기업경영
AI와 지역 노동시장 - 지역간 격차 확대 위험과 새로운 기회
한국은행은 AI 유형별·지역별 노출도와 확산에 따른 지역 노동시장 격차 및 정책 과제를 분석한 보고서를 발표하였다.
1. AI의 확산은 수도권 집중을 심화시켜 지역 간 노동시장 격차를 확대할 것임, 아니면 오히려 이를 완화하는 요인이 될 것인가?
- 이에 답하기 위해 먼저 AI를 생성형, 에이전틱, 피지컬의 세 가지 유형으로 구분하고, 국내 최초로 각 유형에 따른 직업별·지역별 노출도(AI 활용 가능성)를 산출하였음. 이는 AI 유형에 따라 그 활용과 영향이 다를 수 있기 때문임. 이어서 AI 확산 이후 취업자 수 변화 등 지역별 고용지표가 AI 노출도와 어떤 관계를 보이는지 초기 징후를 살펴보았음.
[직업별 AI 노출도]
2. 생성형 AI는 문서 작성, 정보 처리 등 비중이 높은 사무직, 판매직, 전문가 직군에서 노출도가 높았으며, 에이전틱 AI는 관리직이 가장 높았고 다음으로 사무직, 판매직 순이었음. 반면 피지컬 AI는 장치·기계 조작, 단순 노무 등 직군에서 노출도가 높았음.
[지역별 AI 노출도]
3. 지역별 노출도 산출 결과 ① 생성형 AI의 경우 서울이 가장 높았고 다음으로 세종, 경기, 인천 순이었음. ② 에이전틱 AI도 서울, 세종, 경기, 대전 순으로 1~3위가 같았음. 반면 ③ 피지컬 AI 노출도는 경북, 전남, 충북, 울산 등의 순으로, 비수도권에서 더 높았음.
[지역별 노동시장 변화]
4. 최근 생성형 및 에이전틱 AI 노출도가 높은 직업일수록 취업자 수가 증가하였으며 이러한 증가세를 수도권이 주도하면서 비수도권과의 격차는 확대되었음.
5. 에이전틱 AI 고노출 취업자 수의 증가에도 수도권 기업이 체감하는 인력 부족 수준은 비수도권보다 높았음. 관련하여 해당 일자리의 임금은 수도권 중심으로 상승 조짐이 나타났음.
6. 반면 20대의 경우 전 연령대(15~59세)와 달리 생성형 및 에이전틱 AI 고노출 일자리가 수도권과 비수도권 모두 줄어들면서 지역 간 격차 확대가 뚜렷하지 않았음.
7. 피지컬 AI 노출도가 높은 직업의 취업자 수는 생성형 및 에이전틱 AI 경우와 달리 수도권과 비수도권 모두에서 장기간 꾸준한 감소세가 이어져 왔음.
[지역 노동시장의 양극화: 위험 요인과 기회 요인]
8. 위험 요인
① AI 발전은 이미 수도권에 집중된 지식 서비스(종사자 수 수도권 비중 71.9%)와 반도체 제조업(74.4%)의 집적경제를 강화할 가능성이 있음. AI 투자와 숙련 노동 간 높은 보완성으로 AI 투자가 인재가 집적된 수도권에 집중되면 지역 간 생산성 및 임금 격차를 확대하고 이는 다시 비수도권 청년들을 끌어들이는 순환 구조가 강화될 수 있음. ② 향후 피지컬 AI 발전이 가속화할 경우 피지컬 AI 노출도가 높은 비수도권에서 제조, 숙박음식, 운수업 등을 중심으로 고용 감소가 현실화될 우려가 있음. ③ 인적자본, 혁신 활동 등을 기준으로 지역별 AI 역량을 평가한 “AI 준비도” 산출 결과 서울, 경기 등이 비수도권보다 크게 높은 수준인 점도 지역 간 격차를 더 확대할 수 있음.
9. 기회 요인
① AI와 인간 간 협업 모델 발전, 피지컬 AI 발전 등이 인재와 R&D의 수도권 집적을 완화할 가능성이 있음. 암묵지(문서화되지 않은 비공식 경험·정보)의 AI화가 진전되면 사람 간 대면과 집적 필요성이 줄어들 수 있음. 또한 피지컬 AI 발전 과정에서 R&D의 상당 부분이 산업 현장에서 이뤄지면서 비수도권 제조업의 지식 서비스화를 촉진할 수 있음. ② AI가 인적자본이 부족한 비수도권 서비스업의 생산성을 더 크게 개선(상향 평준화)하고 공급 제약을 완화하여 지역 내 서비스 소비가 성장할 가능성이 있음. ③ AI 확산 이후 청년층의 수도권 취업 경쟁이 치열한 상황에서 비수도권에서 상대적으로 양질의 일자리가 늘어난다면 수도권의 청년 유출이 완화될 가능성이 있음.
[정책적 시사점]
10. 향후 ① 지역 서비스업 전문화 촉진을 위한 AI 교육 시스템 강화와 혁신 성장 지원, ② 지역 제조업의 지식 서비스화를 위한 주력 제조업 연계 서비스 특화 및 스타트업 육성, ③ 지역 거점 대학의 AI 허브화를 위한 선택과 집중에 기초한 투자 확대 등을 적극 추진할 필요가 있음.
1. AI의 확산은 수도권 집중을 심화시켜 지역 간 노동시장 격차를 확대할 것임, 아니면 오히려 이를 완화하는 요인이 될 것인가?
- 이에 답하기 위해 먼저 AI를 생성형, 에이전틱, 피지컬의 세 가지 유형으로 구분하고, 국내 최초로 각 유형에 따른 직업별·지역별 노출도(AI 활용 가능성)를 산출하였음. 이는 AI 유형에 따라 그 활용과 영향이 다를 수 있기 때문임. 이어서 AI 확산 이후 취업자 수 변화 등 지역별 고용지표가 AI 노출도와 어떤 관계를 보이는지 초기 징후를 살펴보았음.
[직업별 AI 노출도]
2. 생성형 AI는 문서 작성, 정보 처리 등 비중이 높은 사무직, 판매직, 전문가 직군에서 노출도가 높았으며, 에이전틱 AI는 관리직이 가장 높았고 다음으로 사무직, 판매직 순이었음. 반면 피지컬 AI는 장치·기계 조작, 단순 노무 등 직군에서 노출도가 높았음.
[지역별 AI 노출도]
3. 지역별 노출도 산출 결과 ① 생성형 AI의 경우 서울이 가장 높았고 다음으로 세종, 경기, 인천 순이었음. ② 에이전틱 AI도 서울, 세종, 경기, 대전 순으로 1~3위가 같았음. 반면 ③ 피지컬 AI 노출도는 경북, 전남, 충북, 울산 등의 순으로, 비수도권에서 더 높았음.
[지역별 노동시장 변화]
4. 최근 생성형 및 에이전틱 AI 노출도가 높은 직업일수록 취업자 수가 증가하였으며 이러한 증가세를 수도권이 주도하면서 비수도권과의 격차는 확대되었음.
5. 에이전틱 AI 고노출 취업자 수의 증가에도 수도권 기업이 체감하는 인력 부족 수준은 비수도권보다 높았음. 관련하여 해당 일자리의 임금은 수도권 중심으로 상승 조짐이 나타났음.
6. 반면 20대의 경우 전 연령대(15~59세)와 달리 생성형 및 에이전틱 AI 고노출 일자리가 수도권과 비수도권 모두 줄어들면서 지역 간 격차 확대가 뚜렷하지 않았음.
7. 피지컬 AI 노출도가 높은 직업의 취업자 수는 생성형 및 에이전틱 AI 경우와 달리 수도권과 비수도권 모두에서 장기간 꾸준한 감소세가 이어져 왔음.
[지역 노동시장의 양극화: 위험 요인과 기회 요인]
8. 위험 요인
① AI 발전은 이미 수도권에 집중된 지식 서비스(종사자 수 수도권 비중 71.9%)와 반도체 제조업(74.4%)의 집적경제를 강화할 가능성이 있음. AI 투자와 숙련 노동 간 높은 보완성으로 AI 투자가 인재가 집적된 수도권에 집중되면 지역 간 생산성 및 임금 격차를 확대하고 이는 다시 비수도권 청년들을 끌어들이는 순환 구조가 강화될 수 있음. ② 향후 피지컬 AI 발전이 가속화할 경우 피지컬 AI 노출도가 높은 비수도권에서 제조, 숙박음식, 운수업 등을 중심으로 고용 감소가 현실화될 우려가 있음. ③ 인적자본, 혁신 활동 등을 기준으로 지역별 AI 역량을 평가한 “AI 준비도” 산출 결과 서울, 경기 등이 비수도권보다 크게 높은 수준인 점도 지역 간 격차를 더 확대할 수 있음.
9. 기회 요인
① AI와 인간 간 협업 모델 발전, 피지컬 AI 발전 등이 인재와 R&D의 수도권 집적을 완화할 가능성이 있음. 암묵지(문서화되지 않은 비공식 경험·정보)의 AI화가 진전되면 사람 간 대면과 집적 필요성이 줄어들 수 있음. 또한 피지컬 AI 발전 과정에서 R&D의 상당 부분이 산업 현장에서 이뤄지면서 비수도권 제조업의 지식 서비스화를 촉진할 수 있음. ② AI가 인적자본이 부족한 비수도권 서비스업의 생산성을 더 크게 개선(상향 평준화)하고 공급 제약을 완화하여 지역 내 서비스 소비가 성장할 가능성이 있음. ③ AI 확산 이후 청년층의 수도권 취업 경쟁이 치열한 상황에서 비수도권에서 상대적으로 양질의 일자리가 늘어난다면 수도권의 청년 유출이 완화될 가능성이 있음.
[정책적 시사점]
10. 향후 ① 지역 서비스업 전문화 촉진을 위한 AI 교육 시스템 강화와 혁신 성장 지원, ② 지역 제조업의 지식 서비스화를 위한 주력 제조업 연계 서비스 특화 및 스타트업 육성, ③ 지역 거점 대학의 AI 허브화를 위한 선택과 집중에 기초한 투자 확대 등을 적극 추진할 필요가 있음.
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