[AI와 노동시장] 최근 미국 고용 증가세가 눈에 띄게 둔화하면서, 그 배경으로 인공지능(AI)이 거론돼 왔다. 그러나 월프리서치(Wolfe Research)는 AI가 고용 시장 전반에 미친 파급력은 아직 “매우 제한적”이라는 결론을 내렸다.
2025년 11월 1일, 인베스팅닷컴(Investing.com)의 보도에 따르면, 월프리서치의 수석 경제분석가 스테퍼니 로스(Stephanie Roth)는 최신 보고서에서 “AI가 잠재적으로 생산성을 끌어올릴 수 있지만, 현시점에서는 노동시장과 생산성 모두에 미친 실질적 영향이 크지 않다”고 진단했다.
보고서에 따르면, 기술 업계 고용이 코로나19 팬데믹 이후 공격적으로 확대됐다가 최근 14만 명 감소하며 장기 추세를 밑돌고 있지만, 이는 “AI로 인한 일자리 대체보다는 포스트 코로나 효율성 제고 노력”이 주된 원인으로 분석된다.
“일부 감소는 AI에 기인할 수 있지만, 대다수는 기업들이 과잉 고용을 정상화하고 있는 과정”이라고 로스는 설명했다.
기술 외 산업에서도 AI 도입 확대와 고용 변화 간 유의미한 상관관계는 아직 관찰되지 않았다. 월프리서치는 제조업·헬스케어·소매업 등 여러 업종의 급여(payroll) 변화를 추적한 결과, “AI 채택률이 높아도 고용 규모가 크게 변동하지 않은 사례가 다수 존재한다”고 전했다.
무역 불확실성과 이민 규제, 더 큰 변수
보고서는 “AI 외에도 경기 둔화 우려, 관세(타리프) 관련 역풍, 최근 이민 규제 강화”가 기업의 채용심리를 위축시키는 더 직접적인 요인이라고 지적했다. 특히 국경 통제 강화로 숙련·비숙련 인력 공급이 모두 경직되면서 신규 채용을 늦추는 기업이 증가했다는 설명이다.
용어 해설: ‘타리프(Tariff)’는 국가가 수입품에 부과하는 세금으로, 무역 분쟁·보호무역 정책에서 자주 사용된다. ‘레이버 호어딩(Labor Hoarding)’은 경기 침체를 우려해 기업이 인재를 미리 확보해 두거나, 수요 감소에도 불구하고 해고를 미루는 전략을 말한다.
역사적 선례: 기술 혁신은 결국 일자리 창출
로스는 MIT 교수 데이비드 오토(David Autor)의 연구를 인용해 “오늘날 노동자의 60%가 1940년에는 존재하지 않았던 직함에서 근무한다”며, “혁신은 장기적으로 새로운 직무를 창출해 왔다”고 강조했다.
뉴욕연방준비은행(New York Fed) 설문에 따르면, 대다수 기업은 “직원 해고보다 재교육·재배치를 통해 AI 활용도를 높이겠다”고 응답했다.
이는 기업이 AI를 생산성 향상 도구로 보고, 인력 구조조정을 최소화하려는 전략을 시사한다.
AI의 경제적 영향, 아직 초기 단계
월프리서치는 “AI가 고용 수요 둔화의 주요 요인은 아니다”라고 재차 강조했다. 다만 보고서는 “생성형 AI(Generative AI) 같은 신기술이 본격적으로 상용화될 경우, 생산성 지형과 인력 수요가 빠르게 재편될 소지는 있다”고 덧붙이며 장기적 불확실성을 경고했다.
또한 기업들은 AI 윤리·데이터 보안·규제 리스크를 관리하기 위해 대규모 AI 거버넌스 부서를 신설하고 있으며, 해당 부문에서 신규 채용이 늘고 있다는 점도 주목된다. 이는 기술 진화가 일손을 완전히 대체하기보다는 ‘역할 재구성’을 촉진한다는 증거로 해석된다.
전문가 시각 및 전망
기자 관점에서 볼 때, AI가 단기 수요 충격을 유발할 가능성은 제한적이지만, 중장기적으로 고부가가치 직무와 저숙련 직무 간의 격차를 벌릴 공산이 크다. 정책 입안자와 기업은 재교육(reskilling)·직무 전환 프로그램을 선제적으로 강화해 ‘기술 격차로 인한 구조적 실업’을 최소화할 필요가 있다.
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