AI는 일자리를 뺏은 것이 아니라, 사다리를 걷어찼다

이번 봄, 비즈니스계에서 가장 영향력 있는 세 명의 인물이 AI와 고용에 대해 10주라는 짧은 기간 동안 서로 모순되는 세 가지 주장을 펼쳤습니다. 세 사람 모두 옳았습니다. 그 이유를 설명해 주는 데이터와, 아무도 이야기하지 않는 단 하나의 숫자를 소개합니다.

이번 봄, BlackRock의 CEO Larry Fink는 투자자들에게 2026년 졸업생들이 "경기 침체가 없더라도" 10년 만에 최악의 신입 취업 시장을 맞이할 수 있다고 말했습니다. 비슷한 시기에 OpenAI의 Sam Altman은 팟캐스트 청취자들에게 지금이 "어쩌면 역사상 커리어를 시작하기에 가장 흥미로운 시기"라고 말했습니다. 그리고 5월 29일, Apollo Global Management의 수석 경제학자인 Torsten Sløk은 바이럴을 겨냥해 설계된 제목의 메모를 발표했습니다. 바로 AI로 인한 일자리 상실의 증거가 전혀 없다는 내용이었습니다.

BlackRock의 억만장자, OpenAI의 억만장자, 그리고 월스트리트의 수석 경제학자. 같은 3개월 동안, 정반대의 결론을 내놓았습니다. 그들 중 누구도 거짓말을 하고 있지 않았습니다.

올해 노동 시장은 AI에 의해 파괴된 것이 아닙니다. 분류(sorted)된 것입니다. 당신이 어떤 헤드라인을 믿느냐는 당신이 그 분류의 어느 쪽에 서 있느냐에 따라 전적으로 달라지며, 지난 90일간의 데이터는 그 경계선을 매우 정밀하게 그려내고 있습니다.

사라진 사다리 칸

모두가 동의하는 희생자, 즉 '첫 직장'부터 시작해 봅시다. 뉴욕 연방준비은행 (Federal Reserve Bank of New York)에 따르면, 22세에서 27세 사이의 미국 대졸자 실업률은 5.6%를 기록하고 있으며, 이는 팬데믹 기간을 제외하면 2013년 이후 가장 높은 수준입니다. Handshake의 '2026년 졸업생 네트워크 트렌드 (Class of 2026 Network Trends)' 보고서에 따르면, 엔트리 레벨 (entry-level) 채용 공고는 전년 대비 2% 감소했으며 팬데믹 이전 수준보다 12% 낮습니다. 올해 졸업생을 대상으로 한 Monster의 설문조사에서는 90%가 AI 또는 자동화가 자신의 첫 직장을 뺏을 것이라고 걱정하고 있었으며, 이는 작년의 64%에서 크게 상승한 수치입니다.

Goldman Sachs는 이 출혈의 규모를 수치화하려고 시도했습니다. 은행의 두 가지 2026년 추정치 중 무엇을 사용하느냐에 따라 다르지만, 미국 내에서 매달 11,000명에서 16,000명 사이의 AI 관련 일자리 감축이 발생하고 있으며, 이는 압도적으로 30세 미만 노동자들에게 집중되어 있습니다. Anthropic의 CEO인 Dario Amodei는 1년이 넘는 시간 동안 AI가 엔트리 레벨 화이트칼라 (white-collar) 역할의 최대 절반을 없앨 수 있다고 말해왔습니다. 올해 졸업생 중 점점 더 많은 이들이 이를 확인하기 위해 기다리지 않고 있습니다. ZipRecruiter의 '2026년 졸업생 보고서 (2026 Graduate Report)'에 따르면, 38%는 창업을 고려하고 있고, 32.5%는 프리랜서나 기그 경제 (gig economy)를 통해 진입할 계획을 세우고 있으며, 11%는 대신 숙련된 기술직 (skilled trades)으로 바로 향하고 있습니다.

이것이 Fink가 말하는 헤드라인입니다. 이는 실재합니다. 다만, 이것이 전체 그림은 아닙니다.

아무도 주목하지 않는 경로

6월 15일에 발표된 PwC의 2026 글로벌 AI 일자리 기상도(2026 Global AI Jobs Barometer)는 전 세계 10억 개 이상의 채용 공고를 바탕으로 분석한 결과, 파멸적인 서사와 전혀 맞지 않는 무언가를 발견했습니다. 실제 AI 기술을 요구하는 일자리는 69% 성장했는데, 이는 전체 노동 시장의 성장률인 9%보다 거의 8배나 빠른 수치입니다. 해당 기술에 대한 임금 프리미엄(wage premium)은 62%까지 치솟았습니다. AI 기술을 명시적으로 요구하는 채용 공고의 수는 2024년 이후 대략 두 배로 증가했습니다.

PwC는 이를 '이중 트랙(two-track) 노동 시장'이라고 부릅니다. 이를 '전문가 경로(Expert Lane)'와 '이지 경로(Easy Lane)'라고 불러봅시다. 영상의학 전문의, 채용 담당자, 재무 분석가 등이 속한 '전문가 경로'에서는 AI가 일상적인 업무를 처리하며, 남은 업무는 그 어느 때보다 더 많은 인간의 판단력을 요구합니다. 이러한 역할은 '이지 경로'보다 두 배 빠르게 성장하고 있으며, 급여 또한 42% 더 높습니다. '이지 경로'는 IT 서비스 데스크, 의료 비서, 콜센터 관리직처럼 AI가 비전문가도 업무를 수행할 수 있도록 단순히 일을 더 쉽게 만들어주는 곳을 의미합니다.

'AI가 신입급 일자리를 없애고 있다'는 깔끔한 논리에 매달리는 사람들을 불안하게 만들 세부 사항은 다음과 같습니다. AI의 영향을 받으면서도 여전히 채용 중인 신입급 역할은, 그렇지 않은 역할보다 판단력이나 리더십 같은 시니어 수준의 기술을 요구할 확률이 7배나 더 높습니다. 이러한 특정 역할들은 2019년 이후 35% 성장했습니다. 반면, 22세의 나이로는 가질 수 없는 판단력을 요구하지 않는 일반적인 신입급 역할은 같은 기간 동안 10% 감소했습니다. 사다리의 첫 번째 칸이 사라진 것이 아닙니다. 단지 이미 경험을 갖춘 사람들만이 닿을 수 있는 곳으로 위로 옮겨졌을 뿐입니다.

아무도 인정하고 싶지 않은 혼란 변수

이 상황이 또 다른 깔끔한 'AI 악당 이야기'로 변질되기 전에, 엄밀한 분석을 위해 잠시 멈춰야 합니다. Sløk의 "증거 없음 (zero evidence)" 메모는 ADP 데이터에 근거하고 있는데, 이 데이터에 따르면 4월 민간 급여 명세상 약 110,000개의 일자리가 추가되었습니다. 그는 이것이 작동 중인 제번스의 역설 (Jevons paradox)이라고 주장합니다. 즉, 더 저렴해진 AI가 전체 고용을 줄이는 것이 아니라, AI 구현, 데이터 센터, 그리고 전문가에 대한 더 많은 지출을 창출한다는 것입니다.

이와 별개로, 연구자 Lambert와 Schindler는 AI 비난 서사가 완전히 간과한 점을 발견했습니다. 생성형 AI (Generative AI)에 가장 많이 노출된 직업군과 원격 근무 (Remote work)에 가장 많이 노출된 직업군이 통계적으로 거의 동일하다는 사실입니다. 즉, 화이트칼라(White-collar), 컴퓨터 의존도가 높으며, 오프쇼어링 (Offshoring)이 용이한 직업들입니다. 신입 채용의 붕괴는 ChatGPT가 등장한 2022년 말과 거의 정확히 일치합니다. 또한 이는 주니어 역할(Junior roles)을 전 세계적으로 아웃소싱하기 쉽게 만든 팬데믹 이후의 원격 근무 붐과도 일치합니다. 어떤 힘이 피해를 입혔는지 실타래를 푸는 것은 그 어떤 헤드라인이 인정하는 것보다 더 어려운 일입니다.

영국의 데이터는 또 다른 혼란 변수를 더합니다. NIESR 연구에 따르면, 영국 신입 근로자 채용 비용 상승의 약 7%는 국민 보험 (National Insurance) 분담금 증가, 최저 임금, 그리고 고용 권리 개혁에 기인한 것이며, AI와는 전혀 무관합니다. 또한 영국 상공회의소 (British Chambers of Commerce)에 따르면, 영국 중소기업 (SMEs)의 AI 도입률은 18개월 만에 25%에서 54%로 두 배 이상 증가했습니다. 이는 AI 사용이 폭발적으로 증가하는 곳에서도, AI가 동일한 시기에 동일한 주니어 역할에 타격을 주는 여러 다른 비용 및 정책적 충격과 함께 등장하고 있음을 의미합니다.

이 부분이 바로 바이럴(Viral) 버전에는 포함되지 않는 내용입니다. AI는 신입 채용 붕괴에 있어 실질적인 힘이지만, 유일한 힘은 아니며, 진지한 그 누구도 아직 AI의 비중을 다른 요인들과 완전히 분리해내지 못했습니다.

돈이 실제로 흘러간 곳

만약 기업들이 진정으로 AI 때문에 인력을 감축하고 있다면, 대체 데이터(replacement data)에서 그 현상이 나타나야 합니다. 하지만 대규모 차원에서는 그렇지 않습니다. 41개국 39,000명의 고용주를 대상으로 한 ManpowerGroup의 2026 인재 부족 조사(2026 Talent Shortage Survey)에 따르면, 영국 고용주의 단 10%만이 인력을 직접적으로 대체하기 위해 AI나 자동화(automation)를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 실제로 일어나고 있는 일은 '동결 후 재지정(freeze-and-redirect)'에 더 가깝습니다. 기업들은 정규직 주니어(junior) 채용을 늦추는 대신, 그 절감된 비용을 시니어(senior) 전문가를 임대하는 데 쏟아붓고 있습니다.

Upwork의 2026 수요 기술 보고서(2026 In-Demand Skills report)는 이러한 재지정 현상을 명확히 보여줍니다. 비즈니스 리더의 77%는 AI가 전통적인 정규직 역할보다는 전문화된 분할 인력(fractional talent)에 대한 필요성을 높이고 있다고 답했습니다. AI 관련 프리랜서 작업은 전년 대비 109% 성장했으며, AI 통합(AI integration) 작업은 178%, AI 데이터 어노테이션(AI data annotation)은 154% 증가했습니다. 전문 AI 프리랜서들은 이제 동일 분야의 일반 종사자보다 25~60% 더 높은 요율을 받고 있으며, 이 프리미엄은 줄어들기는커녕 점점 더 커지고 있습니다.

이 두 데이터 세트를 나란히 놓고 보면 2026년의 진짜 이야기가 선명해집니다. 그것은 결코 "AI가 일자리를 뺏고 있다"는 것이 아니었습니다. AI가 깊고 구체적인 전문 지식(expertise)을 유일하게 남은 희소 자원으로 만들었고, 기업들은 그 자원을 이용하기 위해 영구적인 급여 명부(payroll)에 올려둘 필요가 없다는 사실을 깨달았다는 것입니다. 일자리가 사라진 것이 아닙니다. 정규직이며, 9시부터 5시까지 근무하고, 대졸 신입 수준에서 업무를 구축해 나가는 방식의 일자리가 사라진 것입니다.

AI 네이티브 인재 플랫폼의 등장은 이러한 변화를 반영합니다. 대규모 팀을 채용하여 기술이 진화하는 비즈니스 요구 사항과 일치하기를 바라는 대신, 조직은 점점 더 전문화된 온디맨드(on-demand) 전문가들에게 눈을 돌리고 있습니다. Stynt AI와 같은 플랫폼은 이러한 모델을 중심으로 구축되어, 기업이 전통적인 직무 기술서(job description) 대신 특정 성과를 위해 고도로 숙련된 전문가를 식별하고 고용할 수 있도록 돕습니다. 여러 면에서 이러한 플랫폼들은 인원수(headcount)보다 전문성을 가치 있게 여기는 노동 시장의 인프라 계층(infrastructure layer)이 되어가고 있습니다.

3억 5천만 달러의 암시
이 현상이 투기적인 것이 아니라 구조적이라는 가장 명확한 신호는, 이를 인정함으로써 가장 큰 손실을 볼 수 있는 기업으로부터 나왔습니다. 6월 10일, Anthropic은 AI가 고용을 재편함에 따라 발생할 상황에 대한 독립적인 연구와 계층화된 정책 프레임워크 (tiered policy framework)를 지원하기 위해 3억 5천만 달러를 투입하기로 약속했습니다. 여기에는 2억 달러 규모의 경제 미래 연구 기금 (Economic Futures Research Fund)과 'Claude Corps'라고 불리는 프로그램을 위한 1억 5천만 달러가 포함됩니다. 해당 발표의 이면에 숨겨진 연구 데이터에는 양측의 공포에 반하는 수치가 포함되어 있습니다. 이론적인 작업 목록 (task lists)이 아닌 실제 사용량을 기준으로 측정했을 때, 노동 인구의 약 30% — 요리사, 정비사, 바텐더, 인명 구조원 등 — 는 단순히 업무가 물리적이고 대면 방식이라는 이유로 현재 AI 작업 노출 (AI task exposure)이 거의 제로에 가깝습니다.

기업이 노동 시장 연구에 3억 5천만 달러를 투입하는 이유는 그 영향이 미미하다고 생각하기 때문이 아닙니다. 하지만 해답이 단순한 '전면적 대체'라고 생각했다면 계층화된 정책 프레임워크에 자금을 지원하지도 않았을 것입니다. 이 수치에 내포된 베팅은 나머지 데이터 포인트들이 가리키는 것과 동일합니다. 즉, 이것은 단 하나의 결말로 끝나는 이야기가 아니라는 점입니다. 이것은 재분배 (redistribution)이며, 재분배는 즉흥적인 의견 (hot take) 대신 신중하고 충분한 자금이 투입된 측정이 정확히 필요한 종류의 일입니다.

그렇다면 누가 옳은가 — Fink인가, Altman인가?

둘 다 맞습니다. Fink는 '이지 레인 (Easy Lane, 쉬운 경로)'과, 막 사다리의 첫 번째 칸이 움직여버린 사다리에 진입하려는 졸업생들의 상황을 설명하고 있습니다. 반면 Altman은 '엑스퍼트 레인 (Expert Lane, 전문가 경로)'을 설명하고 있는데, 이곳에서는 실제 판단력과 AI 유창성 (AI fluency)을 갖춘 25세 청년이 과거 시니어 팀이 수행하던 업무를 이제 혼자서 만들어낼 수 있습니다. Sløk가 전체 고용 지표가 폭락하지 않았다고 말한 것은 기술적으로 옳습니다. 왜냐하면 그 피해는 전체적인 (aggregate) 문제가 아니라, 위치적 (positional) 문제이기 때문입니다.

2026년의 노동 시장은 축소된 것이 아니라, 언번들링 (unbundled)되었습니다. 정규직 고용은 더 이상 전문성이 전달되는 기본 단위가 아닙니다. 그것은 여러 선택지 중 하나가 되어가고 있으며, 더 빠르게 성장하고 더 높은 보상을 제공하는 분할형 (fractional), 온디맨드 (on-demand), 결과 기반 보상 (pay-for-the-outcome) 계약들과 경쟁하고 있습니다. 아직 판매할 수 있는 판단력을 갖추지 못한 졸업생에게 이것은 위기입니다. 하지만 이미 판단력을 갖추고 단일 고용주의 급여 명부에 얽매이지 않는 사람에게는, 특정 분야에 능숙하다면 진정으로 역사상 최고의 시기일 수도 있습니다.

사다리가 사라진 것은 아닙니다. 단지 올라가는 데 비용이 들게 되었을 뿐입니다.