요즘 취업을 준비하는 청년이라면 이런 생각을 한 번쯤 해볼 수 있습니다.
“AI가 이렇게 빠르게 발전하는데 신입사원이 설 자리가 남아 있을까?”
예전에는 회사에 들어가 선배에게 업무를 배우고 몇 년 동안 경험을 쌓으면서 경력을 만들어가는 것이 일반적이었습니다.
그런데 요즘 채용공고를 보면 분위기가 조금 다릅니다.
경력직을 선호하는 기업이 늘어나고 있고, AI를 활용할 수 있는 능력도 중요해지고 있습니다. 그렇다면 정말 AI가 청년 일자리를 빼앗고 있는 것일까요?
최근 한국은행이 내놓은 분석을 보면 상당히 흥미로운 숫자가 나옵니다.
지난 4년간 청년층 일자리는 28.5만 개 감소했습니다.
그런데 이 가운데 26.8만 개가 AI 노출도가 높은 업종에서 감소했습니다. 전체 청년 일자리 감소의 약 94%가 AI 고노출 업종에서 발생한 셈입니다.
숫자만 보면 "역시 AI 때문이었구나"라고 생각하기 쉽습니다.
그런데 한국은행의 분석은 여기서 한 번 더 생각해볼 필요가 있다고 말합니다.
AI 자체보다 더 중요한 것은 기업이 AI를 어떻게 사용하고, 사람을 어떻게 채용하고 있는가라는 점입니다.
청년 일자리 28.5만 개가 줄었다
한국은행은 국민연금 가입자 자료와 경제활동인구조사를 활용해 AI 확산이 청년층 고용에 미친 영향을 분석했습니다.
AI 노출도가 높은 업종에서 감소폭이 컸다
특히 정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍업, 전문서비스업 등 AI 노출도가 높은 업종에서 청년고용 감소가 크게 나타났습니다.
한국은행 자료를 보면 최근 4년간 청년층 일자리는 28.5만 개 감소했습니다.
그중 AI 고노출 업종에서 감소한 일자리가 26.8만 개였습니다. 기여율로 계산하면 약 94%입니다.
이 숫자는 상당히 눈에 띕니다.
| 구분 |
최근 4년간 변화 |
| 청년층 일자리 |
28.5만 개 감소 |
| AI 고노출 업종의 청년 일자리 |
26.8만 개 감소 |
| 전체 감소에서 AI 고노출 업종의 비중 |
약 94% |
자료: 한국은행 BOK 이슈노트 제2026-19호.
여기까지만 보면 AI가 청년 일자리를 직접 없애고 있다는 해석이 가능해 보입니다.
하지만 진짜 중요한 부분은 그다음입니다.
AI가 사람을 대체해서만 생긴 현상은 아니다
AI를 어떻게 사용하느냐에 따라 결과가 달랐다
한국은행은 AI 활용 방식을 크게 자동화와 증강이라는 관점에서 살펴봤습니다.
자동화는 사람이 하던 업무를 AI가 대신하는 방식에 가깝습니다.
반면 증강은 사람이 업무를 수행하면서 AI를 보조 도구로 활용하는 방식입니다.
한국은행 분석에서는 AI를 자동화 방식으로 활용하는 비중이 높은 업종일수록 청년고용 감소폭이 컸습니다.
반대로 AI가 사람의 업무를 보조하는 증강 방식으로 활용되는 업종에서는 청년고용 감소가 제한적이었습니다.
이 차이는 상당히 중요합니다.
AI라는 기술 자체가 청년 일자리를 없애는 것이라기보다 기업이 AI를 어떤 업무에 어떻게 적용하느냐가 고용에 영향을 줄 수 있다는 뜻이기 때문입니다.
제가 취업을 준비하는 입장이라면 AI를 무조건 두려워하기보다는 AI를 활용할 수 있는 능력을 하나의 업무 능력으로 만들어 놓을 것 같습니다. 앞으로는 AI와 경쟁하는 사람보다 AI를 잘 활용하면서 자신의 전문성을 보여주는 사람이 더 유리할 수도 있다고 생각합니다.
왜 하필 청년층이 더 힘들어진 것일까?
여기서 더 중요한 질문이 하나 생깁니다.
AI가 일자리를 줄인다면 왜 청년층에서 영향이 더 크게 나타났을까요?
한국은행은 그 이유 가운데 하나로 경력 사다리의 약화를 지적합니다.
회사에서 신입사원을 채용하면 처음에는 단순하거나 반복적인 업무를 맡기고, 시간이 지나면서 더 복잡한 업무를 담당하게 하는 것이 일반적입니다.
이 과정에서 직원은 회사의 업무를 배우고 경험을 쌓습니다.
그런데 기업이 신입사원 대신 이미 경험이 있는 경력직을 선호하게 되면 문제가 생깁니다.
처음 경력을 시작할 수 있는 자리가 줄어들기 때문입니다.
쉽게 말하면, [신입 → 주니어 → 경력직]으로 올라가는 계단에서 첫 번째 계단이 약해지는 것입니다.
경력직 중심 채용이 청년에게 더 불리한 이유
경력직은 이미 업무 경험이 있기 때문에 기업 입장에서는 교육 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.
AI까지 도입되면서 과거 신입사원이 담당하던 일부 업무가 자동화된다면 기업이 굳이 많은 신입사원을 뽑아 교육해야 할 필요성이 낮아질 수도 있습니다.
이런 변화가 겹치면 청년층은 취업 자체가 어려워질 뿐 아니라 취업 후 경험을 쌓는 기회도 줄어들 수 있습니다.
한국은행도 최근 청년고용 감소에는 신규채용 감소뿐 아니라 기존 청년 근로자의 유출 증가도 함께 작용했다고 분석했습니다.
대졸 청년의 고용 상황도 달라졌다
또 하나 눈여겨볼 부분은 학력별 차이입니다.
한국은행 분석에서는 AI 노출 가능성이 상대적으로 높은 대졸 청년층의 고용 여건이 악화된 것으로 나타났습니다.
과거에는 대졸 청년과 전문대졸 이하 청년의 실업률 차이가 크지 않았지만, 2022년 11월 이후 대졸 청년층의 평균 실업률은 7.0%, 전문대졸 이하 청년층은 5.4%로 1.6%포인트 차이가 나타났습니다.
| 구분 |
2022년 11월 이후 평균 실업률 |
| 대졸 청년층 |
7.0% |
| 전문대졸 이하 청년층 |
5.4% |
| 차이 |
1.6%p |
자료: 한국은행 BOK 이슈노트 제2026-19호.
이 숫자만으로 대졸이라는 학력이 취업에 불리하다고 단정할 수는 없습니다.
오히려 AI 노출도가 높은 사무직·전문직 등에서 청년층의 진입 기회가 줄어든 현상과 연결해서 볼 필요가 있습니다.
그렇다면 AI가 청년에게 나쁜 것일까?
여기서 너무 빨리 결론을 내리면 안 됩니다.
한국은행도 현재 청년고용 부진을 AI의 직접적인 결과라고 단정하는 데 신중해야 한다고 설명합니다. 팬데믹 이후 과잉채용의 정상화, 경력직 중심 채용, 기업 내부교육 약화, 재택근무 확산 등 여러 요인이 함께 작용했을 가능성이 있기 때문입니다.
즉, 'AI 때문에 청년 일자리가 줄었다'라고 단순하게 말하기보다는 기존 채용 방식이 변하는 과정에서 AI가 그 변화를 더 빠르게 만들었을 가능성이 있다고 보는 것이 더 정확합니다.
이 차이는 상당히 큽니다.
직장인에게도 남의 이야기가 아니다
이 문제는 취업준비생에게만 해당하는 이야기가 아닙니다.
이미 직장에 다니고 있는 사람에게도 중요한 변화입니다.
AI가 업무에 들어오면 단순 반복 업무는 줄어들 수 있습니다.
반면 AI를 활용해 더 많은 일을 처리할 수 있는 사람의 생산성은 높아질 수 있습니다.
따라서 앞으로는 단순히 "AI 때문에 일자리가 없어질까?"만 생각하기보다 내가 하는 업무 중 AI가 대신할 수 있는 부분과 사람이 계속 담당해야 할 부분이 무엇인지를 살펴볼 필요가 있습니다.
제가 지금 직장에 다니고 있다면 AI를 업무와 무관한 새로운 기술이라고 생각하지는 않을 것 같습니다. 지금 하고 있는 업무 중 반복적인 작업부터 AI를 활용해보면서 오히려 제가 해야 할 일의 범위를 넓히는 쪽을 생각할 것 같습니다.
앞으로 중요한 것은 'AI를 잘 쓰는 사람'만은 아니다
AI 시대라고 해서 모든 사람이 개발자가 되어야 하는 것은 아닙니다.
오히려 중요한 것은 자신의 업무를 이해하면서 AI를 활용할 수 있는 능력일 가능성이 큽니다.
예를 들어 회계 담당자라면 회계 지식이 필요하고, 마케팅 담당자라면 소비자와 시장을 이해해야 합니다.
AI는 이런 전문성을 대신하는 도구가 될 수도 있고, 전문성을 더 빠르게 활용하도록 도와주는 도구가 될 수도 있습니다.
한국은행 역시 청년층이 AI를 적극적으로 활용하고 새로운 기술에 적응하는 능력이 높은 만큼 장기적으로는 생산성 향상과 새로운 일자리 창출의 수혜자가 될 가능성도 있다고 설명했습니다.
문제는 AI가 등장했다는 사실보다 청년들이 경험을 쌓을 수 있는 기회가 사라지는 것입니다.
그래서 앞으로 봐야 할 것은 '일자리 숫자' 하나가 아니다
청년고용을 볼 때 취업자 수나 실업률만 보는 것에는 한계가 있습니다.
앞으로는 다음과 같은 지표도 함께 볼 필요가 있습니다.
- 기업의 신입사원 채용 규모
- 경력직 채용 비중
- AI 자동화 도입 정도
- 기업의 신입사원 교육 규모
- 청년층의 첫 취업까지 걸리는 기간
- 취업 후 직장을 유지하는 기간
특히 첫 직장에서 얼마나 많은 경험을 쌓을 수 있는가가 중요합니다.
첫 번째 직장이 단순히 월급을 받는 곳이 아니라 다음 경력으로 넘어가는 출발점이기 때문입니다.
청년에게 필요한 것도 조금 달라질 수 있다
그렇다면 취업을 준비하는 청년에게는 어떤 변화가 필요할까요?
단순히 자격증을 하나 더 따는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.
자신이 지원하려는 직무에서 AI가 어떤 업무를 대신할 수 있는지 파악하고, 반대로 사람이 해야 하는 판단과 커뮤니케이션 능력을 함께 키우는 것이 중요합니다.
예를 들어 문서 작성, 자료 정리, 데이터 분석처럼 AI가 빠르게 처리할 수 있는 업무라면 AI를 활용하는 능력이 경쟁력이 될 수 있습니다.
반면 고객과의 관계를 관리하거나 복잡한 문제를 해결하거나 조직 안에서 의사결정을 조율하는 능력은 여전히 사람의 역할이 중요할 수 있습니다.
결국 중요한 것은 AI와 경쟁할 것인가가 아니라 AI를 이용해 자신의 생산성을 어떻게 높일 것인가라는 질문일 수 있습니다.
제가 지금 취업을 준비한다면 AI 사용법만 공부하기보다는 제가 지원하려는 직무에서 AI가 실제로 어떻게 사용되는지부터 알아볼 것 같습니다. 그리고 AI가 잘하는 일과 사람이 잘하는 일을 구분해서 제 강점을 보여주는 방향으로 준비할 것 같습니다.
마무리
AI 때문에 청년 일자리가 줄어들고 있다는 말은 절반만 맞을 수 있습니다.
실제로 한국은행 분석에서는 지난 4년간 청년 일자리가 28.5만 개 감소했고, 그중 26.8만 개가 AI 고노출 업종에서 감소했습니다. 숫자만 보면 AI와 청년고용 사이의 관계가 상당히 뚜렷해 보입니다.
하지만 한국은행은 AI만을 원인으로 단정하지 않습니다.
경력직 중심 채용, 기업 내부교육 약화, 팬데믹 이후 고용 정상화 등 기존 노동시장의 변화가 함께 작용했을 가능성이 있습니다. AI는 그 변화를 더 빠르게 만든 요인 가운데 하나일 수 있습니다.
결국 앞으로의 핵심은 AI가 일자리를 몇 개 없애느냐만이 아닙니다.
청년들이 첫 직장에서 경험을 쌓고 다음 단계로 올라갈 수 있는 경력 사다리가 유지될 수 있느냐가 더 중요할 수 있습니다.
취업을 준비하는 사람이라면 AI를 두려워하기만 하기보다 자신의 직무에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 고민해볼 필요가 있습니다.
기업 역시 신입사원을 뽑지 않고 경력자만 채용하는 방식이 장기적으로 어떤 결과를 가져올지 생각해볼 필요가 있습니다.
AI 시대의 일자리 문제는 결국 사람과 기술 가운데 누가 살아남느냐의 문제가 아니라, 사람이 기술과 함께 어떻게 일할 것인가의 문제가 될 가능성이 큽니다.
FAQ
Q1. AI 때문에 청년 일자리가 실제로 줄었나요?
한국은행 분석에서는 AI 노출도가 높은 업종을 중심으로 청년고용 감소가 나타났습니다. 다만 AI만이 원인이라고 단정하기는 어렵고 경력직 중심 채용과 기업 교육 변화 등도 함께 고려해야 합니다.
Q2. 최근 4년간 청년 일자리는 얼마나 줄었나요?
한국은행 분석 기준으로 28.5만 개 감소했습니다.
Q3. AI가 많이 도입된 업종에서 청년고용이 더 많이 줄었나요?
AI 노출도가 높은 업종에서 청년고용 감소가 크게 나타났습니다. 특히 정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍업, 전문서비스업 등이 대표적입니다.
Q4. AI가 사람을 대신하면 앞으로 일자리가 계속 줄어드나요?
그렇게 단정할 수 없습니다. AI를 사람의 업무를 보조하는 방식으로 활용하는 업종에서는 청년고용 감소가 제한적인 것으로 나타났습니다. 장기적으로는 새로운 업무와 일자리가 생길 가능성도 있습니다.
Q5. 취업준비생은 AI를 어떻게 준비해야 하나요?
AI 자체를 공부하는 것보다 지원하려는 직무에서 AI가 어떻게 사용되는지 이해하고, AI를 활용하면서도 자신의 전문성과 문제해결 능력을 보여주는 것이 중요합니다.
참고 자료 및 출처
글쓴이: Glint.F
10년 넘게 예적금·국내외 주식·부동산에 직접 투자하고 세금 신고까지 해온 개인 투자자입니다. 금융권 자격증은 없으며, 공식 자료를 먼저 확인한 뒤 제가 이해하고 경험한 방식으로 정리해서 전달합니다. 글 속에 담긴 개인적인 해석이나 의견은 10년간의 실전 경험에서 나온 것이며, 전문가 상담이나 개인별 재무 진단을 대체하지는 않습니다.
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