KDI “AI로 10년간 생산성 3.5%↑…일자리는 25만6000개 사라진다”

전문가 10만 7000명·사무직 5만 6000명 대체…임금상승률 0.91%p 둔화
AI·디지털기술 함께 도입한 기업 1인당 매출 20%↑…보완투자 필요

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생성형 인공지능(AI) 기술 발전이 향후 10년간 우리나라 경제 총요소생산성을 3.5% 높이지만 연간 25만 6000개의 일자리를 감소시킬 수 있다는 국책연구기관의 분석이 나왔다.

일자리 감소는 전문가와 사무·판매직 등 중·고숙련 직종에 집중될 전망이다. 반면 AI를 도입한 기업은 생산성과 매출이 증가하는 것으로 나타났다.

한국개발연구원(KDI)은 22일 이 같은 내용이 담긴 ‘AI의 거시경제 영향 분석’ 보고서를 발표했다.

10년 뒤 연 25만 6000개 일자리 감소…전문·사무직에 집중

KDI는 10년 뒤 연간 63만 7600명이 AI 자동화에 따른 직무·과업 재편의 영향을 받을 것으로 추정한다. 이 가운데 AI로 대체하는 것이 경제성을 갖춘 일자리는 25만 5703개다.

현재 경제성 있는 대체 규모는 1462개에 그쳤다. AI 시스템 구축비용과 데이터 확보, 조직 재설계 등에 드는 비용이 인건비 절감 효과보다 크기 때문이다.

다만 AI 성능이 높아지고 도입비용이 낮아지면 실제 일자리 대체도 빠르게 늘어날 것으로 예상됐다.10년 뒤 직종별 대체 규모는 전문가 및 관련 종사자가 10만 6653명으로 가장 많았다.

사무 종사자는 5만 6398명, 판매 종사자는 4만 1087명, 장치·기계 조작 및 조립 종사자는 3만 9202명으로 분석됐다.

임금상승률에도 하방 압력이 예상됐다. 일부 과업이라도 AI에 노출된 경우까지 포함하면 10년 뒤 전체 시간당 실질임금 상승률은 연간 0.91%포인트(p) 낮아질 전망이다.

경제성 있는 일자리 대체만 반영하면 둔화 폭은 0.37%p로 추산됐다.

고임금 직종의 임금상승률이 상대적으로 크게 둔화하는 임금 압축 현상이 나타나면서 직종 간 임금 불평등은 소폭 개선되거나 현재 수준을 유지할 것으로 분석됐다.

직업별 세부 과업을 분석한 결과 현재 AI 기술로 일부 과업이 자동화될 가능성이 있는 직업은 전체의 72%였다.

연구개발(R&D)·정보통신과 경영·사무 등 디지털 정보 처리와 규칙에 따른 의사결정이 많은 직군의 자동화 가능성이 높았다.

반면 대면서비스와 사회복지 등 사람 간 상호작용과 맥락 이해, 도덕적 판단이 필요한 직군은 자동화 가능성이 상대적으로 낮았다. 고숙련·고임금 사무·기술직도 인간의 판단이 필요한 과업이 많아 완전한 대체보다는 업무 보완 효과가 클 것으로 예상됐다.

저임금 단순노무직은 인건비 절감 효과가 작아 AI 도입이 늦어질 가능성이 큰 것으로 분석됐다.

이에 따라 현재 경제성이 있어 실제 자동화의 영향을 받을 수 있는 규모는 일자리 기준 1.4%, 매출액 기준 1.8%에 그쳤다. 생성형 AI 기술이 발전한 10년 뒤에는 일자리의 8.1%, 매출액의 10.5%로 확대될 전망이다.

서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘2026 강남구 행복 일자리 박람회’에서 구직자가 AI 면접 체험을 하고 있다. 2026.7.15 ⓒ 뉴스1

AI 도입기업 1인당 매출 20%↑…10년간 총요소생산성 최대 3.5% 개선

기업 단위 분석에서는 AI를 다른 디지털 기술과 함께 활용한 기업의 상용근로자 1인당 매출액이 관련 기술을 사용하지 않은 기업보다 약 20% 많았다.

총매출액도 약 13% 증가했다.

생산성 개선 효과는 제조업과 판매 목적으로 AI를 활용한 기업에서 두드러졌다. AI를 단독으로 도입했을 때는 유의미한 효과가 나타나지 않았지만 사물인터넷(IoT)과 클라우드, 빅데이터 등 다른 디지털 기술과 함께 활용하면 생산성이 높아졌다.

KDI는 AI를 독립적인 성장 요소라기보다 기존 디지털 전환과 결합해 생산성을 높이는 범용기술로 평가했다.

기업 분석을 바탕으로 추정한 향후 10년간 AI의 총요소생산성 제고 효과는 누적 1.5~3.5%에 달했다.

기준 시나리오에서는 2.3%로 연평균으로는 AI가 생산성을 0.15~0.35%p 높일 것으로 예상됐다.

KDI는 단기적으로 AI 노출도가 높은 직종의 직무 재설계와 재교육을 지원해야 한다고 제언했다. 공공 클라우드와 공동 그래픽처리장치(GPU) 센터를 운영해 중소기업의 AI 진입장벽을 낮추고 산업별 데이터 공유 기반도 마련할 필요가 있다고 봤다.

중장기적으로는 공공서비스 분야에 노동 보완형 AI를 보급하고 산업별 AI 거버넌스를 구축해야 한다고 제안했다.

남창우 KDI 선임연구위원은 “고노출 전문직 중심의 노사정 협의체를 운영해 직무 전환과 임금 체계를 논의하고 AI로 인한 비정형 노동 증가에 따른 실업급여 사각지대 해소 등 사회안전망을 내실화할 필요가 있다”고 말했다.

(세종=뉴스1)