리더경제 【기획특집 3부】 AI 시대 일자리 해법은 ‘전환’…기업·정부, 재교육·새 직무 설계가 관건
AI 도입 속도보다 중요한 ‘업무·조직 재설계’…생산성 연결이 핵심 과제
정부, 노동시장 수요 맞춘 인재양성·고용안전망 강화·신산업 인력양성 추진
중소기업 AI 전환 격차와 재교육 문제 부상…‘사람이 이동할 경로’ 만들어야
자료출처 : 한국개발연구원(KDI)·재정경제부
자료보도시점 : 2026년 7월 9일
자료 이용조건 : 공공누리 제1유형(출처표시)
© LEADER ECONOMY. All Rights Reserved.
본 기사 및 디자인은 리더경제의 고유 저작물입니다.
※ 일부 시각자료는 생성형 AI를 활용해 제작한 시각화 이미지입니다.
무단 복제·도용·편집·재배포 및 상업적 이용을 금합니다.
리더경제 윤수연 기자
인공지능(AI)이 일의 구조를 바꾸면서 노동정책의 핵심도 ‘일자리를 지키는 것’에서 ‘변화한 일자리로 이동할 수 있도록 돕는 것’으로 확장될 필요성이 커지고 있다.
AI가 사람의 업무 일부를 빠르게 수행할 수 있게 되더라도 실제 고용에 미치는 결과는 기업이 기술을 어떤 방식으로 활용하고 조직과 업무를 어떻게 재설계하느냐에 따라 달라질 수 있기 때문이다.
한국개발연구원(KDI)과 재정경제부는 지난 7월 9일 서울 은행회관 국제회의실에서 「일의 미래: AI와 공존하는 새로운 노동시장」 정책포럼을 공동 개최했다. 이번 포럼에서는 AI 기술 발전이 노동시장 참여자에게 미치는 영향과 새로운 노동시장에 대응하기 위한 정책 방향이 논의됐다. (KDI)
1부에서 AI가 직업 자체보다 ‘업무’를 먼저 재편할 가능성을 살펴봤고, 2부에서는 청년층의 신규채용과 경력 형성 문제가 새로운 위험으로 부상할 가능성을 분석했다.
3부에서는 한 걸음 더 나아가 AI 시대 기업과 정부, 근로자가 어떤 전환 전략을 마련해야 하는가를 짚는다.
AI 도입한다고 생산성이 자동으로 오르는 것은 아니다
AI 확산의 가장 큰 기대 가운데 하나는 생산성 향상이다.
생성형 AI와 자동화 기술이 반복적인 업무를 줄이고 정보 검색과 자료 분석, 문서 작성 등의 시간을 단축하면 근로자는 더 높은 수준의 업무에 집중할 수 있다.
그러나 AI를 도입하는 것만으로 생산성이 자동으로 높아진다고 단정하기는 어렵다.
기업이 기존 업무방식은 그대로 둔 채 AI 도구만 추가할 경우 기술의 잠재력을 충분히 활용하지 못할 수 있다. 반대로 업무 프로세스와 역할 배분, 의사결정 구조까지 함께 재설계하는 기업은 기술을 생산성 향상으로 연결할 가능성이 높아진다.
KDI 정책포럼이 단순한 기술 도입을 넘어 노동시장과 조직의 변화까지 함께 논의한 이유다. 포럼의 핵심 의제 역시 AI 기술 자체만이 아니라 AI와 공존하는 새로운 노동시장 구조를 어떻게 만들 것인지에 맞춰졌다. (KDI)
대기업과 중소기업의 AI 격차도 새로운 변수
AI 전환 과정에서는 기업 간 격차도 중요한 문제로 떠오른다.
AI 기술을 도입하려면 시스템 구축 비용뿐 아니라 데이터, 전문인력, 조직 재설계 역량이 필요하다.
대기업이나 지식기반 서비스 기업은 상대적으로 빠르게 AI 전환에 나설 수 있지만, 인력과 자금이 부족한 중소기업은 같은 속도로 변화하기 어렵다.
이러한 격차가 장기간 지속될 경우 기업 간 생산성 격차뿐 아니라 근로자가 경험하는 업무환경과 교육 기회, 향후 임금·고용 격차로 이어질 가능성도 살펴봐야 한다.
따라서 중소기업의 AI 전환 정책도 단순히 프로그램이나 시스템을 도입하도록 지원하는 수준에서 끝나서는 안 된다.
AI가 기존 근로자의 생산성을 높이고 새로운 업무와 직무를 만들어낼 수 있도록 업무 혁신과 인력 전환을 동시에 지원하는 정책 설계가 중요해질 수 있다.
정부 대응의 핵심은 ‘신산업 인력’과 ‘고용안전망’
정부 역시 AI 노동시장 변화에 대응한 인력정책의 방향을 제시하고 있다.
재정경제부가 공개한 정책포럼 자료에 따르면 정부는 노동시장 수요 변화에 맞춘 인재양성을 지원하고 고용안전망을 강화하는 한편, 신산업 인력양성 확대 등을 지속 추진할 계획이다. (KDI 경제교육·정보센터)
이는 AI 정책이 기술개발과 산업 경쟁력의 영역만으로 끝나지 않는다는 의미다.
새로운 기술이 등장하면서 기존 업무가 감소하거나 필요한 능력이 달라진다면 근로자가 새로운 직무로 이동할 수 있도록 교육과 훈련 체계가 동시에 작동해야 한다.
특히 한 번 받은 교육만으로 장기간 같은 직무를 유지하던 기존 경력모델은 AI 시대에 변화를 요구받을 가능성이 높다.
근로자가 생애 여러 차례 새로운 기술을 배우고 직무를 전환해야 하는 환경에서는 재교육과 평생학습이 고용정책의 핵심 인프라로 자리 잡을 수 있다.
‘AI 교육’도 사용법만 가르쳐서는 부족
AI 시대 교육의 방향도 중요한 과제로 떠오른다.
단순히 특정 생성형 AI 서비스를 사용하는 방법을 배우는 것은 기술 변화의 속도를 따라가는 데 한계가 있다.
AI 서비스와 모델 자체는 빠르게 변하기 때문이다.
오히려 중요한 것은 AI를 활용해 문제를 정의하고 필요한 정보를 찾고, 생성된 결과의 정확성을 검증하며, 최종적인 판단과 책임을 사람이 수행하는 역량이다.
같은 AI를 사용하는 근로자라도 질문의 수준과 전문지식, 검증 능력에 따라 업무 결과가 크게 달라질 수 있다.
따라서 앞으로의 직업교육은 ‘AI를 사용할 수 있는가’보다 ‘AI와 함께 더 높은 수준의 일을 할 수 있는가’를 중심으로 변화할 필요가 있다.
기업 내부 교육에서도 단순한 프로그램 사용 교육보다 실제 직무를 분석하고 AI가 맡을 업무와 사람이 담당할 업무를 다시 설계하는 과정이 중요해질 전망이다.
새로운 직무를 얼마나 빨리 만드느냐가 고용의 변수
AI가 기존 업무 일부를 줄이는 동시에 새로운 직무를 만들어낼 가능성도 있다.
새로운 기술이 산업에 확산될 때 기존 직무가 사라지거나 축소되는 것과 동시에 이전에는 존재하지 않았던 새로운 역할이 등장해 왔다.
AI 역시 마찬가지다.
AI 시스템을 관리하거나 결과를 검증하는 업무, 기업 데이터를 AI와 연결하는 역할, 보안과 개인정보·윤리 문제를 관리하는 직무 등 새로운 업무 수요가 확대될 가능성이 있다.
다만 새로운 직무가 만들어지는 속도가 기존 업무가 자동화되는 속도를 따라가지 못한다면 전환 과정에서 고용 충격이 발생할 수 있다.
따라서 AI 시대 노동정책에서 중요한 것은 기존 일자리를 그대로 유지하는 것만이 아니라 새로운 직무가 만들어지고 근로자가 해당 직무로 이동할 수 있는 환경을 조성하는 것이다.
고용안전망도 ‘실직 이후’에서 ‘전환 과정’으로
AI 시대에는 고용안전망의 역할 역시 재검토될 필요가 있다.
전통적인 고용안전망은 실직이 발생한 뒤 소득을 보전하거나 재취업을 지원하는 데 무게가 실려 있었다.
하지만 기술 변화의 속도가 빨라질수록 근로자가 실제 실직하기 전에 직무 변화를 감지하고 새로운 기술을 배울 수 있도록 지원하는 예방적 접근의 중요성이 커질 수 있다.
기업에서 특정 업무의 자동화가 확대될 때 해당 근로자를 바로 노동시장 밖으로 내보내는 것이 아니라 재교육을 통해 다른 업무로 이동시킬 수 있다면 사회적 비용도 줄어들 가능성이 있다.
AI 시대의 고용안전망은 따라서 실직자를 보호하는 제도에서 직무 전환을 지원하는 체계로 영역을 넓힐 필요성이 커지고 있다.
기업 경쟁력의 기준도 달라진다
기업의 AI 경쟁력 역시 보유한 AI 기술의 숫자만으로 평가하기 어려워질 전망이다.
같은 기술을 도입하더라도 조직이 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 결과가 달라질 수 있기 때문이다.
AI로 기존 인력을 단순히 줄이는 기업과 AI를 활용해 기존 근로자의 생산성을 높이고 새로운 상품·서비스를 만들어내는 기업의 장기 경쟁력은 다르게 나타날 수 있다.
AI 투자의 기준 역시 ‘얼마나 많은 업무를 자동화했는가’만이 아니라 ‘자동화를 통해 확보한 시간과 자원을 어떤 고부가가치 업무로 이동시켰는가’로 확장될 필요가 있다.
결국 AI는 비용절감 도구인 동시에 새로운 성장기회를 만들 수 있는 생산수단이다.
어느 방향으로 활용할지는 기업의 경영전략에 달려 있다.
AI 시대 핵심은 ‘사람이 이동할 길’을 만드는 것
AI가 노동시장에 미칠 장기적 결과를 현재 시점에서 정확히 예측하기는 어렵다.
기술의 성능과 도입 속도뿐 아니라 기업의 선택, 노동시장 제도, 교육체계와 산업구조가 함께 영향을 미치기 때문이다.
따라서 ‘AI가 사람의 일자리를 빼앗는다’거나 반대로 ‘AI가 새로운 일자리를 모두 만들어낼 것’이라는 단정적인 접근은 모두 경계할 필요가 있다.
정책적으로 보다 중요한 문제는 기술 변화가 발생했을 때 사람이 새로운 업무로 이동할 수 있는 경로가 존재하느냐다.
교육과 직업훈련, 기업의 내부 전환, 신산업 인력양성, 고용안전망이 하나의 체계로 연결돼야 하는 이유다.
AI 시대의 경쟁력은 기술을 얼마나 빨리 도입하느냐만으로 결정되지 않는다.
기술이 바꾼 업무 환경 속에서 사람의 역할을 다시 설계하고, 기존 근로자가 새로운 역할로 이동할 수 있는 시스템을 얼마나 정교하게 갖추느냐가 대한민국 노동시장과 기업 경쟁력의 중요한 변수가 될 전망이다.
AI 대전환의 성공 여부는 결국 기술과 사람이 경쟁하는 구조가 아니라 기술을 활용해 사람의 생산성과 새로운 가치를 얼마나 높일 수 있느냐에 달려 있다.
리더경제 윤수연 기자
자료출처 : 한국개발연구원(KDI)·재정경제부
자료명 : 「일의 미래: AI와 공존하는 새로운 노동시장」 정책포럼 및 발표자료
자료보도시점 : 2026년 7월 9일
자료 이용조건 : 공공누리 제1유형(출처표시)
※ KDI 공식 콘퍼런스 프로그램 및 발표자료 페이지에는 해당 저작물을 공공누리 제1유형(출처표시) 조건으로 이용할 수 있다고 명시돼 있습니다. (KDI)
※ 본 기사는 해당 공식자료를 토대로 AI 노동시장 전환의 정책적 의미와 기업·근로자에게 미칠 영향을 분석해 작성했습니다.
리더경제는 대한민국의 경제·산업·기업·금융·정책 분야를 전문적으로 보도하는 프리미엄 경제 디지털 미디어입니다. 신뢰할 수 있는 팩트와 깊이 있는 분석을 통해 독자에게 가치 있는 정보를 제공합니다.
리더경제 홈페이지
www.leader-economy.kr
© LEADER ECONOMY. All Rights Reserved.
본 기사와 디자인, 썸네일은 리더경제의 고유 저작물 및 브랜드 자산입니다.
무단 복제, 도용, 편집, 재배포, 디자인 카피 및 상업적 이용을 금합니다.
본 콘텐츠는 저작권법 및 「부정경쟁방지 및 영업비밀보호에 관한 법률」에 따라 보호됩니다.
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
