
인공지능(AI) 확산이 직업별 고용 지형을 빠르게 재편하고 있는 가운데, AI 영향에 따라 차별화된 고용정책이 시급하다는 주장이다.
산업연구원(KIET)은 12일 발표한 ‘인공지능 시대, 고용 정책의 방향성 – 직업별 고용 효과를 중심으로’ 보고서에서 “AI 노출도가 높은 직종일수록 고용 증가율이 높고, 낮은 직종일수록 감소하는 경향이 뚜렷하다”고 밝혔다.
보고서는 “AI가 단순히 일자리를 대체하는 기술이 아니라, 직종별 특성에 따라 새로운 수요를 창출하거나 기존 업무를 강화하는 경우도 많다”며, 향후 직업별 세밀한 정책 설계가 필수적이라고 지적했다.
AI 노출도는 업무 수행 시 AI 기술의 영향을 받는 정도를 의미한다. 고용보험 DB의 피보험자와 사업장 자료를 분석한 결과, 인문·사회과학 연구직, 법률직, 경영·행정·사무직, 교육직 등은 고용이 증가했다. 반면 건설·채굴직, 금속·재료 설치·정비·생산직, 농림·어업직, 섬유·의복직 등은 고용이 줄었다. 다만 금융·보험직처럼 AI 노출도가 높아도 고용이 감소하는 예외적인 사례도 확인됐다.
산업연구원은 직업별 고용 효과의 차이를 고려한 정책 대응을 주문했다.
대체 가능성이 높은 직종에는 △직업 전환 기간을 고려한 실업급여 확대 △AI 리스킬링(reskilling) 및 관련 기술 교육 확대 △기업의 직무 재편과 재교육 유도 등의 대책을 제시했다. 반면 AI와 보완성이 높은 직종은 인력 수요 증가가 예상되는 만큼, △산학 연계 AI 융합 교육 확대 △AI 전문 인력 비자 신설 △연구자 교환 프로그램 확대 등 글로벌 인재 유치 전략을 권고했다.
보고서는 또 AI 기술의 발전 속도가 매우 빠른 만큼, 노동시장 관련 통계를 정기적으로 구축해 직업별 고용 변화를 체계적으로 모니터링할 것을 제안했다. 이는 AI 도입과 확산의 영향을 조기에 파악하고, 불균형 심화에 선제적으로 대응하기 위해 반드시 필요하다는 설명이다.
산업연구원 관계자는 “AI는 일자리를 없애는 기술이 아니라 직업 구조를 재편하는 기술”이라며 “정교한 데이터 분석과 맞춤형 정책을 통해 변화 속에서도 고용의 질과 안정성을 확보해야 한다”고 말했다.



