국내 기업의 인공지능 도입이 일자리 전체를 급격히 대체하는 단계에는 이르지 않았다. 한국 기업 다수는 AI가 수행하는 업무 비중을 약 10% 수준으로 평가하고 있으며, 이는 노동시장 전반에 미치는 영향이 제한적이라는 점을 보여준다.

다만 변화는 균등하게 나타나지 않는다. 특정 직무, 특히 반복성과 데이터 기반 업무 비중이 높은 직종에서 AI 노출 위험이 집중되면서, 노동시장 내부의 구조적 재편이 이미 시작된 모습이다.

이는 단순한 ‘일자리 감소’ 문제가 아니라, 어떤 일자리가 먼저 바뀌고 있는지에 대한 문제로 읽힌다.

청년층에 집중되는 영향…‘진입 일자리’가 줄어든다

문제는 그 변화가 청년층에 먼저 나타난다는 점이다.

생성형 AI 도입이 본격화된 2023년 이후, AI 노출 위험이 높은 직무에서 청년 고용 증가세가 둔화되는 흐름이 확인된다. 이는 기업들이 신입 인력을 통해 수행하던 기초 업무를 AI로 대체하기 시작했기 때문이다.

보고서 작성, 데이터 정리, 기초 분석 등 이른바 ‘입문 단계 업무’가 줄어들면서, 노동시장 진입 자체가 어려워지는 구조가 형성되고 있다.

결과적으로 AI는 기존 일자리를 대체하기보다, ‘처음 들어갈 자리’를 줄이는 방식으로 영향을 미치고 있다.

기술 격차가 곧 고용 격차로…불평등 심화 가능성

AI 도입이 전면적인 실업으로 이어지지는 않고 있으나, 기술 격차에 따른 고용 불균형은 더 뚜렷해지고 있다.

AI를 활용할 수 있는 인력과 그렇지 못한 인력 간 생산성 차이가 확대되면서, 동일 직군 내에서도 임금과 기회 격차가 벌어질 가능성이 커진다.

특히 청년층 내부에서도 AI 활용 능력에 따라 고용 안정성이 달라지는 ‘이중 구조’가 형성될 가능성이 제기된다.

이는 단순한 노동시장 문제가 아니라 교육, 직무훈련, 기업 인사 전략이 동시에 작동하는 구조적 문제로 이어진다.

정책 방향, ‘대체 대응’에서 ‘전환 설계’로

이번 APEC 미래 일자리 포럼에서는 AI 시대 노동정책의 방향도 함께 제시됐다.

핵심은 세 가지다.

근로자의 AI 활용 역량을 높이는 평생학습 체계 구축, 기술 도입 과정에서의 사회적 대화와 노동자 참여 확대, 그리고 책임 있는 AI 거버넌스 확립이다.

이는 기술을 통제하는 접근이 아니라, 기술 변화에 맞춰 노동시장 자체를 재설계하는 방향에 가깝다.

정부가 추진 중인 ‘산업전환 고용안전 기본계획’ 역시 이러한 흐름을 반영하고 있다.

일자리 감소를 방지하는 데 초점을 두기보다, 변화 과정에서의 충격을 완화하고 새로운 기회를 만드는 데 정책의 중심이 이동하고 있다.

기업 현장, ‘대체’보다 ‘재배치’가 현실

현장에서는 이미 다른 방식의 변화가 진행 중이다.

콜센터 산업에서는 상담 인력을 줄이는 대신, AI 시스템을 설계하고 운영하는 역할로 기존 인력을 재배치하는 사례가 등장했다.

제조업에서는 위험 작업을 AI 기반 원격 운영으로 전환해 산업재해를 줄이는 방향으로 기술이 활용되고 있다.

이는 AI가 일자리를 없애는 도구라기보다, 역할을 바꾸는 도구로 작동하고 있음을 보여준다.

결국 노동시장의 핵심 변화는 ‘일자리 수’보다 ‘일의 구조’에서 발생하고 있다.

사람 중심 전환, 선언이 아닌 설계의 문제

정부는 ‘사람 중심 산업 대전환’을 강조하고 있다.

다만 실제 효과는 정책 선언보다 실행 방식에 달려 있다.

AI 도입 속도보다 느린 교육 시스템, 직무 전환을 흡수하지 못하는 노동시장, 기업의 단기 효율 중심 의사결정이 맞물릴 경우, 기술은 생산성을 높이면서 동시에 고용 불안을 키울 수 있다.

결국 핵심은 AI를 도입하는 문제가 아니라, 그 도입 과정에서 ‘누가 이동하고, 누가 남는지’를 설계하는 문제다.

현재 10% 수준의 대체는 시작에 불과하다. 노동시장 변화의 방향은 이미 정해졌고, 이제 남은 것은 그 속도를 어떻게 관리할 것인지에 대한 선택이다.