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청년고용 위축, AI탓인가? 변화하는 경력 사다리와 대응 과제
한국은행은 AI 확산과 활용 방식이 청년층 일자리에 미친 영향을 분석한 보고서를 발표하였다.
- AI 확산이 청년층 일자리에 미친 영향을 국민연금 가입자 자료와 경제활동인구조사를 활용하여 살펴보았음. 첫째, AI 노출도가 높은 업종을 중심으로 청년 고용 감소가 지속되고 있음. 지난 4년간 청년층 일자리는 28.5만 개 감소하였으며, 이 가운데 26.8만 개(기여율 94%)가 AI 고노출 업종임. 정보서비스업(-31.4%), 출판업(-27.4%), 컴퓨터 프로그래밍업(-16.6%), 전문서비스업(-11.6%) 등 AI 고노출 업종에서 청년 고용이 큰 폭으로 감소한 반면, 같은 업종에서 50대 고용은 증가세를 이어갔음. 이는 한진수·오삼일(2025)에서 제기된 ‘연공편향 기술변화‘가 최근까지도 이어지고 있음을 보여줌.
- 둘째, AI가 자동화(automation)보다 증강(augmentation) 방식으로 활용된 경우에는 청년 고용 감소가 제한적이었음. 자동화 활용 비중이 높은 업종일수록 청년 고용 감소 폭이 컸던 반면, AI가 인간의 업무를 보조하는 증강 비중이 높은 업종에서는 이러한 패턴이 나타나지 않았음. 이는 AI 도입 그 자체보다 어떤 방식으로 활용(자동화 vs. 증강)되는지에 따라 향후 고용 효과가 달라질 수 있음을 시사함.
- 셋째, 실업 측면에서는 AI 노출 가능성이 상대적으로 높은 대졸 청년층의 고용 여건이 상대적으로 악화되었음. 과거에는 대졸과 전문대졸 이하 청년층의 실업률이 비슷했으나, 2022년 11월 이후 대졸 청년층의 평균 실업률은 7.0%로 전문대졸 이하 청년층 실업률 5.4%보다 1.6%p 높게 나타났음.
- 넷째, 청년 고용 감소에는 신규 채용 감소뿐 아니라 기존 청년 근로자의 유출 증가도 함께 작용하였음. 아울러 AI 고노출 업종에서 실업자로 이탈한 청년도 최근 늘어났음. 이는 청년들이 취업 이후 고용 관계를 유지하면서 경험과 숙련을 축적하는 과정이 약화되고 있을 가능성을 보여줌.
- 다만 최근의 청년 고용 부진을 곧바로 AI의 영향으로 해석하는 데에는 신중할 필요가 있음. 팬데믹 이후 과잉 채용의 정상화, 경력직 중심 채용, 기업 내부 교육 약화, 재택근무 확산 등이 함께 작용했을 수 있음. 따라서 현재의 변화는 AI만의 직접적인 효과라기보다 기존의 채용·업무 방식 변화를 AI가 가속화한 결과로 보는 것이 적절함.
- 향후에도 청년 고용 위축이 지속될지는 불확실함. 청년층은 AI를 적극적으로 활용하고 새로운 기술에 대한 적응력도 높은 만큼, 장기적으로 생산성 향상과 새로운 일자리 창출의 주요 수혜자가 될 수 있음. 따라서 정책은 기존 초급 일자리를 보전하기보다, 청년이 AI와 함께 경험과 암묵지를 축적할 수 있도록 경력 사다리를 재설계하는 데 초점을 맞춰야 함. 이를 위해 AI 시대에 맞는 직업 훈련(apprenticeship), 기업 훈련·멘토링 비용 지원, 기술 투자와 인재 양성 간 정책 지원의 균형 점검 등을 검토할 필요가 있음.
- AI 확산이 청년층 일자리에 미친 영향을 국민연금 가입자 자료와 경제활동인구조사를 활용하여 살펴보았음. 첫째, AI 노출도가 높은 업종을 중심으로 청년 고용 감소가 지속되고 있음. 지난 4년간 청년층 일자리는 28.5만 개 감소하였으며, 이 가운데 26.8만 개(기여율 94%)가 AI 고노출 업종임. 정보서비스업(-31.4%), 출판업(-27.4%), 컴퓨터 프로그래밍업(-16.6%), 전문서비스업(-11.6%) 등 AI 고노출 업종에서 청년 고용이 큰 폭으로 감소한 반면, 같은 업종에서 50대 고용은 증가세를 이어갔음. 이는 한진수·오삼일(2025)에서 제기된 ‘연공편향 기술변화‘가 최근까지도 이어지고 있음을 보여줌.
- 둘째, AI가 자동화(automation)보다 증강(augmentation) 방식으로 활용된 경우에는 청년 고용 감소가 제한적이었음. 자동화 활용 비중이 높은 업종일수록 청년 고용 감소 폭이 컸던 반면, AI가 인간의 업무를 보조하는 증강 비중이 높은 업종에서는 이러한 패턴이 나타나지 않았음. 이는 AI 도입 그 자체보다 어떤 방식으로 활용(자동화 vs. 증강)되는지에 따라 향후 고용 효과가 달라질 수 있음을 시사함.
- 셋째, 실업 측면에서는 AI 노출 가능성이 상대적으로 높은 대졸 청년층의 고용 여건이 상대적으로 악화되었음. 과거에는 대졸과 전문대졸 이하 청년층의 실업률이 비슷했으나, 2022년 11월 이후 대졸 청년층의 평균 실업률은 7.0%로 전문대졸 이하 청년층 실업률 5.4%보다 1.6%p 높게 나타났음.
- 넷째, 청년 고용 감소에는 신규 채용 감소뿐 아니라 기존 청년 근로자의 유출 증가도 함께 작용하였음. 아울러 AI 고노출 업종에서 실업자로 이탈한 청년도 최근 늘어났음. 이는 청년들이 취업 이후 고용 관계를 유지하면서 경험과 숙련을 축적하는 과정이 약화되고 있을 가능성을 보여줌.
- 다만 최근의 청년 고용 부진을 곧바로 AI의 영향으로 해석하는 데에는 신중할 필요가 있음. 팬데믹 이후 과잉 채용의 정상화, 경력직 중심 채용, 기업 내부 교육 약화, 재택근무 확산 등이 함께 작용했을 수 있음. 따라서 현재의 변화는 AI만의 직접적인 효과라기보다 기존의 채용·업무 방식 변화를 AI가 가속화한 결과로 보는 것이 적절함.
- 향후에도 청년 고용 위축이 지속될지는 불확실함. 청년층은 AI를 적극적으로 활용하고 새로운 기술에 대한 적응력도 높은 만큼, 장기적으로 생산성 향상과 새로운 일자리 창출의 주요 수혜자가 될 수 있음. 따라서 정책은 기존 초급 일자리를 보전하기보다, 청년이 AI와 함께 경험과 암묵지를 축적할 수 있도록 경력 사다리를 재설계하는 데 초점을 맞춰야 함. 이를 위해 AI 시대에 맞는 직업 훈련(apprenticeship), 기업 훈련·멘토링 비용 지원, 기술 투자와 인재 양성 간 정책 지원의 균형 점검 등을 검토할 필요가 있음.
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