한국경제인협회(이하 ‘한경협’)는 7월 7일(화) FKI타워 컨퍼런스센터에서 ｢AI와 일자리의 공존: 노동시장의 구조적 변화와 대응전략 세미나｣를 개최했다.

AI 전환기, 생산성 제고와 고용 안정 동시 달성 위한 새로운 고용 패러다임 필요

  김창범 한경협 부회장은 개회사에서 “글로벌 기업들이 초격차 AI 기술과 비즈니스 모델 혁신을 빛의 속도로 추진하고 있는 상황에서, 우리 기업들이 여전히 과거 산업화 시대의 경직된 노동시장 구조에 묶여 있다면 AI 시대의 주역이 되기는 어려울 것”이라며, “이제는 미세 조정식 기존 제도 보완을 넘어, AI 시대에 맞는 새로운 고용 패러다임을 모색해야 한다”고 강조했다.

  김영훈 고용노동부 장관도 영상 축사를 통해 “한편에서는 생산성이 비약적으로 높아지지만, 다른 한편에서는 특정 직무와 인력층이 고용불안에 노출되는 이중적 전환이 일어나고 있다”며, “정부는 이에 대응해 AI 전환의 산업·직무별 영향을 면밀히 살피고, 노동자의 역량 제고와 맞춤형 안전망을 강화하는 중장기 고용안정 정책을 촘촘히 준비하고 있다”고 강조했다.

AI, 연간 노동생산성 증가율 최대 0.9%p 제고시킬 전망… AI 교육훈련 확대 필요

  제1세션에서는 스테인 브루크(Stijn Broecke) OECD 선임경제학자와 이철희 서울대학교 교수가 AI 기반 산업 전환이 고용 지형에 미칠 영향을 국내외 관점에서 균형 있게 조망했다.

  첫 번째 발제를 맡은 브루크 선임경제학자는 AI로 인한 일자리 대체 우려에 대해 “즉각적인 일자리 소멸보다는, 직무 내용과 필요 역량이 재편되는 노동시장의 대전환에 주목해야 한다”고 강조했다.

  브루크 선임경제학자는 “OECD 연구^주1)에 따르면 AI는 향후 10년간 연간 노동생산성 증가율을 0.4~0.9%p까지 끌어올릴 잠재력이 있지만, 직업군별 OECD AI 노출도^주2)에 따라 영향은 차별적일 것”이라며, “기존 직무의 과업 구성이 재편됨에 따라, 데이터 해석, 문제해결 능력, 창의성 등 AI를 보완하는 복합적 역량의 중요성이 커질 것”이라고 설명했다. 

 ＊ 주1) 「Miracle or Myth? Assessing the macroeconomic productivity gains from Artificial Intelligence」(’24, OECD)

 ＊ 주2) OECD AI 노출도(OECD AI exposure) : 직업별로 요구되는 언어, 문제해결, 지식처리, 시각·조작 능력 등 주요 직무 역량을 AI가 수행하거나 보조할 수 있는 정도를 나타내는 지표

  또한, “AI 도입이 생산성 향상과 고용의 질 개선으로 이어지기 위해서는 근로자 대상 AI 교육훈련을 강화할 필요가 있다”며, “한국도 교육훈련 투자를 확대하고 중소기업과 취약계층을 아우르는 AI 전환 지원책을 마련하는 한편, 안전하고 신뢰가능한 AI 관리 체계를 구축해야 한다”고 제언했다. 

AI만으로는 장래 인력수급 불균형 완화 한계… 청년 ‘숙련 사다리’ 복원 필요

  두 번째 발제자로 나선 이철희 서울대학교 교수는 향후 인구 변화로 인해 노동력이 부족해지는 부문과 AI 기술이 업무를 대체할 수 있는 부문 사이의 ‘미스매치(불균형)’ 문제를 강조했다.

  이 교수는 “AI 노출도^주3)는 금융, 법률 등 고임금·고숙련 부문에서 상대적으로 높게 나타나는 반면, 향후 인력 부족이 예상되는 돌봄, 운송, 음식점 등은 AI를 통한 인력 대체가 어려운 저임금·저숙련 부문”이라고 분석하며, “AI 확산만으로는 장래 노동수급 불균형을 완화하기는 어려울 것”이라고 전망했다.

 ＊ 주3) AI 노출도 : AI가 해당 업무를 동등한 품질로 더 빠르게 수행할 수 있는 정도를 0∼1로 산출한 지수(한국고용정보원에서 실시하는 ‘한국 재직자조사’ 데이터를 토대로 이철희 교수 산출)

  이어 이 교수는 “AI 확산으로 청년층이 전문성을 쌓을 수 있는 초급 일자리가 줄어들고 있어 정부가 기업의 채용·교육훈련 비용의 일부를 지원하는 등 ' 숙련 사다리' 복원에 투자해야 한다”고 제언했다. 또한, "특히 향후 인력 부족이 예상되는 저숙련․저임금 부문은 민간의 AI 기술 개발 유인이 상대적으로 약한 만큼, 정부가 관련 기술 개발과 상용화를 촉진하기 위한 지원을 강화해 인력수급 불균형을 완화해야 한다"고 강조했다. 

인력 ‘대체 방어’에서 인력 ‘전환 관리’ 중심으로 대응해야 

  이어진 제2세션에서는 길은선 산업연구원 연구위원(인구전략연구실장)과 르네이 탄(Renee Tan) 싱가포르 평생학습연구소(IAL, Institute for Adult Learning) 부원장이 AI 전환기에 고용 안정과 생산성 향상을 동시에 달성하기 위한 국내외 대응전략을 논의했다.

  첫 번째 발제를 맡은 길은선 연구위원은 AI를 단순한 인력 대체 수단이 아니라, 인력 부족을 완화하고 기존 인력의 생산성을 높이는 보완 기술로 활용해야 한다고 강조했다.

  길 연구위원은 “AI가 확산될수록 업무 내 비효율을 식별하고 이를 업무 프로세스 혁신으로 연결하는 경영 능력이 기업 간 성과를 가르게 될 것”이라며, “기업은 AI 활용의 우선순위를 생산과정의 병목·반복·오류·안전 위험을 줄이는 데 두어야 한다”고 설명했다.

  또한 “위험하고 신체 부담이 큰 작업은 기술이 담당하고, 사람은 판단·조정· 예외 처리 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 직무 구조를 재설계해야 한다”며, “정부는 근로자 보완, 안전 개선, 고용 유지 및 생산성 향상과 결합된 고용 친화적 AI 도입을 우선적으로 지원하고, 노사정 협력을 바탕으로 근로자의 직무 전환 경로를 설계해야 한다”고 제언했다. 

교육 훈련 넘어 일과 학습을 연결한 ‘역량 중심(Skills-First)’ 전환 필요

  두 번째 발제자로 나선 르네이 탄 부원장은 싱가포르의 SkillsFuture^주4) 경험을 바탕으로 AI 시대 평생학습과 인력 전환 전략의 중요성을 강조했다.

 ＊ 주4) 정부가 25세 이상 모든 싱가포르 시민권자에게 교육과정을 수강할 수 있는 크레딧(SkillsFuture Credit)을 지급하여 개인 주도 학습을 장려하는 제도(’16년 시행)

  르네이 탄 부원장은 “싱가포르의 SkillsFuture는 학습을 원하는 국민에게 평생학습을 지원하여 국가의 인적자본 경쟁력을 제고하는 정책”이라며, “AI 시대의 SkillsFuture는 단순히 개인에 대한 학습 기회 제공을 넘어, 기업이 AI로 인해 요구되는 직무 역량의 변화를 예측하고, 이에 대응해 근로자의 부족한 역량을채워 새로운 직무로 재배치하는 인력 전환 전략으로 확장되고 있다”고 밝혔다.

  이어 “AI 시대의 기업 경쟁력은 기술 도입 여부만으로 결정되지 않으며, 신기술 도입·사업 확장 등의 사업 전략과 이에 맞춰 근로자 역량을 개발·활용하는 인재 전략을 함께 추진하는 기업이 더 높은 성과를 보인다”고 설명하며, “한국도 학력이나 자격증만이 아닌 근로자의 실무 역량을 중심으로 인재를 채용·배치·육성하는 역량 중심(Skills-First) 접근을 강화하고, 교육훈련·고용서비스·인재 전략을 하나의 생태계로 연결할 필요가 있다”고 제언했다. 

AI 시대, 일자리 변화 대응 위해 창업 지원·재숙련 병행 필요

  이어진 패널토론의 좌장을 맡은 정철 한경협 연구총괄대표 겸 한국경제연구원장은 “AI 확산은 단순히 일자리의 양을 줄이는 문제가 아니라, 기업이 필요로 하는 직무와 근로자에게 요구되는 역량 자체를 바꾸는 구조적 변화”라고 지적했다.

  노민선 중소벤처기업연구원 실장은 “중소기업에 AI가 본격적으로 도입되면 고도화된 직무에 대한 수요만 남아 중소기업의 일자리 수요가 줄어들 가능성이 크다”며, “반면 AI 기반의 1인 창업은 증가할 수 있어, 청년들의 AI 활용 역량을 높일 수 있는 창업 지원 정책 등이 필요하다”고 강조했다.

  유진성 한국경제연구원 수석연구위원은 “AI 시대의 고용안정을 위한 과제는 ‘숙련도 향상(Upskilling^주5))’과 ‘재숙련(Reskilling^주6)) 강화’로 압축된다”며, “정부의 고용서비스 시스템을 활용해 근로자의 직무 경험과 역량을 분석하고, 기존 역량과 연관성이 높으면서도 향후 인력 수요가 큰 직종으로의 전환 경로를 제시하는 시스템을 구축할 필요가 있다”고 제언했다. 

 ＊ 주5) 업스킬링(Upskilling) : 현재 직무를 더 잘 수행하거나 변화된 업무에 적응하기 위해 기존 역량을 고도화하는 것

 ＊ 주6) 리스킬링(Reskilling) : 직무 전환이나 새로운 직무 수행을 위해 기존과 다른 역량을 새롭게 습득하는 것

※ [첨부] 「AI와 일자리의 공존: 노동시장의 구조적 변화와 대응전략｣ 세미나 개요