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■ 글싣는 순서

① AI는 일자리를 없애는가…진짜 전장은 '새로 생기는 시장'
② 한국 AI 일자리의 미래…어떤 산업이 뜨고, 누가 살아남나

[세종=뉴스핌] 정성훈 경제부장 = 인공지능(AI)을 둘러싼 논쟁은 늘 같은 질문으로 시작된다. "AI 때문에 얼마나 많은 일자리가 사라질까."

하지만 이 질문만 붙들고 있으면 AI 경제의 절반밖에 보지 못한다. 더 본질적인 질문은 따로 있다. AI가 기존 일자리 몇 개를 줄이느냐보다, AI가 어떤 새로운 산업을 만들고 어떤 새로운 시장을 열며 어떤 새로운 직무를 만들어내느냐다.

최근 국제기구 진단도 같은 방향을 가리킨다. 세계경제포럼(WEF)은 2030년까지 전 세계 노동시장에서 구조적 변화로 1억7000만개의 일자리가 새로 생기고 9200만개가 대체돼 순증 기준 7800만개의 일자리가 늘어날 것으로 전망했다. 국제노동기구(ILO)도 생성형 AI의 영향은 대량 소멸보다는 직무 재편과 변형에 더 가깝다고 봤다. 결국 'AI의 핵심은 일자리 제거보다 일의 방식과 시장의 구조를 바꾸는 것'에 있다는 뜻이다.

핵심은 명확하다. AI는 단순한 자동화 도구가 아니다. 생산비를 낮추고, 공급 속도를 높이고, 과거에는 가격이 맞지 않아 사업이 되지 않던 서비스를 시장으로 바꾸는 기술이다. 다시 말해 AI는 비용 절감 기술인 동시에 시장 창출 기술이다.

그래서 AI 시대의 승자는 기술을 가장 많이 보유한 기업만이 아니라, AI를 활용해 기존 산업의 비용 구조와 서비스 구조를 다시 설계하는 기업이 될 가능성이 높다. WEF도 기술 발전과 디지털 접근 확대가 산업과 직무 재편의 핵심 동인이라고 짚고 있다.

◆ '사람을 빼는 기술'이 아니라 '사람 1명을 10명처럼 만드는 기술'

AI를 가장 단순하게 해석하면 인건비를 줄이는 수단이다. 그러나 경제적으로는 이 해석이 지나치게 좁다. AI는 반복 문서 작업이나 기초 분석, 단순 상담만 대신하는 것이 아니다. 검색, 번역, 요약, 설계 초안, 데이터 분석, 개발 보조, 고객 응대의 단가를 낮추면서 같은 인력으로 더 많은 상품과 서비스를 공급할 수 있게 만든다. 이때 벌어지는 가장 중요한 변화는 감원이 아니라 확장이다.

예컨대 과거에는 너무 비싸서 대중화되지 못했던 개인 맞춤형 학습, 중소기업용 데이터 분석, 저비용 건강 모니터링, 대중형 법률·세무 보조, 초정밀 마케팅 자동화 같은 서비스가 AI 덕분에 사업성을 확보할 수 있다. 공급 단가가 떨어지면 시장이 커지고, 시장이 커지면 새로운 직무와 사업모델이 뒤따른다. 그래서 AI는 사람을 완전히 밀어내는 기술이라기보다, 사람 1명이 만들어낼 수 있는 가치의 범위를 크게 넓히는 기술에 가깝다.

ILO도 비슷한 진단을 내린다. 생성형 AI에 노출된 직무가 적지 않지만, 현재 기준으로 완전 자동화될 가능성이 높은 일보다 업무 구성 자체가 바뀌는 일이 훨씬 많다는 것이다. 특히 사무·행정 직군은 AI의 영향을 크게 받겠지만, 직업 자체의 즉각적 소멸보다는 업무 재구성과 역할 고도화의 가능성이 더 크다는 분석이다.

이 관점에서 보면 AI 시대 유망 직무도 다시 보인다. 모델 개발자와 데이터 엔지니어만 뜨는 것이 아니다. 인공지능 운영(MLOps), 품질 검증, 산업별 AI 프로젝트매니저(PM), 업무 전환 설계자, AI 거버넌스 담당, 저작권·법무, 위험관리, 현장형 교육·영업·콘텐츠 기획 직무가 함께 커진다. 즉 AI는 'AI를 직접 만드는 사람'의 시대이기도 하지만, 더 크게 보면 'AI를 현장에 붙여 산업을 다시 설계하는 사람'의 시대이기도 하다. WEF가 빠르게 성장할 직무로 AI·빅데이터·소프트웨어·보안 관련 분야를 꼽은 배경도 여기에 있다.

◆ 더 큰 시장은 'AI 산업'보다 'AI 위에 올라가는 산업'

시장의 시선은 대개 반도체, 대규모언어모델, 데이터센터, 클라우드 같은 직접 산업에 먼저 쏠린다. 물론 이 시장은 중요하다. 실제로 WEF는 기술 변화가 노동시장 재편의 핵심 동인이라고 보며 AI와 정보처리 기술, 로봇·자동화 시스템 등을 주요 변화 축으로 제시했다.

하지만 산업 전체의 부가가치와 고용을 놓고 보면 더 큰 파급은 그 위에 올라가는 응용 산업과 파생 산업에서 나올 가능성이 높다. 제조업에서는 공정 제어와 예지보전, 품질검사, 수요예측이 바뀌고, 금융에서는 심사·자산관리·리스크 분석이 달라진다. 유통에서는 재고관리와 추천 시스템이, 물류에서는 경로 최적화와 운송 효율화가, 의료에서는 기록 정리와 판독 보조가, 교육에서는 맞춤형 튜터링과 학습 진단이 AI에 의해 재설계될 수 있다.

이 말은 앞으로의 본게임이 '누가 더 큰 AI 모델을 만드느냐'가 아니라 '누가 더 빨리 산업별로 AI를 붙여 비용을 낮추고 품질을 높이느냐'에 달려 있다는 뜻이다. 결국 산업 구조는 두 층으로 갈린다. 아래층은 AI를 직접 만드는 산업이고, 위층은 AI를 활용해 기존 산업을 다시 설계하는 산업이다. 시장 규모와 고용 파급력은 후자가 더 클 수 있다. AI 그 자체보다 AI가 스며든 제조, 의료, 교육, 물류, 금융, 행정의 총합이 훨씬 크기 때문이다.

◆ AI가 만드는 두 개의 거대한 시장…'초개인화'와 '초소규모 글로벌화'

AI가 여는 새 시장을 가장 압축적으로 표현하면 두 가지다. 하나는 초개인화, 다른 하나는 초소규모 글로벌화다.

초개인화 시장은 사람마다 다른 서비스를 대량으로, 비교적 저렴하게 제공하는 시장이다. 교육에서는 개인별 수준과 습관에 맞춘 AI 튜터가 등장하고, 헬스케어에서는 생활습관과 건강 데이터에 맞춘 관리 보조 서비스가 가능해진다. 금융에서는 소비 패턴과 자산 구조에 맞춘 자산관리 보조가, 쇼핑과 콘텐츠에서는 취향 기반 초정밀 추천이 기본값이 된다. 과거에는 이런 서비스가 부유층의 전유물이었다면, AI는 이를 대중시장으로 끌어내릴 가능성이 크다.

초소규모 글로벌화 시장은 더 파괴력이 크다. AI가 번역, 마케팅, 고객응대, 디자인, 코딩, 문서화, 광고 제작을 보조하면 1인 기업이나 소수 팀도 예전보다 훨씬 큰 시장을 상대할 수 있다. 과거에는 해외 진출에 많은 자본과 인력이 필요했지만, 이제는 작은 조직도 글로벌 수준의 운영 역량을 갖출 수 있게 된다. 디지털 접근 확대와 기술 확산이 노동시장과 기업 구조를 동시에 바꾼다는 WEF의 진단은 결국 "작은 조직의 세계화"를 뜻한다.

이 변화는 단순히 스타트업 몇 개가 더 생기는 문제를 넘어선다. 창업의 최소 비용이 낮아지고 실패 비용도 줄면서 시장 전체의 실험량이 늘어난다. 경제 전체로 보면 생산성 향상뿐 아니라 기업 탄생과 퇴출, 재편의 속도 자체가 빨라질 수 있다. AI는 효율화 기술인 동시에 기업가정신을 자극하는 기술인 셈이다.

◆ 앞으로 특히 커질 산업 8개

경제·산업 관점에서 향후 AI로 크게 재편될 가능성이 높은 영역은 비교적 선명하다.

첫째는 AI 인프라 산업이다. 반도체, 데이터센터, 클라우드, 전력, 냉각, 보안이 이 시장의 기반이다. AI 수요가 늘수록 가장 먼저 병목이 되는 곳이 연산 자원과 전력이다.

둘째는 산업별 AI 솔루션 산업이다. 제조, 금융, 유통, 물류, 의료, 교육, 건설, 공공행정에 붙는 기업간거래(B2B) 소프트웨어 시장이다.

셋째는 AI 운영·관리 산업이다. 모델 운영, 데이터 품질관리, AI 감사, 규제 준수, 보안 인증, 저작권 검수 같은 중간관리 시장이 커진다.

넷째는 개인화 서비스 산업이다. 개인 튜터, 건강 코치, 재무 보조, 커리어 코치, 심리 보조, 맞춤형 콘텐츠가 여기에 해당한다.

다섯째는 콘텐츠 생산성 산업이다. 광고, 영상, 게임, 출판, 뉴스, 마케팅에서 소량 다품종 제작이 쉬워지며 새로운 포맷과 사업모델이 등장한다.

여섯째는 로보틱스 결합 산업이다. AI가 몸을 갖는 순간 제조, 물류, 농업, 돌봄, 방재, 국방에서 파급력이 훨씬 커진다.

일곱째는 사이버보안·신뢰 산업이다. AI가 확산될수록 인증, 데이터 보호, 합성콘텐츠 판별, AI 거버넌스 시장이 함께 성장한다.

여덟째는 재교육·전직 지원 산업이다. 노동자의 핵심 역량이 빠르게 바뀔수록 교육 서비스, 기업형 훈련, 경력 이동 지원, 전환 컨설팅 시장이 커질 수밖에 없다. WEF는 2030년까지 노동자 핵심 스킬의 39%가 변화할 것으로 보고 업스킬링을 기업의 최우선 대응 전략으로 제시했다.

◆ 한국은 기회가 큰 나라다…하지만 격차는 더 커질 수 있다

한국은 AI 시대에 기회와 위험을 동시에 안고 있다. 기회 측면만 보면 조건이 나쁘지 않다. 제조업 기반이 두텁고, 반도체와 통신 경쟁력이 있으며, 디지털 수용 속도도 빠르다. 이런 구조에서는 제조 AI, 로보틱스, 반도체, 디지털 헬스, 교육기술, 금융 자동화, 공공행정 효율화 같은 영역에서 충분히 경쟁력을 만들 수 있다.

특히 한국은 인구구조상 AI를 인력 대체 수단보다 노동력 부족 보완과 생산성 제고 수단으로 활용해야 할 필요가 크다. OECD는 2025년 고용전망에서 고령화가 OECD 국가들의 노동시장과 성장 잠재력에 큰 도전이 되고 있다고 짚었다. 또 고령화가 고용과 생산성 추세가 개선되지 않을 경우 장기 성장 둔화를 가져올 수 있다고 경고했다. 한국처럼 저출산·고령화가 빠른 나라에서는 AI가 사람을 빼는 기술이 아니라 줄어드는 노동력을 메우는 기술이 될 가능성이 더 크다.

하지만 위험도 분명하다. 한국은 반복 보고, 문서 정리, 조정 업무 비중이 높은 사무직 구조를 갖고 있고, 대기업과 중소기업의 생산성 격차도 크다. 이 구조에서는 대기업이 AI를 빨리 도입해 더 멀리 달아날 가능성이 높다. 반면 중소기업과 지방 노동시장은 도입 속도, 투자 여력, 인재 확보 측면에서 뒤처질 수 있다. 결국 한국의 과제는 'AI 선도기업 몇 곳을 만들 것인가'가 아니라, AI의 생산성 이익을 경제 전체로 어떻게 확산시킬 것인가에 있다.

◆ 일자리가 늘어도 '좋은 일자리'가 되지 않을 수 있다

AI 낙관론이 놓치기 쉬운 대목이 있다. 일자리가 새로 생긴다고 해서 그 일자리가 모두 좋은 일자리는 아니라는 점이다. ILO는 생성형 AI가 생산성과 효율을 높일 수 있지만, 전환 관리가 부실하면 노동조건 악화와 불평등 심화로 이어질 수 있다고 경고했다. 생성형 AI는 사무·행정 직군에 특히 큰 영향을 줄 수 있고, 일부 직무에서는 자동화보다 감시 강화와 단가 하락, 초단기 계약 확대 같은 방식으로 질적 악화를 낳을 수도 있다는 취지다.

현장에서 벌어질 수 있는 변화는 두 갈래다. 하나는 상향 효과다. 반복 행정이 줄고 인간이 더 고부가가치의 판단, 창의, 협상, 관계 업무에 집중하게 되는 방향이다. 다른 하나는 하향 효과다. 업무 강도가 높아지고 통제는 강해지지만 보상은 따라오지 않는 방향이다. 결국 AI 시대에 더 중요한 것은 일자리 총량보다 어떤 품질의 일자리가 얼마나 만들어지느냐다. 성장의 과실이 자동으로 넓게 퍼지지 않는다는 말도 결국 이 문제를 뜻한다.

◆ AI 시대의 승자는 '기술 보유자'보다 '산업 재설계자'

AI 시대의 핵심은 사라지는 직업이 아니라 새로 생기는 시장이다. 더 큰 부가가치는 AI 자체보다 AI를 활용해 기존 산업을 다시 설계하는 기업과 인력에서 나올 가능성이 크다. 한국의 승부처도 여기에 있다. 반도체만 잘한다고 끝나는 게임이 아니다. 제조, 의료, 교육, 물류, 금융, 콘텐츠, 공공행정에 AI를 얼마나 깊게 붙여 생산성과 서비스 질을 동시에 끌어올리느냐가 진짜 경쟁력이다.

결국 질문은 이것이다. AI가 사람을 대체하느냐가 아니라, AI를 통해 누가 새 시장을 먼저 만들고 그 이익을 누가 더 넓게 확산시키느냐다. 감원보다 확장, 자동화보다 재설계, 기술보다 확산. 이것이 AI 경제의 본질에 더 가깝다. 2편에서는 이 흐름을 바탕으로 한국에서 실제로 커질 산업과 직무, 그리고 정부와 기업이 지금 당장 준비해야 할 전략을 더 구체적으로 짚어볼 필요가 있다.

■ 한 줄 요약
"AI 시대의 승자는 기술 보유자가 아니라 산업 재설계자다"

jsh@newspim.com