지난 250년 동안 미국은 너무나 당연하게 여겨져서 그 가치를 쉽게 간과했던 하나의 경제적 이점을 누려왔습니다. 바로 꾸준히 성장하는 노동력이었습니다. 꾸준히 확장되는 노동력은 경 recession, 기술 변화, 그리고 혼란기를 거치며 경제가 적응할 수 있도록 도왔습니다.

그런 성장이 곧 끝날 예정이며, 국가로서 우리는 이것이 무엇을 의미하는지 완전히 인식하지 못하고 있습니다.

Indeed Hiring Lab의 연구에 따르면 미국 노동력은 2032년까지 거의 6백만 명의 근로자가 감소할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이는 경기 순환적 둔화가 아니라 단순한 인구 통계학적 계산입니다. 출산율이 수십 년 동안 하락해 왔고, 베이비 부머 세대는 젊은 세대가 대체할 속도보다 더 빠르게 은퇴하고 있기 때문입니다.

동시에 기업들은 방금 인공지능(AI)의 영향을 다루기 시작했습니다. 오늘날 AI를 둘러싼 대화 대부분은 비용 절감과 일자리 손실에 초점을 맞추고 있습니다. 하지만 만약 당신이 AI가 모든 일자리를 빼앗아 갈까 봐 걱정한다면, 잘못된 것을 염려하고 있는 것입니다.

지금까지 광범위한 AI로 인한 일자리 손실의 증거는 거의 없습니다. 오히려 기업들은 AI 구현, 인프라 및 배포와 관련하여 여전히 공격적으로 채용을 하고 있습니다. 우리가 아는 것은, 우리는 다양한 분야에 다르게 영향을 미칠 '인구통계학적 절벽(demographic cliff)'에 직면해 있으며, 가장 큰 타격을 받는 분야일수록 AI로 인해 혼란을 겪을 가능성이 가장 낮다는 것입니다.

의료, 건설, 숙련 기술직을 포함하여 가장 심각한 인력 부족을 겪는 분야들은 여전히 인간 노동력에 깊이 의존하고 있습니다. 국가 일부 지역에서는 의료 사막(healthcare deserts) 현상이 더욱 흔해지고 있습니다. Health Resources and Services Administration에 따르면 미국은 2038년까지 14만 명 이상의 전임의(full-time physicians) 부족을 겪을 수 있을 것으로 예상됩니다. 의료, 공학, 제조 및 공공 부문의 고용주들은 우리에게 같은 말을 반복하고 있습니다. 그들은 노동 시장이 느려진 상황에서도 충분한 자격을 갖춘 근로자를 찾을 수 없다고 말입니다. 한편, 소프트웨어 개발이나 마케팅과 같은 많은 화이트칼라 분야에서는 채용이 둔화되었는데, 이는 AI에 가장 많이 노출된 산업들입니다.

AI 도구들은 소프트웨어 개발자의 업무 상당 부분을 자동화하고 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 간호사가 서류 작업을 자동화하는 것이 도움이 될 수는 있어도, 병실에서의 돌봄(bedside care)을 대체할 수는 없습니다. 물류 작업 흐름의 일부를 자동화하는 것은 건설 노동자 없이 집을 짓는 것과는 같지 않습니다.

이것이 문제의 핵심에 있는 불일치입니다. 가장 큰 인구통계학적 압박에 직면한 직업들이, 노동력이 가장 쉽게 확보되는 직업들과 같은 직업들은 아닙니다. 문제는 할 일이 있을지 여부가 아닙니다. 일은 있을 것입니다. 도전 과제는 우리가 노동자들을 경제가 실제로 필요로 하는 일자리들로 충분히 빠르게 이동시킬 수 있느냐입니다.