AI가 일자리를 빼앗는다는 이야기는 몇 년째 계속되어 왔지만, 숫자는 항상 추정치에 불과했고 기관별 예측 차이가 너무 커서 누군가 지어낸 게 아니냐는 의심도 있었습니다.
골드만삭스(Goldman Sachs)는 최근 가치 있는 작업을 수행했습니다. AI가 매달 실제로 얼마나 많은 일자리를 없애는지를 구체적인 숫자로 계량화한 것입니다.
월 순감 1만6000개.
숫자는 어떻게 나왔나
골드만의 경제학자 엘시 펑(Elsie Peng)은 미국 노동 시장 데이터와 AI 노출 지수를 결합하여 AI 대체와 AI 강화라는 두 가지 효과를 분해했습니다.
| 효과 | 월간 영향 |
|---|---|
| AI 대체 (일자리 소멸) | 월 2만5000개 감소 |
| AI 강화 (새 일자리 창출) | 월 9000개 증가 |
| 순 변화 | 월 순감 1만6000개 |
방법론은 표준 AI 노출 점수와 IMF가 개발한 상호보완성 지수를 결합하여 두 가지 유형의 직무를 구분했습니다.
- 대체형: AI가 대부분의 핵심 업무를 수행할 수 있는 직무 (보험 청구, 청구서 처리, 데이터 입력)
- 강화형: 인간의 판단, 물리적 존재 또는 전문 지식이 필요한 직무 (법률, 엔지니어링 관리, 의료)
이 수치는 예측이 아닌 지난 1년간의 실제 데이터에 기반합니다.
어떤 일자리가 사라지고 있나
가장 큰 영향을 받는 것은 반복적인 화이트칼라 직종입니다.
- 데이터 입력
- 고객 지원
- 법률 보조 수준의 지원 업무
- 청구 및 보험금 처리
- 행정 업무
이러한 직종의 공통점은 업무가 고정되어 있고, 전문적인 판단이 필요 없으며, 텍스트나 표로 설명할 수 있다는 점입니다. AI 대체 가능성은 이론적인 수치가 아니라 이미 진행 중인 대체입니다.
직관에 반하는 결론 하나: 육체 노동 직종은 현재 오히려 더 안전합니다. 건설 관리, 의료 시술, 현장 서비스처럼 물리적 현장에 있어야 하는 작업은 AI가 효과적으로 대체할 경로가 아직 없습니다. 많은 사람의 직관과 달리 블루칼라보다 화이트칼라가 먼저 타격을 받고 있습니다.
Z세대가 가장 큰 타격을 받는 이유
골드만의 분석에는 구체적인 수치가 있습니다. AI 노출 지수가 표준편차 하나 증가할 때마다 젊은 근로자의 임금 격차는 3.3%포인트 벌어집니다.
논리적 연결고리는 명확합니다.
- 젊은이들은 일반적으로 초급 직종(데이터 입력, 고객 서비스, 초급 분석)에 취업합니다.
- 이러한 직종의 AI 대체율이 가장 높습니다.
- 젊은이들은 축적된 전문적 판단력을 완충 장치로 가지고 있지 않으며, 경험도 인간의 전문 기술이 필요한 직종으로 빠르게 전환하기에 충분하지 않습니다.
- 구직 경쟁은 더 치열해지고 협상력은 더 약해집니다.
이는 스탠퍼드대 2026년 보고서에서 언급된 22세 프로그래머 일자리가 20% 감소했다는 내용과 논리적 연결고리를 형성합니다. 베테랑 직원이 먼저 해고되는 것이 아니라, 신규 진입자의 문턱이 직접 막히는 것입니다. 베테랑 직원에게는 경험이라는 보호막이 있지만, 신입 졸업생에게는 없습니다.
숫자가 과소평가되었나
골드만은 연구의 한계를 스스로 인정했습니다. 이 데이터는 데이터 센터 건설, 전력 시스템 확충, 하드웨어 제조 등 AI 인프라 구축으로 인한 새로운 고용을 충분히 반영하지 못했습니다.
이를 포함한다면 순감소 숫자는 더 작아질 것입니다.
하지만 여기에는 핵심 문제가 있습니다. 데이터 센터는 엔지니어링 직종을 창출하지만, 사라지는 것은 고객 서비스 직종입니다. 두 직종의 기술 요구사항, 임금 수준, 영향을 받는 인구는 거의 겹치지 않습니다. 고용 데이터상의 균형이 매달 영향을 받는 1만6000명에게 어떤 도움도 되지 않습니다. 댈러스에 서버 팜이 하나 더 건설된다고 해서 그들이 다시 일자리를 찾을 수 있는 것은 아닙니다.
기업들의 반응
일부 기업의 대응 방식은 참고할 만합니다.
BetterUp (AI 강화 사례): AI가 일정 관리 업무를 대신 맡게 된 직원들을 후보자 심층 피드백 및 포지션 발굴 업무에 재배치했습니다. 일자리를 유지하고 사람들을 AI가 대체할 수 없는 영역으로 이동시켰습니다.
Snap, Atlassian, Block: AI 발전을 정리해고의 명분으로 사용했습니다. HR 업계에서는 AI를 정리해고의 구실로 삼고 재배치 계획 없이 인력을 줄이는 것은 직원과 조직 모두에 해를 끼친다는 비판이 제기되었습니다.
Fortune지 보도에 따르면, 한 포춘 500대 기업의 CHRO는 매우 솔직하게 말했습니다. "우리는 정리해고를 할 때 충분한 전략적 고려가 없었습니다."
결론은 명확하다
월 순감 1만6000개, 연간 약 20만 개의 일자리입니다. 절대적인 숫자가 특히 큰 것은 아니지만, 한 방향으로 꾸준히 움직이고 있으며 둔화 조짐은 보이지 않습니다.
총량보다 주목해야 할 것은 분포입니다. 사라지는 것은 화이트칼라 초급 직종이고, 추가되는 것은 엔지니어링 및 전문 직종입니다. 두 집단은 기본적으로 겹치지 않습니다. 이러한 노동 시장의 구조적 이동은 단순히 재교육만으로 해결될 수 있는 문제가 아닙니다.
출처: CocoLoop, AI is cutting 16,000 U.S. jobs a month — and Gen Z is taking the brunt, Goldman Sachs says (Fortune); Top HR leaders warn against using AI as cover for mass layoffs (Fortune)