가끔은 통계가 현실을 얼마나 정확하게 반영할 수 있을까, 하는 의문이 들곤 한다. 숫자는 냉정하고 객관적이지만, 그 뒤에 숨겨진 사람들의 삶과 고민까지 담아내지는 못하니까.
하지만 통계는 우리가 마주한 현실이 단순히 '기분 탓'이 아니라, 거스를 수 없는 흐름이라는 것을 보여주는 중요한 지표임에 틀림없다. 최근 여러 언론사에서 쏟아내는 기사들을 보라. 매일신문 기사에서도 다루었듯이, 청년 채용 감소는 이제 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 이미 우리 눈앞에 펼쳐진 엄연한 현실이다.
우리는 이 현상을 단순히 경기가 어려워서 벌어진 일이라고 치부할 수는 없다. AI가 단순한 도구에서 벗어나, 이제는 복잡한 의사결정과 문제 해결에까지 관여하는 '지능형 파트너'로 진화하면서, 기업들은 AI의 효용성을 매우 높게 평가하고 있다.
AI는 방대한 데이터를 순식간에 분석하여 업무 효율성을 극대화하고, 반복적인 작업을 자동화하며 인건비를 절감하는 데에 실제로 큰 도움을 주고 있다. 기업들이 AI를 단순 비용 절감의 수단으로 인식하는 경향이 강화되는 것도 이러한 현실적인 이점 때문이다.
하지만 이처럼 AI에만 집중하는 시선이 장기적으로 우리 사회와 기업에 어떤 영향을 미칠지는 깊이 고민해야 할 문제다.
역사적으로 볼 때, 기술 혁신이 고용 시장에 영향을 준 것은 이번이 처음은 아니다. 산업혁명 초기에 직물 기계가 발명되면서 수많은 수공업자들이 일자리를 잃었다. 그때도 사람들은 기계를 부수며 반발했다.
그때와 지금은 무엇이 다를까? 그때의 기계는 단순 반복 작업을 인간보다 빠르게, 많이 해내는 '도구'였다. 하지만 지금의 AI는 다르다. 학습하고, 예측하고, 심지어 창작까지 한다. 이것이 AI 시대 고용 시장이 이전의 기술 발전과 근본적으로 다른 점이다.
현재의 상황은 AI가 가진 기술적 효용성에 대한 집중이 지나치게 커지고, 그에 비해 인간의 잠재적 가치에 대한 평가가 상대적으로 절하된 결과로 분석된다. 기업들은 신입사원에게 '가르쳐야 할 대상'이라는 비용적인 측면에만 초점을 맞추는 경향이 강하다. 신입사원 채용에 들어가는 막대한 시간과 비용, 그리고 교육의 불확실성을 AI가 해결해줄 것이라고 믿는 것이다.
하지만 이것은 매우 위험한 시각이다. AI는 '기능'을 복제할 수 있지만, '성장'을 복제할 수는 없다. 신입사원이 성장하는 과정에서 겪는 수많은 시행착오, 그리고 그 과정을 통해 조직 문화에 스며드는 경험은 돈으로 환산할 수 없는 가치를 지닌다.
이러한 현상은 단순히 우리나라만의 문제는 아니다. 해외 주요 기업들도 비슷한 고민을 하고 있다. 일부 기업들은 AI를 활용해 서류 전형을 자동화하고, 심지어는 AI 면접관을 도입하기도 한다. 하지만 그 이면에는 우려의 목소리도 커지고 있다. AI가 과연 잠재력과 인간적인 역량을 제대로 평가할 수 있겠느냐는 것이다.
실제로 아마존은 한때 AI 채용 시스템을 개발했다가, 이 시스템이 남성 지원자에게 유리하도록 편향된 결과를 도출한다는 사실을 발견하고 결국 폐기한 사례가 있다. 이는 AI가 학습하는 데이터에 기존의 인간적 편견이 그대로 반영될 수 있다는 것을 보여주는 단적인 예다. 순수한 기술적 효율성만으로는 조직의 영속성과 공정성을 담보할 수 없다는 것을 깨닫게 된 것이다.
결국 이 시점에서 우리가 가장 명확하게 인지해야 할 것은 AI와 인간의 역할 차이다. AI는 '기존의 문제를 효율적으로 해결하는 도구'다. 반면 신입사원은 '새로운 문제를 발견하고, 새로운 가치를 창출하는 존재'다.
AI가 아무리 똑똑해도, 아직까지는 인간이 발견하지 못한 문제의 본질을 꿰뚫어보고, 전혀 다른 방식으로 접근하여 해결책을 제시하는 통찰력은 갖추지 못했다. 나는 개인적으로 이 통찰력이 바로 인간 고유의 영역이라고 믿는다. 따라서 기업은 AI 기술의 이점을 충분히 활용하되, 신입사원 채용에 더 적극적으로 나서야 한다. 그들이 가진 잠재력과 창의성은 AI가 결코 대체할 수 없는 가장 중요한 자원이기 때문이다.
이러한 흐름은 기업과 정부, 그리고 청년 세대 모두에게 깊은 고민을 안겨주고 있다. 비록 AI가 가진 이점이 명확하고, 시장의 단기적인 기대가 높다고 할지라도, 우리는 이 현상 뒤에 숨겨진 구조적인 문제들을 직시해야 한다.
기업들은 당장 눈앞의 비용을 줄이고자 AI를 활용하지만, 장기적으로 조직의 활력을 잃고 성장이 정체될까 봐 불안해한다. 정부는 청년 실업 문제를 해결하기 위해 다양한 정책을 내놓지만, AI가 가져온 고용 시장의 근본적인 변화 앞에서는 속수무책인 경우가 많다. 그리고 젊은이들 역시 'AI가 내 일자리를 뺏어갈 것'이라는 막연한 두려움에 사로잡혀 있거나, 아예 희망을 잃고 '어차피...'라는 허무주의에 빠져드는 경우도 꽤 있다.
그렇다면 우리는 이 문제를 어떻게 풀어가야 할까? 단순히 AI 기술을 비난하고, 기계에 의존하지 말자고 주장하는 것은 어리석은 일이다. 기술은 거스를 수 없는 흐름이다. 중요한 것은 기술을 어떻게 '활용'하느냐다.
신입사원을 채용할 때, 이제 더 이상 '무엇을 할 수 있는가?'라는 기능적인 질문에만 집중해서는 안 된다. '왜 이 일을 하고 싶은가?', '우리 조직의 가치에 공감하는가?', '어떤 새로운 문제를 발견하고 싶은가?' 같은 질문을 던져야 한다.
나는 이 글이 이 질문에 대한 답을 찾는 첫걸음이 되기를 바란다. 통계가 보여주는 차가운 현실을 인정하되, 그 안에 담긴 인간적인 고민을 놓치지 않아야 한다.
그래야만 우리는 AI라는 거대한 흐름 속에서 길을 잃지 않고, 기업의 영속성을 위한 현명한 선택을 내릴 수 있을 것이다. 그리고 젊은 세대 또한 자신의 가치를 스스로 높여, 그 어떤 AI도 대체할 수 없는 존재로 거듭날 수 있으리라 믿는다.
