한 달 만에 전문직 9만 8천 명이 사라졌다
이번에 내가 주목한 숫자가 하나 있다.
올해 1월, 한국 전문·과학·기술서비스 분야에서 취업자가 전년 같은 달보다 9만 8,000명 줄었다.
변호사, 회계사, 세무사, 컨설턴트. 소위 ‘철밥통’이라고 불리던 전문직들이 모여 있는 바로 그 분야다.
지난해 12월에도 5만 6,000명이 감소해서 2013년 산업분류 개편 이후 두 달 연속 사상 최대 감소를 기록했다.
청년층(15~29세) 취업자는 전년보다 17만 5,000명 감소, 고용률은 43.6%로 2021년 1월 이후 5년 만에 최저.
구인배수는 0.36.
구직자 한 사람 앞에 일자리가 0.36개.
코로나 직격탄 맞은 2020년(0.39)보다 낮은 수치다.
솔직히 이 숫자를 보고 한동안 멍했다.
“이게 진짜 AI 때문인가?” 싶으면서도, 흐름이 이미 숫자로 나타나고 있다는 건 부정할 수 없다.
시작은 세일즈포스 CEO의 한마디였다
돌이켜보면 신호탄은 작년 여름에 터졌다.
2024년 7월, 세일즈포스 CEO가 “소프트웨어 엔지니어, 고객서비스, 변호사 채용을 일시 중단하겠다”고 선언했다.
자사 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트포스’가 반복 업무를 대신 처리하면서 새로운 수익까지 만들어내고 있다는 이유였다.
그때 나는 “미국 이야기니까” 하고 넘겼다.
그런데 1년 반이 지난 지금, 한국 전문직 시장에서 같은 현상이 벌어지고 있다.
계약 검토, 보고서 작성, 데이터 분석, 과거에 신입이 맡던 자료 조사와 초안 작성. 이런 업무를 이제 AI가 대신한다.
딜로이트는 “2026년 조직의 절반 이상이 디지털 전환 예산의 50% 이상을 AI 자동화에 투입할 것”으로 전망했다.
돈이 AI 쪽으로 가고 있다는 건, 사람한테 갈 돈이 줄고 있다는 뜻이다.
시간당 과금 구조가 무너지면 신입은 설 자리가 없다
내가 이 상황에서 가장 무섭다고 느끼는 건 수익 구조 자체의 변화다.
법률, 회계, 컨설팅 업계는 오랫동안 시간당 과금 방식으로 돈을 벌었다. 주니어가 100시간 일하면 100시간치 돈을 받는 구조.
그런데 AI가 그 100시간을 10시간으로 줄여버리면 고객 입장에서는 당연히 이렇게 말한다.
“시간 대신 결과물 가치로 돈을 내겠다.”
이렇게 되면 뭐가 일어나느냐.
신입 채용이 줄어든다.
100시간 일할 사람이 10명 필요했는데 이제 3명이면 되니까.
경험 쌓는 아래층이 두꺼운 피라미드 구조가 납작해진다.
한국개발연구원(KDI)과 한국은행이 말하는 청년층의 성장 사다리가 사라지는 현상이 바로 이거다.
내 주변에 로펌에서 일하는 지인이 있는데, 작년까지 해마다 신입을 10명 넘게 뽑던 곳이 올해는 3명만 뽑았다고 한다. 나머지 자리는 AI 툴이 채웠다.
그런데 AI도 아직 다 되는 건 아니다
여기서 냉정하게 균형을 잡아야 한다.
가트너 보고서에 따르면 에이전틱 AI(자율적으로 행동하는 AI) 프로젝트의 40% 이상이 2027년까지 실패할 것으로 예상된다.
미국 NBER이 기업 경영진을 대상으로 조사한 결과, 80% 이상이 AI가 생산성이나 고용 인원에 아무 영향을 미치지 않았다고 답했다.
심지어 오픈AI CEO 샘 올트먼도 이렇게 말했다.
“AI를 탓하는 경향이 있지만, 사실 AI가 없었어도 해고가 일어났을 경우가 많다.”
이른바 AI 워싱.
경영 악화나 비용 절감으로 자를 사람을 AI 도입 탓인 것처럼 포장하는 거다.
정리하면 이렇다.
AI가 모든 걸 대체하는 건 아직 아니다.
하지만 특정 반복 업무는 이미 대체되고 있고, 그 속도가 점점 빨라지고 있다. 그리고 법적, 윤리적 최종 책임과 판단은 여전히 인간에게 남아 있다.
전문가의 역할이 실행자에서 감독자, 판단자로 이동하고 있는 거다.
AI 기본법은 나왔는데, 사람을 위한 준비는 없다
올해 1월 22일, 한국에서 AI 기본법이 시행됐다.
고영향 AI 사업자에 대한 위험 관리와 설명 의무를 정한 제도적 틀이다.
그런데 솔직히 말하면, 껍데기만 만들어놓은 느낌이다.
일자리 재편 논의는? 중장년 재교육 프로그램은? 전문직 전환 지원은?
아직 시작도 안 했다.
한국의 AI 고급 인재가 해외로 빠져나가는 비율은 인구 10만 명당 0.36명.
제도는 만들었는데 사람은 준비 안 시키고, AI 잘 쓰는 인재는 해외로 보내고, AI에 밀릴 수 있는 사람들에 대한 대책은 없고.
이 간극이 나한테는 위험이자 동시에 기회로 보인다.
이걸 어떻게 나한테 연결시킬 건가
자, 여기서부터가 내가 진짜 하고 싶은 이야기다.
세계경제포럼(WEF)이 이런 말을 했다.
“AI가 사람의 일자리를 빼앗는 것이 아니라, AI를 잘 다루는 사람이 그렇지 못한 사람의 일자리를 가져간다.”
엔비디아 CEO 젠슨 황도 같은 말을 했다.
이 문장을 읽고 “그러면 내가 AI를 잘 다루는 쪽에 서면 되는 거 아닌가” 라고 생각했다.
솔직하게 말한다.
이 상황을 보면서 “무섭다” 하고 끝낼 생각이 없다. 이걸 유리하게 바꿀 방법을 찾는 게 목적이다.
첫째, AI 도구를 직접 써본다.
ChatGPT, Claude, Gemini. 글 쓰는 데도 쓰고, 자료 정리하는 데도 쓰고, 아이디어 뽑아내는 데도 쓴다. 어렵게 생각할 필요 없다. 그냥 매일 한 가지씩 시켜보는 거다. 중요한 건 “이게 되네?” 하는 감각을 쌓는 거다.
둘째, AI가 못하는 영역에서 내 가치를 만든다.
AI가 초안을 뽑아주면, 그걸 최종 판단하고 책임지는 건 사람이다. 감독 능력, 맥락 파악 능력, 관계 형성 능력. 이런 건 AI가 아직 대체 못 한다. 나는 이 영역을 의식적으로 키우고 있다.
셋째, ‘AI + 나의 경험’을 결합한 수익 구조를 만든다.
AI 도구를 활용하면 1인이 수행할 수 있는 업무 범위가 확 넓어진다. 예전에는 팀 5명이 해야 할 일을 AI 도구 + 나 혼자로 처리할 수 있는 시대다.
프리랜서든, 소규모 프로젝트든, AI를 지렛대 삼아 개인 단위의 수익 구조를 만드는 게 가능해졌다. 실제로 AI를 활용하는 프리랜서가 그렇지 않은 사람보다 40% 더 많은 수입을 올린다는 조사 결과도 있다.
2028~2030년, 조직은 납작해지고 개인은 강해진다
2028~2030년이 되면 산업 전체가 성과 기반 과금과 인간-AI 협업 모델로 재편될 거다.
피라미드형 조직은 납작해진다. 신입이 100명 있던 곳이 30명이 되고, 대신 AI를 다루는 소수 인력의 가치가 폭등한다.
이 구조 안에서 살아남으려면 두 가지 중 하나다.
- 하나, AI 감독 능력을 갖춘 전문가가 되거나.
- 둘, AI를 활용해 독립적 수익을 만드는 개인이 되거나.
한국 정부가 재교육 체계를 서둘러 바꾸지 않으면 청년 실업과 중장년 경력 단절이 동시에 커져서 사회 불안이 심각해질 수 있다.
그런데 정부를 기다리면 늦는다.
정부 정책은 항상 현실보다 2~3년 늦게 따라온다. AI 기본법이 올해 1월에야 시행된 것만 봐도 알 수 있다.
그래서 정부를 기다리지 않고 내가 먼저 움직여야한다.
AI 워싱 뒤에 진짜 투자처가 있다
하나 더 눈여겨보는 게 있다.
올트먼이 말한 AI 워싱.
기업들이 AI 핑계로 구조조정하는 현상.
이건 뒤집어 보면, AI를 제대로 활용하는 기업과 핑계만 대는 기업이 갈린다는 뜻이다.
오픈AI는 올해 연간 환산 매출이 200억 달러(약 29조 원)를 넘었고, 2030년 매출 전망은 2,800억 달러(약 405조 원).
기업가치는 8,500억 달러(약 1,231조 원)를 넘어서고 있다.
AI를 진짜로 쓰는 기업은 폭발적으로 성장하고, 겉핥기만 하는 기업은 도태된다.
WEF 전망에 따르면 AI로 8,500만 개 일자리가 소멸하지만, 동시에 9,700만 개 신규 일자리가 창출된다고 한다.
1,200만 개.
문제는 사라지는 일자리와 새로 생기는 일자리의 종류가 다르다는 거다.
그래서 내가 주시하는 건, 새로 생기는 일자리가 어떤 분야인지, 그 분야에 나를 어떻게 포지셔닝할 수 있는지다.
AI 프롬프트 설계, AI 감독, 검증, AI 기반 콘텐츠 제작, AI 도구를 활용한 컨설팅. 이런 영역이 새로운 밥그릇이 되고 있다.
살아남는 건 가장 강한 사람이 아니라, 변화에 가장 잘 적응하는 사람이다
마지막으로 이 말을 남기고 싶다.
“살아남는 종은 가장 강한 종이 아니라, 변화에 가장 잘 적응하는 종이다.”
찰스 다윈(Charles Darwin)
AI를 개발하는 사람은 아니다.
그런데 이 변화의 한가운데에서 내가 할 수 있는 것부터 하나씩 시작하고 있다.
AI 도구를 매일 써보고, 그 안에서 나만의 활용법을 찾아보고, “이걸로 뭘 만들 수 있을까”를 계속 실험하고 있다.
한 달에 전문직 9만 8천 명이 사라지는 세상이니까. 솔직히 무섭다.
그런데 무서워서 가만히 있으면 나는 사라지는 쪽에 서게 된다.
움직이면 적어도 방향은 보인다. 완벽하지 않아도 된다. AI가 초안을 뽑아주면 내가 그 위에 판단을 얹으면 된다.
변화에 적응하는 건 거창한 게 아니라, 오늘 AI한테 뭐 하나 시켜보는 것에서 시작된다.
그게 이 시대를 바꾸는 가장 현실적인 첫걸음이라고 믿고 있다.
