AI가 일을 빼앗는가, 아니면 인간의 가치를 높이는가

PwC "AI Jobs Barometer"를 일본 관점에서 읽다

AI가 고용을 빼앗는다――. 이 말은 생성 AI가 일반화된 이후 여러 번 반복되어 왔다. 그러나 PwC의 "2026 Global AI Jobs Barometer"가 보여주는 것은 좀 더 복잡하며, 오히려 일본 기업에게는 무거운 현실이다. AI는 단순히 일을 없애는 것이 아니다. 일의 내용을 재구성하고, 기업 간 생산성 격차를 넓히며, 젊은 층에게 요구되는 능력을 빠른 단계에서 끌어올리고 있다.

버뮤다의 뉴스 사이트 Bernews가 다룬 이 보고서에 따르면, PwC는 세계 6대륙의 10억 건 이상의 구인 광고를 분석하여 AI가 채용, 임금, 스킬, 생산성에 어떤 영향을 미치는지를 조사했다. 여기서 드러난 것은 "AI에 노출된 일일수록 위험하다"는 단순한 구도가 아니다. 오히려 AI를 잘 활용하는 기업일수록 사람을 늘리고, 임금을 올리며, 생산성에서도 앞서고 있다는 역설적인 모습이었다.

PwC의 조사에 따르면, AI에 대한 노출이 높은 기업은 AI에 대한 노출이 낮은 기업에 비해 생산성 성장률이 높고, 특히 상위층 기업에서는 큰 성장이 보인다. Bernews 기사에서도 AI에 가장 노출된 기업군에서는 2018년 대비 2025년에 34%의 생산성 성장이 기록되어 AI를 활용하기 어려운 기업군의 24%를 초과했다고 소개되고 있다. 게다가, AI 노출도가 높은 기업의 상위 20%에서는 평균 노동 생산성 성장이 163%에 달했다고 한다.

여기서 중요한 것은 AI가 "인원 감축 도구"로만 사용되지 않는 점이다. PwC 공식 페이지에서는 AI에 의한 생산성 향상을 실현하는 기업일수록 임금과 인원의 성장에서도 앞서고 있다고 설명하고 있다. 즉, AI로 사람을 줄이는 기업과 AI로 사람의 능력을 확장하고 사업을 넓히는 기업 간에 차이가 생기고 있다.

일본 기업이 이 결과를 읽을 때, 먼저 생각해야 할 것은 "AI로 몇 명을 줄일 수 있는가"가 아니다. "AI에 의해 현재 있는 인재가 얼마나 고부가가치의 일로 이동할 수 있는가"이다.

AI는 노동 시장을 두 개로 나눈다

PwC가 강조하고 있는 개념 중 하나가 "양극화하는 노동 시장"이다. 보고서에서는 AI에 의해 일이 크게 두 가지 방향으로 나뉜다고 한다.

하나는 AI가 정형 작업을 맡음으로써 인간 측에 더 높은 판단, 전문성, 리더십이 요구되는 일이다. PwC는 이를 AI에 의해 "전문화"되는 일로 위치시키고 있다. 또 하나는 AI가 작업을 쉽게 함으로써, 기존에는 전문 지식이 필요했던 일을 비전문가도 맡기 쉽게 하는 방향이다. 이는 AI에 의한 "민주화"라고 할 수 있다.

언뜻 보기에 민주화는 좋은 일처럼 보인다. 누구나 고도의 작업을 할 수 있게 된다면 생산성은 올라간다. 그러나 노동 시장의 가치라는 관점에서는 이야기가 단순하지 않다. 누구나 할 수 있는 일은 임금 프리미엄을 잃기 쉽다. 반면에, AI를 사용하여 전문성을 더욱 높일 수 있는 일은 더 높은 가치를 가진다.

PwC 공식 페이지에서는 AI에 의해 전문화되는 일은 민주화되는 일에 비해 성장이 빠르고, 임금 성장도 높다고 한다. 즉, AI 시대에 강한 것은 "AI에 대체되지 않는 사람"이 아니라, "AI를 사용하여 전문성을 증폭할 수 있는 사람"이다.

이는 일본의 회사원에게도 큰 시사를 준다. 예를 들어, 회계, 법무, 인사, 마케팅, 금융, 미디어, 컨설팅, 엔지니어링과 같은 영역에서는 AI가 자료 작성이나 조사, 요약, 1차 분석을 맡게 된다. 하지만 그것만으로 성과가 나오는 것은 아니다. 최종적으로 필요한 것은 질문을 세우는 힘, 전제를 의심하는 힘, 고객이나 시장의 문맥을 읽는 힘, 리스크를 파악하는 힘, 그리고 의사 결정자를 움직이는 설명력이다.

AI 시대에 가치가 올라가는 것은 단순히 "작업이 빠른 사람"이 아니라, "AI가 낸 답을 사용하여 더 나은 판단을 할 수 있는 사람"이다.

SNS에서는 "AI는 사람을 줄이는 이야기가 아니다"라는 반응이 두드러진다

이 PwC 보고서에 대해 LinkedIn이나 X에서는 AI와 고용의 관계를 둘러싼 반응이 잇따르고 있다. 공개 검색에서 확인할 수 있는 게시물에서는 특히 세 가지 논조가 두드러진다.

첫째로, "AI는 일을 빼앗기보다는 일을 재설계하고 있다"는 인식이다. LinkedIn에서는 AI 도입이 진행되는 기업일수록 임금과 인원이 늘어나고 있는 점에 주목하며, AI의 최대 기회는 인간을 대체하는 것이 아니라, 일 자체를 새로 만드는 것이라는 의견이 보인다. 이는 PwC의 "AI를 성장의 도구로 사용하는 기업이 성장한다"는 메시지와 일치한다.

둘째로, "인간적 스킬의 가치가 올라간다"는 반응이다. 판단력, 창의성, 리더십, 공감, 커뮤니케이션과 같은 능력은 기존에 "소프트 스킬"이라고 불리며, 기술 스킬에 비해 모호하게 다루어지기 쉬웠다. 그러나 SNS에서는 AI 시대야말로 이러한 능력이 보상이나 승진에 직결되는 것이 아닌가, 하는 견해가 확산되고 있다. AI가 정형 작업을 흡수할수록 인간에게는 비정형의 판단이 남는다. 거기에 가치가 모인다는 해석이다.

셋째로, "젊은 층의 커리어 형성이 어려워진다"는 우려다. X에서는 AI에 노출되는 엔트리 레벨 직업이 이미 판단력이나 창의성, 리더십을 요구하고 있다는 점에 반응하는 게시물이 보인다. LinkedIn에서도 기존에는 젊은 층이 경험을 쌓기 위해 맡았던 조사, 자료 작성, 정형 분석 등이 AI로 대체됨으로써, "미래의 리더를 어떻게 키울 것인가"라는 질문이 제기되고 있다.

이 논점은 일본 기업에게 특히 중요하다. 일본형 고용에서는 신입 일괄 채용 후에 시간을 들여 현장에서 키우는 시스템이 오래 기능해 왔다. 그러나 AI가 "젊은 층의 연습대"가 되었던 일을 흡수해 간다면, 젊은 층은 경험을 쌓기 전부터 더 높은 판단이나 고객 대응을 요구받을 가능성이 있다. 이는 기회이기도 하고, 리스크이기도 하다.

일본 기업의 과제는 "도입"이 아니라 "성과화"

일본에서는 생성 AI의 도입 자체는 시작되고 있다. PwC Japan의 "생성 AI에 관한 실태 조사 2025 봄 5개국 비교"에서는 일본 기업의 생성 AI 활용 추진도가 늘어나고, 사내에서 생성 AI를 활용 중이거나 사외에 생성 AI 서비스를 제공 중이라고 답한 층이 과반수에 달했다고 한다.

그러나, 동일 조사가 더 중요한 점으로 제시하고 있는 것은, 일본 기업에서는 기대를 초과하는 효과를 실감하고 있는 기업이 제한적이며, 오히려 효과가 기대를 밑도는 기업이 늘고 있다는 점이다. 즉, 일본 기업의 문제는 "AI를 사용하고 있는가"에서 "AI로 성과를 내고 있는가"로 옮겨지고 있다.

이는 많은 기업의 현장 감각과도 맞는다. 생성 AI는 이메일 작성, 회의록 요약, 번역, 조사, 자료의 초안 작성에는 사용되기 시작했다. 그러나 그것이 사업 모델의 혁신, 고객 경험의 개선, 상품 개발의 가속화, 영업 이익의 개선, 인재 배치의 최적화까지 연결되고 있는 기업은 아직 제한적이다.

IPA의 "DX 동향 2025"도 일본 기업의 DX에 대해, 전략, 기술, 인재의 관점에서 현재 위치와 과제를 정리하고 있다. 부제에는 "내향적·부분 최적"에서 "외향적·전체 최적"으로라는 문제의식이 제기되고 있다. 이는 생성 AI 활용에도 그대로 적용된다.

AI를 부서별 편리한 도구로만 사용한다면, 효과는 제한적이다. 총무는 회의록, 인사는 구인 광고, 영업은 이메일, 기획은 자료 작성――각각이 조금 편해진다. 그러나 기업 전체의 경쟁력은 그것만으로 크게 변하지 않는다. AI의 진정한 가치는 업무의 경계를 넘고, 의사 결정의 속도를 높이며, 고객에게 전달되는 가치를 변화시켰을 때 생긴다.

인력 부족의 일본에서는, AI는 "대체"보다 "확장"의 문맥으로 생각해야 한다

일본에 있어, AI와 고용의 논의는 유럽과 미국과는 조금 다르다. 일본은 인구 감소와 인력 부족에 직면하고 있다. 후생노동성의 노동 경제 백서에서도, 장기적인 인구 감소가 예상되는 가운데, 지속적인 임금 인상에는 1인당 아웃풋, 즉 노동 생산성의 상승이 필수적이라고 한다. 또한, 생산성 향상을 위해 로봇, AI, ICT 등의 활용과 인재 육성이 중요하다고 정리되고 있다.

이 전제에 서면, 일본에서의 AI 도입은 "사람을 줄이기 위해"가 아니라, "적은 인원으로 더 많은 가치를 창출하기 위해" 생각해야 한다. 물론, 일부 정형 업무는 줄어든다. 단순한 입력, 형식적인 집계, 정형 문서 작성, 1차 문의 대응 등은 AI에 의해 크게 압축될 것이다.

그러나 인력 부족이 심각한 일본에서는, 그로 인해 생긴 시간을 어떻게 사용할지가 중요해진다. 고객 대응의 질을 높일 것인가. 현장 개선에 돌릴 것인가. 신규 사업에 돌릴 것인가. 젊은 층의 교육에 사용할 것인가. 아니면 단순히 인건비 절감으로 끝낼 것인가. 그 선택에 따라 기업의 미래는 갈린다.

PwC 보고서의 시사는 명확하다. AI로 성장하는 기업은 단순히 비용을 줄이고 있는 것이 아니다. 인간의 능력을 증폭하고, 새로운 가치를 창출하는 방향으로 AI를 사용하고 있다. 일본 기업이 배워야 할 것은 이 "확장"의 발상이다.

젊은 층에게는 "밑바닥의 소실"이 최대의 문제가 된다

AI 시대의 고용을 생각할 때, 가장 간과되기 쉬운 것이 젊은 층의 육성이다. PwC 공식 페이지에서는 AI에 노출되는 주니어 직업일수록, 기존에는 시니어 인재에게 요구되었던 리더십이나 전략적 사고를 요구받기 쉬워지고 있다고 설명하고 있다. 또한, AI에 노출된 초기 커리어 직업에서는 이른바 "시니어화"된 엔트리 레벨 직업이 늘고 있다고도 한다.

이는 기업에게는 즉시 전력화의 기회로 보인다. AI가 조사나 자료 작성을 도와준다면, 젊은 층도 빨리 고도의 일에 도전할 수 있기 때문이다. 그러나 반대로 보면, 젊은 층이 기본 동작을 배우는 기회를 잃을 가능성도 있다.

기존에 젊은 층은 회의록을 작성하고, 자료를 만들고, 데이터를 수집하며, 선배에게 빨간 줄을 그어지면서, 일의 구조를 배워왔다. 비효율적으로 보이는 작업 속에, 실은 업계 지식, 고객 이해, 논리 구성, 사내 정치, 판단 기준을 배우는 기회가 포함되어 있었다. AI가 그것을 한순간에 대행한다면, 기업은 새로운 교육 설계를 준비해야 한다.

예를 들어, AI가 만든 자료를 젊은 층에게 단순히 제출하게 하는 것이 아니라, "왜 이 구성인가", "어떤 전제가 위험한가", "고객이 반론한다면 어디인가", "숫자의 뒷받침은 무엇이 필요한가"를 생각하게 한다. AI를 답의 자동 판매기로서가 아니라, 사고 훈련의 상대로 사용할 필요가 있다.

AI 시대의 신입 교육은 "작업을 배우게 하는 교육"에서 "판단의 질을 단련하는 교육"으로 옮겨간다. 여기에 대응하지 못하는 기업에서는, 젊은 층이 AI를 사용할 수 있어도, 일의 본질을 이해하지 못한 채 성장할 위험이 있다.

개인에게 요구되는 것은, AI 스킬보다 "AI를 사용한 전문성"

개인의 커리어 전략으로서도, "AI 스킬을 익히면 안심"이라는 이야기는 불충분하다. 물론, 프롬프트 설계, AI 도구 선택, 데이터 활용, 생성 AI의 리스크 관리 등은 중요하다. 그러나 그것만으로는 차별화하기 어렵다.

앞으로 가치가 있는 것은 "자신의 전문 분야에서 AI를 어떻게 사용할 것인가"를 설명할 수 있는 사람이다. 영업이라면 고객 이해와 제안 가설의 정확도를 어떻게 높일 것인가. 인사라면 채용이나 육성, 배치의 판단을 어떻게 개선할 것인가. 법무라면 리스크 리뷰의 속도와 정확성을 어떻게 양립시킬 것인가. 금융이라면 고객 니즈나 시장 변화를 어떻게 보강할 것인가. 미디어라면 정보의 검증과 독자적인 관점을 어떻게 강화할 것인가.

AI 시대에 묻는 것은 AI를 사용할 수 있는가가 아니라, "AI를 사용하여 자신의 일의 가치를 어떻게 높였는가"이다.

그 의미에서, SNS에서 보이는 "AI를 사용하는 사람이 사용하지 않는 사람의 일을 빼앗는다"는 표현은 반쯤 맞다. 다만, 더 정확하게는 "AI를 사용하여 전문성을 확장할 수 있는 사람이 단순한 작업자의 가치를 대체한다"고 말해야 할 것이다.

일본 기업에 대한 제언: AI를 인원 감축 도구로 끝내지 말라

PwC 보고서를 일본 관점에서 읽으면, 기업이 취해야 할 방향은 세 가지가 있다.

첫째로, AI 활용을 비용 절감만