기술이 노동에 미치는 영향은 한 방향이 아니다. AI가 특정 업무를 대신해 인력을 줄일 수도 있지만(대체 효과), 동시에 생산성을 높여 사업을 키우고 새로운 제품･서비스를 만들어 오히려 사람을 더 뽑게 할 수도 있다(보완 효과)(Acemoglu & Restrepo, 2019). 둘 중 무엇이 우세한지는 이론이 아니라 데이터로 확인할 문제다. 그리고 그 답은 거시 예측이 아니라, 실제로 AI를 도입한 기업의 고용 변화를 추적할 때 가장 분명하게 드러난다. 우리나라는 이 질문이 특히 절박한 나라다. 실제로 국가데이터처 자료에 따르면, 2024년 현재 AI를 활용하는 기업 비중은 9.2%로 2017년(1.4%) 대비 약 6.5배 늘었다(제1편 참조). 그러나 AI 활용 기업이 열 곳 중 한 곳에 불과한 현실에서, 이미 도입한 기업에서 일자리가 어떻게 변화했는지를 먼저 파악하는 일이 정책의 출발점이 되어야 한다. 도입을 독려하기 전에 도입의 결과를 알아야 하기 때문이다. 특히 우리나라는 제조업 비중이 높아 자동화 도입의 영향을 크게 받는 한편, 생산가능인구 감소로 인력난과 자동화 압력이 동시에 작용하고 있다. AI가 부족한 일손을 메우는 보완재가 될지, 사람의 자리를 위협하는 대체재가 될지에 따라 노동시장과 인력 정책의 방향이 크게 갈린다. 막연한 기대나 우려가 아니라 실증에 근거한 진단이 절실한 까닭이다.



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▣ 발행처 : 한국직업능력연구원

▣ 출처 : 한국직업능력연구원
▣ 저자 : 정지운 외