인공지능(AI)이 노동시장의 보상 구조를 근본적으로 바꾸고 있다. 미국에서는 이미 AI 기술을 요구하는 일자리가 그렇지 않은 일자리보다 평균 30% 안팎의 높은 연봉을 제시하는 것으로 나타났다. AI 역량이 곧 임금이 되는 시대가 본격화된 것이다. 문제는 이 변화가 일부 직군의 기회 확대를 넘어, 노동시장 전반의 격차를 구조화하고 있다는 점이다.

미국 사례는 경고에 가깝다. 생성형 AI가 산업 현장에 빠르게 확산되면서 고학력·전문직 노동자는 생산성과 임금을 동시에 끌어올리고 있다. 반면 반복적·정형적 업무를 수행하던 직군은 자동화의 직격탄을 맞고 있다. 기업들은 효율화를 이유로 인력 감축과 채용 억제를 병행하고 있다. 아마존은 AI 도입을 근거로 대규모 구조조정을 예고했고, 월마트 역시 매장과 물류 현장 전반의 일자리 변화를 공식화했다.

이 흐름은 한국에도 예외 없이 적용될 것이다. 오히려 한국 노동시장은 더 취약하다. 대기업·중소기업 간 격차, 정규직·비정규직 이중구조, 청년층의 진입 장벽이라는 기존 문제가 여전히 해소되지 않은 상태에서 AI 전환이 덮치고 있기 때문이다. 여기에 ‘AI 숙련 여부에 따른 30% 연봉 격차’까지 더해진다면, 격차는 단순한 임금 문제가 아니라 계층 이동의 차단으로 이어질 수 있다.

특히 우려되는 지점은 청년층이다. 이제 막 노동시장에 진입하는 청년들은 경험도, 기술 전환의 기회도 충분하지 않다. 기업이 즉시 활용 가능한 AI 역량을 갖춘 인재만 선호할 경우, 청년 고용은 더 위축될 수 있다. 이는 개인의 노력 부족 문제가 아니라, 전환 비용을 개인에게만 떠넘기는 구조의 문제다.

한국의 대응은 아직 충분하지 않다. AI 인재 양성 정책은 주로 고급 개발자 중심으로 설계돼 있고, 재직자·중저숙련 노동자를 위한 전환 훈련은 단편적이다. 직업훈련은 여전히 형식에 머물러 있고, 산업 현장과의 연결도 약하다. 기업의 자동화 투자에 비해 노동 전환을 위한 사회적 투자 속도는 현저히 느리다.

기술 발전의 이익이 소수에게만 집중돼서는 지속 가능한 성장이 될 수 없다. 국가는 AI 전환을 산업 정책이 아니라 노동 정책의 핵심 의제로 다뤄야 한다. 청년과 재직자를 구분하지 않는 평생 재교육 체계, 산업별 맞춤형 전환 훈련, 기업의 자동화 이익을 재교육과 고용 안전망으로 환류시키는 제도적 장치가 필요하다.

기업 역시 책임에서 자유로울 수 없다. AI는 비용 절감 수단이기 이전에 생산성 혁신의 도구다. 인력 감축이 아니라 인력 재배치와 역량 전환으로 이어질 때, 기술은 사회적 신뢰를 얻을 수 있다.

AI는 거스를 수 없는 흐름이다. 그러나 30% 연봉 격차를 방치할 것인가, 관리할 것인가는 정책의 선택이다. 노동을 밀어내는 기술이 아니라, 노동의 가치를 확장하는 기술로 만들 책임은 지금 이 순간의 결정에 달려 있다. 그것이 AI 시대에도 변하지 않는 기본이며, 원칙이고, 상식이다.

[이미지=챗지피티 5.2]

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아주경제=

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