동일 직무 안에서도 자동화 격차 확대…숙련 단위 분석 필요성 급부상돌봄·소프트스킬은 여전히 저노출 영역…인간 역량 재평가 본격화직업이 아니라 숙련이 사라진다”… AI 시대 노동시장 재편의 본질자동화는 직무가 아닌 ‘업무 단위’부터 침투…기업 조직 설계 방식 전면 수정 불가피

[아웃소싱타임스 김민수 기자] 생성형 AI 확산이 한국 노동시장의 변화 축을 ‘직업’에서 ‘숙련’으로 이동시키고 있다. 반복적 사무·관리 업무와 정보기술 숙련은 AI 영향권 중심으로 편입된 반면, 돌봄·대인관계·창의성 등 인간 고유 역량은 대체 난도가 높은 영역으로 남아 숙련 구조 재편이 본격화되는 흐름이다.

AI가 잘 수행하는 숙련일수록 이미 기업 현장에서 널리 활용되고 있다는 점도 특징이다. 문서 작성, 데이터 처리, 프로젝트 관리, 고객 지원 같은 범용 숙련이 운영의 기반을 이루는 상황에서, AI 도입은 단순한 인력 대체보다 업무 재설계와 역할 재배치를 촉진하는 방향으로 작동하고 있다.

한국노동연구원이 2025년 12월 발간한 연구보고서 ‘인공지능 시대의 숙련’에 따르면, 한국숙련사전 6558개 숙련과 온라인 구인공고, KNOW(한국고용정보원 직업·직무 조사 데이터) 재직자조사, 국내 대학 및 K-MOOC(한국형 온라인 공개강좌·대학 온라인 교육 플랫폼) AI 교육과정 477개를 분석해 AI 시대 숙련 구조 변화를 추적했다.

■ 대체 기준, 직무에서 숙련으로 이동보고서는 노동시장 분석 기준을 직무 단위에서 숙련 단위로 전환할 필요성을 제시한다. 동일 직무 안에서도 자동화 가능한 영역과 인간 판단이 필요한 영역이 공존하며, 이 격차가 빠르게 확대되고 있다는 판단이다.

분석 결과에서도 ‘관리및지원’과 ‘정보기술’ 숙련군은 AI 노출도가 높은 반면, ‘개인돌봄서비스’와 ‘소프트스킬’은 상대적으로 낮은 수준을 보였다.

기업 입장에서는 인력 감축 여부를 직무 기준으로 판단하기보다, 직무 내부 숙련을 세분화해 자동화 영역과 인간 중심 영역을 재배치하는 전략이 요구된다. 특히 사무지원, 고객응대, 운영관리처럼 표준화된 업무일수록 설계 역량이 경쟁력으로 직결되는 구조다.

■ 데이터 활용에서 보안 중심으로 전환IT 숙련 구조에서도 변화가 감지됐다. 2021년에는 ‘빅데이터 컴퓨팅’이 중심 역할을 했지만, 2024년에는 ‘통합 보안 관리 및 통합 로그 관리 시스템 구축·운영’이 핵심 축으로 부상했다.

데이터 활용 경쟁이 보안과 통제 중심 경쟁으로 이동하는 흐름으로 풀이된다. AI 도입이 확대될수록 접근권한 관리, 로그 추적, 시스템 안정성 확보 같은 운영 품질이 핵심 인프라로 자리 잡고 있으며, 단순 도입보다 안정적 운영 역량이 경쟁력을 좌우하는 변수로 부상하고 있다.

■ 임금 격차, 연결형 숙련에서 확대보고서가 주목한 또 다른 축은 브로커리지(Brokerage·중개역할)다. 엑셀, 파워포인트, 문서작성, 프로젝트 관리, 데이터 분석 등 범용 숙련이 직종 간 연결을 담당하는 ‘브로커 숙련’으로 작동하며, 조정자·대표자·문지기 역할을 수행하는 숙련일수록 높은 임금과 연결되는 경향이 확인됐다.

반면 다른 브로커에 의해 통제되는 숙련은 상대적으로 낮은 보상 구조를 보였다. 단일 전문기술보다 다양한 기능과 조직을 연결하는 역량이 시장에서 더 높은 가치를 갖는 방향으로 이동하고 있다는 분석이다.

기업의 인재 전략 역시 이에 맞춰 변화하는 흐름이다. 기술과 운영, 데이터와 비즈니스 요구를 연결할 수 있는 인력의 중요성이 커지면서, 재교육 투자도 ‘연결형 숙련’ 중심으로 이동하고 있다.

■ 교육-산업 간 격차 확대교육과 산업 수요 간 간극도 확인됐다. 국내 대학 및 K-MOOC AI 교육과정 477개 분석 결과, 머신러닝·딥러닝·데이터 분석 중심의 기초 교육은 일정 수준 확보된 반면 생성형 AI, 강화학습, MLOps(머신러닝 운영관리·모델 개발부터 배포·운영까지 자동화하는 체계) 등 최신 기술은 교육 반영이 제한적인 것으로 나타났다.

보고서는 120개 숙련 키워드 가운데 교육과정 반영 비율을 47.5%로 제시하며, 산업 수요 대비 교육 대응 속도가 뒤처지고 있다고 평가했다.

결국 기업이 요구하는 인력은 단순 코딩 인력이 아니라, 현업 문제를 이해하고 기술을 운영 환경에 적용할 수 있는 융합형 숙련으로 이동하고 있으며, 교육 체계 전반의 재설계 필요성이 커지고 있다는 분석이다.

■ ‘일자리 감소’보다 ‘숙련 재구성’이 핵심보고서의 핵심 메시지는 비교적 명확하다. AI 충격은 일자리를 일괄적으로 줄이기보다 숙련의 위계와 연결 구조를 재편하는 방식으로 먼저 나타난다.

인지 숙련 프리미엄 강화, 신체 숙련의 상대적 약화, 보안 중심 인프라 재편, 브로커 숙련 가치 상승, 교육과 산업 간 불일치가 동시에 진행되며 노동시장 구조 전반이 재구성되는 흐름이다.

향후 기업과 정책 당국이 주목해야 할 지점도 분명하다. 어떤 직무가 사라지는지보다, 어떤 숙련이 연결성과 전이 가능성을 갖는지, 어떤 숙련이 운영 책임을 지탱하는지, 어떤 숙련이 재교육 우선순위에 포함되는지를 선별하는 작업이 선행돼야 한다.

AI 시대 경쟁력은 인력을 줄이는 속도가 아니라 숙련을 얼마나 빠르게 재설계하느냐에 달려 있다는 분석이 나온다.