[아웃소싱타임스 김민수 기자] 인공지능(AI)이 노동시장의 밑단인 ‘직무’를 재구성하며 고용의 판도를 바꾸고 있다. 

반복성과 예측가능성이 높은 사무·행정 중심의 중간숙련 직무는 자동화 고위험군으로 분류되고, 개발·보안·운영 등 고숙련 영역은 인간-기계 협업을 축으로 새로운 역할이 확장되고 있다.

이러한 변화는 단순한 기술 도입의 문제가 아니라, 고용의 질과 구조 전반을 재편하는 ‘노동시장 구조조정’의 흐름과 맞닿아 있다. 직무 중심의 고용 패러다임 전환은 일자리를 대체하는 것이 아니라 일자리를 새롭게 구성하고 분산하는 방식으로 이뤄지고 있다. 

AI의 도입은 선택의 문제가 아니라 ‘새로운 고용계약’의 출현을 의미하며, 정책적·사회적 대응 전략이 함께 구축되지 않는다면 전환의 충격은 더욱 불균형하게 나타날 수밖에 없다.

산업별로는 정보통신업처럼 인공지능 도입이 신직무 창출과 고용 증가로 이어지는 분야가 있는 반면, 전통적으로 중간숙련 사무직 비중이 큰 금융·보험업에서는 정형업무 자동화가 감원으로 연결될 수 있다는 분석이 제기되고 있다. 

이처럼 산업별 고용효과의 편차는 단순히 기술 도입의 문제가 아니라, 해당 산업의 ‘직무 구성 비율’과 ‘업무 특성’에 따라 달라진다는 점에서 각 산업별 맞춤 전략이 필수적이다.

한국은 초고령사회 진입과 생산가능인구 감소라는 구조적 제약에 직면해 있어, 인공지능을 생산성 제고의 전략 축으로 삼되 전환 충격을 흡수하는 안전망과 재교육 체계를 동시에 설계해야 한다는 과제가 부상하고 있다.

KDB미래전략연구소가 2025년 8월 발간한 「인공지능이 고용시장에 미치는 영향 및 시사점」에 따르면, 인공지능은 ‘직업’보다 ‘직무’ 단위에서 파급력이 커서 향후 고용구조 변화의 핵심요소는 직무 재구성이 될 것으로 보았다. 

보고서는 산업·기업 특성에 따라 도입 효과가 상이하며, 전환 과정에서 단기적 일자리 축소와 고용 격차 심화 가능성도 함께 관리해야 한다고 지적했다.

■ 초고령사회가 앞당긴 ‘AI 도입의 필연성’한국은 2025년 기준 고령인구 비율이 20%를 넘기며 초고령사회에 들어섰다. 통계청 중위 추계에 따르면 생산가능인구(15~64세) 비중은 2025년 69.5%에서 2050년 51.9%로 낮아질 전망이다. 

생산가능인구 하락과 근로자 고령화는 노동공급 축소와 생산성 저하로 이어져 잠재성장률 하방 압력을 키운다. 보고서는 이러한 구조적 제약을 감안할 때 인공지능을 생산성 보완의 핵심 수단으로 삼되, 전환 속도와 사회적 수용성을 고려한 균형 잡힌 접근이 필요하다고 제시했다.

■ 산업별 고용 효과의 갈림길: ICT는 ‘증가’, 금융은 ‘감소’ 가능성정보통신업과 금융·보험업은 인공지능 도입률이 높은 공통점이 있으나 고용 효과는 다르게 나타난다. 보고서는 정보통신업에서 인공지능 도입에도 불구하고 연 1.1%의 고용 증가세가 관측된다고 밝혔다. 

반면 금융·보험업은 전통적 중간숙련 사무직이 밀집된 산업구조 탓에, 정형업무 자동화가 감원으로 연결되며 연 0.6%의 고용 감소세가 예상된다고 분석했다. 업종별·직무별 구성의 차이가 인공지능의 고용효과를 가르는 핵심 요인이라는 설명이다.

■ 기업규모 격차의 고착화: 대기업 63.3% vs 소규모 27.4%생성형 인공지능 확산 직후인 2022년, 전체 기업의 인공지능 이용률은 2021년 대비 약 10배 급증했다. 그러나 도입은 기업 규모가 클수록 빠르게 진행됐다. 

보고서는 250인 이상 대기업의 이용률이 63.3%인 데 비해 49인 이하 기업은 27.4% 수준에 머물렀다고 밝혔다. 전사적 IT·데이터 역량, 투자여력, 변화관리 능력의 차이가 격차를 키우는 배경으로 작용한다.

■ 반복성과 규칙성 높은 사무직, 자동화 직격탄 맞을 가능성AI는 인간의 직업 전체를 대체하는 것이 아니라 직무 단위에서 특정 업무를 분절적으로 대체하거나 보완하는 방식으로 작동하고 있다. 특히 반복성과 규칙성이 높은 문서정리, 정형 데이터 입력·조회, 단순 심사·승인 같은 업무는 알고리즘 기반 자동화 기술에 취약해 고위험군으로 분류된다. 

반면, 비정형 문제 해결이나 대인관계·창의성이 요구되는 연구개발, 보안·운영, 협업 기반 업무는 AI와의 보완성이 높아 새로운 형태의 역할과 책임으로 전환될 여지가 크다. 이는 직무 재구성이 향후 고용 변화의 핵심 축이 될 것임을 시사하며, 기업과 정부는 직무 중심 재설계에 기반한 인사·교육 체계 혁신이 필요하다는 점을 직시해야 한다.

■ 전환역량 부족한 중소기업, 기술 격차가 고용 격차로 이어질 우려AI 도입의 양극화는 고용 구조 이중화를 심화시키는 요인이 되고 있다. 대기업은 전환기 충격을 내부 교육과 배치 재조정을 통해 흡수할 수 있는 반면, 중소기업은 인력 부족과 디지털 인프라의 제약, 투자 여력 한계 등으로 인해 기술 전환에 뒤처지는 상황이다. 

이로 인해 고숙련 인력은 대기업으로 집중되고, 중소기업은 자동화 충격을 방어할 수 없는 구조에 내몰리면서 노동시장의 생산성 격차와 임금 양극화가 더욱 고착화될 가능성이 높아지고 있다. 보고서는 중소기업을 위한 AI 인프라 구축과 현장 밀착형 리스킬링 체계 마련이 시급하다고 강조한다.

■ 역할 분담과 대응 속도 맞춘 삼자 전략이 핵심 과제로 부상AI 전환에 따른 구조적 충격을 완화하기 위해서는 정부, 기업, 개인이 각각의 역할을 인식하고 동시다발적 전략을 수행해야 한다. 

정부는 AI 확산을 뒷받침할 인력·데이터·연산 자원 인프라를 확충하고, 직업훈련·재교육 체계를 직무 전환 중심으로 전면 개편해야 한다. 동시에 전환기 실업이나 소득 불안에 대비한 사회안전망 보완도 병행돼야 한다. 

기업은 AI 전환을 CEO 리더십 하에 전략적으로 추진하고, 직무 재설계를 포함한 전사적 변화관리 역량을 구축해야 한다. AI 활용 교육과 데이터 책임 체계 마련도 필수다. 

개인은 AI로 인해 변화하는 직무에 발맞춘 리스킬링·업스킬링 전략을 세우고, 직무 간 이동성과 경력 경로의 유연성을 고려한 장기적 커리어 재구성이 요구된다. AI는 더 이상 일부 기업의 실험이 아니라, 모두의 전략이 되어야 하는 현실이다.

■ 중소기업 구조에선 정부 주도 전환 완충 장치가 핵심세종대 경영학과 이용기 교수는 “AI는 직무 재편이라는 혁신적 변화를 이끌지만, 한국처럼 중소기업 비중이 큰 구조에서는 전환 충격을 흡수할 장치가 무엇보다 중요하다”며 “정부가 지원하는 리스킬링 체계가 현장에서 작동하지 않으면 고용 격차가 더 심해질 수 있다”고 강조했다.

■ ‘직무 재구성’ 중심의 상생형 생산성 전략이 관건보고서는 인공지능의 고용효과를 단선적 대체로 볼 것이 아니라, 직무 재구성·업무 분장의 재설계를 통해 보완적 생산성 향상과 신직무 창출을 유도해야 한다고 정리했다. 

특히 산업·기업·개인 단위의 속도차를 고려한 정책 설계와, 중소기업의 전환역량을 끌어올리는 정밀 지원이 향후 고용의 질과 포용성을 좌우할 것으로 내다봤다. 

한국 경제가 초고령사회에서 성장 잠재력을 지키려면, 인공지능을 ‘생산성-안전망-교육’의 삼각축으로 다루는 종합 전략이 필요하다는 진단이다.