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글쓴이 : 함영님성
날짜 : 25-11-08
조회 : 3
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최근 미국을 중심으로 이른바 '고용 없는 기업 호황' 현상이 심화하고 있다. 인공지능(AI)이라는 강력한 기술 도구가 이런 변화를 이끌었다는 분석이 나온다. 과거 산업혁명이나 정보화 혁명 시기에도 기술 발전이 생산성 향상과 노동 시장 재편을 동반했다. 하지만 현재 진행 중인 AI 혁명은 그 속도와 범위가 전례를 찾기 어려운 수준이라는 의견도 있다.
주택전세담보 기업 이익은 성장했지만
8일 로이터통신에 따르면 최근 미국 금융정보업체 팩트셋은 지난 3분기 S&P500 기업의 블렌디드(Blended·실제 보고치와 추정치 결합) 주당순이익(EPS) 성장률이 전년 동기 대비 10.7%에 달했다는 분석을 내놨다. 이는 4개 분기 연속 이어진 두 자릿수 이익 성장이라는 이례적인 기록이다.
러쉬앤캐쉬 이자 이익의 질 또한 우수하다. 기업의 수익성을 나타내는 순이익 마진은 3분기 12.8~12.9%를 기록하며, 5년 평균(12.1%)을 6분기 연속 상회했다. 이는 고금리와 지속적인 인플레이션 압력 속에서도 기업들이 강력한 비용 통제와 가격 결정력을 유지했다는 것을 의미한다. 이런 마진 방어 능력의 원천은 생산성 향상에서 나왔다. 그 중심에는 AI가 자 약정 위약금 리 잡고 있다.
존 버터스 팩트셋 수석 애널리스트는 "S&P500 기업들이 4분기 연속 두 자릿수 이익 성장을 보고하고 있으며, 3분기 순이익 마진이 5년 평균을 6분기 연속 상회하고 있다는 사실은 기업들의 강력한 마진 방어 능력을 증명한다"고 분석했다.
이런 호실적은 주식 시장의 낙관론으로 이어졌다. 미국 주요 지수인 학자금대출 신용불량 S&P 500의 12개월 선행 주가수익비율(P/E)은 10월 29일 기준 23.1을 기록하며 최근 5년 사이 가장 높은 수준으로 뛰어올랐다. 이 같은 상승세의 중심에는 정보기술(IT), 금융, 임의 소비재 섹터가 있다. 이들 산업군의 이익 성장세가 지수를 끌어올리는 견인차?역할을 했다.
특히 ‘매그니피센트 7(M7)’로 불리는 대형 기술 아프로소비자금융 기업들이 예상치를 훨씬 웃도는 실적을 내놓으면서 전체 시장의 성장률 전망을 한층 끌어올렸다. 팩트셋에 따르면, 이런 흐름은 인공지능(AI)을 주도하거나 적극적으로 활용하는 기업들이 당분간 성장의 과실을 독점할 가능성을 보여주는 신호로 해석된다. AI 기술을 둘러싼 혁신 경쟁이 기업 가치와 시장 심리에 직접적인 영향을 미치고 있는 셈이다.
하지만 이런 기업들의 화려한 실적 이면에는 차가운 그림자가 드리워져 있다. 주식 시장이 뜨겁게 달아오르는 동안, 노동 시장은 정반대의 방향으로 급속히 식어가고 있다. 글로벌 고용 컨설팅 기업인 챌린저, 그레이 앤 크리스마스(챌린저)가 지난 6일 발표한 보고서에 따르면, 지난 10월 한 달 동안 미국 기업들이 발표한 감원 건수는 15만 3074건에 달했다. 이는 지난해 같은 기간보다 175% 급증한 수치다. 2003년 이후 22년 만에 최악의 10월 기록이다.
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누적 기준으로 보면 올해 1월부터 10월까지 미국 내 해고 발표 건수는 109만 건을 넘어섰다. 이는 팬데믹 직후인 2020년 이후 가장 높은 수준이다. 로이터통신은 "이 같은 추세가 기업 실적 호조에도 불구하고 고용시장은 심각한 구조적 냉각기에 접어든 신호”라고 분석했다. AI와 기술 혁신이 기업의 이익을 키우는 동안, 인간 노동은 점차 주변부로 밀려나고 있는 모순된 풍경이 펼쳐지고 있다는 얘기가 나온다.
고용 전망마저 어둡다. 챌린저 보고서에 따르면, 올 1월부터 10월까지 미국 기업들이 발표한 신규 채용 계획은 총 48만 8077명에 그쳤다. 이는 2011년 이후 같은 기간 기준으로 가장 낮은 수준이다. 이처럼 신규 고용 계획이 급감했다는 것은 단순한 일시적 조정이 아니라, 기업들이 향후 인력 운용에 있어 극도로 신중하고 보수적인 태도로 돌아섰다는 신호로 읽힌다. 기업들이 투자를 확대하기보다는 비용 절감과 자동화에 초점을 맞추고 있다는 의미다.
전문가들은 이런 추세가 단기간에 끝나지 않을 가능성을 경고한다. 신규 채용이 위축되면 소비 여력이 줄고, 이는 다시 기업 실적에 부메랑처럼 돌아와 경기 둔화를 심화시킬 수 있기 때문이다. 노동 시장의 냉각은 단순한 ‘고용 축소’의 문제가 아니라, 경제 전반의 활력 저하로 이어질 수 있는 구조적 위험 신호로 해석된다.
앤디 챌린저?챌린저 최고운영책임자(CRO)는 "10월의 감원 속도는 이례적으로 높았고 이는 2003년 (휴대폰 기술처럼) 파괴적 기술이 지형을 바꿨던 때와 유사하다"며 "신규 일자리 창출이 수년 내 최저치인 상황에서 4분기 감원 발표의 파장은 특히 불리하게 작용할 수 있다"고 분석했다.
‘노동 시장 붕괴’로 단정하기엔 이르다는 시각도 있다. 챌린저, 그레이 앤 크리스마스의 집계는 실제 해고가 아닌 ‘발표된 감원 계획’을 기반으로 한다. 확정된 순고용 감소를 뜻하지는 않는다. 다만 기업들의 구조조정 의지를 반영하는 선행 지표인 만큼, 향후 고용 축소 압력이 커질 수 있다는 경고음으로 해석될 수 있다. 현재 흐름은 경기 전반의 침체라기보다 AI 도입의 직격탄을 맞은 기술·창고·리테일 부문의 화이트칼라·사무직을 중심으로 한 ‘구조적 재편’에 가깝다는?분석이다.
실제 고용 지표는 엇갈린다. ADP에 따르면 10월 민간 고용은 4만2000명 증가에 그쳤다. 임금 상승률은 4.5%로 둔화세가 이어졌다. 월스트리트저널(WSJ)은 이를 “화이트칼라 중심의 약화가 지속되는 신호"로 규정했다. 서비스업 구매관리자지수(PMI)는 10월 52.4로 확장 국면을 유지했다. 하지만 세부 고용지수는 48.2로 수축 영역에 머물렀다. 서비스 수요는 버티고 있지만 기업은 인력 확충 대신 효율화와 자동화로 대응하고 있다는 것을 보여준다.
동시에 생산성 향상과 노동 대체
기업 이익은 급등하는데 고용은 정체된, 이른바 ‘극단적 탈동조화’ 현상에 미국 중앙은행(Fed)은 딜레마에 빠졌다. Fed의 정책 목표는 물가 안정과 최대 고용이라는 두 축이다. 그러나 지금의 경제는 이 두 목표가 정면으로 충돌하는 모습이다. 기업들은 AI 기술을 활용해 생산성과 수익을 높이고 있지만, 그만큼 고용의 필요성은 줄어드는 추세다.
제롬 파월 Fed 의장은 현재의 경제 흐름을 ‘'K자형 회복’이라고 규정했다. 이는 일부 산업과 고소득층은 급속히 회복·성장하는 반면, 다른 부문과 저소득층은 여전히 침체에 머무는 불균형 회복을 뜻한다. 파월 의장은 특히 AI 기술이 이런 양극화를 더욱 심화시키는 핵심 요인으로 작용할 수 있다고 경고했다.
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결국 AI가 가져온 효율성은 기업의 이익을?밀어?올리는 동시에, 고용의 회복을 가로막는 새로운 장벽으로 작용하고 있는 셈이다. Fed는 이런 변화 속에서 금리정책을 어떻게 조정할지, 그 어느 때보다도 어려운 선택의 갈림길에 서 있다는?분석이다.
파월 의장은 지난달 "(기업들이 AI를 언급하는 것을) 매우 주의 깊게 지켜보고 있다"며 "데이터를 조정하면 일자리 창출은 거의 0에 가깝다"고 밝혔다. 파월 의장은 또 "우리는 인플레이션 상방 위험과 고용 하방 위험을 동시에 안고 있다"며"이는 중앙은행에 매우 어려운 일"이라고 토로했다.
‘고용 없는 기업 이익 호황’이라는 경제 현상 뒤에는 AI의 이중적 메커니즘이 작동하고 있다는?분석이다. AI는 ‘생산성 엔진’이자 ‘노동 대체 엔진’으로 작동한다. 이 두 힘이 함께 현재의 모순적 상황을 만들어낸다. AI는 먼저 생산성 측면에서 기업의 비용 구조를 혁신한다. 사람의 판단과 시간이 필요했던 업무를 자동화한다.. 같은 인력으로 더 많은 결과를 만들어내거나 인력을 줄여도 동일한 생산성을 유지할 수 있다. 이는 이익률의 극대화로 이어진다.
하지만 동시에 AI는 노동 수요를 줄이는 방향으로 작용한다. 특히 반복적이거나 규칙 기반의 업무가 AI에 의해 대체되면서, 기업은 신규 채용을 축소하거나 기존 인력을 줄이게 된다. 생산성이 높아질수록 오히려 일자리의 필요성은 낮아지는 역설이 발생하는 것이다. AI는 경제 전체의 효율성을 끌어올린다. 하지만 그 혜택은 고용 확대가 아닌 이익 집중의 형태로 나타나고 있다. 이른바 ‘AI가 만드는 풍요의 역설’로 생산성은 넘치지만, 사람의 일자리는 줄어드는 시대가 본격적으로 열리고 있다는?분석이다.
미국 노동통계국(BLS)의 최근 발표에 따르면, 지난 2분기 비농업 부문의 노동생산성은 전기 대비 연이율 기준으로 3.3% 상승했다. 계절 조정을 거친 이 수치는 최근 몇 년간 이어져 온 생산성 둔화 흐름을 단숨에 뒤집는 반등이다. 이런 결과는 AI 도입이 본격화된 시기와 맞물리면서 더욱 주목받고 있다.
세부 지표를 보면 생산성 상승의 구조가 뚜렷하다. 총산출(Output)은 4.4% 증가했지만, 투입된 노동시간은 1.1% 늘어나는 데 그쳤다. 기업들은 같은 인력으로 훨씬 더 많은 재화와 서비스를 만들어냈다는 뜻이다. AI 기술이 데이터 분석과 예측 모델링, 업무 자동화 등을 통해 의사결정 속도를 높이고 비효율을 제거하면서, 기업 전체의 운영 효율이 눈에 띄게 개선한 것으로 보인다.
이 변화는 기업의 비용 구조에도 영향을 미쳤다. 생산성과 임금 상승률로 결정되는 ‘단위노동비용(ULC)’은 제품이나 서비스를 한 단위 생산할 때 들어가는 평균 인건비를 나타낸다. 지난 2분기 시간당 보상은 4.3% 상승하며 인건비 부담이 커졌다 하지만 생산성 상승이 이를 상당 부분 상쇄했다. 결국 ULC의 증가율은 1.0%에 그쳤다.
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ULC의 안정화는 ‘고용 없는 기업 이익 호황’이라는 최근 상황을 설명해준다. 인건비 상승이 억제되면서, 미국 주요 기업들의 순이익 마진은 12.8%로 5년 평균을 웃돌았다. 이는 다시 10.7%의 주당순이익(EPS) 성장으로 이어졌다. 결국 AI는 단순히 일부 업무를 자동화하는 수준을 넘어, 기업의 생산성과 수익성을 동시에 끌어올리는 ‘새로운 성장 엔진’으로 자리 잡고 있다는 것을 보여준다.
AI가 만들어낸 이 생산성의 반등은 단기적인 경기 회복을 넘어선다. 향후 노동시장 구조와 임금 정책, 글로벌 경쟁 구도에까지 영향을 미칠 가능성이 크다는 전망이다. AI 시대의 ‘효율성의 경제학’이 본격적으로 전개되고 있다.
리사 쿡 Fed 이사는 지난 3일 "중기적으로 미국 경제가 'AI 생산성 붐(AI productivity boom)'에 의해 지지가 되며 완만한 성장을 보일 것"이라고 전망했다. 장기적인 전망 역시 낙관적이다. 골드만삭스 리서치는 생성형 AI 채택이 향후 10년간 미국 노동생산성을 연간 1.5%포인트 높이고, 글로벌 GDP를 7% 증가시킬 잠재력이 있다고 추정했다.
?공식 해고 사유가 된 AI
AI의 인간 노동의 대체는 빠르게 진행되고 있다. 챌린저 보고서에 따르면 10월 한 달간 미국 내 감원 발표 사유 1위는 ‘비용 절감’으로 5만여 건에 달했다. 2위는 ‘AI’였다. AI 도입을 이유로 한 감원 발표는 3만 건이 넘었고, 올해 누적 기준으로는 4만 8000건을 넘었다. 10월 한 달 동안만 AI 관련 감원이 급증한 것이다.
‘AI 도입’과 ‘비용 절감’은 사실상 같은 의미로 쓰일 수도 있다. 기업들은 AI를 새로운 효율성의 도구로 바라보지만, 그 효율은 인력 감축이라는 결과로 이어졌다. 10월 감원 8만여 건 중 대부분이 이 두 사유와 관련된 것도 같은 맥락이다.
산업별로 보면 감원의 충격은 창고업, 기술 산업, 리테일(소매) 부문에 집중됐다. 이들 업종은 자동화와 AI가 가장 빠르게 스며드는 분야이기도 하다. 특히 최근 급성장한 생성형 AI는 과거 자동화 기술이 침투하기 어려웠던 영역인 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 고객 응대 같은 화이트칼라 사무직 업무까지 영향을 확장하고 있다.
하지만 모든 전망이 비관적인 것은 아니다. 기술은 언제나 새로운 일자리를 만들어왔다는 역사적 경험에 근거해, 낙관적인 시각도 있다. 골드만삭스의 글로벌 이코노미스트 조셉 브릭스는 지난달 보고서에서 “AI 채택이 광범위하게 확산할 경우 미국 노동력의 6~7%가 대체될 수 있지만, 기술이 만들어내는 새로운 기회로 인해 그 영향은 일시적일 것”이라고 전망했다.
문제는 속도다. AI가 만들어낼 새로운 일자리가 기존 일자리 감소 속도를 따라잡지 못한다면, 노동시장은 심각한 불균형을 겪게 될 수 있다. 지금 필요한 것은 기술의 진보를 막는 것이 아니다. 그 진보가 만들어낼 ‘전환기의 불평등’을 완화할 사회적 장치가 필요하다는 지적이다.
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AI 적극?도입하는 기업들
AI가 노동을 보완하는 단계를 넘어 대체하고 있다는 것을 보여준 대표적인 사례는 고객관계관리(CRM) 소프트웨어 기업 세일즈포스다. 마크 베니오프 최고경영자(CEO)는 AI 에이전트 도입의 성과를 공개적으로 인정하며 대규모 인력 감축 사실을 밝혔다. 그는 올해 초 9000명이었던 고객 지원 인력을 5000명 수준으로 약 4,000명 감축했다고 밝혔다. 현재 세일즈포스의 고객 상호작용 중 50%는 AI 에이전트가, 50%는 인간이 처리하고 있는 것으로 알려졌다. AI 에이전트 도입만으로 고객 지원 비용이 17% 절감됐다.
IBM과 인텔의 최근 행보는 AI는 단순한 ‘비용 절감 기술’이 아니다. 기업의 전략과 자본 배분 방식을 근본적으로 바꾸는 촉매 역할을 한다. IBM은 최근 전 세계 인력의 ‘한 자릿수 초반 비율’에 해당하는 수천 명 규모의 감원을 단행했다. 이는 단순한 인건비 절감이 아니라, 회사가 ‘소프트웨어 및 AI 컨설팅’ 같은 고성장 부문에 집중하기 위한 ‘인력 재조정’ 전략의 일환이다. 2023년 IBM은 약 7800명의 백오피스 및 인사(HR) 직무를 AI로 대체할 계획을 밝힌 바 있다.
인텔은 대규모 전략적 재편에 나섰다. 인텔은 파운드리(반도체 위탁생산) 사업 재구조화와 함께 전체 인력의 15~20%를 감원하는 방안을 검토 중이다. AI 경쟁에서 뒤처진 것을 만회하기 위한 ‘생존형 구조조정’이다. 제조 중심의 비효율적 조직 구조를 AI 중심의 고부가가치 구조로 전환하려는 시도다. 결과적으로 AI는 인텔 내부 자본의 흐름을 완전히 새로 짜는 계기가 됐다.
아마존도 지난달 약 14,000명에 달하는 대규모 기업 인력 감원을 발표했다. 앞서 앤디 재시 아마존 CEO 지난 6월 사내?메모에서 "AI를 광범위하게 사용해 효율성을 얻게 되면서 향후 몇 년간 전체 기업 인력이 줄어들 것으로 예상한다"고 밝혔다.
월스트리트의 새로운 논리
월스트리트의 투자자들은 기업에 'AI 투자가 단순한 꿈과 과대광고가 아님'을 증명하라고 요구한다. 막대한 투자금을 쏟아부은 만큼, ‘눈에 보이는 성과’를 내놓으라는 것이다. 가장 빠르고 명확한 방법은 인력 감축이다. 인건비 절감은 즉각적인 숫자로 나타나기 때문이다. 하지만 이런 방식이 정말로 지속할 수 있는 혁신인지에 대해서는 논쟁이 이어지고 있다.
최근 연구들은 해고와 주가의 관계가 단순하지 않다는 것을 보여준다. 캐나다 맥길 대학교 연구팀은 78개의 선행 연구와 3만 4000건이 넘는 해고 발표 사례를 종합 분석한 결과, 시장의 평균 반응은 ‘부정적’이었다. 해고 발표 직후 주가가 오르기보다 오히려 떨어지는 경향이 통계적으로 확인됐다. 연구팀은 그 이유를 “투자자들이 해고를 단순한 비용 절감이 아니라, 기업의 미래 불안이나 내부 사기 저하의 신호로 해석하기 때문”이라고 분석했다.
다만 모든 해고가 같은 의미로 받아들여지는 것은 아니다. 연구를 이끈 맥길대의 캄란 에쉬기 교수는 “해고가 ‘수요 감소’ 같은 대응적 조치일 경우 투자자들이 부정적으로 반응하지만, ‘효율화’처럼 선제적 경영의 일환으로 해석될 경우 시장은 별다른 반응을 보이지 않는다”고 밝혔다.
이 논리를 현재의 AI 감원에 대입하면, 기업들의 전략은 분명하게 읽힌다. 최근의 AI 기반 구조조정은 경기 침체에 따른 ‘수요 감소 대응’이 아니라, 기술 도입을 통한 ‘선제적 효율화’로 포장되고 있다. 아마존의 앤디 재시 CEO가 최근 “조직의 민첩성과 문화를 강화한다”는 메시지를 내세운 것도 같은 맥락이다. 이는 감원을 불가피한 축소가 아닌, 미래 대비 전략으로 해석되게 하는 포장술이라는 분석이다.
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투자자들은 이번 AI 구조조정을 과거의 경기침체형 해고와 다르게 보고 있다. 월스트리트는 이를 ‘AI로 인한 생산성 혁신’이라는 서사로 해석하면서, 주가 하락 페널티를 주지 않는 분위기다. 이런 시장 심리가 현재의 높은 주가 수준인 S&P500의 주가수익비율(P/E) 23.1배를 정당화하는 근거로 작용하고 있다는?분석이다.
AI 발 디스인플레이션?
‘AI 발 고용 없는 이익 호황’이 세계 경제에 영향을 미칠 전망이다. AI가 생산성을 끌어올리면서 물가 상승 압력은 완화된다. 반면 각국의 성장률 격차는 더 벌어질 가능성이 커지고 있다. 이런 구조적 변화는 글로벌 통화정책의 방향에도 중대한 영향을 미치며, 각국 중앙은행에는 새로운 딜레마를 빠질 수 있다.
현재 미국의 AI 주도 생산성 향상률은 3.3%로, 단위노동비용 상승률(1.0%)을 크게 상회한다. 이는 생산성이 급격히 개선되면서 노동비용 부담이 줄고, 결과적으로 인플레이션 압력이 완화되는 ‘디스인플레이션’ 효과를 낳는다. AI가 생산 효율을 높이고 공급망을 최적화하면서 물가 안정의 핵심 요인으로 작용하고 있는 셈이다.
캐나다의 금융조사 업체 '알파인 매크로이코노믹스'의 첸 자오?수석 전략가는 “현재의 ‘일자리 없는 이익 붐(jobless profit boom)’은 저인플레이션과 저고용이 공존하는 국면으로 이어질 가능성이 높다”며 “인플레이션이 내년 말까지 2%를 훨씬 밑돌 수 있다”고 진단했다.
릭 리더 블랙록 선임 이사도 비슷한 분석을 내놨다. 그는 “AI는 비용을 낮추고 산출을 높여 결과적으로 더 낮은 가격으로 이어지는 힘”이라며 “적은 자원으로 더 많은 성과를 내는 AI의 발전은 경제 구조를 근본적으로 바꾸고 있다”고 평가했다.
AI가 생산성을 높여 물가를 안정시키는 역할을 한다면, 이는 미국 Fed의 정책?운영에도 상당한 여유를 제공할 수 있다. 파월 Fed 의장이 언급한 ‘고용 하방 위험’에 대응해 Fed가 금리를 인하하더라도 인플레이션이?급등할 우려가 적기 때문이다. 생산성 향상 덕분에 연준은 물가 안정 목표를 유지하면서 동시에 고용 시장을 지탱하기 위한 완화적 통화정책을 펼칠 여지를 확보하게 된다.
AI 혁신은 ‘인플레이션 둔화’와 ‘성장률 격차 확대’라는 상반된 결과를 동시에 불러올 가능성이 있다. 각국 중앙은행은 이런 구조 변화 속에서 인플레이션 목표, 고용 안정, 성장 촉진이라는 세 가지 균형점을 어떻게 맞출 것인가라는 새로운 시험대에 서게 됐다.
다만 AI의 급격한 발전이 미국 경제만 새로운 성장으로 이끌고 있다는 지적도 있다. 미국과 나머지 국가 간의 ‘탈동조화’ 현상이 더욱 뚜렷해질 조짐을 보인다는 것이다. 국제통화기금(IMF)과 경제협력개발기구(OECD)는 최근 발표한 보고서에서 내년 세계 경제 성장률을 각각 3.1%, 2.9%로 전망했다. 이는 팬데믹 이후 회복세가 둔화하고, 금리 인하가 지연되며, 지정학적 리스크가 커지고 있음을 반영한다.
반면 미국은 ‘AI 생산성 붐’에 힘입어 나 홀로 호황을 이어갈 가능성이 커지고 있다. 리사 쿡 Fed 이사가 언급한 대로 AI 혁신이 실제 생산성 향상으로 이어질 경우, 미국의 잠재성장률은 기존 예측치를 넘어설 수 있다. 이는 기업의 자동화·효율화, 신산업 확장, 연구개발 투자 증가 등으로 연결되며, 실물경제 전반에 긍정적인 파급 효과를 낼 전망이다.
‘AI 주도 성장’은 미국을 중심으로 한 글로벌 자본의 집중을 가속할 가능성이 있다는?분석이다. 미국의 기술 경쟁력이 강화되면 선진국과 신흥국 간의 생산성 격차가 더 벌어질 수 있다. 이에 따라 자본 유출과 성장 둔화라는 이중고를 겪는 신흥국이 늘어날 수 있다. 이는 단순한 경기 차이를 넘어, 글로벌 경제 질서 자체를 재편할 수 있는 구조적 변화로 평가된다.
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한국 고용에 AI 파급 효과는
한국은 노동 시장의 구조적 특성으로 미국과 다른 모습을 보였다. 최근 한국의 낮은 실업률(약 2.7%대)은 고용 시장 호조가 아닌, 구조적 문제에 기인한 '착시'일 수 있다. 최근 한국개발연구원(KDI)은 구직 활동 자체를 포기한 청년층의 '노동시장 이탈'이 심각하다고 지적했다. 이는 표면적인 고용 지표 안정 이면에 노동 시장의 활력이 심각하게 떨어졌다는 것을 의미한다.
KDI에 따르면, 20대 '쉬었음' 인구는 2005년 25만 명에서 2025년 41만 명으로 64%나 급증했다. 같은 기간 20대 전체 인구는 17% 감소했다. 이들은 구직 활동하지 않기 때문에 '실업자'로 분류되지 않아 통계상 실업률을 낮추는 요인이 된다. 실제로는 고용 시장 진입에 실패한 청년층이 급증했지만?관련 통계는 이를 반영하지 못하고 있다.
아이러니하게도 한국 직장인의 AI 수용성은 세계 최고 수준이다. 한국은행이 지난 8월 발표한 조사 결과, 한국 직장인의 업무상 AI 사용률은 51.8%로, 미국(26.5%)의 거의 두 배에 달했다. 주간 사용 시간이나 '헤비 유저'(매일 1시간 이상 사용) 비율 역시 미국을 압도했다. 한국은 AI 기술을 받아들이는 속도가 매우 빠르다는 것을 보여준다.
한국에서 AI 활용이 빠르게 확산하고 있지만, 미국처럼 ‘생산성 붐’으로 이어지지 못하고 있다. 한국은행은 그 이유로 ‘노동시장 이중구조’와 ‘경직성’을 지적했다. 대기업과 중소기업, 정규직과 비정규직 사이의 뚜렷한 격차가 존재하고, 인력 운용이 유연하지 못한 구조적 한계가 AI 기술 도입의 효과를 가로막고 있다는 설명이다.
일부 대기업에서는 AI를 활용해 효율성을 높이고 있지만, 중소기업이나 비정규직 중심 산업에서는 기술을 적극적으로 적용하기 어려운 현실이 격차를 더욱 벌리고 있는 셈이다. 결국 AI가 만들어내는 ‘생산성의 과실’이 경제 전반으로 고르게 확산하지 못하고, 구조적 제약에 갇혀 있다는 것이 한국은행의 진단이다.
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김주완 기자 kjwan@hankyung.com
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