잉(ING)은 인공지능(AI)이 주요 경제국의 노동시장에 아직 명확한 영향을 미치지 않고 있다고 밝혔다. 시장에서 자동화가 노동자를 대체할 수 있다는 우려가 커지고 있으나, 구인(공석·vacancy) 데이터를 분석한 결과로는 그러한 우려가 현재의 고용 지표에 뚜렷하게 반영되지 않았다는 것이다.
2026년 2월 28일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, ING는 미국, 영국, 프랑스, 독일 등 주요국의 구인 데이터를 비교·분석한 결과 AI에 가장 노출된 것으로 평가되는 분야들이 다른 분야에 비해 구인공고가 더 빠르게 감소한다는 뚜렷한 징후는 발견되지 않았다고 밝혔다.
ING는 Indeed(구직·구인 플랫폼)의 채용 데이터를 약 50개 산업(섹터)을 대상으로 분석했다. 분석 방법은 2024년 초 이후의 공석(구인) 변화을 챗봇이 생성한 AI 노출도 순위(AI exposure rankings generated by a chatbot)와 대조하는 것이었다. ING는 이 비교에서
“no obvious sign”
즉, AI 노출도가 높은 산업에서 구인공고가 상대적으로 더 빠르게 줄어들었다고 볼 만한 상관관계를 거의 찾지 못했다고 설명했다.
또한 ING는 구조적 해고(감원) 동향을 추적하는 기관인 Challenger(해고 공고 추적기관)의 자료를 인용해, 지난해 4월 이후 보고된 감원 중 AI 때문이라고 명시된 사례는 10건 중 1건도 채 되지 않았다고 밝혔다. 이어 미국 세인트루이스 연방준비은행(St. Louis Fed)의 자료를 인용해 지난해 11월 현재 미국 노동자 가운데 생성형 AI를 일상적으로 사용한다고 응답한 비율은 약 12%에 불과했으며 이는 1년 전과 비교해 소폭 증가에 그쳤다고 덧붙였다.
원문 분석에서 제시된 핵심 데이터와 출처는 다음과 같다. ING의 구인 데이터 분석: Indeed 기반, 약 50개 섹터 대상, AI 노출도는 챗봇 산출값과 비교. 감원 추적: Challenger 데이터 인용. 생성형 AI 사용률: 세인트루이스 연준 데이터(미국 노동자 대상, 11월 시점 기준 12%). 이러한 원자료 출처들은 ING의 결론을 뒷받침하는 주요 근거로 제시됐다.
분석 요지로서 ING는 현재의 고용 흐름을 주도하는 요인은 전통적인 경제 요인들이며, 기업들은 대체로 인력 감축보다는 채용 둔화 쪽으로 태도를 바꾸고 있다고 진단했다. 즉, 미국과 영국을 포함한 대부분 섹터에서 채용 의욕(hiring appetite)이 냉각됐음에도 불구하고 즉각적인 대규모 해고로 이어지지 않고 있다는 것이다. 이 같은 환경은 특히 젊은층(청년) 고용에 불리하게 작용해 청년실업률을 끌어올리는 경향을 보였다고 ING는 밝혔다.
ING는 또한 2026년 1월 미국의 일자리 급증(job surge)이 건설업과 민간 의료서비스(private healthcare services)에 치우쳐 나타나면서 고용 증가의 폭과 지속 가능성에 의문이 제기된다고 지적했다. 다시 말해 전체 고용시장에서의 회복 강도가 특정 업종에 편중돼 있으면 장기적인 고용 확대의 기반이 약하다는 우려가 따른다는 설명이다.
용어 설명
Challenger는 기업들의 정리해고·감원 발표를 추적·집계하는 기관으로, 감원 사유에 대한 기업 발표를 바탕으로 자료를 작성한다. 세인트루이스 연방준비은행(St. Louis Fed)은 미국 연방준비제도(Federal Reserve)의 지역 연준 중 하나로, 노동시장 설문 및 각종 경제지표를 제공한다. 본 기사에서 언급된 생성형 AI(Generative AI)는 텍스트·이미지 등 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 인공지능 모델을 말하며, 업무 보조부터 콘텐츠 제작, 일부 분석 업무까지 폭넓게 적용되는 기술을 총칭한다. 마지막으로 ‘AI 노출도(AI exposure)’란 특정 산업이나 직무가 AI 기술 도입으로 인해 영향을 받을 가능성의 상대적 크기를 뜻하며, 본 보고서는 챗봇이 산출한 평가값을 비교 지표로 사용했다.
정책 및 경제적 함의
데이터가 시사하는 바는 현시점에서는 AI가 대규모 실업을 촉발했다는 증거가 부족하다는 것이다. 하지만 이는 장기적으로 AI가 노동시장에 미칠 영향을 부정하는 근거가 되지는 않는다. 분석가들은 AI가 일부 단순 반복 업무의 수요를 축소하는 반면, 새로운 직무와 서비스, 생산성 향상에 따른 수요 창출이 동반될 수 있다고 본다. 특히 고용 둔화 국면에서 기업들이 우선적으로 선택하는 것은 감원보다는 보상·근로여건 조정과 채용 축소라는 점은 임금 상승 압력과 구조적 실업률 변화의 파급 경로를 복잡하게 한다.
단기적으로는 섹터 간 수요 이동(sectoral reallocation)과 청년층·비정규직 등 취약계층에 대한 고용 충격이 상대적으로 더 클 수 있다. 중장기적으로는 AI 도입이 생산성 향상으로 이어질 경우 임금·가격·투자·고용 간의 상호작용을 통해 경제 전반의 구조가 바뀔 가능성이 있다. 예컨대 AI가 특정 서비스 분야의 생산성을 높여 가격을 하락시킬 경우 소비자 후생은 증가하되 관련 직무의 노동수요가 줄어들 수 있다. 반대로 AI 활용으로 효율이 높아진 기업이 투자·사업 확장을 통해 일자리를 창출할 수 있다.
투자 및 정책적 관점에서 주목해야 할 지표
향후 노동시장과 경기, 자산가격에 대한 영향을 체계적으로 관찰하기 위해 다음 지표들을 주시할 필요가 있다. 첫째, 산업별 구인공고(Indeed 등 플랫폼 기반)의 장기 추세와 AI 도입 수준의 정량적 비교. 둘째, 기업의 인력 구조 조정 공시(Challenger 데이터 등) 및 감원 사유의 세부 내역. 셋째, 생성형 AI의 실제 업무 활용률(예: 일일 사용 비율)과 생산성 지표(시간당 산출 등)의 연동성. 넷째, 임금 상승률과 청년층 실업률 등 노동시장 이완·긴축 신호. 이러한 지표의 변화는 금리·물가·임금 결정 등 거시경제 변수와 결합돼 향후 자산가격과 경기 경로에 중요한 시사점을 줄 수 있다.
결론로서 ING는 현재 데이터상으로는 AI가 노동시장을 광범위하게 붕괴시키고 있다는 증거는 아직 확실하지 않다고 결론지었다. 다만 ING는
“For now, the drivers of the jobs market look more traditional,”
라며 향후 AI 도입 확산 과정에서 노동수요의 구조적 변화가 나타날 가능성을 배제하지 않았다. 따라서 정책 입안자와 기업, 근로자는 단기적 지표뿐 아니라 중장기적 구조 변화에 대비해 교육·재훈련, 사회안전망, 노동시장 유연성 강화 등의 준비를 서둘러야 한다는 점이 주요 권고로 제시된다.
