골드만삭스의 추정과 한국 노동시장에 던지는 질문
골드만삭스 리서치 보고서에 따르면 향후 10년 동안 미국 근로자의 6~7%가 인공지능(AI)에 의해 대체될 것으로 추정된다. 이 수치는 단순한 직업 통계가 아니다. 한국을 포함한 노동시장에서 가족 생활, 소득 안정성, 지역 경제 구조까지 바꿀 파급력을 내포한다.
AI는 일부 일자리를 영구적으로 없애는 한편 다른 일자리를 근본적으로 재설계하여 노동시장 구조를 변화시킬 것이다. AI의 대체 가능성은 골드만삭스 보고서의 6~7% 수치로 요약되지만, 다른 기관의 추정치는 더 광범위하다.
세계경제포럼(WEF)은 2026년까지 약 8,500만 개의 일자리가 영향을 받을 것으로 제시했고, Freethink는 소매업에서 65%까지 자동화 가능성이 있다고 전망했다. MIT와 보스턴대 연구는 제조업에서 최대 200만 명이 대체될 수 있다고 분석했다.
반면 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 2026년 4월 보고서에서 AI가 일자리를 대체하기보다 재편할 것이며 향후 2~3년 내 미국 일자리의 50~55%가 재편될 것이라고 진단했다. 첫 번째 근거는 기술의 범위와 속도다. 생성형 AI는 문서작성, 고객응대, 데이터분석 등 단순 반복업무는 물론 일부 고부가가치 업무의 보조역할까지 빠르게 영역을 넓히고 있다.
골드만삭스 보고서는 이 확장이 생산성을 높일 여지도 제공한다고 보면서도 동시에 일부 근로자의 실질 소득과 고용 안정성을 약화시킬 가능성을 제시했다. 보고서는 "AI 기반 대체가 이전 기술 변화의 물결과 유사하게, 영향을 받는 근로자들에게 몇 년간 지속되는 비용을 부과하여 노동 시장 결과를 악화시킬 수 있다"고 경고했다.
두 번째 근거는 산업별·계층별 차이다. Freethink와 MIT·보스턴대의 추정은 소매업과 제조업에서 자동화 위험이 특히 높다는 점을 보여준다. 소매업 업무의 65%가 자동화될 수 있다는 전망은 오프라인 판매와 물류, 결제 관련 직종에서 인력 수요가 급감할 수 있음을 시사한다.
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제조업의 경우 최대 200만 명이라는 수치는 지역 산업 생태계와 하청구조에 미치는 파급이 크다는 것을 의미한다. 반면 지식집약형 직종이나 창의적 업무 일부는 AI의 보조로 생산성이 오를 가능성이 크다.
대체와 재편 사이, 계층별 영향과 산업별 차이
세 번째 근거는 과거 기술 변화의 교훈이다. 산업혁명과 정보화 시대의 사례를 보면 기술 도입 초기에는 특정 계층의 일자리가 빠르게 줄었고, 그 손실을 만회하는 데 수년에서 수십 년이 걸렸다.
골드만삭스 보고서의 분석도 이와 맥을 같이한다. 자동화로 일자리를 잃은 근로자들이 성장 산업으로 전환하는 데 겪는 마찰비용은 단기간에 해소되지 않았다.
이 점은 한국 노동시장에서도 유사하게 작동할 가능성이 높다. 예상되는 반론은 'AI는 새로운 일자리를 만든다'는 주장이다.
많은 연구가 AI로 인해 새로운 직업과 수요가 창출된다고 지적한다. 그러나 이 주장은 두 가지 한계를 간과한다.
첫째, 생성되는 일자리의 성격이 기존 노동자의 기술·경험과 일치하지 않는 경우가 많다. 둘째, 새로운 일자리가 생기더라도 전환 기간 동안 발생하는 실질 소득 손실과 지역적 실업 충격은 사라지지 않는다. 따라서 '일자리 창출' 전망은 희망적일 수 있으나 그 자체로 영향을 받은 사람들의 단기적 고통을 상쇄하지는 못한다.
정책적 함의는 명확하다. 한국은 노동시장 재훈련(Reskilling)과 사회안전망의 방향을 보다 구체적으로 바꿔야 한다.
특히 제조업과 소매업 비중이 높은 지역을 중심으로 전직훈련 프로그램과 단기 소득 보조책을 설계해야 한다. 기업 측면에서는 직무 재설계와 AI 도입의 속도 조절이 필요하다.
정부·지자체·기업이 역할을 분담하여 전환 비용을 분산시키지 않으면 일부 계층의 장기적 소득 하락과 지역 쇠퇴가 현실화될 수 있다. 본지 분석에 따르면, BCG가 제시한 '50~55% 직무 재편' 시나리오가 실현될 경우 한국의 지역별 산업 구성에 따라 그 충격은 불균등하게 분배될 가능성이 크다.
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개인 차원에서의 준비도 필수적이다. 직무의 자동화 가능성을 스스로 점검하고 디지털 역량, 데이터 해석 능력, 고객관리 등 AI와 보완적(補完的)인 역량을 확보해야 한다.
중장년 근로자일수록 전직 과정에서 더 큰 마찰을 겪을 가능성이 크므로 중장기적 경력 설계와 재교육 참여가 필요하다는 것이 골드만삭스 보고서가 제시한 역사적 교훈과 일치한다. 교육훈련의 비용과 시간은 개인에게 큰 부담이므로 공공 재원 배분의 우선순위를 재검토해야 한다.
정책·기업·개인 차원의 준비 방향과 전망
향후 전망을 정리하면 다음과 같다. AI는 향후 10년간 미국에서 6~7%의 근로자를 직접 대체할 것으로 골드만삭스는 추정했다.
이 수치는 한국에도 함의를 던진다. 단기적으로는 소매업·제조업 중심의 고용 충격과 일부 직종의 소득 하락이 현실화할 가능성이 높다.
장기적으로는 노동시장 구조가 직무 중심에서 역량 중심으로 재편되며, 이는 교육·복지·산업정책의 근본적 재구성을 요구한다. AI는 단순한 기술 도입을 넘어 노동시장과 사회적 안전망의 규칙을 바꾸려 한다.
한국은 기술 도입의 속도와 사회적 대응의 질을 동시에 재설계할 시간에 직면했다. 이 변화에 수동적으로 대응하면 일부 지역과 계층의 장기적 쇠퇴를 초래할 수 있다. ※ 이 기사는 골드만삭스 리서치 보고서, 보스턴컨설팅그룹(BCG) 2026년 4월 보고서, 세계경제포럼(WEF) 추정, MIT 및 보스턴대 연구, Freethink 전망, Nexford University 분석을 참조하여 작성하였다.
각 보고서의 원문 발행 일자와 기자명은 원천 자료에서 확인되지 않아 기관명과 시점으로 표기한다.
FAQ
Q. 한국에서 당장 가장 위험한 직종은 무엇인가
A. 소매업과 제조업 일부 직종이 현재 가장 높은 자동화 위험에 노출되어 있다. Freethink의 분석에 따르면 소매업 업무의 65%가 자동화될 수 있으며, MIT·보스턴대 연구는 제조업에서 최대 200만 명이 대체될 수 있다고 분석했다. 이 수치는 미국을 대상으로 한 것이지만 유사한 산업 구조를 가진 한국에도 적용 가능한 함의를 제공한다. 판매직, 단순 조립·검수 직군, 창고·물류의 단순 반복업무가 우선적 위험군에 속한다. 따라서 해당 직종 종사자를 대상으로 한 재교육 및 직무전환 지원을 조기에 배치하는 것이 효과적이다.
Q. 개인은 어떤 역량을 먼저 준비해야 하나
A. 데이터 해석능력, 디지털 도구 활용 능력, 고객 대응과 문제해결 능력 등 AI와 보완적으로 작동하는 역량을 우선 확보해야 한다. 골드만삭스 보고서는 자동화 기술이 도입될수록 이러한 보완적 역량을 갖춘 근로자는 생산성이 높아지는 반면 그렇지 못한 근로자는 실질 소득이 하락할 수 있다고 지적했다. 단기적으로는 직무 관련 소프트웨어·데이터 교육을 수강하는 것이 실용적이다. 중장기적으로는 직무를 설계하는 능력과 창의적 문제해결 능력을 키우는 것이 유리하다. BCG가 분석한 '직무 재편' 시나리오를 고려하면, 기존 직업을 유지하더라도 업무 방식 자체가 달라지므로 지속적인 학습이 필수적이다.
Q. 정부와 기업은 구체적으로 무엇을 해야 하나
A. 정부는 재훈련 예산을 확충하고 소매업·제조업 비중이 높은 지역을 중심으로 맞춤형 전환 프로그램을 설계해야 한다. 기업은 AI 도입 계획을 사전에 공개하고 직무 재설계와 직원 재교육을 병행해야 한다. 또한 전직 기간 동안 소득 보전과 재취업 지원을 연계하는 정책 설계가 필요하다. BCG의 2026년 4월 보고서가 제시한 '재편' 관점은 기업이 단순 감원보다 직무 구조 개편을 우선적으로 검토해야 함을 시사한다. 정부·지자체·기업이 역할을 명확히 분담하지 않으면 전환 비용이 개인에게 집중되어 사회적 불평등이 심화될 수 있다.
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