AI가 바꾸는 노동 시장, 어떤 직업이 남고 어떤 직업이 사라질까?

AI가 우리 일자리 지도를 완전히 바꾸고 있다

나는 요즘 사람들을 만나면 종종 “AI가 정말로 우리 일자리를 빼앗을까?”라는 질문을 받는다. 사실 이 질문은 이미 답이 나와 있다고 생각한다. AI는 단순히 미래에 닥칠 위험 요소가 아니다. 지금 이 순간에도 조용히 그리고 빠르게 우리의 노동 시장을 완전히 재편하고 있다.

 

불과 몇 년 전만 해도 AI는 대기업 연구소에서나 다루는 첨단 기술이었다. 하지만 2025년 현재, 중소기업은 물론 소규모 자영업자까지 AI를 일상적으로 활용하고 있다. 나는 AI 챗봇으로 고객 문의를 처리하는 동네 꽃집 사장님을 만나면서 이 변화가 얼마나 일상 속으로 깊숙이 들어왔는지 실감했다. 기술은 이미 우리 삶 속에 들어와 노동 시장의 판을 바꾸고 있고, 이제 중요한 질문은 ‘어떤 직업이 살아남고 어떤 직업이 사라질지’ 다. 이 글에서는 바로 그 현실과 구조를 구체적으로 살펴보려고 한다.

 

 

사라지는 직업의 공통점, 그리고 실제 사례들

내가 기업과 전문가들을 만나 인터뷰하며 얻은 결론은 단순하다. AI가 가장 먼저 대체하는 직업은 공통적으로 규칙적이며, 반복 가능하고, 결과가 정해진 업무라는 것이다. 예를 들어 콜센터 상담원은 이미 AI 챗봇과 음성봇으로 상당 부분 대체됐다. 과거에는 단순 배송 조회나 환불 문의도 모두 사람이 처리했지만, 이제는 AI가 90% 이상을 해결한다.
또 단순 데이터 입력이나 매뉴얼 기반의 보고서 작성도 더 이상 사람 손이 꼭 필요하지 않다. RPA(로봇 프로세스 자동화)가 엑셀과 데이터베이스를 연결해 기계적으로 처리한다. 나는 한 물류회사의 인사담당자에게서 “창고 재고 입력을 담당하던 직원 세 명을 AI 솔루션으로 대체했다”는 이야기를 들었다. 단순 번역가, 텔러(은행 창구 직원), 초급 속보 기사 작성자들도 마찬가지다. AI는 규칙을 학습하고 방대한 데이터를 기반으로 더 빠르고, 더 저렴하게, 그리고 종종 더 정확하게 결과를 만들어낸다. 이런 직무가 가장 먼저 사라지는 이유는 너무도 명확하다.

 

 

그렇다면 AI 시대에도 살아남을 직업은 무엇인가?

많은 사람들이 이 질문을 한다. “그럼에도 불구하고, AI가 쉽게 대신하지 못하는 일은 무엇일까?” 나는 다양한 산업에서 일하는 사람들을 만나며 이 질문에 대한 실마리를 얻었다. AI가 아무리 똑똑해도 판단, 공감, 창의, 관계 조율이 필요한 영역만큼은 쉽게 넘볼 수 없었다. 예를 들어 고객의 복잡한 불만을 듣고 정서적으로 공감하며 문제를 해결하는 일은 여전히 사람의 몫이다.
또 브랜드 전략을 세우거나, 조직 간 이해관계를 조율하며 프로젝트를 이끌어가는 PM(프로젝트 매니저), UX 기획자, 브랜드 디렉터 같은 직무도 마찬가지다. AI는 수백 개의 카피를 만들어줄 수 있지만, 그것을 최종적으로 시장과 브랜드 정체성에 맞게 선택하는 건 결국 사람의 통찰이다. 나는 한 스타트업 대표가 “GPT가 만들어준 기획안을 그대로 쓸 순 없어요. 결국 우리 브랜드가 가진 결을 아는 사람의 손을 거쳐야 하죠.”라고 말하던 순간, 이 사실을 다시금 확신했다.

 

 

AI와 공존하며 더 높은 가치를 만드는 사람이 되자

나는 앞으로도 AI 기술이 멈추지 않을 것이라고 확신한다. 오히려 더 빠르고 더 똑똑해질 것이다. 그렇기에 AI를 무서워만 할 것이 아니라, 어떻게 하면 그것을 활용해 더 높은 가치를 만들지 고민해야 한다. 이미 많은 전문가들이 AI를 ‘어시스턴트’로 삼아 자신의 생산성을 극대화하고 있다. 번역가는 딥엘로 초벌 번역을 돌린 뒤 맥락과 문화적 뉘앙스를 섬세하게 보완한다. 디자이너는 미드저니로 스케치를 뽑고, 더 나은 아이디어를 얻는다. 마케터는 챗GPT로 시장조사 문서를 자동 생성하고, 그 안에서 전략을 짜낸다.
결국 AI 시대 노동 시장에서 살아남는 사람은 두 가지 특징을 갖는다. 첫째, AI를 능숙하게 다루어 자기 도구로 만드는 사람 이다. 둘째, 그 결과물에 인간의 통찰과 창의, 관계적 민감성을 덧입혀 더 높은 가치를 창출하는 사람이다. 나는 앞으로 이 격차가 더 크게 벌어질 것이라 생각한다. 그리고 그것이 우리가 지금 당장 AI를 학습하고 활용해야 할 이유라고 확신한다.