산업혁명과 AI 기술의 노동시장 영향 비교 분석

1. 산업혁명의 노동시장 변화 사례

산업혁명 이전 노동시장 구조

산업혁명 이전의 사회에서 경제는 주로 농업과 수공업에 기반을 두고 있었으며, 대다수 노동자는 농촌에서 농사를 짓거나 가내 수공업에 종사했습니다. 토지 소유가 부의 핵심 지표였고, 농업 생산을 통해 생계를 유지하는 구조였습니다. 영국의 경우 산업혁명 직전까지 인구의 과반수가 농업에 종사했지만, 산업혁명이 진행되며 농업 노동력의 비중은 급격히 감소했습니다. 실제로 영국에서는 1850년경 전체 인구의 불과 22%만이 농업에 종사할 정도로 농업 노동 비중이 축소되었는데, 이는 당시 세계에서 가장 낮은 수준이었습니다 (A History of Farmworkers' Struggles // Notes From Below). 농업 생산성 향상과 농업혁명으로 식량 공급이 늘고 효율이 높아지자 농촌의 잉여 노동력이 도시로 이동할 기반이 마련되었고, 이는 산업 부문의 성장을 촉진하는 계기가 되었습니다 (British Agricultural Revolution - Wikipedia).

산업혁명으로 인한 직업 변화

18세기 후반 영국에서 시작된 산업혁명은 기술 혁신과 기계화를 통해 생산 방식을 크게 변화시켰습니다. 증기기관과 방적기 같은 새로운 기계의 도입으로 생산 효율이 높아지자, 전통적인 수공업 일자리 상당수가 기계로 대체되기 시작했습니다. 예를 들어, 방직 산업에서 숙련 직공들이 수년간 익힌 손기술보다 기계식 직조기가 수백 배 빠른 생산을 가능하게 하면서, 이들을 대체하려 하였습니다 (The Original Luddites Raged Against the Machine of the Industrial Revolution | HISTORY). 그 결과 농촌의 농민과 수공업자들이 도시의 공장 노동자로 이동하는 현상이 나타났습니다. 토지에 기반한 생계에서 벗어나 도시 공장에서 임금을 받는 산업 노동자가 되는 길이 열린 것입니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica). 산업혁명 시기 영국과 미국 등에서 공장 노동자의 수가 폭발적으로 증가했는데, 예를 들어 미국에서는 1870~1910년 사이 산업 노동자가 약 3백50만 명에서 1천420만 명으로 4배 이상 늘어났다는 보고가 있습니다 (Chapter 3: Labor in the Industrial Era By David Montgomery | U.S. Department of Labor). 한편, 농업과 농촌 분야의 일자리 비중은 빠르게 축소되었습니다. 농업 노동의 일부는 여전히 남아 있었지만, 농업 생산에 기계가 도입되고 효율이 높아지면서 이전만큼 많은 인력을 필요로 하지 않게 되었고, 많은 농업 종사자들이 잉여 인력으로 전환되어 산업 부문으로 흡수되었습니다.

이 과정에서 일자리의 성격도 크게 바뀌었습니다. **가내 수공업자나 직인(guild)**들의 일자리는 공장제 대량생산 체제에 밀려 사라지거나 축소되었고, 대신 공장 기계를 운영하는 단순 노동 직종이 크게 늘어났습니다. 노동자들은 하루 14~16시간씩 장시간 공장 기계 앞에서 반복 작업을 해야 했으며, 작업 환경 역시 기계의 소음과 분진, 안전사고의 위험 등 열악한 것이었습니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica). 일부 숙련 수공업자들은 자신의 숙련기술이 가치가 떨어지고 저임금 미숙련 노동자로 대체되는 것에 저항하기도 했습니다. 대표적으로 1810년대 초 영국의 런디트(Luddite) 운동은 방직공들이 임금 하락과 실업에 맞서 방적 기계를 파괴한 사건으로, 급속한 기계화에 대한 노동자의 불안과 반발을 보여줍니다 (The Original Luddites Raged Against the Machine of the Industrial Revolution | HISTORY). 이렇듯 산업혁명은 많은 기존 일자리를 없애거나 변화시켰지만, 동시에 도시의 새 공장 일자리에 대한 수요를 폭발적으로 증가시켜 대규모 노동력 이동과 직업 구조 개편을 초래했습니다.

기술 발전과 함께 새롭게 생성된 직업

기술 발전은 기존 일자리를 대체하는 동시에 전에는 없던 새로운 직업을 만들어냈습니다. 산업혁명 시기에도 증기기관과 기계의 보급으로 기계 자체를 제조·운영·정비하는 직종이 생겨났습니다. 예를 들어, 공장에서 증기기관을 설계하고 유지보수하는 기술자, 기계를 조작하는 오퍼레이터, 고장 난 설비를 수리하는 기계공 등의 전문 인력이 필요해졌습니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica). 또한 대량생산 체제가 확립되면서 효율을 높이기 위해 작업의 분업화와 전문화가 진행되었고, 노동자들은 각자 특정 단계나 기능에 특화된 전문 작업자가 되었습니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica). 이런 산업 전문직의 등장은 산업혁명 이전에는 없었던 새로운 직업군의 탄생을 의미합니다.

산업 부문의 성장에 따라 이를 지원하는 주변 산업과 서비스 분야 일자리도 증가했습니다. 도시로 인구가 몰리면서 도시 인프라를 구축하고 운영하는 직업(예: 건축 노동자, 운송 노동자)이 늘었고, 공장 노동자들을 대상으로 한 주택 건설, 교통, 상점과 시장 등의 도시 서비스 업종이 발전했습니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica). 또한 산업 발전으로 사회가 복잡해지면서 행정 관료, 변호사, 의사, 교사 등 전문직과 서비스직 수요도 함께 증가했습니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica). 산업혁명은 이처럼 전반적인 산업 구조의 변화를 통해 새로운 중산층 직업군을 성장시켰습니다. 이전에는 귀족이나 지주계층이 사회경제를 이끌었다면, 산업화 이후에는 기술자, 관리자, 상인 등 중산층이 부상하여 사회계층 구조에도 변화가 나타났습니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica).

노동자와 사회의 대응

산업혁명으로 급격한 직업환경 변화와 노동 착취 문제가 불거지자, 이에 대응하기 위한 노동자와 사회의 노력이 뒤따랐습니다. 초기에는 앞서 언급한 런디트 운동처럼 기계 파괴와 같은 직접적 저항이 있었지만, 이는 군대 투입으로 진압되는 등 일시적이고 폭력적인 대응에 그쳤습니다 (Artificial Intelligence, the Future of Work, and Inequality - Magazine). 시간이 지나면서 노동자들은 보다 조직적이고 지속적인 대응을 모색하게 되었는데, 그 결과가 노동조합의 형성이었습니다. 19세기 후반부터 영국과 미국 등을 중심으로 산업 노동자들은 임금 인상과 노동조건 개선을 요구하며 조합을 결성하기 시작했습니다. 예를 들어, 영국에서는 19세기 중엽 이후 섬유, 광산 등 분야별로 노동조합이 등장했고, 미국에서도 **철도노동자 파업(1877)**이나 **풀먼 파업(1894)**과 같은 대규모 노동쟁의를 계기로 전국적 노동단체가 결성되었습니다.

이러한 노동운동의 결과로 노동자의 권익을 보호하는 법적 장치들이 도입되기 시작했습니다. 아동 노동 금지법, 최초의 공장법(근로시간 제한) 등이 19세기 후반부터 점차 마련되어 갔고, 20세기 초반에 이르러서는 산업국가 대부분에서 아동노동이 법으로 금지되고 하루 노동시간 단축과 산업 안전 규정이 시행되었습니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica). 예를 들어 20세기 전반에 영국과 미국에서 법정 노동시간이 주 5~6일, 일일 8~10시간 수준으로 단축되었고, 산업 안전 및 보건에 관한 정부 기준이 생겨나 노동환경이 개선되었습니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica). 이러한 변화는 노동조합의 투쟁과 사회개혁 운동의 성과였습니다.

또한 국가도 무대에 나서게 되어, 사회보장 제도의 시초가 마련되었습니다. 독일의 비스마르크는 1880년대에 질병보험, 산재보험 같은 사회보험제도를 도입했고, 영국도 1900년대 초 국민보험법을 제정하는 등 복지 국가의 토대를 구축하기 시작했습니다. 이는 산업사회로의 전환 속에서 발생한 실업, 빈곤, 노령화 등의 사회 문제에 대한 대응이기도 했습니다. 요컨대 산업혁명 시기 노동자의 대응은 초기에 기계 도입에 대한 파괴적 반발에서 점차 조직적인 협상과 제도 개선 운동으로 발전했으며, 사회 전체적으로도 법과 제도를 통해 완충장치를 마련하는 방향으로 나아갔습니다.

2. AI 기술이 현재 노동시장에 미치는 영향

자동화에 의한 일자리 대체 현황

**인공지능(AI)**과 로봇 기술의 발전은 현재 노동시장에서 자동화를 빠르게 확산시키며 일부 일자리를 대체하고 있습니다. 제조업 분야에서는 이미 산업용 로봇이 조립·용접·포장 등 반복작업을 사람 대신 수행하여 생산성을 높이고 있습니다. 연구에 따르면 산업 로봇 한 대가 도입될 때마다 해당 지역의 인구 대비 고용률이 약 0.2~0.3%포인트 하락하고 임금이 0.25~0.5% 감소한다는 분석이 있을 정도로, 로봇 도입은 제조업 고용을 줄이는 효과를 보입니다 (Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets | NBER). 실제 사례로 2010년대 중반 중국의 전자제품 제조기업 폭스콘(Foxconn)은 로봇 도입을 통해 6만 명의 공장 노동자를 교체하기도 했습니다 (Artificial Intelligence, the Future of Work, and Inequality - Magazine). 이처럼 기계 자동화는 제조 현장에서 숙련공이나 조립공의 필요 인원을 감소시켜 일부 일자리를 대체하고 있습니다.

서비스업 분야에서도 AI 기반 자동화가 진행되고 있습니다. 은행업에서는 온라인 뱅킹과 ATM, 챗봇 상담 등이 인간 창구 직원의 업무 일부를 대체하고 있고, 유통업에서도 무인 계산대와 물류 로봇이 확산되고 있습니다. 고객 상담원의 경우 콜센터에 AI 챗봇이 도입되어 기본 문의 응대를 자동화하면서 상담 인력이 줄어드는 추세입니다. 금융 서비스 산업은 특히 AI의 영향을 크게 받을 분야로 꼽히는데, 해당 분야 업무의 상당 부분이 데이터 분석 및 패턴 인식 작업이므로 AI 활용 잠재치가 높습니다 (Jobs of Tomorrow: Will AI automate or augment future work? | World Economic Forum). 또 다른 예로, 자율주행 기술의 발전으로 트럭·택시 운전사 같은 운송 분야 일자리도 향후 자동화 영향권에 들어와 있습니다. 연구에 따르면 미래 수십 년 내 전 세계 일자리의 절반 이상이 자동화 기술로 대체될 위험이 있다는 전망도 있습니다 (Artificial Intelligence, the Future of Work, and Inequality - Magazine). 한 **옥스퍼드 대학 연구(2016)**에서는 미국 일자리의 47%가 자동화로 대체될 수 있고, 인도 69%, 중국 77% 등 신흥국일수록 그 비율이 높다고 추정했습니다 (Artificial Intelligence, the Future of Work, and Inequality - Magazine). 물론 모든 일자리가 한꺼번에 사라지는 것은 아니며, 각 직업 내의 **반복적이고 규칙적인 과업(task)**들이 단계적으로 자동화되고 있습니다. 그 결과 기계가 잘하는 일 vs 사람이 잘하는 일로 업무 구성이 재편되는 중입니다. 다만 현재까지의 추세로 보면 제조·사무·일부 서비스 부문의 단순 반복업무 종사자들은 AI와 자동화로 인한 일자리 감소의 직접적인 영향권에 놓여 있습니다.

AI로 인해 생성된 새로운 직업과 기회

한편 AI 기술의 발전은 새로운 직업과 기회의 창출로도 이어지고 있습니다. AI가 기존 업무를 대체하면서도, 이를 개발·운영·관리하기 위한 새로운 전문인력 수요가 급증하고 있습니다. 예를 들어 최근 몇 년 간 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 소프트웨어 개발자와 같은 직종이 등장하여 각광받고 있습니다. **링크드인(LinkedIn)**의 보고에 따르면 **“AI 전문가는 2020년대 가장 빠르게 성장하는 직종”**으로, 최근 4년간 연평균 74%의 고용 증가율을 보였다고 합니다 (AI Specialist Is The Top Emerging Job In 2020 According To LinkedIn). 이처럼 AI 분야의 인재 수요는 폭발적으로 늘어나고 있으며, 대학과 온라인 교육 기관 등에서 관련 교육 프로그램이 활성화되는 추세입니다.

또한 AI 도입으로 기업 내 기존 직무가 변화하며 새 역할이 생겨나는 경우도 많습니다. 예를 들어, AI 시스템을 유지보수하고 개선하는 역할(ML옵스 엔지니어), AI가 내린 결정의 타당성을 검토하는 AI 윤리 전문가나 데이터 감사관, 사람과 AI의 상호작용을 설계하는 UX 디자이너 등이 등장했습니다. 일부 연구에서는 AI 기술을 도입한 기업이 오히려 관련 기술을 다룰 수 있는 인력을 더 많이 채용한다는 증거도 나타났습니다 (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School). 즉, AI를 도입한 기업은 기존 인력을 감축하기보다는 새로운 기술을 다룰 인재를 추가로 채용하여 업무 효율과 생산성을 높이는 방향으로 나아간다는 것입니다. 실제로 금융투자 업계 사례를 보면, 빅데이터와 AI를 활용하는 투자회사들은 데이터 분석 인력을 적극 채용하여 새로운 투자 전략 수립 등 신규 업무 분야를 개척하고 있습니다 (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School) (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School).

플랫폼 경제와 프리랜서 기회도 AI 발전과 함께 확대되고 있습니다. AI 개발을 위한 데이터 라벨링 작업이나 콘텐츠 모더레이션 같은 새로운 업무들이 아웃소싱되어, 전 세계 프리랜서들이 온라인 플랫폼을 통해 이런 일감을 얻고 있습니다. 또한 자율주행차 모니터 요원, AI 트레이너(인공지능이 학습할 데이터를 선택·조정) 등 과거에 없던 직종이 생겨나 일자리의 형태가 다변화되고 있습니다. **세계경제포럼(WEF)**은 이러한 변화를 반영하여 데이터와 AI 분야, 콘텐츠 창작, 클라우드 컴퓨팅 등을 미래 유망 직종으로 꼽았습니다 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum). 요컨대 AI 혁명은 일자리 측면에서 한쪽에서는 자동화를 통한 감소, 다른 한쪽에서는 신기술 분야의 증가라는 이중적 효과를 나타내고 있습니다. 중요한 것은 노동시장 내 직무 구성의 변화이며, 개인들은 사라지는 직무에 대비함과 동시에 새로 떠오르는 기회를 잡기 위한 역량 개발이 요구됩니다.

국가별 AI 대응 정책 및 전략

많은 국가들이 AI로 인한 노동시장 변화에 선제적으로 대응하기 위해 정책적 전략을 마련하고 있습니다. 각국 정부는 **인력 재교육(reskilling)과 능력 개발(upskilling)**을 지원하고, AI 산업을 육성하면서도 사회 안전망을 강화하는 등 다양한 접근을 취하고 있습니다. 몇 가지 대표적인 사례를 들면 다음과 같습니다:

• 싱가포르: 2016년부터 「스킬즈퓨처(SkillsFuture)」 프로그램을 도입하여 성인 학습자에게 연간 500싱가포르달러 상당의 학습 바우처를 지급하고, 정부가 승인한 교육과정을 수강하도록 장려하고 있습니다. 이 프로그램에는 싱가포르 성인 인구의 10% 이상인 28만5천 명 이상이 참여했으며, 기업들도 직원들의 재교육을 위해 보조금을 활용하고 있습니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson) (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson). 이러한 국가 주도의 재교육 투자를 통해 빠르게 변하는 기술 환경에 노동자가 적응하도록 지원합니다.
• 영국: 2018년에 **「국가 재교육 계획(National Retraining Scheme)」**을 발표하고 약 1억 파운드의 예산을 투입하겠다고 밝혔습니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson). 이 계획은 학위가 없는 중장년층 저소득 노동자를 대상으로 온라인·대면 혼합 훈련을 제공하고, 새로운 직업으로 전환할 수 있도록 직업 상담 서비스를 마련하는 등 포괄적 지원책을 포함하고 있습니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson). 그러나 실행 경로에 대한 사회적 논의가 필요해 현재는 정책 방향을 조율 중이며, 정부·기업·노조 대표가 참여하는 국가 재교육 파트너십을 구축하여 추진하고 있습니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson).
• 프랑스: 「개인훈련계좌(CPF: Compte Personnel de Formation)」 제도를 시행하고 있습니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson). 이는 모든 근로자가 매년 일정 시간의 유급 교육훈련 시간을 축적하여 필요시 사용할 수 있는 제도로, 직무와 무관한 새로운 기술을 배울 때도 지원됩니다. 2016년 프랑스 정부는 약 50만 건의 교육훈련 신청을 승인했으며(전년 대비 139% 증가), 그 중 65%는 실업자, 35%는 재직자가 신청하는 등 적극 활용되고 있습니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson). 이 제도로 프랑스 노동자들은 일하면서 계속 학습할 수 있는 권리를 보장받고 있습니다.
• 대한민국: 2019년 **「국가 인공지능 전략」**을 수립하여 2030년까지 인공지능 분야 세계 선도국가 도약을 비전으로 삼고, 인재 양성을 핵심과제로 제시했습니다 (). 이를 실천하기 위해 정부와 민간이 협력하여 AI 전문인력 10만 명 양성을 목표로 관련 대학원 증설, 장학금 지원, 온·오프라인 교육과정 개발을 추진 중입니다. 한편, 최근 서울시는 별도로 ‘AI 인재 1만 명 양성’ 프로젝트를 발표하여 매년 1만 명의 AI 인력을 꾸준히 배출하겠다는 계획을 내놓았습니다 (Seoul pledges to train 10,000 AI experts annually - The Korea Times). 이를 위해 서울 소프트웨어 아카데미 등 교육기관에서 연 4천 명, 대학과 협력하여 6천 명을 양성하고, AI 석사 장학제도까지 도입하여 고급인재 육성을 지원하고 있습니다 (Seoul pledges to train 10,000 AI experts annually - The Korea Times). 이처럼 한국은 국가 차원에서 디지털 뉴딜 정책의 일환으로 AI 인력 양성과 R&D 투자를 대폭 확대하고 있습니다.
• 미국: 민간 중심의 기술혁신이 활발한 미국도 정부 차원에서 **노동력 개발 위원회(American Workforce Policy Advisory Board)**를 2019년 설립하여 향후 5년간 6백50만 건 이상의 교육·훈련 기회를 창출하는 목표를 세웠습니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson). 이 위원회에는 애플, 록히드마틴, IBM 등의 CEO와 교육계, 지방정부 대표 등이 참여하여, 산업계 수요에 맞춘 인력양성, 노동시장 데이터 개선, 평생교육 문화 조성 등을 위한 전략을 권고하고 있습니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson). 또한 일각에서는 실업보험 개편이나 기본소득 도입 등의 방안에 대한 논의도 진행되고 있어, 기술로 인한 일자리 충격을 완화하기 위한 정책 구상이 다양하게 검토되고 있습니다.

이처럼 각국은 교육·훈련 시스템 혁신, 노동 이동성 지원, 사회 안전망 강화 등을 통해 AI 시대의 노동시장 변화에 대비하고 있습니다. 정책적 선제 대응을 함으로써 산업혁명 시기와 같은 혼란을 줄이고, 기술이 가져올 기회의 극대화와 위험의 완충을 이루려는 노력이 세계적으로 나타나고 있습니다.

3. 산업혁명과 AI 혁명의 유사점 및 차이점

기술 도입 속도와 확산 방식

산업혁명과 AI 혁명은 모두 기술 발전에 따른 경제·사회 구조 변화를 초래하지만, 기술 도입의 속도와 확산 범위에서는 차이가 있습니다. 산업혁명 당시 주요 기술(증기기관, 방적기 등)은 18세기 후반 영국에서 시작되어 수십 년에 걸쳐 천천히 확산되었습니다. 교통과 통신 수단이 제한적이었던 시대라 신기술이 한 사회에 정착하고 다른 지역으로 전파되는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 예를 들어 영국에서 시작된 산업화가 프랑스, 독일 등 유럽대륙으로 퍼지고 다시 미국과 일본 등지로 파급되기까지 수십 년에서 1세기 이상이 소요되었습니다.

반면 AI 기술은 디지털 시대의 산물로서 확산 속도가 매우 빠르고 글로벌하게 동시에 진행되고 있습니다. 인터넷과 클라우드 인프라를 통해 새로운 AI 알고리즘이나 소프트웨어는 거의 동시다발적으로 전 세계에 보급됩니다. 예컨대 최신 AI 모델(딥러닝 기법 등)은 논문이나 오픈소스 형태로 공개되면 몇 주 내로 각국 개발자들이 이를 활용하는 상황입니다. 또한 컴퓨팅 파워와 데이터의 증대로 AI 발전 자체도 가속화되고 있어, 기술 혁신 주기가 짧아지고 있습니다 () (). 산업혁명 당시 증기기관의 개량이나 새 기계 발명이 몇십 년 단위로 일어났다면, AI 분야에서는 주요 알고리즘의 성능 향상이 몇 년, 심지어 몇 달 단위로 이루어지고 있습니다. 이런 면에서 AI 혁명은 산업혁명에 비해 더 짧은 시간에 더 넓은 범위에 변화를 가져올 수 있습니다.

노동시장 충격의 강도 및 속도 비교

두 혁명은 노동시장에 큰 충격을 주었지만, 충격의 양상과 속도에는 차이가 있습니다. 산업혁명 기간에는 농민들이 수십 년에 걸쳐 도시 노동자로 전환되고, 세대에 걸쳐 점진적인 직업 이동이 이루어졌습니다. 물론 당시에도 실업과 빈곤 문제가 컸지만, 새로운 공장 일자리의 창출이 농촌 인구의 도시 유입을 상당 부분 흡수하여 총고용 감소보다는 직업구조 변화에 방점이 찍혔습니다. 한편, AI 혁명은 비교적 단기간에 광범위한 산업 부문에서 동시다발적인 일자리 변화를 일으킬 가능성이 있습니다. 특히 AI는 육체노동뿐 아니라 사무직 등 정신노동 영역까지 자동화할 수 있기 때문에, 화이트칼라 직종까지 영향을 받는 최초의 기술혁명이 될 것으로 보입니다. 예를 들어 산업혁명이 주로 육체노동의 기계 대체였다면, AI는 기업 회계, 법률 문서 검토, 의료 진단 보조 등 고학력 전문직 업무의 일부도 대체하거나 효율화하고 있습니다. 이러한 대상 범위의 차이가 노동시장 충격의 양상을 달라지게 합니다.

또 다른 관점에서, 노동소득 분배의 변화를 보면 양 혁명 간 일정한 공통점도 관찰됩니다. 산업혁명 시기에는 자본과 기계의 기여도가 높아지면서 전체 경제에서 노동이 차지하는 소득 비중(노동소득분배율)이 5~15%p 하락한 것으로 추산되는데 (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School), AI 및 빅데이터 기술 확산으로 노동소득분배율이 약 5%p 감소할 것이라는 연구 결과가 있습니다 (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School) (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School). 이는 기술혁명이 진행되며 생산의 부가가치 중 더 많은 몫이 **자본(기술 소유자)**에게 돌아가고 노동의 몫이 감소하는 경향을 시사합니다. 다만 이때의 “노동”은 기존 방식의 노동을 의미하며, 새로운 형태의 일자리와 노동의 등장으로 총고용은 다시 늘어날 수 있음을 유념해야 합니다 (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School). 실제로 AI 도입으로 어떤 업무는 사람이 필요 없어지지만, 동시에 새로운 업무(데이터 관리, AI 운용 등)가 생겨 AI 도입 기업의 총고용은 반드시 줄지 않고 재편되는 현상이 나타납니다. 이는 산업혁명 때도 비슷했는데, 초기에는 기계가 인력을 완전히 대체할 것이라 두려워했지만 장기적으로 보면 기계와 함께 일하는 새로운 직업이 만들어지며 전체적인 고용량은 증가했던 측면이 있습니다 (Understanding the impact of automation on workers, jobs, and wages) (Understanding the impact of automation on workers, jobs, and wages). 예컨대 산업혁명 후반기에 철도·통신·서비스업 등이 성장하여 사회 전반의 일자리 수요가 늘어났듯이, AI 시대에도 **신산업(예: 디지털 헬스케어, 로봇공학, 친환경 에너지 등)**의 부상이 새 고용창출 효과를 가져올 것으로 예상됩니다.

노동시장 충격의 속도를 비교하면, 산업혁명 당시에는 수십 년에 걸쳐 완만하게 진행된 반면 AI로 인한 변화는 훨씬 빠른 템포로 일어날 수 있습니다. 예를 들어 2020년대에 들어 불과 몇 년 사이에 자율주행 기술, 챗봇, 생성형 AI 등이 급격히 발전하여 각 산업에 도입되기 시작했는데, 이로 인한 업무 변화는 10년 남짓한 기간에 집중될 가능성이 있습니다. 세계경제포럼은 코로나19 팬데믹을 전후로 기업들이 자동화 도입을 가속화하여 향후 5년 내 8500만 개 일자리가 사라지고 9700만 개 새 일자리가 생길 것으로 전망한 바 있습니다 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum). 이 예측대로라면 변화의 양상이 한 세대 내에 압축되어 전개되는 셈입니다. 이러한 급속한 변화는 노동자가 적응할 시간을 줄이는 만큼, 단기적인 고용 충격이 산업혁명기에 비해 크게 느껴질 수 있습니다. 반면 산업혁명은 부모 세대의 직업이 농부였어도 자녀 세대는 공장 노동자가 되는 식으로 세대 간 전환이 이뤄진 면이 있습니다. 요컨대 **AI 혁명은 산업혁명보다 짧은 기간에 더욱 다양한 직종에 영향을 미쳐, 노동시장 충격의 폭과 속도가 클 수 있지만, 장기적으로는 신기술이 일자리 총량을 늘리고 생활수준을 향상시킬 여지도 산업혁명과 유사하게 존재합니다.

사회적 대응과 정책적 조치

사회가 기술 혁명에 대응하는 방식에도 산업혁명과 AI 혁명 사이에 공통점과 차이점이 있습니다. 산업혁명 당시에는 앞서 살펴봤듯 노동조합 운동과 입법을 통한 사후 대응이 이루어졌습니다. 기술 도입 초기에 국가나 기업이 노동자를 보호하기 위한 선제적 조치를 취하지는 않았고, 노동자들의 열악한 처우가 누적된 후에야 파업과 시위 등이 일어나고 이에 대해 점진적으로 법적 보호막이 마련되었습니다 (The Rise of the Machines: Pros and Cons of the Industrial Revolution | Britannica). 예를 들어 영국에서 아동노동이 금지되고 노동시간이 단축된 것은 산업혁명이 시작된 지 한 세기가 지난 19세기 후반~20세기 초의 일이었습니다. 당시 지배담론은 자유방임주의로, 정부 개입 없이 시장에 맡겨야 한다는 인식이 강했던 터라 초기에는 기술로 인한 사회문제에 제도적 개입이 거의 없었습니다.

반면 AI 시대에는 정부와 기업이 비교적 이른 단계부터 사회적 대응을 준비하고 있다는 차이가 있습니다. 과거 산업혁명의 경험을 교훈 삼아, 이번에는 선제적 정책을 통해 부작용을 최소화하려는 노력이 보입니다. 많은 정부가 국가 AI 전략을 수립하면서 교육 개혁, 직업훈련 투자, 윤리 규범 정립 등을 포함시킨 것이 그 예입니다. 앞서 언급한 여러 나라의 재교육 프로그램(싱가포르, 영국, 프랑스, 한국 등)은 AI로 인한 노동시장 변화에 대비한 정책적 선제 조치라 할 수 있습니다. 또한 국제기구와 학계에서도 기본소득, 로봇세(로봇에 세금 부과), 노동시간 단축 등 다양한 아이디어를 제시하며 사회적 논의를 주도하고 있습니다. 예컨대 미국 실리콘밸리 등을 중심으로 주 4일 근무제나 **보편적 기본소득(UBI)**이 자동화 시대의 고용 불안 대책으로 거론되고, 일부 국가(핀란드 등)에서 실험적으로 시행되기도 했습니다.

기업의 대응 역시 산업혁명 때와 달리 노동자를 협력적 파트너로 인식하면서 재훈련과 재배치에 투자를 늘리는 추세입니다. 세계경제포럼은 **“미래에 가장 경쟁력 있는 기업은 현재 직원들을 재교육하고 업스킬링하는 기업”**이라고 지적하며, 기업의 인재전략 변화를 촉구했습니다 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum). 실제로 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 기업들은 직원 대상 AI 역량 강화 교육 프로그램을 운영하고 있고, 아마존은 앞서 언급한 대로 2025년까지 10만 명의 직원을 대상으로 7억 달러 규모의 재훈련 투자를 발표했습니다 (). 이는 산업혁명 시기 많은 기업주들이 노동력을 쉽게 대체 가능한 존재로 여기며 교육에 투자를 꺼렸던 것과 대비됩니다.

물론 AI로 인한 사회 문제에 대한 규제와 법적 장치는 아직 논의 중인 과제입니다. 산업혁명 시대에도 초기에 공장법 등 규제가 미흡했던 것처럼, AI 시대에도 AI 윤리, 데이터 프라이버시, 알고리즘 차별 등에 대한 법제화가 기술 발전 속도를 따라가지 못한다는 지적이 있습니다. 그러나 전반적으로 보면, AI 혁명에 대한 사회적 대응은 과거에 비해 신속하고 다각도로 이루어지고 있으며, 이는 산업혁명 때의 경험을 바탕으로 사회적 합의와 제도 정비를 앞당기려는 노력의 결과로 볼 수 있습니다. 요약하면 산업혁명 vs AI 혁명 모두 기술이 노동을 대체한다는 두려움 속에 시작되었으나, 현대 사회는 역사적 교훈을 살려 보다 능동적으로 대응하고 있다는 점에서 차이가 있고, 그럼에도 기술이 가져올 근본적인 사회변혁을 관리해야 한다는 공통의 도전에 직면해 있습니다.

4. 향후 노동시장의 변화 예측 및 대응 전략

AI 발전이 촉진할 미래 직업 트렌드

AI 기술의 지속적인 발전은 앞으로 노동시장 지형을 크게 재편할 것으로 예상됩니다. 단순 반복 업무는 자동화되어 일자리 수요가 줄고, 반대로 창의적이고 분석적인 업무는 인간과 AI의 협업을 통해 새로운 부가가치를 창출할 것입니다. 세계경제포럼은 가까운 미래에 업무의 자동화와 인간의 역할 재정의가 가속화되어, 2025년까지 전중역 규모 기업에서 8500만 개의 일자리가 사라지고 9700만 개의 신규 일자리가 생겨날 것으로 전망했습니다 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum). 이는 **기술로 인한 일자리 이동(shifting)**이 대규모로 이뤄질 것이라는 의미입니다.

먼 미래를 내다보면, 현재 존재하지 않는 완전히 새로운 직업군이 대거 등장할 가능성이 큽니다. 세계경제포럼 미래 직업 보고서에 따르면 **“초등학교에 입학한 어린이의 65%는 현재 존재하지 않는 직업에서 일하게 될 것”**이라고 합니다 (Aligning workforce development with changing industry needs | World Economic Forum). AI, 로봇공학, 바이오기술 등이 융합된 새로운 산업 분야가 태동하면서 이에 맞는 직업들이 생겨날 것이기 때문입니다. 예를 들어 우주 산업, 노인 돌봄 로봇, 스마트시티 관리자, 가상현실 컨텐츠 전문가 등 오늘날 배경이 형성되고 있는 분야들이 10~20년 후에는 주요 일자리 공급원이 될 수 있습니다. AI가 발전할수록 인간 고유의 창의성, 사회적 소통능력, 문제해결 능력이 부가가치를 높이는 핵심요소로 부각될 전망입니다 (Jobs of Tomorrow: Will AI automate or augment future work? | World Economic Forum). 따라서 미래 유망 직종은 데이터 사이언티스트, AI 연구원처럼 기술 핵심을 다루는 직업뿐 아니라, 창의적 기획자, 교육 전문가, 심리상담사 등 AI 시대에 인간다움으로 가치를 더할 수 있는 직업들도 성장할 것입니다.

이미 그 조짐이 나타나고 있는데, 한 조사에서는 수리 및 과학 분석 능력을 요하는 직종은 AI에 의해 완전히 대체되기보다는 **AI의 도움을 받아 생산성이 향상되는 형태(augmented)**로 발전하고 있다고 합니다 (Jobs of Tomorrow: Will AI automate or augment future work? | World Economic Forum) (Jobs of Tomorrow: Will AI automate or augment future work? | World Economic Forum). 예컨대 의사는 AI의 진단 보조를 받아 더 정확한 진단을 내리고, 교사는 AI 튜터 시스템을 활용해 개인별 맞춤 교육을 제공하는 식입니다. 이런 상황에서 **인공지능과 함께 일하는 능력(AI literacy)**이 모든 직종에서 중요해질 것입니다. 미래에는 데이터 활용 능력, 디지털 도구 숙련도가 기본 소양이 되고, 비판적 사고, 창의력, 협업 능력이 최고 가치로 평가받을 것입니다 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum). 4차 산업혁명 시대를 이끌어갈 인재에게 요구되는 역량으로 분석적 사고, 창의성, 유연성이 상위권에 꼽히며 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum), 데이터/AI, 콘텐츠 제작, 클라우드 컴퓨팅 분야가 가장 빠르게 성장하는 직업군으로 예상되고 있습니다 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum). 요컨대, AI 발전은 일자리의 “질적 변화”를 촉진하여 인간과 기계의 업무 재분배 및 새로운 직업 탄생으로 이어질 것입니다.

자동화로 사라질 가능성이 높은 직업과 지속될 직업

앞으로 사라지거나 대폭 축소될 가능성이 높은 직업은 업무의 상당 부분이 규칙적이고 반복적인 직종일 가능성이 큽니다. AI와 로봇이 인간을 대체하기 쉬운 작업 특성이 있기 때문입니다. 예를 들어 은행의 전표 처리원, 회계 부서의 데이터 입력원, 공장의 생산라인 단순 노동자, 콜센터의 전화 상담원 등은 업무의 60~80% 이상이 자동화 가능하다는 분석이 있습니다 (Jobs of Tomorrow: Will AI automate or augment future work? | World Economic Forum). 실제 세계경제포럼의 ‘일자리의 미래’ 보고서는 채권 심사원, 급여 계산원, 사무 보조원 등을 AI 자동화 위험이 가장 높은 직업으로 지목하며, 해당 직무의 약 80%가량이 자동화될 수 있다고 지적했습니다 (Jobs of Tomorrow: Will AI automate or augment future work? | World Economic Forum). 또 **텔레마케터(텔레마케팅 직원)**는 68%, 통계 사무원은 61%, **은행 출납원(텔러)**은 60% 정도의 업무가 AI로 대체 가능하다는 분석도 있습니다 (Jobs of Tomorrow: Will AI automate or augment future work? | World Economic Forum). 이처럼 인지적 노동이라도 정형화된 업무 패턴이 있는 경우 AI에 취약합니다. 운송 분야에서는 트럭 운전사, 배달원, 택시 기사 등이 자율주행 기술 발전으로 장기적으로 일자리 감소 위험군으로 꼽히고 있습니다. 제조 분야의 용접공, 포장공, 검사원 등도 로봇 기술 향상으로 상당수가 대체될 수 있습니다. 요약하면 반복적이고 표준화된 업무 비중이 높은 직종일수록 자동화로 인해 축소될 가능성이 높습니다.

반대로 향후에도 지속되거나 오히려 중요성이 커질 직업은 인간 고유의 강점을 요구하는 분야가 될 것입니다. 사회적 상호작용, 창의성, 복잡한 비정형 작업 등을 필요로 하는 직업이 이에 해당합니다 (The 65 Jobs With the Lowest Risk of Automation by Artificial Intelligence and Robots). 한 분석에 따르면 로봇이 대체하기 어려운 인간의 특질로 사회성과 감성 지능, 창의적 사고, 유연한 대처 능력 등이 꼽히며, 이러한 능력이 중요한 직종은 자동화 위험이 매우 낮은 직업군으로 나타났습니다 (The 65 Jobs With the Lowest Risk of Automation by Artificial Intelligence and Robots). 대표적으로 의료 및 보건 분야(의사, 간호사, 치료사 등)는 환자의 상황을 종합적으로 판단하고 공감적 대응을 해야 하므로 자동화 위험이 극히 낮고 지속적으로 성장할 직종으로 평가됩니다 (The 65 Jobs With the Lowest Risk of Automation by Artificial Intelligence and Robots) (The 65 Jobs With the Lowest Risk of Automation by Artificial Intelligence and Robots). 교육 분야(교사, 교수, 교육 관리자 등)도 학생과의 소통, 창의적 지도 등이 핵심이어서 AI가 보조 역할은 해도 인간 교사를 완전히 대체하기는 어려울 것으로 보입니다 (The 65 Jobs With the Lowest Risk of Automation by Artificial Intelligence and Robots) (The 65 Jobs With the Lowest Risk of Automation by Artificial Intelligence and Robots). 예술과 디자인 분야(예술가, 작가, 디자이너 등)는 창의성과 독창성이 본질이므로 역시 인간의 몫이 크게 남을 것입니다. 복잡한 현장 작업직 중에서는 전기공, 배관공, 건설 현장 감독 등도 각각의 작업 환경이 매우 다양하고 비정형적 문제가 많아, 현재 기술 수준에서 로봇이나 AI가 대체하기 쉽지 않은 직종입니다 (Jobs Most Likely to Be Automated, and a Few That Won't).

또한 AI 시대에도 새롭게 부상하는 일자리가 있을 것입니다. 예를 들어 노인 돌봄 및 의료 서비스 수요가 급증함에 따라 간병인, 물리치료사, 심리상담사 등의 직업은 오히려 인력이 부족해질 전망입니다. AI 기술이 발전해도 인간에 대한 서비스나 돌봄 영역은 감성적 교감과 윤리적 판단이 필요하기 때문에 인간 노동의 가치가 유지됩니다. 기술 관리 및 윤리 규제 분야도 커질 수 있는데, 예컨대 AI 윤리위원, 데이터 프라이버시 담당관 등의 역할이 중요해질 것입니다.

정리하면, 단순하고 규칙적인 일은 기계로, 복잡하고 인간적인 일은 사람에게라는 구도가 강화될 전망입니다. 다만 이는 직업 전체가 사라진다/유지된다 식의 흑백논리가 아니라, 대부분의 직업이 내부적으로 역할 재편을 겪게 됨을 의미합니다. 즉 한 직업 내에서 자동화될 업무는 기계에 넘기고, 인간은 보다 부가가치 높은 업무에 집중하는 식으로 직무 내용이 변할 것입니다 (Jobs of Tomorrow: Will AI automate or augment future work? | World Economic Forum). 예컨대 회계사의 단순 계산 업무는 소프트웨어가 처리하지만, 회계 전략 수립이나 고객 상담은 사람이 맡는 방향으로 변하는 식입니다. 따라서 중요한 것은 개별 노동자가 자신의 직무에서 어떤 역량을 키워야 장기적으로 가치를 발휘할 수 있는지 판단하는 것이며, 사회 전반으로도 이러한 직무 전환을 원활히 지원하는 체계가 필요합니다.

각국 정부 및 기업의 대응 전략 사례

미래 노동시장 변화에 대응하기 위해 정부와 기업은 여러 전략을 구상 및 시행하고 있습니다. 정부 차원에서는 교육제도 개혁, 평생학습 체계 구축, 사회보장 제도 강화 등이 핵심 대응 전략으로 거론됩니다. 예를 들어 핀란드 정부는 자동화 시대 실업 대책 중 하나로 **세계 최초의 기본소득 실험(2017~2018)**을 실시하여, 기술 실업자들에게 조건 없이 일정 소득을 지급하는 방안을 시험했습니다. 비록 전면 도입에는 이르지 않았지만, 이 실험은 실업부조의 효율성 향상과 행복도 증가 등의 효과를 보고하며 새로운 복지정책 가능성을 시사했습니다. 또한 유럽 여러 나라는 노동시간 단축을 통해 고용을 유지하는 방안을 검토합니다. 독일은 경제 위기 시 노동시간 계좌제 등을 활용해 기업이 근로시간을 줄이는 대신 인력을 해고하지 않도록 지원해왔고, 아이슬란드와 스페인 등은 주4일 근무제 실험을 진행하여 생산성 유지와 일생활 균형 개선 효과를 확인했습니다. 이러한 정책들은 AI로 인한 생산성 향상이 인간의 여가 증가로 이어지도록 유도하려는 시도로 볼 수 있습니다 (과거 경제학자 케인스는 기술 발전으로 주 15시간 노동 시대가 올 것이라 예견하기도 했습니다 (Artificial Intelligence, the Future of Work, and Inequality - Magazine)).

앞서 2장에서 언급한 재교육 프로그램 확대도 계속 중요하게 추진될 것입니다. 많은 국가들이 현재 진행 중인 성인 재교육 사업을 더 확대하고, 교육 커리큘럼을 미래 직업역량 중심으로 개편하려 하고 있습니다. 예컨대 일본은 2020년대 들어 리카레ント 교육(재직자 대학학위 과정) 지원을 늘리고, 교육기관-기업 간 인턴십 연계를 강화하여 산학협력을 통한 실무기술 습득을 장려하고 있습니다. 캐나다는 기술 변화로 실직 위험이 높은 근로자에게 재교육 바우처를 제공하고, 기업이 훈련에 참여할 경우 세액공제 혜택을 주는 정책을 시행 중입니다. 이러한 정책적 대응은 **노동시장의 유연한 전환(flexible transition)**을 돕는 것을 목표로 합니다. 앞으로는 공공-민간 파트너십이 더욱 중요해질 것으로 보이는데, 미국의 노동력정책 자문위원회처럼 정부, 기업, 교육계가 함께 인력 개발 프로젝트를 운영하거나, **유럽연합(EU)**이 추진하는 디지털 스킬 향상 연합처럼 여러 주체가 협력망을 구성해 대규모 재교육 캠페인을 벌이는 사례가 늘어날 것입니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson).

기업의 전략 측면에서는, 기술 도입과 인력 운용을 함께 계획하는 것이 중요해지고 있습니다. 기업들은 **업무 프로세스를 재설계(re-design)**하여 AI를 적용할 부분과 인간 직원이 집중할 부분을 명확히 구분하고, 직원 재배치와 재교육 프로그램을 통해 조직 충격을 최소화하려 하고 있습니다. 앞서 언급한 아마존의 업스킬링 2025 프로젝트는 그러한 기업 대응의 대표적 예로, 아마존은 사내 직원 10만 명에게 데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅 등 미래 수요가 높은 기술을 가르쳐 새로운 역할에 배치하려 하고 있습니다 (). 이처럼 사전적 인력 재훈련에 투자함으로써 기업은 숙련된 기존 직원을 유지하면서도 새로운 기술 트렌드에 대응하는 인력 구조 전환을 꾀할 수 있습니다.

또 다른 중요한 기업 전략은 AI와 인간의 협업 시너지 극대화입니다. AI를 단순히 인건비를 줄이는 자동화 수단으로 보기보다는, 의사결정 지원, 효율 향상 도구로 활용하여 직원의 생산성을 높이는 방향으로 조직문화를 만드는 것입니다 (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School). 이를 위해 기업은 직원들의 디지털 역량 강화 훈련을 실시하고, 사내에 AI 전문가와 현업 부서 직원이 함께 프로젝트를 수행하는 협업 모델을 도입합니다. 예컨대 JP모건은 변호사 등 백오피스 직원들에게 코딩과 데이터과학 기본 교육을 제공하여, 법률가가 AI 도구를 활용해 계약서 검토 작업을 신속히 할 수 있게 지원했습니다. 그 결과 인간 전문가가 AI의 힘을 빌려 더 많은 성과를 내면서도, AI 단독으로는 어려운 최종 판단은 사람이 맡는 업무 보완 관계를 구축했습니다. 이렇듯 기업들은 AI를 도입하더라도 사람 중심의 가치와 판단을 존중하는 윤리 원칙을 수립하고, 노동자 대표와 소통하며 변화 관리에 나서는 것이 중요합니다.

결국 미래 노동시장 대응 전략의 핵심은 **“사람에 투자”**하는 것입니다. 기술 자체에만 투자하는 조직은 지속가능한 경쟁력을 얻기 어려우며, 사람의 역량 개발과 복지 향상에 투자하는 조직이 혁신을 주도할 것이라는 인식이 확산되고 있습니다 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum). 이러한 철학 아래, 정부와 기업은 협력하여 교육 개혁, 평생학습 지원, 안전망 보강을 추진함으로써 AI 시대의 포용적 성장을 도모해야 할 것입니다.

5. 개인과 기업이 준비해야 할 사항

개인이 대비해야 할 사항: 교육 및 스킬 전략

AI 시대에는 개인 스스로 계속 배우고 적응하는 자세가 무엇보다 중요합니다. 기술 변화 주기가 빨라 평생 한 가지 기술이나 자격만으로 은퇴까지 일하기 어려운 시대가 오고 있으므로, 평생교육과 자기계발이 필수적인 삶의 요소가 되고 있습니다. 노동자 개인은 현재 자신의 직무에서 자동화될 수 있는 부분과 그렇지 않은 부분을 인지하고, 후자에 해당하는 고차원 역량을 강화해야 합니다. 이를 위해 정부와 기업이 제공하는 각종 재교육 기회를 적극 활용할 필요가 있습니다. 앞서 소개한 싱가포르의 SkillsFuture 학습 크레딧이나 한국의 K-디지털 트레이닝 같은 프로그램뿐 아니라, MOOC(Massive Open Online Course) 플랫폼 등 온라인 무료 강좌들도 폭넓게 활용할 수 있습니다.

특히 **디지털 리터러시(digital literacy)**와 AI 활용 역량은 모든 분야의 근로자에게 기본 소양이 되어가고 있으므로, 이에 대한 학습이 요구됩니다. 디지털 리터러시란 단순히 컴퓨터 사용법을 아는 것을 넘어, 데이터를 이해하고 활용하는 능력, 기본적인 코딩/스크립팅 능력, 온라인에서 정보를 분석하고 소통하는 능력 등을 포괄합니다. AI 활용 역량으로는 AI가 어떤 원리로 작동하고 한계를 지니는지 개념을 파악하는 것, 그리고 자기 업무에 적용할 수 있는 AI 도구들을 익히는 것이 해당됩니다. 예를 들어 마케팅 분야의 사람이라면 AI 기반 데이터분석 툴을 다뤄볼 필요가 있고, 디자이너라면 AI 이미지 생성 소프트웨어 활용법을 익히는 식입니다. 이러한 도구적 스킬을 습득하면 AI를 자신의 능력을 증폭하는 도구로 사용할 수 있게 되어 경쟁력을 높일 수 있습니다 (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School) (Does the Rise of AI Compare to the Industrial Revolution? ‘Almost,’ Research Suggests | Columbia Business School).

동시에 **소프트 스킬(Soft Skills)**의 개발도 개인에게 중요합니다. 기계가 대체하기 어려운 창의력, 문제해결능력, 비판적 사고, 대인관계 능력 등을 키워야만 AI 시대에 독자적 가치를 지닌 전문인으로 활약할 수 있습니다 (The 65 Jobs With the Lowest Risk of Automation by Artificial Intelligence and Robots). 예컨대 창의적 사고력을 기르기 위해 다양한 분야의 지식을 융합하고 새로운 아이디어를 내보는 연습이 필요하며, 비판적 사고력 향상을 위해 뉴스를 접할 때 다양한 관점을 검토하고 사실 여부를 판단하는 훈련을 할 수 있습니다. 의사소통 능력과 협업 능력도 강조되는데, 이는 다양한 배경의 사람들과 효과적으로 일하는 능력으로, AI 시대에 팀 단위의 복잡한 문제를 해결할 때 필수적입니다. 세계경제포럼은 문화적 적응력, 디지털 유창성, 평생 학습능력을 미래 인재의 핵심 요소로 꼽았습니다 (Aligning workforce development with changing industry needs | World Economic Forum). 결국 개인 차원에서 중요한 것은 **“학습하는 법을 배우는 것”**입니다. 새로운 기술이 등장할 때 겁먹지 않고 스스로 익히는 자기주도 학습 습관, 끊임없이 변하는 직무에 맞춰 유연하게 역량을 재조합하는 능력을 갖춘 사람이 AI 시대에 살아남고 성장할 것입니다.

나아가 커리어 경로의 설계도 유연하게 할 필요가 있습니다. 과거에는 한 우물 전문성이 중요했다면, 이제는 **T자형 인재(한 분야의 깊이 + 다양한 분야의 폭)**가 각광받습니다. 즉 자신의 전문 분야를 갖추되, 인접하거나 전혀 다른 영역에도 관심을 넓혀 융합형 역량을 갖추는 것이 유리합니다. 예를 들어 의료 분야 종사자가 코딩을 배워 헬스케어 AI를 개발하거나, 기계공학도가 심리학 지식을 익혀 휴머노이드 로봇 개발에 응용하는 식의 복합 스킬셋이 환영받습니다. **경력 전환(career pivot)**도 두려워할 필요 없습니다. 자동화로 전망이 불투명한 직종에 머무르기보다, 재훈련을 거쳐 성장 산업으로 옮기는 용기도 필요할 수 있습니다. 이미 여러 나라에서 중고령자들을 위한 코딩 부트캠프, 이공계 출신이 아닌 사람들을 위한 데이터 분석 강좌 등 직업전환 교육이 늘어나고 있으므로 이러한 기회를 활용하는 것이 좋습니다.

마지막으로, 개인은 AI 윤리 및 책임의식도 함양해야 합니다. AI 도구를 사용할 때 개인정보 보호나 알고리즘 편향 등의 문제가 발생할 수 있으므로, 관련된 기본 윤리 원칙을 이해하고 준수하는 태도가 필요합니다. 이는 기업이 요구하는 준법감시 측면에서도 중요하며, 장차 AI와 인간의 관계 설정에 있어 주체적인 시민으로 참여하기 위해서도 필요합니다.

기업이 대비해야 할 사항: 조직 및 경영 전략

기업은 AI 시대의 도래에 발맞춰 경영 전략과 인적자원 관리 전략을 재정비해야 합니다. 먼저 업무 프로세스와 조직 구조의 재설계가 중요합니다. 기업은 자사 업무에서 어떤 부분을 AI로 자동화하고, 어떤 부분을 인간의 판단과 창의에 맡길지를 면밀히 분석해야 합니다. 이를 통해 인간-기계 협업 모델을 수립하고, 조직 내 역할분담을 재조정할 필요가 있습니다. 예컨대 한 고객서비스 조직이라면, FAQ 답변 같은 반복문의는 챗봇 AI에게 맡기고, 복잡한 클레임 처리나 감정적인 대응이 필요한 상황은 인간 상담원이 전담하도록 프로세스를 개편할 수 있습니다. 제조업 공장이라면 로봇이 표준화된 조립을 하고, 인간 작업자는 품질 관리나 공정 개선 임무를 맡도록 하는 식입니다. 이러한 업무 재설계 과정에서 핵심은 AI를 도입함으로써 발생하는 잉여인력을 해고가 아닌 재배치로 풀어나가는 것입니다. 기업이 일방적으로 인력 감축에만 치중하면 남은 직원들의 사기도 꺾이고 장기적으로 숙련 인력이 부족해질 수 있습니다. 따라서 **“기계는 기계, 인간은 인간”**이 가장 잘할 수 있는 영역을 극대화하는 방향으로 업무를 조직하고, 인력 구조를 조정하되 가능한 한 기존 인재를 재훈련시켜 새로운 역할로 이동시키는 전략이 권장됩니다 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum).

이를 위해 기업은 직원 교육훈련 프로그램에 적극 투자해야 합니다. 기술 변화에 따라 직원들에게 요구되는 역량이 바뀌므로, 사내 대학, 직무교육, 온라인 학습 플랫폼 제공 등으로 직원들이 필요한 기술을 습득하도록 지원해야 합니다. 앞서 예로 든 아마존은 종업원 재교육에 7억 달러 이상을 투자하여 물류센터 근로자를 소프트웨어 직군으로 전환 교육하거나, 콜센터 직원을 클라우드 기술자로 양성하는 등의 프로그램을 운영 중입니다 (). 이처럼 인재 내부 양성은 기업 입장에서도 숙련된 조직문화 이해도를 가진 인력을 활용한다는 장점이 있습니다. 단순히 외부에서 새로운 기술 인재를 영입하는 것보다, 기존 직원들을 훈련시키는 것이 장기적 로열티 확보와 협업 효율 측면에서 바람직할 수 있습니다. 세계경제포럼 역시 현재 인력의 재교육과 업스킬링을 택하는 기업이 경쟁에서 앞설 것이라고 지적하고 있습니다 (Recession and Automation Changes Our Future of Work, But There are Jobs Coming, Report Says > Press releases | World Economic Forum). 중소기업의 경우 자체 교육 역량이 부족할 수 있는데, 이럴 때는 정부나 대기업이 제공하는 컨소시엄 교육 프로그램에 참여하거나, 업계 협회를 통해 공동훈련을 시행하는 것도 방법입니다.

기업 문화 측면에서도 변화가 요구됩니다. 평생직장 개념이 약화되고 프로젝트 단위의 유연한 업무가 늘어나므로, 기업은 성과 중심 문화와 함께 학습 중심 문화를 조성해야 합니다. 직원들이 새로운 아이디어를 시험해볼 수 있도록 독려하고, 실패를 학습 기회로 삼는 애자일(Agile) 문화를 도입하는 것이 도움이 됩니다. 또한 부서 간 장벽을 낮추고 다학제적 팀을 구성하여 문제를 해결하는 연습을 함으로써, 직원들이 다양한 스킬을 습득하고 창의적 솔루션을 찾도록 해야 합니다. 지속적인 혁신이 일어나는 조직은 직원 개개인이 호기심을 갖고 배우는 분위기에서 탄생하기 때문에, 경영진은 단기 성과만 강조하기보다 장기적 역량 개발을 중시하는 메시지를 전달할 필요가 있습니다 (4 ambitious government initiatives preparing the workforce for a future of AI – Ross Dawson). 예컨대 직원들의 자기계발을 위해 일정 시간이나 예산을 지원하는 제도(구글의 20% 룰과 같은)를 둘 수도 있습니다.

인사관리 제도도 재검토해야 합니다. AI 시대에는 특정 기술 역량이 일시적으로 중요했다가 곧 다른 기술로 대체될 수 있습니다. 따라서 채용이나 평가에서 유연성을 높여, 지금 당장 완벽한 기술을 가진 인재보다 학습 능력이 뛰어난 인재를 뽑고 키우는 것이 중요합니다. 또한 정규직, 계약직, 프리랜서 등이 혼합된 인력 풀을 효과적으로 운영할 수 있도록, 성과 평가와 보상 시스템을 업데이트해야 합니다. 공정하고 투명한 인사 데이터 관리를 위해 AI를 활용할 수도 있지만, 이 경우 알고리즘 편향이 없도록 주의하고 결과를 인간 HR 관리자가 보정하는 **휴먼인더루프(Human-in-the-loop)**를 유지해야 합니다.

마지막으로 윤리적·사회적 책임을 다하는 것이 기업의 지속가능성에 필수입니다. 기술 도입으로 영향을 받는 이해관계자(직원, 고객, 지역사회)를 고려하여 **공정 전환(Just Transition)**을 이끌어야 합니다. 예를 들어, 자동화로 직무가 소멸하는 직원에게 다른 직무 기회를 제공하거나 충분한 지원금과 전직 도움을 줄 의무를 느껴야 합니다. 또한 제품이나 서비스에 AI를 활용한다면 투명한 AI, 설명 가능한 AI를 추구하고, 개인정보 보호와 보안 강화에 만전을 기해야 합니다. 그래야만 AI에 대한 신뢰를 사회로부터 얻고, 장기적인 비즈니스 성공을 담보할 수 있습니다.

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내용을 요약하면, 산업혁명과 현재의 AI 혁명 모두 노동시장을 크게 변화시켰으며 기술 발전으로 인한 일자리 감소와 창출의 양면성을 보여줍니다. 산업혁명기에는 기계화로 농업 및 수공업 일자리가 줄었지만 새로운 산업 직종이 생겨났고, 노동운동과 제도 개선을 통해 사회가 적응해왔습니다. 오늘날 AI는 제조업부터 서비스업까지 광범위한 분야에서 업무 자동화를 이끌고 있으나, 동시에 데이터 과학자, AI 엔지니어 등 신직업을 만들어내고 각국은 이에 대비한 정책을 추진하고 있습니다. 두 혁명은 기술로 인한 생산성 향상과 일의 재구성을 가져온다는 점에서 유사하지만, AI 혁명은 더 빠르고 포괄적으로 전개되고 있어 보다 선제적인 대응이 요구됩니다. 미래 노동시장은 AI와 인간의 공존을 전제로 크게 변모할 것이며, 개인은 평생학습을 통한 역량 강화, 기업은 사람 중심의 혁신 전략으로 이에 대비해야 할 것입니다. 지속적인 정책 연구와 사회적 대화를 통해 모두가 성장의 과실을 공유하는 포용적 미래를 만들어가는 것이 앞으로의 과제입니다. (Understanding the impact of automation on workers, jobs, and wages) (Aligning workforce development with changing industry needs | World Economic Forum)