AI가 저를 더 빠르게 만들었습니다. 저는 더 많은 보수를 받아야 하지 않을까요?

만약 한 직원이 이제 두 명의 일을 할 수 있게 되었다면, 그 차액은 누가 가져갈까요?

AI는 제 업무 속도를 변화시켰습니다.

저는 아이디어를 연구, 초안 작성, 코드, 테스트를 거쳐 출판할 준비가 된 결과물로 옮기는 과정이 예전보다 훨씬 빨라졌습니다. 한때 오후 전체를 소비하던 작업들이 때로는 점심 식사 전에 끝날 수도 있습니다. 당연한 생각은 이렇습니다. 같은 시간 안에 더 많은 가치를 생산할 수 있다면, 제 급여도 오르지 않겠냐는 것입니다.

하지만 무시하기 어려운 또 다른 가능성이 있습니다.

만약 모두가 AI를 통해 더 많이 생산할 수 있게 된다면, 어쩌면 노동 자체가 저렴해질지도 모릅니다. 어쩌면 고용주들이 예전에 몇 년의 경험을 요구하던 작업에 프리미엄을 지불하는 것을 멈출 수도 있습니다. 어쩌면 한 직원이 두 사람의 업무량을 감당하도록 기대받지만, 두 배의 급여를 받지는 못할 수도 있습니다. 어쩌면 회사가 생산성 향상분을 흡수하고 노동자는 더 바쁜 하루만 받게 될 수도 있습니다.

그렇다면 어느 쪽일까요? AI가 노동자들이 더 생산적이 되어서 임금을 올릴까요, 아니면 인간의 노동이 대체되기 쉬워져서 임금을 내릴까요?

솔직한 대답은 이겁니다. 둘 다 일어나고 있지만, 똑같은 사람들에게는 그렇지 않습니다.

AI가 자동으로 급여를 인상시키지는 않습니다. AI는 노동자들의 협상 위치(bargaining position)를 변화시킵니다. AI가 한 개인의 판단력, 경험 또는 전문 기술을 더 가치 있게 만들 때 임금은 상승합니다. 반면, AI가 그 사람의 결과물을 다른 누군가가 재현하기 쉽게 만들 때 임금은 정체되거나 하락할 수 있습니다.

그 차이가 완료된 작업의 양보다 더 중요합니다.

급여는 생산성 점수가 아닙니다

• 회사는 제 산출물이 더 가치 있게 되자 저에게 급여 인상을 해줍니다.
• 회사는 제 급여를 그대로 유지하고 더 큰 이윤 폭을 누립니다.
• 회사는 절약된 시간이 사라질 때까지 제 업무량을 늘립니다.
• 회사는 같은 일을 하는 사람이 필요로 하는 수가 줄어듭니다.
• 모든 경쟁자가 이제 그것을 더 빨리 생산할 수 있게 되면서 서비스 가격이 하락합니다.
• 저는 추가적인 역량을 활용하여 저만의 제품을 만들거나, 더 많은 고객을 받거나, 또는 임금이 더 높은 역할로 이동합니다.

기술이 생산성 향상을 만듭니다. 고용 관계가 누가 그것을 받을지 결정합니다.

역사적 증거에 따르면, 경제 전반의 생산성이 높아지는 것은 보통 시간이 지남에 따라 임금 상승으로 이어지며, 이는 임금 분포 하단 근처의 노동자들에게도 해당됩니다. 그러나 이러한 이득이 공평하게 분배되는 것은 아닙니다. 디지털 혁명에 대한 연구는 기술이 더 가치 있게 됨에 따라 최고 소득자들이 일반적으로 가장 큰 임금 인상을 가져갔다는 것을 발견했습니다.[7]

이는 AI 시대에 중요한 경고입니다. 생산성 수치가 상승한다고 해서 모두가 동등한 급여 인상을 받는다는 의미는 아닙니다.

이미 AI가 산출량을 늘릴 수 있다는 것은 알고 있다

생산성에 대한 증거는 더 이상 데모(demo)에만 근거하지 않습니다.

5,179명의 고객 지원 상담원을 대상으로 한 연구에서 AI 비서 접근성이 시간당 해결하는 이슈를 평균 14% 증가시킨 것으로 나타났습니다. 초보자 및 저숙련 노동자는 34% 개선된 반면, 숙련 노동자는 훨씬 적은 이득을 얻었습니다.[11]

453명의 전문가가 참여한 또 다른 실험에서는 ChatGPT가 작문 작업에 필요한 시간을 40% 단축하고 독립적으로 평가된 품질을 18% 증가시켰습니다.[12]

기업들은 이러한 이득이 확산될 것으로 기대합니다. 거의 750명의 기업 임원을 대상으로 한 2026년 NBER 설문조사에 따르면, 그들의 회사 중 절반 이상이 이미 AI에 투자한 것으로 나타났습니다. 임원들은 AI 관련 노동 생산성 향상이 강화될 것으로 예상했으며, 특히 금융 및 고숙련 서비스 분야에서 그러했지만, 인식된 개선 정도가 측정된 개선 정도보다 더 큰 경우가 많았습니다.[16]

미국, 영국, 독일, 호주 등지에서 진행된 약 6,000명의 임원 대상 별도 설문조사에 따르면, 응답자의 10명 중 9명이 지난 3년간 AI가 고용이나 생산성에 측정 가능한 영향을 미치지 않았다고 보고했습니다. 하지만 같은 임원들은 향후 3년 동안 AI가 생산성을 1.4% 높이고, 산출량을 0.8% 늘리며, 고용을 0.7% 감소시킬 것으로 예상했습니다.[18]

오늘날의 측정치와 내일의 기대 사이의 이러한 격차가 일부 혼란스러움을 설명합니다. AI는 개별 워크플로우를 눈에 띄게 변화시키고 있지만, 회사 수익, 인력 배치, 급여 등의 변화가 나타나기까지는 시간이 더 오래 걸립니다.

최근 기업 수준의 연구는 그러한 이득이 나타나기 시작했다는 일부 증거를 제공합니다. AI에 더 많은 투자를 한 기업들은 2018년부터 2024년까지 더 빠른 생산성 성장을 경험했으며, 특히 AI 역량을 갖춘 직원들을 사용하여 지속 가능한 회사 지식과 프로세스를 구축했을 때 그러했습니다. 해당 연구에서는 고용이 전반적으로 감소하지 않았고, 고숙련 직업군 고용이 증가했으며, 평균 임금이 상승했습니다.[17]

듣기에는 희망적입니다. 하지만 한 기업의 평균 임금은 일반 직원에게 급여 인상이 없더라도 더 비싼 전문가를 채용함으로써 상승할 수 있습니다. 우리는 회사가 생산성을 높이는 것과 모든 근로자가 그 혜택을 공유하는 것을 구별해야 합니다.

첫 번째 놀라움: AI 사용자라고 해서 자동으로 돈을 더 많이 버는 것은 아니다

실제 소득에 대한 가장 강력한 초기 연구 중 하나는 덴마크에서 나왔습니다. 연구원들은 챗봇 도입에 관한 설문조사를 약 25,000명의 근로자와 7,000개의 직장을 포괄하는 행정 고용 기록과 연결했습니다.

근로자들은 생산성 향상을 보고했으며, 고용주들은 새로운 AI 관련 책임을 도입했습니다. 업무는 콘텐츠 생성, AI 감독 및 통합을 중심으로 재편되었습니다. 그러나 ChatGPT 출시 2년 후에도 연구원들은 빈번한 사용자나 AI가 시간을 절약했다고 말하는 근로자들 사이에서도 소득이나 기록된 시간에 감지할 수 있는 평균적인 효과를 발견하지 못했습니다. 그들의 추정치는 약 2%보다 큰 평균 효과는 배제했습니다.[4]

그 결과는 익숙하게 느껴집니다. 도구는 직무 명칭에 붙은 급여를 변경하지 않으면서 누군가의 하루를 더 쉽거나 빠르게 만들 수 있습니다.

고용주는 보통 “당신이 이번 달에 20% 더 생산했으니, 우리도 즉시 당신의 급여를 20% 인상할게요”라고 말하지 않습니다. 급여는 주기적으로 검토됩니다. 예산은 고정되어 있고, 개인의 산출량을 분리하기 어려울 때가 있습니다. 때로는 직원이 도구가 얼마나 많은 시간을 절약했는지 누구에게도 말하지 않을 때도 있습니다. 때로는 관리자가 단순히 더 빨라진 작업 흐름을 새로운 기준선으로 바꿀 뿐입니다.

또 다른 NBER 연구는 불편한 가능성을 제시합니다. AI를 보완하는 직업에 종사하는 근로자들은 매주 약 2.75시간을 추가로 일했습니다. 이 연구는 또한 AI 보완성과 시간당 임금 사이의 긍정적인 연관 관계도 발견했지만, 직원 만족도는 감소했습니다. 연구진은 AI가 노동 한 시간의 가치를 높일 때, 고용주와 근로자가 모든 이득을 여가로 전환하기보다는 근무 시간을 연장할 수 있다고 주장합니다.[6]

다시 말해, AI는 임금을 올리더라도 기대치와 근무 시간이 더 빠르게 상승하면 개인은 여전히 상황이 나빠질 수 있습니다.

두 번째 놀라움: AI 기술은 실제로 프리미엄을 지닌다

일반 사용자가 자동으로 급여 인상을 받지 못한다면, 왜 우리는 엄청난 AI 관련 급여에 대한 헤드라인을 계속 보는 것일까요?

그 이유는 고용주들이 희소한 AI 관련 기술에 더 많은 비용을 지불하고 있기 때문입니다.

1,000만 개 이상의 영국 직무 공석을 대상으로 한 옥스퍼드의 연구는 작지만 여전히 상당한 결과를 발견했습니다. AI 기술은 전반적인 역할에서 23%의 임금 프리미엄과 과학, 공학 및 기술(STEM) 분야에서 36%의 프리미엄과 연관되어 있었습니다. 이 AI 프리미엄은 학사 학위가 아닌 석사 학위 추정 프리미엄을 초과했지만, 박사 학위 프리미엄보다는 낮은 수준에 머물렀습니다.[2]

기계 학습(ML), 데이터 엔지니어링, 모델 평가 또는 AI 제품 오너십이 필요한 역할은 이미 평균적인 역할보다 더 복잡하고 시니어할 수 있습니다. 고용주들은 희소한 경험과 AI 지식의 조합을 필요로 하기 때문에 높은 급여를 광고할 수 있습니다. 이 공고가 ChatGPT를 평범한 워크플로우에 추가하는 것이 급여를 62% 증가시킨다는 것을 증명하지는 않습니다.

실제 급여 데이터는 더 온건한 그림을 보여줍니다. Ravio의 2026년 유럽 기술 보상 보고서에 따르면 AI 및 기계 학습 채용은 전년 대비 88% 성장했으며, 평균 임금 프리미엄은 레벨별로 다르지만 약 12%입니다. 이는 여전히 의미가 있지만, 가장 극적인 광고 급여 헤드라인보다는 훨씬 낮습니다.[3]

제가 이해하기로는 AI 프리미엄이 존재하지만, 고용주들은 단순히 도구 사용에 대해서는 돈을 지불하지 않습니다. 그들은 AI를 비싼 비즈니스 문제에 연결하고, 그 실패를 평가하며, 신뢰할 수 있는 시스템을 구축하고, 결과에 대한 책임을 질 수 있는 사람들에게 비용을 지불합니다.

AI 채팅 창을 여는 방법을 아는 것은 희소한 기술로 남지 않을 것입니다. 무엇을 질문해야 하는지, 무엇을 거부해야 하는지, 그리고 그 출력을 신뢰할 수 있는 가치로 전환하는 방법을 아는 것이 훨씬 더 오랫동안 희소하게 남아있을 수 있습니다.

AI가 급여를 낮출 때

제 출력량을 늘리는 도구는 그 출력물의 시장 가격을 낮출 수도 있습니다.

단순한 웹사이트를 만드는 데 한때 개발자 시간이 일주일이 필요했다고 상상해 보세요. AI는 이 작업을 하루로 줄입니다. 개발자는 더 많은 프로젝트를 완료하고 더 많이 벌 수 있습니다. 하지만 경쟁자들도 같은 일을 할 수 있습니다. 시장에 더 많은 사람이 진입할 수 있습니다. 고객들은 그 일이 더 빨라졌다는 것을 알게 됩니다. 가격은 일주일 치 비용에서 하루 치 비용으로 떨어질 수 있습니다.

생산성이 증가했습니다. 그러나 근로자의 소득이 반드시 함께 증가한 것은 아닙니다.

온라인 프리랜서 시장은 이러한 효과에 대한 초기 증거를 제공합니다. ChatGPT 출시 이후, 자동화되기 쉬운 글쓰기 및 코딩 작업 공고는 수작업 집약적 작업 대비 21% 감소했습니다. 프리랜서 간 경쟁이 증가했습니다. 남아있는 일자리는 더 복잡하고 급여가 높은 경향이 있었지만, 루틴한 기회는 적었습니다.[10]

이는 바벨(barbell) 형태의 시장을 만듭니다. 기본적인 업무는 비용이 저렴해지거나 사라집니다. 어려운 업무는 여전히 높은 보수를 받으며, 때로는 이전보다 더 높습니다. 중간 단계의 일자리는 불편해질 수 있습니다.

2026년 Apollo 백서(white paper)는 좀 더 비관적인 분석을 제시합니다. 직업 수준 임금 데이터와 관찰된 AI 사용 측정치를 사용하여, 해당 보고서는 2023년 이후 고도로 노출된 미국 직종의 실질 임금 성장이 6.7% 포인트 낮았으며, 감지할 수 있는 고용 효과는 없었다고 추정했습니다. 이러한 부정적인 추정치는 저임금 근로자들 사이에서 더 크게 나타났습니다.[5]

이 결과는 주의가 필요합니다. 이는 직업 수준 데이터로 구축된 초기적이며 동료 검토를 거치지 않은 분석이고, 해당 기간에는 AI 외에도 많은 경제 변화가 포함되어 있습니다. 따라서 AI가 측정된 모든 차이를 야기했다고 증명하지는 않습니다. 하지만 이는 그럴듯한 시나리오를 제기합니다. 즉, 기업들이 근로자 한 명당 생산성이 더 높아짐에 따라 비슷한 수의 직원을 유지하면서도 임금 성장이 둔화시킬 수 있다는 것입니다.

임금은 대규모 해고 발표 없이 하락할 수 있습니다. 이는 소폭의 임금 인상, 약해진 프리랜서 요율, 적은 승진 기회, 감소된 채용, 또는 동일한 연봉에 대한 높아진 기대치를 통해 발생할 수 있습니다.

초급 근로자들이 압박을 먼저 느낄 수 있다

AI는 기업들이 전통적으로 신입 사원에게 맡기던 업무, 즉 초안 작성, 단순 분석, 기본적인 코딩, 일상적인 고객 응대, 문서화, 정보 수집 등에 특히 능합니다.

수백만 명의 미국 근로자 급여 기록을 조사한 스탠퍼드 연구진은 광범위한 경제적 대체 증거를 발견하지 못했습니다. 하지만 그들은 고도로 AI에 노출된 직종에서 22세에서 25세 사이의 근로자의 고용률이 상대적으로 노출도가 낮은 동료들에 의해 암시되는 경로보다 19% 낮다는 것을 발견했습니다. 이러한 격차는 더 많은 근로자가 해고되기보다는 채용 감소에서 주로 발생했습니다. 기본 급여는 고용률만큼 조정 폭이 적었습니다.[9]

이는 기존 직원들이 즉각적으로 자신의 임금이 하락하는 것을 보지 못하는 이유 중 하나일 수 있습니다. 기업들은 떠나는 근로자를 적게 대체하고 주니어 사원을 적게 채용함으로써 점진적으로 인력을 변화시킬 수 있기 때문입니다.

이미 경력이 있는 사람에게는 AI가 레버리지를 높여줄 수 있습니다. 반면, 이 직업에 진입하려는 사람에게는 과거 훈련 및 능력 증명 역할을 했던 작은 업무들을 제거해 버릴 수도 있습니다.

그럼에도 불구하고, 미국 노동통계국(U.S. Bureau of Labor Statistics)은 소프트웨어 개발자, 품질 보증 분석가(quality-assurance analysts), 테스터의 고용이 2025년부터 2035년까지 평균 직업군보다 훨씬 빠른 속도로 10% 성장할 것으로 예상합니다. 이는 AI, 로봇공학(robotics), 자동화(automation), 보안, 그리고 소프트웨어 제품의 지속적인 확장에서 강력한 수요가 발생하기 때문입니다.[15]

이 직업 자체가 사라지는 것이 아닙니다. 진입 요건과 이 직업의 가치 있는 부분들이 변화하고 있습니다.

핵심 구분점: AI가 나를 보완하는가, 아니면 상품화(commoditize)하는가?

저는 이것이 근로자가 던질 수 있는 가장 유용한 질문이라고 생각합니다.