Your browser does not support JavaScript!

AI와 자동화가 바꿔놓은 미래 일자리 지형도: 사라질 직무와 생존할 직무

일반 리포트 2025년 05월 08일
goover

  • AI 및 자동화의 급속한 발전은 2025년 현재 직업 시장 전반에 걸쳐 심대한 영향을 미치고 있다. 현재, 기업의 75%가 AI 도구를 도입했지만, 효과적으로 이를 조직에 적용한 사례는 1% 미만에 불과하여, 기술 도입과 조직 적응의 간극이 큰 현실이다. 특히 AI는 반복적이고 예측 가능한 작업을 대체하며, 데이터 입력 및 고객 서비스와 같은 영역에서의 변화가 가속화되고 있다. 이러한 자동화는 단순히 일자리의 소실로 끝나지 않고, 오히려 효율성을 높이며 고차원적인 업무에 집중할 수 있는 기회를 제공한다.

  • AI와 협업하는 새로운 직무 군의 요구가 커지면서, AI 협업형 엔지니어 및 개발자, 데이터·AI 윤리 전문가, 창의적 노동자가 주목받고 있다. 이들 전문가는 기술과 인간의 조화를 이뤄 나가며, 더 창의적이고 전략적인 문제 해결에 집중하게 된다. 특히, AI와의 협업을 통해 개인의 능력을 증강시키는 높은 수준의 역량이 요구된다. 이러한 변화는 HR과 L&D의 전략적 접근과 연계되어, 인재 관리 및 재교육 프로그램이 필수적임을 여실히 보여준다.

  • 그렇기에 조직과 개인 모두는 AI 활용 역량을 높일 만큼 지속적인 재훈련을 통해 변화에 적응해야 하며, 정부는 사회안전망과 재교육 프로그램을 마련하여 적절한 대응을 해야 한다. 이러한 다층적 접근은 향후 포용적 성장으로 나아가는 데 있어 중요한 밑바탕이 될 것이다.

AI와 자동화가 촉발한 직업 재편 현황

  • AI 도입 현황과 조직 적응격차

  • 현재, AI 기술의 도입이 가속화되는 가운데, 기업들이 기술을 어떻게 적용하고 있는지가 중요한 과제로 대두되고 있다. 최근 맥킨지의 조사에 따르면, 전체 기업의 75%가 인공지능(AI) 도구를 도입했지만, 그 중 효과적으로 조직 전체에 확산한 사례는 1% 미만에 불과하다. 이는 기술 도입만으로는 기업의 경쟁력을 높일 수 없음을 시사한다. AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 기술에 대한 적응과 수용이 동시에 이루어져야 한다. 특히, 기업은 직원들이 AI 기반 경제에서 생존할 수 있도록 지원할 책임이 있다. 이는 AI 이해 및 활용 능력, 비판적 사고와 변화 적응력, AI와의 협업을 통한 능력 강화를 포함해야 한다.

  • AI 기술이 여러 산업에서 변화의 물결을 일으키고 있지만, 실제로 필요한 기술 및 전략적 접근 방식이 잘 갖추어지지 않은 경우가 많다. 따라서 기업은 직원들이 AI를 단순한 도구가 아니라, 자신의 업무와 능력을 한층 더 발전시킬 수 있는 파트너로 인식할 수 있도록 교육하는 것이 필수적이다. 이러한 변화는 단순히 기술적 대응에 머물지 않고, 전략적으로 인재를 육성하는 기반을 마련해야 한다.

  • 반복 작업 중심 직무 자동화 실태

  • AI와 자동화는 근본적으로 반복 작업을 대체하는 방향으로 진화하고 있다. 예를 들어, 데이터 입력 작업이나 고객 서비스 분야에서 AI는 이미 상당한 역할을 하고 있으며, 이러한 역할은 시간이 지남에 따라 증가할 것으로 예상된다. 실제로 AI 기반 시스템은 고객 문의를 처리하고, 복잡한 고객 요청을 자동으로 처리할 수 있는 역량을 갖추고 있다.

  • 이러한 변화는 특히 제조업과 같은 것이 잘 나타나며, 다양한 작업에서 로봇과 자동화 시스템의 도입이 눈에 띄게 늘어나고 있다. 제조 분야에서는 AI가 생산 라인을 автоматиз화하고, 품질 점검 및 로지스틱스를 포함한 다양한 작업에서 공정의 효율성을 더욱 높이고 있다. 이러한 기술들은 직무의 성격을 변화시키고, 직원들은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 해준다. 실제로, 자료에 따르면, AI의 도입으로 전 세계 경제에 약 15조 7천억 달러의 가치를 더할 것으로 예상되며, 이는 특히 엔지니어링 분야에서 가장 빠르게 진행되고 있다. 그러나 이러한 변화에는 기존의 직무가 변화하며 새로운 업무가 창출되는 한편, 특정 직종에서의 일자리는 사라지기도 한다.

  • AI 협업을 통한 역할 변화

  • AI와의 협업은 단순히 기술의 도입을 넘어서, 업무의 성격을 변화시키고 있다. 엔지니어링 분야에서는 AI를 대체자가 아닌 동료로 삼는 방향으로 나아가고 있으며, 이러한 변화는 전체 산업에 광범위한 영향을 미치고 있다. AI는 단순히 반복적인 작업을 자동화하는 것에 그치지 않고, 창의적으로 문제를 해결할 수 있는 엔지니어를 더욱 유능하게 만든다. 예를 들어, AI는 기계 설계 과정에서 더 나은 모델을 제안하고 구조물의 문제를 사전에 예측하는 데 도움을 준다.

  • 이러한 AI와의 협업은 기술에 의한 진화가 어떻게 인간의 직업을 변화시킬 수 있는지를 보여준다. AI가 반복적이고 단순한 작업을 탈선시키면서 전문가들은 복잡한 문제 해결과 창의적 작업에 더욱 집중할 수 있게 되었다. 따라서 AI에 대한 이해와 활용 능력은 현대 직업에서 필수적인 역량으로 자리 잡고 있으며, AI와 협력하여 발전할 수 있는 인재상이 요구되고 있다.

사라질 가능성이 높은 직업군

  • 반복적·단순 노동 직무

  • AI와 자동화 기술의 발전으로 가장 큰 영향을 받는 직업군은 반복적이고 예측 가능한 작업을 수행하는 직종입니다. 이러한 직무들은 주로 간단한 데이터 입력, 서식 작성, 기계적 조작 등이고, 이들은 이미 다양한 AI 시스템에 의해 대체되고 있습니다. 예를 들어, 데이터 입력이나 문서 정리 같은 작업은 AI 기술을 이용한 자동화 도구에 의해 수행되고 있으며, 이는 인적 자원의 필요성을 크게 줄이고 정의된 규칙과 프로세스에 따라 작업이 이루어집니다.

  • 이러한 변화는 단순히 일자리의 소실로 이어지지만 동시에 기존 노동자에게는 새로운 전환의 기회를 제공합니다. 실제로, 많은 기업들이 반복적 업무의 자동화 덕분에 고차원적인 업무에 더 집중할 수 있게 되며, 이는 생산성과 직무 만족도를 높이는 결과를 가져오고 있습니다.

  • 전통적 서비스 직무

  • 전통적인 서비스 직무들, 특히 고객 서비스와 관련된 분야에서는 AI와 자동화의 영향이 눈에 띄게 나타나고 있습니다. 예를 들면, 전화 상담이나 기본적인 고객 문의에 대한 응대는 AI 기반의 챗봇과 음성 인식 기술로 대체되고 있습니다. 이러한 변화는 고객 응대의 신속성과 효율성을 크게 향상시키지만, 동시에 많은 고객 서비스 관련 일자리를 잃게 할 위험도 존재합니다.

  • AI 기술이 고객 요구를 예측하고, 관련 데이터에 기반하여 원활한 서비스를 제공하는 것이 가능해짐에 따라, 이전에는 인간 상담원이 담당하던 역할이 기계에 의해 수행되고 있습니다. 그 결과, 고객 서비스 관련 직무는 점차 축소되고 있으며, 이는 서비스 제공 방식의 변화와 고객 기대 수준의 재정의를 초래하고 있습니다.

  • 데이터 입력 및 예약업무

  • 데이터 입력 및 예약 관련 업무도 AI의 영향을 받는 대표적인 분야입니다. 전통적으로 데이터 입력은 수작업으로 수행되었으나, OCR(광학 문자 인식)와 NLP(자연어 처리) 같은 AI 기술의 발전으로 인해 이제는 데이터의 자동 수집 및 처리로 대체되고 있습니다. 이로 인해 데이터 입력 직무가 급격히 감소하고 있으며, 기업의 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

  • 또한, 예약 업무 또한 자동화되고 있습니다. 호텔, 항공사 등에서 이용하는 AI 기반의 예약 시스템은 고객의 선호에 맞춰 신속하게 예약을 처리하며, 이는 인력의 필요성을 더욱 줄이고 있습니다. 그러나 이러한 변화는 전통적인 예약직과 데이터 입력직의 근로자들에게는 큰 도전이 되고 있으며, 고용의 양극화 문제를 야기할 수 있습니다.

미래에 생존 및 성장할 직업군

  • AI 협업형 엔지니어와 개발자

  • AI 기술의 발전과 함께 엔지니어 및 개발자의 역할은 눈에 띄게 변화하고 있습니다. 전통적인 개발 작업의 상당 부분이 AI에 의해 자동화되면서, 엔지니어들은 이제 AI와 협업하여 보다 창의적이고 전략적인 문제를 해결하는 데 집중해야 합니다. 박해선 AI 전문가에 따르면, AI는 반복적인 작업을 대신하며 엔지니어는 창의성과 직관을 발휘할 수 있는 기회를 가집니다. 이 과정에서 AI는 엔지니어의 능력을 증강시켜줄 동반자로 자리매김하고 있습니다. 앞으로는 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있는 데이터 분석 역량과 문제 해결 능력이 요구될 것입니다.

  • 데이터·AI 윤리·거버넌스 전문가

  • AI 기술이 조직과 사회 전반에 확산됨에 따라 데이터 윤리와 거버넌스의 중요성이 증가하고 있습니다. 기업에서는 AI 시스템의 투명성 및 공정성을 보장하기 위해 새로운 전문가를 필요로 하고 있습니다. AI의 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제와 편향성을 해결하기 위한 정책 수립이 중요해진 것입니다. 실제로, Microsoft의 보고서에 따르면, 95%의 Frontier Firms가 AI 관련 전문 인력을 채용할 계획을 세우고 있으며, 이는 데이터와 AI의 윤리적 문제를 다룰 수 있는 인력이 필요하다는 것을 보여줍니다.

  • 크리에이티브·창의 노동

  • AI의 자동화로 인간의 반복 노동이 대체되면서, 창의력과 독창성을 요구하는 직무가 더욱 주목받고 있습니다. 창의적 직종의 경우, 인간의 감성과 상상력이 중요하기 때문에 AI와 함께 협업하여 고유의 창작물을 만들어내는 역할이 증가할 것입니다. 기존의 디자인, 콘텐츠 제작, 마케팅 분야 등에서 AI 도구를 활용해 효율성과 창의력을 동시에 극대화하는 새로운 형태의 직무가 탄생하고 있습니다. 이는 AI에 대비하여 차별화된 가치와 결과물을 제공할 수 있는 인재를 필요로 합니다.

  • HR·L&D 전략가

  • AI가 기업의 인사 관리와 학습 및 개발(L&D) 분야에서 중요한 역할을 하게 되면서, HR 전략가의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 이들은 AI를 통합하여 효율적인 인재 관리 및 재교육 프로그램을 운영해야 합니다. 플렉스의 김진희 리드에 따르면, 고품질 데이터의 통합과 관리는 AI의 효과적인 운영을 위해 필수적입니다. 기업은 AI와 데이터 기반 의사결정을 통해 인재를 발굴하고, 이들의 성장 경로를 지원하는 전략을 요구하게 됩니다.

직업 전환 전략 및 대응 방안

  • AI 활용 역량 및 재훈련

  • AI와 자동화가 우리 일상에 급격하게 침투하면서, 직무의 성격이 변화하고 있다. 이에 따라 개인들은 새로운 스킬과 지식이 필수적으로 요구되며, 기존 직무에서 AI와 협력할 수 있는 역량을 키우는 것이 중요하다. 에이전트 중심의 업무 환경이 도래함에 따라, 직원들은 AI의 작동 원리를 이해하고, 이를 실제 업무에 효과적으로 적용할 수 있어야 한다. 전문가들은 AI 이해 및 활용 능력, 비판적 사고와 변화 적응력, 그리고 AI와의 협업 능력 등을 강조하고 있다. 기업들은 이러한 역량 강화를 위한 다양한 재훈련 프로그램과 교육 기회를 제공해야 하며, 조직 내에서 AI에 대한 이해도를 높이고, 기술과 인간의 협력 관계를 효율적으로 설정하는 방향으로 나아가야 한다.

  • 조직 내 문화·제도 재설계

  • AI의 도입이 단순한 기술적 변화로 끝나지 않으려면, 조직 문화와 제도가 함께 신속하게 변화해야 한다. 기존의 업무 방식과 기업 문화는 AI와의 협업을 전제로 재설계되어야 하며, 일하는 방식이 근본적으로 변화하는 것을 수용해야 한다. 'AI 에이전트' 시대가 도래하면서, 기업은 AI가 수행하는 역할과 인간이 수행해야 할 역할 간의 명확한 구분이 필요하다. 이러한 재설계 과정에서 직원들은 AI를 단순 도구가 아닌, 협력적인 파트너로 받아들이고, 기술 의존성을 줄이며 비판적 사고와 의사결정을 유지할 수 있는 방식으로 변화를 이끌어야 한다. 이를 통해 조직은 높은 수준의 생산성과 임직원 만족도를 동시에 추구할 수 있는 방향으로 나아가야 한다.

  • 정책적 지원과 사회안전망 마련

  • 정부와 정책 입안자들은 이러한 변화에 대응하기 위해 적절한 정책적 지원을 마련해야 한다. AI와 자동화의 확산에 따른 일자리 변화에 대처하기 위해, 포괄적인 사회안전망과 재교육 프로그램이 필수적이다. 이는 취약계층이나 고령층 등 기술 변화에 취약한 인구를 지원하는데 중점을 두어야 한다. 또한, AI 기술 도입에 따른 윤리적 고려와 함께, 데이터 프라이버시 및 알고리즘 편향 문제를 해결하기 위한 법적 및 제도적 장치가 필요하다. 글로벌 트렌드에 맞춰 한국 역시 이러한 변화에 발맞추어 고용과 관련된 법적·정책적 대응을 체계적으로 진행해야 하며, 이는 지속 가능한 고용 환경을 조성하는 데 중요한 역할을 할 것이다.

마무리

  • 2025년을 기준으로, AI와 자동화는 반복적인 업무를 신속히 대체하는 동시에, 고차원적인 협업, 창의, 전략적 업무에서의 기회를 창출하고 있다. 개인은 AI를 효과적으로 활용하기 위해 지속적인 역량 강화가 필요하며, 이를 위한 재훈련과 자기 투자에 주력해야 한다. 동시에 조직은 AI 도입에 발맞추어 데이터 기반 인재 육성 및 제도적 개선을 지속해야 할 것이다.

  • 정부 또한 이러한 변화에 맞춘 재교육 프로그램과 사회안전망의 확충을 통해 전환 비용을 최소화해야 한다. AI와 자동화가 바꿔놓은 새로운 직업 지형도에서, 기술 혁신과 인간적 역량이 조화를 이루는 포용적 성장의 무대로 발전하기 위한 다층적 전략이 필수적이다. 향후, AI와 인간의 협력이 심화될수록, 직업 시장은 더 많은 가능성을 품은 공간으로서 발전할 것이다.

용어집

  • 인공지능 (AI): 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 기능을 수행하도록 설계된 컴퓨터 프로그램이나 시스템을 의미합니다. 2025년 현재, AI는 다양한 분야에서 업무 자동화와 개선에 활용되고 있습니다.
  • 자동화: 기계나 소프트웨어를 이용해 인간의 개입 없이 작업을 수행하도록 만드는 과정을 말합니다. 현재 많은 반복업무가 자동화되고 있으며, 이는 일자리 구조 변화에 큰 영향을 미치고 있습니다.
  • 직업 전환: 기술 발전이나 산업 변화에 따라 사람들의 직업이 다른 형태로 변환되는 과정을 의미합니다. 2025년 기준, AI와 자동화로 인해 많은 기존 직무가 사라지고 새로운 직무가 등장하고 있습니다.
  • 반복 업무: 정해진 규칙과 프로세스에 따라 반복적으로 수행되는 작업입니다. AI 기술이 발전함에 따라 이러한 작업은 자동화되는 경향이 있으며, 이는 많은 직무의 성격을 변화시키고 있습니다.
  • AI 협업: 인간과 AI가 함께 작업하여 효율성과 창의성을 높이는 협력 형식을 말합니다. 현재 많은 직무에서 AI와 협업하는 형태가 증가하고 있으며, 엔지니어와 개발자들이 특히 주목받고 있습니다.
  • 데이터 역량: 데이터를 수집, 분석, 활용할 수 있는 능력을 의미합니다. AI와 데이터 분석이 중요한 시대에 데이터 역량은 직업 생존을 위한 필수적인 요소로 부각되고 있습니다.
  • HR 혁신: 인사 관리(Human Resources) 관련 방식과 정책을 혁신하여 더 나은 인재 관리와 재교육 프로그램을 운영하는 과정을 의미합니다. 2025년 현재 AI 도입으로 HR 혁신이 필수적인 과제로 대두되고 있습니다.
  • 재훈련: 기술 변화에 따라 기존 근로자가 새로운 기술나 지식을 습득하도록 지원하는 과정입니다. AI와 자동화로 인한 직무 변화에 대응하기 위한 중요한 전략으로 자리잡고 있습니다.
  • AI 윤리: AI 개발 및 활용 과정에서의 윤리적 원칙과 기준을 다루는 분야입니다. AI의 사용이 늘어남에 따라 사회적 책임과 투명성에 대한 이슈가 중요해지고 있습니다.
  • 플랫폼 노동: 디지털 플랫폼을 활용하여 단기 계약 형식으로 이루어지는 노동 형태로, AI와 자동화가 확대되면서 이와 관련된 새로운 직업군이 등장하고 있습니다.
  • L&D (Learning and Development): 조직 내 학습 및 개발을 위한 전략과 프로그램을 의미합니다. AI가 인간의 업무를 대체하는 시대에서 L&D는 필수적인 역할을 하고 있습니다.
  • 헬스케어: 의료 및 건강 관리 분야를 의미하며, AI와 자동화 기술을 활용하여 진단 및 치료 방법을 개선할 수 있는 기회의 영역이 됩니다.
  • 정책 지원: 정부 및 조직이 AI와 자동화에 따른 변화에 대응하기 위한 법적, 제도적 지원을 의미합니다. 이는 효과적인 사회안전망과 재교육 프로그램을 포함하며, 2025년 현재 중요한 이슈로 부각되고 있습니다.
  • 기술 도입: 신기술이나 시스템을 조직의 프로세스에 적용하는 것으로, AI와 자동화가 직무 성격에 미치는 영향을 놓고 효과적인 적응이 요구됩니다.
  • 인재 관리: 조직 내 인재를 발굴하고 유지하기 위한 전략적 접근을 의미합니다. AI와 데이터 기반 의사결정이 요구되는 시대에 중요성이 커지고 있습니다.
  • 창의성: 새로운 아이디어를 생성하고 문제를 해결하는 능력을 말하며, AI와의 협업을 통해 더욱 중요한 직무 역량으로 자리잡고 있습니다.

출처 문서