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2026

고용이슈 여름호 원고 요약

* 본 요약은 참고로 활용을 부탁드리며, 정확한 내용은 본문을 확인해 주십시오.

2026. 08.

[기획] 고용행정DB로 본 직업별 AI 노출도와 고용 현황 (윤정혜)

□ 연구 목적: 본 연구는 국내 실정에 맞는 직업별 AI 노출도(AI Exposure)를 산출하고 이를 고용행정DB와 연계 분석하여 기술 확산에 따른 노동시장 현황을 지속 모니터링하기 위한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다.

□ 분석 자료 및 방법: 한국고용정보원의 '2025년 한국직업정보(KNOW) 재직자조사' 자료와 고용보험DB 행정자료를 결합하여 활용하였으며, Felten et al.(2021, 2023)의 능력 기반 접근법을 적용하여 직종별 AI 노출도를 산출하였다.

□ 주요 분석 결과

- 변호사, 법률 사무원, 변리사, 회계사 등 텍스트 해석 및 정량 데이터 분석이 핵심 과업인 전문직과 정보통신업, 전문·과학·기술서비스업이 고노출군에 집중된 반면, 신체 활동이 필수적인 현장 생산·건설 기능직과 대면 서비스직은 비노출 또는 저노출군에 분포함.

- AI 고노출군의 평균 연령은 40.2세로 전체 평균(45.7세)보다 낮으며, 특히 30대 가입자는 절반 이상(53.1%)이 중·고노출 직종에 종사하고 있어 AI 확산 영향이 비교적 젊은 계층에 집중될 가능성을 시사함.

- 생성형 AI가 급속히 확산된 2023년 이후 고용보험 신규 취득자가 감소하는 추세나, 가입자 증가율을 요인 분해한 결과 이는 AI 대체 효과보다는 청년 인구 감소 및 경제활동참가율 변화 등 노동 공급 측면의 요인이 더 강하게 작용한 결과로 분석됨.

- 직종별 고용변동을 살펴보면 고노출군 중 회계·세무·감정 전문가, 회계·경리 사무원은 최근 고용보험 가입자가 지속 감소세. 또한 중노출군 안내·고객상담·통계·비서 및 기타 사무원 직종이 2025년 들어 감소(-1천 명)로 전환됨.

□ 시사점

- 최근 고용보험 가입자 감소는 공급 측면에 기인하는 바가 크나, 향후 영향을 받을 수 있는 분야에 대한 고용 현황을 지속적으로 모니터링하고 시계열 축적 필요.

- AI 확산 영향이 집중될 가능성이 높은 청년층, 생성형 AI·LLM 에이전트가 빠르게 도입되는 고객 안내 및 상담 직종 등 연관 직종의 고용구조 변화를 주시할 필요.

□ 저자가 제시한 해석상 유의점 및 한계

- 본고의 AI 노출도는 AI 기술과 직업 간의 연관성을 나타낸 지표로, 직업의 대체 가능성이나 실제 고용 영향을 직접 측정한 것이 아님에 유의해야 함.

- 고용행정DB의 직업 정보는 피보험자격 취득 당시를 기준으로 구축되어 직장 내 직무 변화를 즉시 반영하지 못하며, AI 노출도 역시 매칭 가능한 일부 능력 변수를 중심으로 산출되었다는 한계가 있음.

[기획] 생성형 인공지능이 국내 노동시장에 미치는 영향(김수현‧이정아)

□ 연구 목적: 본 연구는 실제 LLM 사용 기록에 기반한 '관찰 노출도(Observed Exposure)' 지표를 국내 고용 데이터에 적용하여 생성형 AI 확산이 국내 취업자의 규모와 특성, 고용 변화에 미친 영향을 실증 분석하는 것을 목적으로 한다.

□ 분석 자료 및 방법: Anthropic 사의 Claude 실제 사용 데이터를 반영한 Massenkoff and McCrory(2026)의 직업별 관찰 노출도 지표와 국가데이터처(통계청) '지역별 고용조사' 하반기 자료(2021~2025년)를 연계하여 활용하였다.

□ 주요 분석 결과

- 국내 관찰 노출도 분포: 사무(17.5%), 판매(16.7%), 전문가(13.3%) 직군에 고노출 일자리가 집중된 반면, 육체 노동 중심 및 현장 전문·대면 서비스직은 무노출로 분류됨. 국내 취업자의 평균 관찰 노출도는 8.0% 수준으로, 이론적 자동화 가능성에 비해 실제 현장 활용 수준은 크게 낮음.

- 취업자 특성: 여성 및 고학력 취업자일수록 고노출 직업 종사 비중이 높고, 고노출 집단의 평균 월임금(365.8만 원)은 무노출 집단(270.6만 원)보다 약 35% 높음.

- 고용 추이 지수화 분석: ChatGPT 출시 직전인 2022년 하반기를 100으로 지수화하여 추적한 결과, 2025년 기준 고노출 집단 지수는 102.5, 무노출 집단 지수는 100.5로 나타나 노동시장 전반에서 고노출 직업의 고용 감소 증거는 관찰되지 않음.

- 연령대별 차이: 30세 미만 청년층의 고노출 취업자 수 감소(2021년 125만 1천 명에서  2025년 103만 7천 명으로 감소) 및 중고령층 증가는 생성형 AI 확산 이전부터 누적되어 온 인구구조적 흐름(연공편향적 변화)이 복합 작용한 결과로 분석됨.

□ 시사점

- 노동시장 전체 수준의 일자리 감소는 없으나, 청년층의 고노출 직종 신규 진입 둔화가 지속될 경우 중장기적으로 청년층의 경력 형성과 숙련 축적에 부정적 영향을 미칠 수 있으므로 정밀한 모니터링과 선제적 지원 정책 마련 필요.

□ 저자가 제시한 해석상 유의점 및 한계

- 분석 기간이 직업 세분류가 제공되는 2021년 이후로 제한되어 ChatGPT 출시 이전의 장기 시계열을 충분히 확보하지 못한 한계가 있음.

- 미국 직업분류 기준의 관찰 노출도를 국내 분류로 연계하는 과정에서 노출도 절대 수준이 다소 완화되었으며, 고노출 직업이 특정 성장 산업에 집중되어 있어 기술 노출 효과와 산업 성장 효과를 완벽히 분리하기 어려움.

[기획] 산업별 AI 활용도 실태조사 결과 분석 (정순기)

□ 연구 목적: 본 연구는 주요 산업의 AI 수용 수준, 조직·직무 변화 및 고용 영향을 종합적으로 분석하여, 향후 산업별 맞춤형 AI 정책 수립 및 중장기 인력수급전망 고도화의 기초자료로 활용하는 것을 목적으로 한다.

□ 2025년 전국 21개 업종, 총 2,297개 사업체를 대상으로 구조화된 설문조사와 산업별 전문가 심층면접(FGI)을 병행하여 수행하였다. (조사 대상 기술: ① 자동화 시스템(RPA 등), ② 예측형 AI, ③ 생성형 AI)

□ 주요 분석 결과

- AI 도입 현황: 전체 사업체의 AI 도입률은 28.6%로 아직 초기 단계이며, 정보통신업(62.9%), 정밀기기(41.3%), 식료품(39.3%) 순으로 높고, 운수·건설 등 현장 중심 산업은 낮아 산업 간 편차가 큼.

- 기술 유형별 특성: AI 도입 기업 중 생성형 AI 활용 비중이 75.6%로 압도적이며, 관리·사무직(78.8%) 및 영업·마케팅직(47.2%) 등 지식 기반 직무를 중심으로 빠르게 확산.

- 조직·직무 변화: AI 도입은 구조조정보다 업무 프로세스 효율화 중심으로 작동하며, 일자리의 소멸보다는 반복 업무를 AI가 지원하고 최종 판단은 사람이 맡는 '직무의 재구성' 경향이 뚜렷함.

- 성장 및 고용 전망의 비동조화: 기업들은 생산성 향상 및 산업 성장(매출 증가)에는 긍정적이나, 고용 전망에 대해서는 신규 채용 확대보다 '인력 재배치'를 우선시하여 성장과 고용 간 디커플링이 관찰됨.

□ 시사점

- 산업별 디지털 전환 수준을 고려한 업종별 맞춤형 AI 지원체계 설계 필요.

- 재직자 교육과 직업훈련 과정에 생성형 AI 및 데이터 활용 교육을 확대하여 AI 활용 역량을 새로운 핵심 직무역량으로 육성.

- 일자리 보호 중심에서 벗어나 '직무 전환 및 재교육'을 지원하는 방향으로 노동시장 정책의 전환 필요.

- 정기적인 AI 수용도 조사체계를 구축하여 산업별 인력양성 정책과 직업훈련 정책의 실효성을 높이고, AI 확산에 따른 노동시장 변화에 보다 선제적으로 대응.

□ 저자가 제시한 해석상 유의점 및 한계

- AI가 노동시장에 미치는 영향을 평가하기보다 현재 산업현장에서 체감하는 AI 활용 특성과 전망을 객관적으로 소개하는 데 초점이 맞춰져 있음.

[기획] AI 전환에 따른 업무 환경 변화와 정책적 함의 (김동규)

□ 연구 목적: 본 연구는 AI 전환에 따른 근로자의 직무와 업무방식 변화, 역량 및 역할 변화, 조직 차원의 대응 현황과 인사관리 변화를 살펴보고 고용정책적 함의를 도출하는 데 목적이 있다.

□ 분석 자료 및 방법: AI 전환 민감도가 높은 3개 직무(IT 개발직, 시각·디지털 디자인직, 일반사무직) 종사자 총 305명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 기술통계, t-검정, 상관분석, 다중회귀분석 등을 활용하였다.

□ 주요 분석 결과

- 직무별 AI 활용 격차 및 적극도: 검색, 글쓰기, 코딩 등 생성형 AI 기능 위주로 확산 중이며, 'IT 개발직' 및 '1년 이상 장기 활용 집단'에서 AI 활용 적극도 점수(평균 63.5점)가 유의미하게 높게 도출됨.

- 업무 역량 및 자율성 향상: AI 활용 적극도는 전반적 역량 향상(특히 효율성, 문제해결력)에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향($\beta=0.495, p<0.001$)을 미치며, 실행 단계에서의 업무 자율성을 확대함.

- 일의 재구조화와 숙련 축적 경로 약화: 다수(64.6%)가 과업 내용이 바뀌는 '일의 재구조화'를 경험 중임. 단순반복 업무가 AI로 대체됨에 따라, 청년 및 저숙련 근로자가 일터에서 기초 과업을 통해 숙련을 축적하던 전통적 경력 경로(숙련 사다리)가 약화되는 위험 포착.

- 조직 대응 정체 및 인사 변화 예고: 현재 기업의 대응은 '개인의 AI 도구 활용 촉진(상향식)' 및 '교육훈련(41.3%)' 단계에 머물러 있으나, 3년 후에는 채용·평가 과정에서 AI 활용 역량을 반영하는 경향이 강화될 것으로 전망됨.

□ 시사점

- 저숙련 청년층의 고용과 숙련개발 지원 및 화이트칼라 대상 맞춤형 고용서비스 집중.

- '일의 재구조화' 및 워크플로우 분석에 기반한 교육·훈련 교과과정 개편.

- 취업 알선을 넘어 '지속학습 촉진자 및 경력 전환 안내자'로서의 고용서비스 기능 강화 및 청년 대상 'AI 온보딩형 실무 적응훈련' 지원.

- 근로자의 AI 전환 적응을 위한 심리·학습 통합 지원 및 기업 대상 'AI 전환 직무 재설계 컨설팅' 도입.

□ 저자가 제시한 해석상 유의점 및 한계:

- 조사 대상이 화이트칼라 3개 직무에 한정되어 있고, 조직·인사관리 설문 응답자가 인사담당자가 아닌 직무 현직자(일부 사업주 포함)라는 점에서 분석 결과를 모든 직무와 조직으로 일반화하는 데는 주의가 필요함.

[기획] 청년 취업자의 AI 활용과 주관적 업무 경험 간 관계 (공정승)

□ 연구 목적: 본 연구는 노동시장 초기 경력을 형성하는 청년 취업자를 대상으로 생성형 AI 활용이 업무내용 만족도 및 자기발전 만족도와 어떠한 관계를 갖는지 실증적으로 살펴보는 것을 목적으로 한다.

□ 분석 자료 및 방법: 한국고용정보원의 청년패널2021(1~5차) 자료를 활용하였으며, 관측 가능한 사전 특성 차이를 보정하고 선택편의를 완화하기 위해 성향점수매칭(PSM) 및 역확률가중회귀보정(IPWRA)을 적용하였다.

□ 주요 분석 결과

- 기술 수용의 비대칭성: AI 사용자는 비사용자에 비해 대졸 이상(69.8%), 수도권(55.3%), 상용직(88.6%), 전문·사무직(83.9%) 비중이 유의미하게 높아 사전적 특성 차이가 큼.

- 업무내용 만족도: 사전 특성을 조정한 후, 생성형 AI 활용 청년 취업자의 5차 업무내용 만족도는 비사용자 대비 약한 정(+)의 관계(PSM ATET=0.083, p<0.10)를 보임.

- 자기발전 만족도: AI 활용 집단은 4차 대비 5차 자기발전의 추구 만족도 변화량에서 통계적으로 매우 뚜렷한 정(+)의 관계(PSM ATET=0.132, p<0.01)가 나타나, AI 활용이 개인의 성장 및 역량 향상 인식과 밀접하게 연결됨을 입증함.

- 메커니즘 분석: AI 사용자 대상 분석 결과, 업무시간 절약, 역량 강화 등 'AI 활용 이점(체감 유용성)'이 높을수록 만족도 수준(계수 0.266, p<0.001)과 변화량(계수 0.224, p<0.001)이 유의하게 상승함.

□ 시사점

- 청년층 AI 직업훈련은 단순한 기술 보급·기능 교육에서 벗어나, 실제 업무상 유용성을 높이고 결과물을 비판적으로 검증·평가할 수 있는 실질적 활용 교육으로 전환 필요.

- 기업 차원에서도 청년 근로자의 역량 증진을 도모할 수 있도록 적절한 AI 도구 접근성과 결과물 검토 가이드라인 체계 구축 지원.

□ 저자가 제시한 해석상 유의점 및 한계:

- 다만 본 연구는 AI 활용 여부와 업무만족도가 동일한 조사 시점(5차)에서 측정되어 AI 활용이 만족도를 높인 것인지 원래 만족도가 높은 사람이 AI를 썼는지 인과관계의 정밀한 구분이 어려우며, 서로간에 상관관계가 있다는 것으로 해석하는 것이 바람직함.

- 향후 6차 이후 패널 조사를 활용한 시계열 패널 분석(PSM-DID 등)을 통한 추가 검증이 필요함.

[일반] 직업훈련 중복참여와 그 내부 구조가 노동시장 성과에 미치는 영향(조민수‧이재성)

□ 연구 목적: 본 연구는 단일한 훈련을 넘어 복수의 훈련과정을 이수하는 '중복참여' 현상이 증가함에 따라, 중복참여의 내부구조(시간적 배열, 직무전환전략)가 취업률 및 임금에 미치는 차별적 영향을 규명하고자 하였다.

□ 분석 자료 및 방법: 한국고용정보원의 '2025년도 재정지원일자리사업 성과평가자료'를 활용하여 구직자훈련 수료자 총 454,395명(단일참여 97.4%, 중복참여 2.6%)의 행정DB 표본을 구축하고, Probit/OLS 기준분석 및 성향점수매칭(PSM, 453,257명)을 적용하였다.

□ 주요 분석 결과

- 중복참여의 성과: PSM 분석 결과, 중복참여는 단일참여 대비 취업확률을 7.47%p 유의하게 제고(Probit 기준 +8.03%p)시키며, 로그임금에는 유의미한 임금 하락 페널티가 발생하지 않음.

- 시간적 배열(순차 vs 중첩): 순차참여(+7.88%p)와 중첩참여(+6.51%p) 모두 취업확률을 대폭 높이나, 훈련 기간을 병행하는 '중첩참여'는 단기간 이종 기술 융합(숙련의 보완성)을 통해 유의미한 '임금 프리미엄(+0.0175, p<0.10)'을 창출함.

- 직무전환전략(직종반복 vs 직종변경): '직종변경' 훈련은 구직 포트폴리오 확장을 통해 취업확률 증가폭(+10.26%p)이 직종반복(+4.32%p) 대비 2배 이상 압도적으로 높았으며, 임금 손실 없이 고용 가능성을 높임.

□ 시사점

- 적극적 노동시장정책(ALMP)을 훈련의 양적 확대를 넘어 구직자 특성에 맞춘 '참여 구조의 질적 최적화'로 전환 필요.

- 신속한 재취업이 시급한 고연령·경력단절 구직자에게는 취업 문턱을 낮추는 '직종변경 훈련'을, 양질의 일자리 진입을 목표로 하는 청년·신규구직자에게는 임금 프리미엄을 위한 '중첩(융합) 훈련'이나 숙련을 고도화하는 직종반복 훈련을 안내하는 맞춤형 전달체계 구축.

□ 저자가 제시한 해석상 유의점 및 한계:

- 정태적(Static) PSM 모형은 사전 공변량 선택편의는 보정하나, 1차 훈련 후 미취업 지속에 따라 2차 훈련이 결정되는 '동태적 내생성(Dynamic Endogeneity)'을 완벽히 통제하기에는 한계가 있어, 인과효과 단정보다는 강건한 정(+)의 연관성으로 해석할 필요가 있음.