미국 고용시장은 코로나19를 계기로 큰 변화를 겪었다. 팬데믹 기간에 중단됐던 업무가 재개됐지만 고용인력의 부족으로 많은 기업이 인력난을 겪고 있으며 노동력의 부족은 임금 인상과 나아가 인플레이션의 문제를 야기하는 등 경제 이슈의 핵심이 되고 있다. 이러한 상황 속에서 최근 돌풍을 일으킨 생성형 AI(Generative AI)가 사람을 대신해 미국 고용시장에 어떠한 영향을 미칠지에 대한 논란이 뜨겁다.

미국 화이트칼라 고용시장의 변화

과거 경제 불안이 지속되는 시기에는 주로 블루칼라 근로자들이 큰 영향을 받았던 것과 달리 현재 미국에서는 이례적으로 화이트칼라 근로자가 경제 불안의 가장 큰 영향을 받는 현상이 나타나고 있다. 이러한 현상의 시작은 지난해 연말부터 올해 초까지 이어진 글로벌 빅테크 기업들의 대규모 해고에서 시작됐다. 테크회사 해고인원을 실시간으로 추적하는 Layoffs.fyi에 따르면 2023년 10월 현재까지 테크회사에서 해고된 직원은 24만여 명에 이른다. 이처럼 기술 업계에서 시작된 화이트칼라의 해고는 금융업계와 미디어 회사 등으로 확산돼 통신회사 에릭슨(Ericsson)은 올해 초 8500명 감원을 발표했고 지난 7월 말에 750명의 직원에게 해고통보를 시작했다. 경영 컨설팅회사 맥킨지(McKinsey&Company) 또한 컨설팅 직원 2000여 명의 감원 계획을 발표했고 미디어 그룹 NPR도 올해 사무직원 10% 정도를 감원할 것이라고 발표했다.

더욱 심각한 변화는 해고를 통해 사라진 일자리가 당분간 되돌아오지 않을 것이라는 전망이다. 취업 전문 사이트 인디드(Indeed)에 따르면 올해 1분기 동안 소프트웨어 개발 등 기술직 채용공고는 지난해 같은 기간보다 55% 감소했으며 은행업은 40% 이상, 보험업 채용공고는 18% 감소했다. 반면, 저임금 서비스 노동 관련 일자리는 여전히 상승하고 있다. 2023년 9월 기준 생산 및 제조업 채용공고 지수는 팬데믹 이전 수준보다 51.3%나 높았다.

사무직의 고용이 줄고 블루칼라 직원의 고용이 안정화되면서 업종별 급여에도 변화가 일어나고 있다. 인력 관리 소프트웨어 제조업체인 Gusto가 30만 개 이상의 중소기업 급여 데이터를 분석한 결과, 올해 4월 급여는 1년 전에 대비 전체적으로 감소했지만 관광(9%), 건설(8%), 스포츠 및 레크레이션(7%) 등의 서비스직을 포함한 블루칼라 업종은 오히려 상승했다. 반면에 금융(-16%), 보험(-7%), 전문 서비스(-6%), 회계(-3%), 보험(-3%) 등과 같은 사무직종은 큰폭으로 하락했다.

<업종별 급여 상승 및 감소>

[자료: Gusto New Hires Pay Index, Wall Street Journal 정리]

화이트칼라 고용시장 변화는 팬데믹 이후의 과잉 고용과 경제 불안 등 여러 가지 이유가 있으나 생성형 AI의 등장 또한 영향을 미치고 있다. 비용 감소를 위해 대규모 감원을 감행한 기업들은 생성형 AI에 주목했고 이를 통해 대체가능한 직종은 다시 오픈될 가능성이 줄어들고 있다. 경제협력개발기구(OECD)가 올해 7월 발표한 2023년 고용전망 보고서에 따르면, 전 세계 OECD 국가 일자리의 16.8%가 AI에 의해 대체될 가능성이 높은 것으로 나타났다. 특히 법률, 문화, 과학, 공학, 비즈니스 전문가, 관리자, 최고경영자 등 화이트칼라 직종의 대체 위험성이 높았으며 반대로 청소 및 돌봄 노동자, 농업·삼림·어업 종사자, 주방보조원, 쓰레기 수거 작업자 및 기초 노동자 등의 대체 위험도는 가장 낮은 편에 속했다. 

생성형 AI는 사용이 편하고 비용도 저렴하기 때문에 업무의 자동화를 앞당길 것이며 특히 지식 노동이 중요시되는 화이트칼라 업종의 자동화가 빠르게 이루어질 것으로 기대되기 때문에 사무직 채용은 더욱 저속화될 것으로 보인다. 

사무직 업무의 자동화 가속

McKinsey Global Institute에 따르면 2030년까지 미국 전체 업무의 21.5%가 자동화될 것으로 예상했으나 생성형 AI의 도입으로 같은 기간 업무의 자동화는 29.5%로 더욱 가속화될 것이다. 특히, 이전의 인공지능 사용에 따른 업무 자동화는 육체적 노동이 필요한 농업 및 반복 작업이 필요한 제조업 분야, 업무 처리 시간이 많이 필요한 데이터 분석 등의 자동화에 기여가 컸던 것과 대조적으로 생성형 AI는 전문 지식과 창의성과 연관된 업무, 사람과의 상호작용이 필요한 업무의 자동화에 더 많은 역할을 할 수 있는 것으로 보인다. 도표에서 알 수 있듯이 STEM 관련 전문가, 교육 관련 종사자, 비즈니스 및 법률 전문가 등의 업종에서 생성형 AI의 도입에 따른 업무 자동화 비율은 큰 반면 농업 및 의료 보조원, 테크니션, 제조업 등에서의 업무 자동화 변화는 크지 않다.

<미국 업종별 업무시간의 자동화 도입 비율 변화>

[자료: McKinsey Global Institute]

골드만삭스도 생성형 AI는 육체적 노동이 많이 필요한 직업보다 창조적이고 지식 노동 비중이 높은 직종에 특히 큰 영향을 미칠 것으로 전망했다. 초기 인공지능은 제조업이나 사무 보조원처럼 반복적인 업무와 농업처럼 육체적 노동이 많은 업무의 자동화에 큰 영향을 주었다. 이후 등장한 기계학습(ML, Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 기존 데이터를 기반으로 학습하고 추론하는 기술이기 때문에 시간이 많이 필요한 대용량 데이터 분석 및 재고관리, 신제품 개발, 트렌드 예측 등에 주로 사용됐다. 생성형 AI는 이용자의 요구에 맞춰 스스로 데이터를 찾아 학습하고 이를 토대로 결과물을 생성해 내는 기술이기 때문에 전문지식 및 창의성과 연관된 업무, 사람과의 상호작용이 필요한 직종에서의 자동화에 더 많은 역할을 할 것으로 보인다. 미국의 경우 사무 및 행정 지원 업무가 46%로 생성형 AI로 자동화할 수 있는 업무의 비율이 가장 높았고, 법률 업무가 44%, 건축 및 엔지니어링 업무가 37%로 그 뒤를 이었다. 생명, 물리 및 사회과학 분야는 36%, 비즈니스 및 재무 운영이 35%로 높은 비중을 차지했다. 반면에 생성형 AI의 영향력이 가장 적은 업종으로는 건물 및 지상 청소, 유지보수 등의 업무(1%), 설치 및 수리 작업(4%), 건설 및 채굴(6%) 등이 해당됐다(Goldman Sachs).

시사점

생성형 AI의 성장은 매우 빠르게 진행되고 있다. 글로벌시장 규모는 지난해 65억6200만 달러였으며, 앞으로는 연평균 35.6%의 성장률을 보이며 2028년에는 518억8500만 달러로 증가할 것으로 예상된다. 한편, 북미지역 생성형 AI 시장 규모는 2022년 23억3600만 달러였으며 연평균 32.6% 성장률로 2028년에는 161억3600만 달러 수준으로 증가할 것으로 전망된다(Market and Market). 산업 전반에 걸쳐 생성형 AI의 도입이 활발히 이뤄지고, 그 영향력과 시장규모는 향후 몇 년간 지속적으로 증가할 것이다.

생성형 AI는 기존 인공지능 기술에 더해 인간의 고유 능력이라 여겨왔던 창조의 역할이 더해졌기 때문에 더욱 다양하고 유사하게 사람의 역할을 대신할 수 있는 가능성과 더불어 직원고용 감소에 대한 불안도 크게 대두됐다. OpenAI는 지난 3월에 발표한 논문에서 미국 노동력의 80%에 해당하는 사람들은 자기 업무의 10%를 ChatGPT처럼 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)을 기반으로 하는 생성형 AI가 대신할 수 있다고 언급했다. 골드만삭스도 미국 근로자의 약 7%가 업무의 절반 정도를 생성형 AI로 대신할 수 있는 직종에 종사하고 있다고 분석했다. 실제로 미국 경영진을 대상으로 실시한 조사에서 응답자의 59%가 연말까지 ChatGPT 도입으로 인한 직원 해고 가능성이 있다고 답했으며, 그 가운데 33%는 반드시 해고가 있을 예정이라고 응답했다. 향후 5년 내 직원 해고 가능성은 63%로 더 높은 결과를 나타냈다(Statista).

특히, 전문 지식과 창의성과 연관된 업무, 사람과의 상호작용이 필요한 업무의 자동화에 더 많은 역할을 할 수 있기 때문에 생성형 AI는 화이트칼라 직종의 업무에 큰 영향을 미치는 것으로 전망된다. 이에 미국에서는 화이트칼라 일자리 채용이 감소하는 경향을 보이고 있다. 새로운 기술의 등장에 따른 고용시장 환경변화에 우리 기업들의 발 빠른 대응이 요구되는 시점이다. 팬데믹 이후 인력난으로 어려움을 겪은 우리 진출기업들은 미국의 또 다른 고용시장 변화를 주시하고 탄력적인 전략을 마련하는 것이 중요하다. 생성형 AI의 활용과 관련해서는 사이버 보안 및 개인정보 보호, 정보의 신뢰성, 윤리적 문제 등 생성형 AI 도입에 따른 리스크 관리에 중점을 두고 생성형 AI 사용에 대한 명확한 가이드라인과 보호 장치를 마련해야 한다. 기업에서는 생성형 AI가 일자리를 소멸시키는 도구가 아니라 업무를 향상시키는 도구로 인식하고 활용하는 준비가 필요할 것으로 보인다.

자료: CNBC, Goldman Sachs, KPMG, Layoffs.fyi, Market and Market, McKinsey Global Institute, Statista, OECD, Open AI, KOTRA 애틀랜타 무역관 자료 종합