대체될 것인가, 보완할 것인가 AI 시대 청년 생존의 조건, 보완도

AI 확산 이후 한국 노동시장에서 청년 고용은 뚜렷하게 줄었고

반대로 50대 고용은 늘어나는 ‘연공 편향’ 현상이 확인됐습니다

 

특히 AI에 많이 노출된 업종일수록 청년 일자리가 크게 줄었지만, 같은 업종 안에서도 ‘AI 보완도’가 높은 분야는 청년 고용 감소가 상대적으로 덜했습니다

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1. AI 시대, 왜 청년만 더 춥나?

 영상에서 한국은행 조사국 고용연구팀은 “실업률은 낮은데 청년은 더 춥다”는 지금의 상황을, 인공지능 확산과 기술 변화의 방향에서 설명합니다. 겉으로는 고용이 괜찮아 보이지만, 그냥 쉬거나 구직을 포기한 청년 비중이 늘면서 체감 한파가 심해졌다는 거죠

 

핵심 키워드는 바로 ‘연공 편향 기술 변화’입니다

• 새 기술이 등장할 때, 경력이 짧은 사람보다 오래 일한 사람이 더 유리해지는 현상
• AI 확산 이후, 주니어보다 시니어에게 기회가 더 많이 돌아가는 구조로 노동시장이 재편되고 있다는 의미

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2. 데이터로 찍어본 연공 편향

 이번 분석에는 국민연금 가입자 약 1,600만 명의 업종·연령 정보를 활용한 대규모 행정 데이터가 사용됐습니다. 이를 통해 업종별 AI 노출 정도를 4개 그룹(1분위 저노출 ~ 4분위 고노출)으로 나눈 뒤, 청년과 50대 고용이 어떻게 달라졌는지 추적했습니다

 

숫자로 보면 연공 편향은 훨씬 선명해집니다

• 최근 3년간 청년층 일자리는 총 21.1만 개 감소했고, 이 중 98.6%인 20.8만 개가 AI 노출 상위 50% 업종에서 사라졌습니다
• 반대로 50대 일자리는 같은 기간 20.9만 개 늘었고, 그 중 약 69.9%인 14.6만 개가 AI 노출 상위 업종에서 증가했습니다
• 그래프를 보면, 청년층은 AI 노출이 가장 높은 4분위 업종(가장 진한 선)에서 고용 감소가 집중된 반면, 50대는 같은 그룹에서 고용이 늘어나는 정반대 패턴을 보입니다

즉, “AI에 많이 노출된 산업 = 청년만 빠지고, 50대는 오히려 채용이 늘어나는 산업”이 되어 버린 셈입니다

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3. 왜 청년 일자리가 더 잘 잘리나?

 가장 큰 이유는 “누가 어떤 일을 하느냐”의 차이입니다

 

경험이 적은 청년층은 매뉴얼대로 처리하는 정형화·교과서형 업무를 많이 맡고, 숙련된 시니어는 조직 관리·의사결정·대인관계처럼 암묵지와 사회적 기술이 필요한 일을 담당합니다

 

생성형 AI의 업무 시간 감소 효과를 보면, 경력 5년 이하 주니어에게서 감소폭이 가장 크게 나타납니다

• 주니어가 맡는 문서 초안 작성, 자료 정리, 기초 분석 같은 업무는 AI가 빠르게 대신할 수 있습니다
• 반면 조직 맥락 이해, 이해관계 조정, 책임이 따르는 최종 의사결정은 여전히 시니어의 영역이라 AI가 쉽게 대체하지 못합니다

그 결과, “AI 덕분에 시니어는 더 생산적인 리더가 되고, 청년은 처음부터 덜 뽑는 구조”가 단기적으로 만들어지고 있는 겁니다

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4. 진짜 변수는 ‘노출도’가 아니라 ‘보완도’

 여기서 중요한 개념이 하나 더 등장합니다. 바로 ‘AI 보완도’입니다

 

AI 노출도는 그 업종이 AI 기술의 영향을 얼마나 많이 받는지를 뜻하고, 보완도는 AI가 사람의 일을 얼마나 잘 ‘보완’해 주느냐, 다시 말해 그 직무가 AI로 완전히 대체되기 얼마나 어려운지를 의미합니다

 

분석 결과는 아주 직관적입니다

• AI 노출도가 높은 업종이라도, AI 보완도가 높으면 청년 고용 감소 폭이 훨씬 작게 나타났습니다
• 컴퓨터 프로그래밍, 법무·회계 등 전문 서비스업은 노출도는 높지만 보완도가 낮아 신입의 정형 업무가 AI로 많이 대체됐습니다
• 반면 보건업, 교육서비스업 등은 AI 노출도는 높지만 보완도가 높아, AI가 사람을 치우는 대신 의료·교육의 효율을 올려주는 쪽으로 작동하면서 청년 고용이 크게 줄지 않았습니다

영상 속 퀴즈 힌트도 바로 이 지점입니다. “AI 노출도가 높더라도 OO도가 높으면 청년고용이 덜 감소했다”는 문장에서, OO에 공통으로 들어갈 말은 ‘보완’입니다

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5. 지금부터 중요한 대응 전략

 임금 측면에서는 아직 AI 노출 정도에 따른 뚜렷한 격차가 관찰되지는 않았습니다. 다만 이는 단기적인 임금 경직성 때문일 가능성이 크고, 시간이 지나면 생산성과 역할 차이가 임금 격차로 드러날 여지가 큽니다

 

영상에서는 청년·기업·정부가 함께 취할 수 있는 대응 방향도 제시합니다

• 기업: 인력 축소보다 “AI와 협업할 수 있는 인재”를 키우고, 직무를 재설계해 생산성 향상을 중장기 고용 확대와 연결하는 전략이 필요합니다
• 청년: AI가 아직 대체하기 어려운 창의적 문제 정의, 시장 발굴, 스타트업 영역에서 기회를 적극적으로 찾을수록 ‘보완도가 높은 역할’을 선점할 수 있습니다
• 정책·사회: AI 활용 역량 강화 교육, 공공 데이터 접근성 확대, 실패를 용인하는 창업 생태계 조성이 청년이 AI 확산기에 적응하고 도전하도록 돕는 핵심 인프라입니다

한국은행 고용연구팀은 이번 이슈노트를 포함해, AI와 한국 경제, 생산성 효과, AI 스킬과 인재 수요까지 이어지는 연속 연구를 진행 중이라고 밝힙니다. 앞으로의 노동시장에서 “AI를 많이 쓰는 업종”이 아니라 “AI와 잘 협업하는 사람”이 얼마나 늘어나는지가, 청년 고용의 온도를 되돌려 놓을 결정적 변수입니다