요약

AI 시대의 노동시장은 더 이상 과거처럼 일방향적인 채용 구조로 설명되지 않는다. 기업은 단순히 구직자의 스펙과 경력만을 평가하지 않고, 데이터와 알고리즘을 활용해 ‘잠재력’과 ‘적응성’을 동시에 측정한다. 이는 기존의 이력서 기반 선발에서 행동 데이터 기반 선발로 옮겨가는 전환을 의미한다. 실제로 글로벌 HRTech 기업들은 지원자의 과거 업무 성과뿐만 아니라, 온라인 학습 기록, 프로젝트 협업 이력, 심지어 소셜 네트워크 상의 문제 해결 방식까지 종합적으로 분석한다. 따라서 구직자 입장에서는 ‘어떻게 보여줄 것인가’가 아니라 ‘어떻게 기록되고 축적될 것인가’가 더 중요한 과제가 되었다. 기업이 인재를 찾는 방식도 달라지고 있다. 예전에는 채용 공고를 내고 지원자를 기다리는 방식이었다면, 이제는 AI 기반 헤드헌팅, 데이터베이스 스카우팅, 온라인 프로필 분석 등을 통해 먼저 ‘찾아 나서는’ 경우가 늘고 있다. 특히 빠르게 성장하는 스타트업이나 디지털 전환을 추진하는 기업들은 전통적 학력이나 자격증보다 문제 해결 경험, 자기주도 학습 태도, 새로운 도구에 대한 적응 속도를 중시한다. 이는 결국 구직자에게도 ‘포트폴리오 시대’를 강요한다. 단순히 한두 줄 자격증이 아니라, 실제 성과와 결과물이 증명되는 개인 브랜드가 경쟁력으로 작용하는 것이다. 그렇다면 구직자는 어떤 일자리를 어떻게 준비해야 할까? 우선, 반복적이고 단순한 직무는 AI가 빠르게 대체한다는 점을 명심해야 한다. 따라서 구직자는 AI가 쉽게 대체할 수 없는 창의적·전략적·감성적 역량을 강화할 필요가 있다. 예컨대, 데이터 해석과 전략 기획을 연결하는 능력, 다양한 이해관계자를 조율하는 커뮤니케이션 능력, 그리고 인간적 공감을 바탕으로 한 서비스 제공 능력은 여전히 AI가 대체하기 어려운 영역이다. 또한, 기술 친화적 태도는 기본이다. 비전공자라도 데이터 분석 도구, 협업 플랫폼, 자동화 툴을 다룰 줄 알아야 ‘시대에 뒤처지지 않는’ 구직자로 평가받을 수 있다. 더 나아가 노동시장은 국경을 넘는 연결로 재편되고 있다. 원격근무와 디지털 플랫폼의 확산으로, 한국 청년이 해외 기업의 프로젝트에 참여하는 것이 일상이 되고 있다. 반대로 국내 기업들도 글로벌 인재를 온라인으로 영입하면서 인재 경쟁의 범위가 전 세계로 확장된다. 이 과정에서 영어뿐 아니라 다문화적 협업 경험, 다양한 시장에 대한 이해가 중요한 역량으로 떠오른다. 결국 ‘지역 채용’이 아니라 ‘글로벌 매칭’이 새로운 표준이 되는 것이다. 마지막으로 정책과 사회적 대응 역시 필요하다. AI 시대의 노동시장은 기회와 위기를 동시에 내포한다. 잘 준비된 개인에게는 국경 없는 기회가 열리지만, 그렇지 못한 개인에게는 자동화와 해고의 압력이 가중될 수 있다. 따라서 교육 제도는 단순 지식 전달에서 벗어나 평생학습 구조로 전환되어야 하며, 정부는 새로운 직무 창출과 재교육 지원을 강화해야 한다. 기업 또한 단기 비용 절감에만 매몰되지 않고, 장기적으로 인재를 성장시키는 생태계를 만드는 데 투자해야 한다. 결국 AI 시대의 노동 환경은 단순한 ‘고용의 문제’가 아니라 사회 전체의 지속가능성 문제로 확장된다.

프롤로그

AI는 이제 기업과 구직자 모두에게 “게임의 규칙”을 바꿔 놓고 있다. 과거에는 기업이 원하는 스펙을 가진 인재를 선발하고, 구직자는 정해진 절차에 맞춰 준비하면 되었지만, 지금은 이야기가 다르다. 기업은 어떤 역량이 5년, 10년 뒤에도 살아남을지 예측해야 하고, 구직자는 “내 일이 AI에 대체될 것인가, 아니면 AI와 함께 새로운 가치를 만들어 낼 수 있는가”라는 근본적인 질문을 던져야 한다. 최근 OECD 보고서(2025)는 한국 직업의 27%가 AI와 자동화로 대체 위험에 노출되어 있다고 지적했다. 반면 AI를 활용하는 새로운 직종, 예컨대 데이터 해석가, AI 윤리 컨설턴트, 디지털 트레이너 같은 직무는 빠르게 성장하고 있다. 이는 기업이 단순히 비용 절감을 넘어 “AI 친화적 인재”를 얼마나 빨리 확보할 수 있느냐가 경쟁력의 열쇠가 됨을 보여준다. 실제로 글로벌 기업들은 채용 공고에 “AI 툴 활용 능력”을 필수 요건으로 내걸고 있으며, 국내 대기업도 신입 공채 대신 프로젝트 단위의 “AI 활용 역량 테스트”를 도입하기 시작했다. 이런 흐름 속에서 구직자들은 더 이상 전통적인 이력서와 자기소개서만으로는 경쟁하기 어렵다. 자신의 경험을 “AI를 활용해 문제를 해결한 사례”, “AI와 협업한 프로젝트 경험” 같은 스토리로 풀어내야 기업의 눈에 띈다. 따라서 AI 시대의 노동시장은 “AI를 피해 가는 사람”과 “AI를 활용하는 사람”으로 양분될 것이다. 기업은 후자를 찾고 있으며, 구직자는 후자가 되어야 한다. 이 새로운 채용 지형은 단순한 기술 도입이 아니라, 한국 사회의 직업 정체성과 고용 패턴까지 다시 쓰게 될 거대한 전환점이다.

이론의 프리즘

AI 시대의 노동 변화를 해석하기 위해 세 가지 이론이 유용하다. 첫째, 인적자본 이론(Human Capital Theory). 경제학자 게리 베커가 주장한 이 이론은 교육·훈련·경험이 곧 자본이며, 더 많이 투자할수록 생산성과 소득이 높아진다고 설명한다. 전통적 환경에서는 학위와 경력이 인적자본의 핵심이었지만, AI 시대에는 새로운 학습 속도와 AI 활용 능력이 핵심 자본으로 자리 잡는다. 실제로 OECD(2024) 보고서에 따르면, “AI 활용 역량을 습득한 근로자는 동일 연령대 평균보다 임금이 15~20% 높다”는 결과가 나왔다. 한국에서도 최근 코딩 부트캠프와 AI 자격증 과정에 MZ세대 지원자가 급증하고 있으며, 대학 졸업장이 아닌 재교육 속도와 유연성이 채용의 핵심 기준으로 이동하고 있다. 둘째, 창조적 파괴 이론(Creative Destruction). 슘페터는 기술 혁신이 기존 산업을 무너뜨리면서 동시에 새로운 산업을 창출한다고 보았다. AI는 단순 반복 업무를 빠르게 대체하지만, 동시에 데이터 기반 서비스, AI 교육, 알고리즘 윤리 같은 신직종을 만들고 있다. 맥킨지 글로벌연구소(2023)는 “2030년까지 전 세계 노동의 30%가 AI·자동화로 대체될 수 있지만, 동시에 8억 개 이상의 새로운 직무가 생겨날 것”이라고 전망했다. 한국 역시 콜센터, 단순 사무직 일자리는 감소하는 반면, 데이터 라벨링, AI 트레이너, 로봇 운영 관리 같은 새로운 직무가 빠르게 늘고 있다. 즉, “사라지는 직업”에 집착하기보다 “생겨나는 직업”의 파괴적 창조성을 이해하는 것이 핵심이다. 셋째, 직무 설계 이론(Job Design Theory). 조직심리학에서는 업무가 어떻게 구성되고 분배되는지가 근로자의 동기와 성과를 좌우한다고 설명한다. AI는 업무 설계 방식을 근본적으로 바꾼다. 과거에는 사람이 전 과정을 수행했지만, 이제는 AI가 일부를 맡고 인간은 전략·창의·관계적 역할을 담당한다. 예컨대 회계 분야에서 단순 장부 입력은 AI가 대신하고, 사람은 고객과의 커뮤니케이션, 윤리적 판단, 복잡한 전략 수립을 맡는다. 한국고용정보원(2025) 조사에 따르면, “AI 도입 기업의 72%가 직원 직무를 재설계하고 있으며, 그중 절반 이상은 AI 보조업무와 인간의 창의적 업무를 분리하는 방식”을 채택하고 있다. 즉, 직무 설계의 축이 “대체”에서 “보완”으로 이동하고 있는 것이다. 이 세 가지 이론은 공통된 결론을 제시한다. 노동시장의 승자는 단순히 “일자리를 지키는 자”가 아니라, “AI를 자신의 인적자본으로 흡수하고, 기술 변화를 창조적 파괴의 기회로 삼으며, 새로운 직무 설계에 적응하는 자”라는 것이다. AI는 위협이 아니라, 적응하는 이들에게는 성장 가속 장치가 될 수 있다.

뉴스 해석

AI가 본격적으로 노동시장에 들어온 지금, 가장 중요한 질문은 두 가지다. “기업은 어떤 인재를 찾을 것인가?” “구직자는 어떤 전략으로 일자리를 얻을 것인가?” 1. 기업의 시각 ― “AI 친화적 인재”를 찾는다 과거 기업은 ‘전공, 학위, 근속 가능성’을 우선 봤다. 그러나 2025년 현재 채용 공고를 보면, 점점 더 많은 기업들이 “AI 활용 능력”, “데이터 이해력”, “새로운 기술 학습 속도”를 필수 역량으로 명시하고 있다. 예컨대 대기업 A사는 “ChatGPT 등 생성형 AI를 활용한 업무 자동화 경험”을 우대 조건에 넣었고, IT기업 B사는 “AI 협업 툴 숙련도”를 직무 역량 평가 항목에 추가했다. 이제 기업의 관심은 단순히 “이 지원자가 무엇을 배웠는가”가 아니라, “이 지원자가 새로운 기술 환경에 얼마나 빨리 적응할 수 있는가”로 이동했다. 2. 구직자의 현실 ― “일자리를 고르는 기준이 달라졌다” 구직자에게 AI 시대는 기회이자 위기다. 반복 업무는 빠르게 사라지고 있지만, 동시에 AI 보완형 직무가 새롭게 생겨난다. 예를 들어, 한 취업 포털의 2025년 보고서에 따르면 “데이터 라벨링, AI 서비스 운영, 프롬프트 엔지니어링” 같은 신직종 공고가 3년 전 대비 250% 늘었다. 반면 단순 행정직, 고객센터 인력 공고는 40% 가까이 줄었다. 따라서 구직자는 이제 “안정적인 기존 직무”만 바라볼 것이 아니라, 새로운 직무군에서 자신의 가능성을 어떻게 발휘할지 고민해야 한다. 3. AI가 만든 새로운 채용 풍경 AI는 단지 업무만 바꾸는 것이 아니다. 채용 과정 자체도 재편하고 있다. 삼성, 현대, 네이버 등은 이미 AI 면접관을 활용하고 있다. 지원자의 답변 내용뿐 아니라 표정, 목소리 톤, 말의 일관성을 정밀하게 분석한다. 어떤 경우엔 인간 면접관보다 더 일관된 평가를 내리기도 한다. 이는 구직자에게 큰 도전이다. “사람이라면 넘어갈 작은 긴장”도 AI는 데이터로 기록한다. 따라서 지원자는 이제 말의 내용 + 표현 방식 + 태도까지 정밀하게 준비해야 한다. 4. 국제 비교 ― 한국과 글로벌의 차이 해외 사례를 보면, 미국과 유럽은 이미 AI 친화 직무에 대한 전환이 활발하다. LinkedIn의 2025년 트렌드 보고서는 “미국 내 신규 채용의 45%가 AI 관련 스킬을 요구한다”고 밝혔다. 일본은 고령 인구와 맞물려 AI 보완형 일자리를 활용해 고령 인력을 재배치하고 있고, 싱가포르는 정부 차원에서 AI 재교육 바우처를 제공해 전 세대가 일자리를 전환할 수 있게 지원한다. 반면 한국은 여전히 “좋은 일자리 = 대기업 + 안정적 직무”라는 인식이 강하다. 이 인식이 바뀌지 않으면, AI 시대의 노동시장 격차는 더 심화될 가능성이 있다. 5. 종합적 의미 결국, AI 시대 노동시장은 단순한 “일자리 증감”의 문제가 아니다. ㅇ 기업에게는 “누구를 채용할 것인가”라는 전략적 선택의 문제이고, ㅇ 구직자에게는 “어떤 역량을 내세워 어디에 들어갈 것인가”라는 생존의 문제다. 이 두 질문이 만나 새로운 균형점을 찾을 때, AI 시대 노동시장은 혼란을 넘어 새로운 질서로 진입할 수 있다.

시사점 및 제언

AI 시대의 노동시장은 단순한 변화를 넘어 구조적 전환기에 접어들었다. 따라서 기업과 구직자 모두가 각자의 전략을 다시 점검해야 한다. 여기서는 실질적으로 도움이 될 수 있는 제언을 제시한다. 1. 기업에게 주는 제언 ❶ “AI 보완형 인재” 채용 강화 기업은 AI가 대신할 수 없는 영역, 즉 창의성·의사결정·인간관계 조율 능력을 가진 인재를 확보해야 한다. 단순 업무 효율성보다 AI와 시너지를 낼 수 있는 사람을 찾는 것이 장기적으로 더 가치 있다. ❷ 채용 과정에서의 AI-인간 균형 유지 AI 면접관이나 자동화 평가 시스템을 도입하더라도, 마지막 판단은 여전히 인간이 맡아야 한다. AI는 효율적이지만, 문화 적합성(culture fit)이나 윤리적 판단은 데이터만으로 가늠하기 어렵 기 때문이다. ❸ 지속적 재교육 체계 구축 외부에서 “AI 전문가”를 무조건 데려오기보다, 내부 인력을 재교육(reskilling) 하고 직무 전환(upskilling) 하는 것이 효율적이다. 예를 들어, 단순 회계 담당자를 데이터 분석 보조 인력으로 전 환시키는 식이다. 2. 구직자에게 주는 제언 ❶ AI 활용 능력 = 기본 역량 단순히 “AI를 쓸 줄 안다”가 아니라, “AI를 활용해 업무 결과를 개선한 경험”을 보여주어야 한다. 이력서와 자기소개서에 “업무 자동화, 보고서 작성 효율화, 마케팅 캠페인 성과 개선” 같은 구체 적 사례를 담으면 면접에서 차별화된다. ❷ ‘AI 대체 불가 영역’ 공략 공감 능력, 리더십, 윤리적 판단, 창의적 문제 해결 등은 AI가 약한 영역이다. 따라서 단순 업무보다 사람을 상대하거나, 새로운 가치를 만들어내는 직무에 강점을 쌓는 것이 유리하다. ❸ 직업의 안정성보다 이동성 강조 이제 중요한 것은 “평생직장”이 아니라, “평생 이동 가능성”이다. 즉, 어떤 직무에서 다른 직무로, 어떤 산업에서 새로운 산업으로 옮겨갈 수 있는 가변적 스킬 세트를 확보해야 한다. 3. 사회·정책 차원의 제언 ❶ 재교육 기회 평등화 정부는 청년·중장년 모두가 AI 재교육을 받을 수 있는 기회를 보장해야 한다. 단순한 강좌 제공이 아니라, 실제 취업·재취업으로 이어질 수 있는 맞춤형 훈련 + 인턴십 연계 프로그램이 필요하다. ❷ AI 윤리와 노동 규범 정비 기업이 AI를 활용해 노동자를 평가할 때, 공정성과 투명성을 확보하는 장치가 필요하다. 예를 들어, AI 채용 과정에서 발생할 수 있는 편향을 교정하는 가이드라인을 마련해야 한다. ❸ 국제 협력 강화 AI 시대의 노동시장은 국경을 초월한다. 한국만의 해법이 아니라, 미국·유럽·일본·싱가포르 사례와 비교·협력하며 노동 규범을 맞춰 나가야 한다. 4. 종합적 메시지 AI는 일자리를 빼앗는 것이 아니라 일자리의 성격을 바꾸는 힘이다. 기업은 “어떤 인재를 어떻게 활용할 것인가”라는 선택의 기로에 있고, 구직자는 “어떤 역량을 축적해 어디에 들어갈 것인가”라는 생존의 갈림길에 서 있다. 양측 모두가 준비하지 않으면, 노동시장의 양극화와 불안정은 더 심해질 것이다. 따라서 지금 가장 필요한 것은 적극적 대응이다. 기업과 구직자가 동시에 AI 시대의 질서를 새롭게 만들어 나가야 한다.

에필로그

AI는 어느새 ‘미래의 기술’이 아니라, 이미 우리의 일상과 노동현장을 바꾸고 있는 현재진행형의 제도다. 자동화 설비가 생산 현장을 바꾸었듯, 생성형 AI와 AI 면접관, HRTech 솔루션은 채용의 풍경과 일자리의 구조를 다시 쓰고 있다. 그러나 중요한 사실은, 이 거대한 변화의 중심에는 여전히 사람이 있다는 점이다. 기업은 기술이 아니라 사람을 통해 혁신을 이룬다. AI가 아무리 발전하더라도, 기업이 진정으로 찾는 것은 ‘기계를 잘 다루는 사람’이 아니라, ‘AI를 통해 새로운 가치를 창출할 수 있는 사람’이다. 구직자에게도 메시지는 분명하다. 이제 면접장에서 “열심히 하겠습니다”라는 다짐만으로는 부족하다. “저는 AI를 이렇게 활용해 업무 성과를 개선했습니다. 그리고 그 경험을 바탕으로 귀사의 미래 과제에 기여할 수 있습니다.”라는 식의 구체적 서사가 필요하다. 이 차이가 합격과 불합격을 가른다. 또한, “어떤 직업이 사라질까?”를 두려워하기보다, “새로운 직업은 어디서 생겨날까?”를 탐색해야 한다. AI는 위협이자 동시에 새로운 일자리의 탄생지다. 데이터 해석가, AI 윤리 컨설턴트, 프롬프트 엔지니어, 인간-기계 협업 관리자는 5년 전만 해도 낯설었지만, 지금은 각광받는 분야다. 결국 AI 시대의 승자는 단순히 빠르게 움직이는 사람이 아니라, 빠른 변화를 읽고 스스로 변화를 설계할 수 있는 사람이다. 기업은 그런 인재를 찾고, 구직자는 그런 인재가 되기 위해 준비해야 한다. AI는 일자리를 빼앗는 적이 아니라, 새로운 무대의 조명이다. 그 무대 위에서 누가 주연이 될지는 지금 우리의 선택에 달려 있다.