AI 시대 일자리 증가의 본질은 무엇일까?

only 인간 노동의 도태와 일자리의 학력 격차 심화

May 10. 2025

인공지능이라는 화두는 그 이해도에 따라 긍적과 부정으로 나뉘는 것으로 보인다. 이해도가 높아서 도구로 사용할 수 있는 사람은 긍적의 요소를 더 보게 되면 반대의 입장에 있게 되면 현재의 나의 영역을 대체하게 될 것으로 보고 불안해한다.

개인적으로 명암을 따지기 보다 다가올 미래라고 판단하는 입장으로 가장 직접적으로 영향을 받게 되는 직업에 대해서 AI가 미래 직업에 미치는 영향, 일자리 진형의 변화, 새로운 일자리와 학력의 연관 등에 대해 perplexity와 질의를 통한 결과와 더불어 나의 글로 정리해 보았다.

기술이 발전하게 되면서 가장 빠르게 변화가 이루어지는 곳은 노동 시장이다. 아니 노동 시장에서 기술의 발전이 이루어지면서 당연히 바로 반영된다고 보는 게 옳은 시각일 수도 있겠다.

인공지능(AI)과 로봇 기술의 발전하여 노동 시장에 역동적인 변화와 양면적 변화가 이미 시작이 되었다. 세계경제포럼(WEF)의《미래 직업 보고서 2025에 따르면 2030년까지 1억 7천만 개의 신규 일자리가 창출되는 동시에 9천2백만 개의 기존 일자리가 사라질 전망이다. 이 변화는 단순히 일자리 수의 증감을 넘어 노동의 본질과 인간의 역할을 근본적으로 재정의하고 있고 변화에 대해 살펴볼 필요가 있다고 생각된다.

일자리의 증가라는 의미에 대해 생각해 봐야 한다. 일자리 수의 증가가 전망되고 있지만 어떤 종류의 일자리가 사라지고 어떤 종류의 일자리가 다시 새로 창출되는가를 살펴보면 노동의 영역의 재편을 확인할 수 있다.

신규 일자리의 33%는 인간과 AI 시스템의 협업을 전제하는 것으로 예상된다. 특히 의료 분야에서 AI 진단 도구를 활용하는 방사선사, 제조업에서 협동로봇(cobot)을 관리하는 기술자의 사례를 보듯이 새로운 직무들은 기계의 계산 능력과 인간의 상황 판단력의 결합을 요구하게 되고 이는 단순히 인간이 수행할 수 있는 작업량의 증가라기보다 과업 구성 요소의 질적 변화를 의미한다. 신기술을 활용할 수 없다면 직업을 얻기 쉽지 않을 것이고 역으로 유지하지는 것도 어려울 것이다.

AI가 반복적 업무를 대체함에 따라 인간은 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있게 될 것이다. 2025년 기준으로 분석가의 업무 시간 중 68%는 데이터 해석과 전략 수립에 할애되며 이는 2020년 대비 42% 증가한 수치이다. 예를 들어 마케팅 분야에서는 AI가 소비자 데이터를 분석하면 인간 전문가가 문화적 맥락을 고려한 창의적 전략을 수립하는 새로운 협업 모델이 등장하고 있다. AI의 역할이 추론의 영역까지 이미 지원하고 있고 더 확대될 것으로 예상하지만 당분간은 결론의 영역에서는 인간의 역할이 필요할 것이다. 그러나 예를 들어 양자 컴퓨터와 같이 현재의 기술을 터무니없이 뛰어넘는 컴퓨팅의 새로운 패러다임이 적용이 되면 그것 조차 어떠한 방향으로 바뀌게 될지 상상이 되지 않는다.

일자리의 변화 중에 인간과 AI의 협업을 얘기했다면 학력에 대해 얘기할 필요가 있다. 신규 일자리 중에서 고부가가치 직군들의 경우 더욱 고학력 집중 현상이 발생한 것이다.

이미 AI 엔지니어, 양자컴퓨팅 전문가 등 상위 10% 신생 직업의 87%가 석사 이상 학력을 요구한다. 특히 신재생에너지 분야에서 박사급 인력 수요는 2022-2025년 동안 연평균 23% 증가했으며, 이는 전체 고용 성장률의 3.2배에 달하고 있다. 이 또한 양극화 현상을 뚜렷하게 보여주고 있다.

기존의 숙련된 기술직에도 변화가 생겨서 전통적인 중간 숙련 직업인 전기기사 직무에 IoT 장비 진단 기술(62%), 데이터 로그 분석 능력(45%) 등 디지털 스킬에 대해 새로운 요구사항이 추가되었다. 한국고용정보원의 2024년 조사에 따르면 배관공의 38%가 스마트 홈 시스템 설치 교육을 이수해야 업무 수행이 가능한 것으로 나타났다.

국내, 외에서 채용 시장에서 실력, 경험 위주로 블라인드 채용을 활발히 진행하고 있고 구글, IBM 등 글로벌 기업들의 2025년 채용 공고 중 43%가 학력 조건을 삭제했으나 실제 채용된 인력의 72%는 여전히 4년제 대학 졸업자였다. 이는 실질적 역량과 형식적 학력 간 괴리가 지속되고 있음을 시사한다. 그러나 AI로 포트폴리오 평가 시스템을 도입한 스타트업의 경우 비전공자 채용 비율이 34%로 전통적 기업 대비 3배 높았다. 이 부분에 대해서는 효과성을 보기 위해 채용 이후의 성과 및 근속 관련 데이터를 좀 더 살펴서 판단이 가능할 것이다. 그래도 학력 조건 삭제 만으로는 의도한 채용 결과에 영향도가 높지 않다는 부분은 확인되었다.

학력 격차는 직무 구조에 영향을 미친다.

클라우드 엔지니어링 분야에서 고학력자(석사 이상)는 아키텍처 설계(75%), 저학력자는 인프라 유지보수(82%)에 집중되는 양극화 현상이 관찰된다. 이는 동일 직군 내에서도 학력에 따른 업무 분화가 심화되고 있음을 보여준다. 소프트웨어 개발 회사를 다녔던 내 경험에서도 R&D 분야와 Project 수행 조직의 학력과 연봉을 비교해 보면 차이가 꽤 났었고 현재도 앞으로 대기업, 빅테크 기업으로 갈 수로 더 차이가 발생하게 될 것이다. 다루는 기술의 난이도 차이로 얼마나 더 코어 기술에 가까운 업무를 하는가에 달려 있고 그 밑바탕에는 학력의 차이가 존재한다.

안타까운 건 가정 형편에 적잖은 영향을 받는다는 것으로 기술의 발전에 따라 지속적인 교육이 필요한 것이 사실이고 교육은 경제적 부담으로 이어진다.

연간 250만 원의 디지털 스킬 교육비는 가구소득 하위 20% 계층의 경우 가처분 소득의 18%를 차지하는 반면, 상위 20%는 3%에 불과하다. 이로 인해 학력 격차가 누적적 학습 기회 격차로 이어지는 악순환이 발생하고 있다. 기술 발전의 혜택을 평등하게 누리기 위한 사회가 만들어가고 있으나 그 혜택이 만들어지는 과정에는 커다란 gap이 발생하고 있다.

미래 노동 시장의 균형 발전을 위한 전략은 이미 글로벌 미션으로 역량 기반의 교육 체계를 구축하고 기업-교육기관의 협력 모델 강화, 디지털 격차 해소를 위한 다양한 인프라 투자 등으로 진행되고 있다.

일자리 증가가 반드시 인간 노동의 양적 확장을 의미하지는 않다는 것을 확인했고 질적 전환을 통한 새로운 가치 창출 기회를 제공해야 하는 것이 미래를 위한 과제이다. 학력 격차 문제 해결을 위해서는 교육 시스템의 혁신적 재설계가 필수적이며, 기술 발전 속도에 대응할 수 있는 유연한 평생학습 체계 구축을 꾸준히 시행해야 한다. WEF의 분석처럼, 인공지능 시대에 인간의 고유 역량인 창의성과 공감 능력을 키우는 동시에 지속적인 기술 습득을 결합한 종합적 접근이 필요하다.

매번 뻔한 한 줄이 적게 되는 것이 따분하고 지루한 느낌이면서도 결국 정부, 기업, 교육기관의 삼각 협력을 통해 올바른 정책을 수립하고 학력 중심 사회에서 역량 중심 사회로의 전환을 가속화해야 한다는 것이다.

각론으로 더 정리를 할 수 있을까라는 생각을 해보면서 이 부분은 정말 거대한 영역이라 정부의 역할이 새삼 대단하다는 생각을 다시 해본다.