덴마크 사례는 전체 고용지표가 안정적이더라도 기업 내부에서는 채용 방식과 인력 수요가 달라질 수 있다는 점을 시사한다. 특히 AI 기술의 발전과 함께 기업별 활용 수준에도 차이가 벌어지면서 단순한 도입 여부만으로는 고용 영향을 정확히 파악하기 어려운 실정이다. 향후 이러한 변화가 소기업과 청년층을 넘어 대기업과 중간 경력직으로 확산될지는 아직 확인되지 않았다. 따라서 AI가 노동시장에 미치는 영향을 보다 정확히 파악하려면 전체 고용 규모뿐 아니라 연령과 업무 유형, 기업 규모에 따른 신규 채용 흐름을 지속적으로 추적할 필요가 있다.

본 연구 기사의 원문은 AI and the Danish Labour Market: Hiring Slows Before Jobs Go를 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.