골드만삭스의 '6~7% 대체' 수치가 의미하는 것
인공지능(AI) 자동화가 노동시장 구조를 실질적으로 바꾸고 있다는 분석이 잇따르고 있다. 골드만삭스 리서치는 향후 10년간 미국 근로자의 6~7%가 AI 자동화로 직접 대체될 것으로 추정했다.
이 수치는 노동력 총량 면에서 크지 않아 보일 수 있으나, 대체가 집중되는 소매업·제조업·자료 처리 분야에서는 수십만에서 수백만 단위의 일자리가 실제로 흔들릴 수 있다. 기업의 고용전략, 인사(채용·교육) 예산, 국가 차원의 재교육(리스킬링) 정책 우선순위가 이 숫자 하나에 근본적으로 달라진다.
골드만삭스 리서치 보고서에 따르면, 생성형 AI는 다양한 산업에서 상당량의 업무를 자동화하면서 일부 근로자의 생산성과 실질 소득을 높이는 긍정적 효과를 가져오지만, AI가 업무의 더 많은 부분을 차지함에 따라 일부는 일자리를 잃을 수 있다. 보고서 저자들은 "AI 기반 대체가 이전 기술 변화의 물결과 유사하게, 영향을 받는 근로자들에게 몇 년간 지속되는 비용을 부과하여 노동 시장 결과를 악화시킬 수 있다"고 경고했다(골드만삭스 리서치). 보고서는 기술적 대체가 근로자의 직업 전망뿐 아니라 가족 구성 같은 개인 생활에도 장기적 부정 영향을 미칠 수 있음을 함께 지적했다.
골드만삭스의 추정(6~7%)을 산업별로 해석하면 다른 그림이 나타난다. 세계경제포럼(WEF)은 AI가 약 8,500만 개의 일자리를 대체할 수 있다고 제시했다(세계경제포럼 보고서). Freethink는 소매업 일자리의 약 65%가 자동화 가능하다고 전망했고(Freethink 보도), MIT와 보스턴대 연구는 제조업에서 최대 200만 명이 AI로 대체될 수 있다고 봤다(MIT·보스턴대 공동 연구).
반면 BCG(보스턴컨설팅그룹)는 2026년 4월 보고서에서 단기적으로는 '대체'보다 '재편'(restructuring)이 더 뚜렷하며, 향후 2~3년 내 미국 일자리의 50~55%가 AI로 인해 업무 내용과 산출물 기대치가 바뀔 것이라고 분석했다(BCG, 2026년 4월 보고서).
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이들 수치는 같은 현상을 다른 각도에서 측정한 결과다. 골드만삭스는 직접적인 일자리 손실 규모를, BCG는 역할과 업무의 구조 변화 범위를 강조한다. 이들 데이터를 기업 전략 관점에서 연결하면 세 가지 시사점이 도출된다.
첫째, 고용 충격은 분포가 비대칭이다. 골드만삭스의 6~7%는 전체 노동시장의 평균치에 불과하지만, 소매업·일부 제조업·자료 처리 등 특정 업종에서는 65%, 200만 명 단위의 대체 가능성이 보고되었다. 기업이 전사적 감축 계획을 세우기보다 부문별 인력 재배치와 자동화 투자를 더 정밀하게 설계해야 하는 이유가 여기에 있다.
둘째, 생산성 상승과 소득 효과가 혼재한다. 생성형 AI 도구는 일부 직무의 생산성을 즉시 끌어올려 동일 인력으로 더 많은 산출을 기대하게 만든다.
그러나 생산성 이익이 임금으로 전이되지 않을 경우, 소비·가계 구성 측면에서 장기적 부정적 파급이 발생할 수 있다. 셋째, 재교육·전환 비용이 현실적 장벽이다.
골드만삭스 보고서는 과거 기술 자동화 사례를 근거로, 대체된 근로자들이 안정적·성장 직종으로 이동하는 데 다년의 비용이 발생한다고 지적했다. 기업은 단기적 인건비 절감과 장기적 고용 안정 사이에서 비용·브랜드·규모의 균형을 새로 설계해야 한다.
재편(restructuring)과 대체(displacement)의 산업별 차이
구체적 사례가 전략의 윤곽을 보여준다. 소매업에서는 계산·재고관리·고객 응대의 일부가 생성형 AI와 로봇으로 대체될 가능성이 높다. Freethink가 제시한 65% 자동화 가능성 수치는 인력 배치의 '축소' 압력을 단적으로 예시한다.
반대로 금융·전문서비스의 일부 고급 업무는 AI로 효율화되면서도 인간의 감독·해석 역할이 남아 '재편' 형태를 띤다.
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BCG의 50~55% 재편 전망은 대기업의 조직 설계·성과평가·직무기술서(job description)를 다시 써야 함을 시사한다. 본지 분석에 따르면, 한국 기업 관점에서는 제조업과 소매업 부문의 자동화 투자 우선순위, 대기업의 공급망 재구성, 중견·중소기업의 인력 전환 비용 보조 문제를 선제적으로 계산할 필요가 있다.
한국은 제조업 비중이 국내총생산(GDP)의 약 27%(2024년 기준)에 달해 제조업 노동자 재교육 프로그램과 지역 단위의 직무 전환 지원이 특히 시급하다. 예상되는 반론은 두 갈래다.
한편에서는 골드만삭스의 6~7%가 과도하게 비관적이라고 본다. BCG처럼 많은 일자리가 '완전 대체'보다 '업무 재편'을 겪을 것이므로 사회적 충격은 제한적이라는 주장이다. 이에 대한 재반박은 다음과 같다.
재편이 현실화하더라도 그 과정에서 발생하는 전환비용은 무시할 수 없다. 과거 자동화 파도에서 보였듯 기술에 의해 직무가 바뀐 근로자들은 평균적으로 몇 년간 일자리 불안·소득 감소를 경험했다는 실증이 존재한다. 골드만삭스 보고서의 경고는 '즉시 대량 실업'을 주장하는 것이 아니라, 장기간 지속되는 분절적 비용을 경고하는 것이다.
다른 반론은 기술 혁신이 결국 새 일자리를 창출한다는 논리다. 이 역시 사실이지만, 새로 창출되는 일자리와 사라지는 일자리의 지역·숙련·임금 구조가 다르다는 점을 간과하면 정책·기업 대응은 실패한다.
한국 기업과 정책이 준비해야 할 투자·인력 전략
본지 분석에 따르면, 한국 시장에 대한 구조적 함의는 세 가지로 정리된다. 첫째, 기업 투자 기준이 변해야 한다.
단순 설비투자나 인건비 절감 중심의 자동화는 단기적 재무이익을 줄 수 있으나 장기적 인재 확보·조직 민첩성 약화를 초래할 위험이 있다. 둘째, 인력전략은 직무 기반(job-based)에서 역량 기반(skill-based)으로 전환해야 한다.
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기업은 핵심 역량 매핑과 직무 유연성 설계를 통해 업무 재편 상황에서 빠르게 내부 전환을 유도할 수 있다. 셋째, 정부의 역할은 비용 분담과 재교육 인프라 제공이다. BCG와 골드만삭스의 분석을 종합하면 민간 단독의 대응만으로는 전환비용을 줄이기 어렵다.
한국은 특히 제조업 비중이 높아 제조업 노동자 재교육 프로그램과 지역 단위의 직무 전환 지원을 우선 설계해야 한다. 기업과 투자자의 관점에서 당장 취할 실무적 조치는 명확하다.
인수합병(M&A)·파트너십 검토 시 자동화 기술의 채택 가능성과 그에 따른 고용 구조 변화를 시나리오로 반영해야 한다. 인사 예산을 단순 감원 대비 비용 절감형으로 설계하지 말고, 전환비용(재교육·전환수당·채용 지원) 항목을 포함해 총소유비용(TCO)을 산출해야 한다. 투자자 관점에서는 산업별 자동화 민감도를 포트폴리오 리스크로 계량화하고, 고용 충격이 매출·수요로 연결되는 전방·후방 효과를 모델에 반영해야 한다.
한국 기업들이 AI 시대의 고용 리스크를 단순한 위기로만 볼 필요는 없다. 골드만삭스의 6~7% 대체 수치와 BCG의 50~55% 재편 전망을 함께 읽으면, 기업의 인사·투자·거버넌스 전략 재설계는 선택이 아닌 필수 과제임이 분명해진다. 빠르게 역량 기반 인력 구조를 갖춘 기업이 AI 전환 국면에서 구조적 경쟁우위를 가져갈 가능성이 크다.
FAQ
Q. 일반 근로자는 당장 무엇을 준비해야 하나
A. 현재까지 확인된 연구들은 특정 직무의 반복적·규칙적 업무가 자동화 위험이 크다고 지적한다. 근로자는 데이터 이해력, 문제해결 능력, 디지털 도구 활용 능력 같은 범용적 역량을 강화하는 것이 유효하다. 정부와 기업이 제공하는 재교육 프로그램을 적극 활용하고, 업계 내 전환 가능한 직무 목록을 파악해 전략적으로 역량을 쌓는 것이 필요하다. 골드만삭스 보고서가 경고하듯, 대체·재편 과정에서 발생하는 전환비용은 개인 수준에서도 몇 년에 걸친 소득 불안으로 나타날 수 있어 사전 준비가 클수록 충격을 줄일 수 있다.
Q. 기업이 당장 투자 우선순위를 어떻게 정해야 하나
A. 기업은 자동화의 직접 비용 대비 장기적 효익을 시나리오별로 산출해야 한다. 고객 접점·물류·반복적 사무업무 등 자동화 민감도가 높은 영역과, 인간 감독·창의성이 필요한 영역을 구분해 투자 우선순위를 정하는 것이 중요하다. BCG가 제시한 50~55% 업무 재편 전망을 감안하면, 자동화 투자와 병행해 직무 재설계·성과평가 체계 개편을 동시에 추진해야 한다. 인력 전환비용과 사회적 책임 비용을 포함한 총소유비용(TCO)을 기준으로 투자 규모를 결정하는 기업이 장기 리스크를 낮출 수 있다.
Q. AI 자동화로 새로 생겨나는 일자리는 어떤 분야인가
A. AI 자동화가 일자리를 대체하는 동시에 AI 시스템 운영·감독, 데이터 분석·해석, AI 윤리·규제 준수 같은 신규 직무가 부상하고 있다. 다만 BCG와 골드만삭스의 분석이 공통적으로 지적하듯, 새로 창출되는 일자리의 지역·숙련·임금 구조는 사라지는 일자리와 다른 경우가 많다. 소매업·단순 사무직에서 밀려난 근로자가 AI 운영·데이터 직무로 즉시 이동하기 어렵기 때문에, 정부와 기업의 체계적인 재교육 인프라 구축이 이 격차를 줄이는 핵심 변수가 된다.
※ 이 기사는 골드만삭스 리서치(보고서 제목·발표일 미공개), BCG(2026년 4월 보고서), 세계경제포럼(WEF, 일자리의 미래 관련 보고서), MIT·보스턴대 공동 연구, Freethink 보도를 참조하여 작성하였다.
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골드만삭스 보고서의 구체적 제목 및 담당 애널리스트 정보는 원천 자료에서 확인되지 않았다.
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