AI는 초급 일자리를 없애는 것이 아니다. 초급 일자리를 바꾸고 있다.

주요 기업들이 전문 서비스 분야의 AI 혁명에 이미 대응하고 있는 방식은 다음과 같다

2026년 7월 17일 게재

2023년, 인공지능을 연구하던 연구진은 보스턴컨설팅그룹 직원들이 수행하는 단순한 업무에서는 대규모 언어 모델이 놀라울 정도로 뛰어난 반면, 더 복잡한 업무를 맡기면 어려움을 겪는다는 사실을 발견했다.

그 후 몇 년 동안 생성형 AI가 전문 서비스 업계에서 전통적으로 주니어 직원들에게 맡겨지던 기본적인 반복 업무를 빠르게 대체하자, 많은 기업은 신입 채용을 잠정 중단하기로 했다.

올해는 신입 직원들의 전망이 더 밝아진 것으로 보인다. 일부 기업은 젊은 직원들이 회사의 인력 계층을 보충하고 업무에 네이티브 수준의 AI 활용 능력을 가져올 수 있다는 점을 깨달았다.

미국대학고용주협회(NACE)가 4월 실시한 설문조사에 따르면, 미국 기업들은 올해 신규 대졸자를 지난해보다 5.6% 더 채용할 것으로 예상했다. 이는 2026년 졸업생을 대상으로 고용시장이 제자리걸음을 할 것이라는 지난해 전망과 대조된다.

많은 젊은 구직자들은 여전히 초급 일자리라는 얕은 연못에서 필사적으로 기회를 찾고 있다. 그러나 컨설팅과 법률부터 엔지니어링과 패션에 이르기까지 다양한 업종의 기업들은 다가오는 AI 시대에 대비해 채용 방식과 교육 프로그램, 근무 문화를 이미 재정비하고 있다.

일자리 데이터 기업 Revelio Labs와 핀테크 기업 Ramp의 연구에 따르면, 소프트웨어·미디어 기업을 포함해 AI에 가장 많이 투자한 미국 고용주들은 AI 도구를 도입한 뒤 고용을 약 10% 늘렸다.

AI를 가장 적극적으로 도입한 기업들은 초급 직원도 더 많이 채용하고 있다. 이들 젊은 근로자에게 요구되는 역량 목록에서는 코딩과 같은 기술적 능력에 비해 비판적 사고와 전문적 판단을 비롯한 인간적 역량이 빠르게 중요성을 높이고 있다.

기업의 AI 도입은 신입 직원들이 맡는 업무의 성격도 바꾸고 있다. 커리어 사이트 LinkedIn의 최고 경제기회책임자인 Aneesh Raman은 “초급 업무가 단순 허드렛일에서 실질적인 업무로 옮겨가고 있다는 고무적인 신호가 나타나기 시작했다”고 말했다.

하지만 기업들이 AI가 보강하는 미래로 나아가면서, 일부 전문가들은 단순하고 반복적인 업무가 사라질 경우 경력 초반의 직원들이 언젠가 인간과 AI 에이전트로 구성된 하이브리드 팀을 감독할 때 필요할 경험을 쌓지 못할 수 있다고 우려한다.

전문가들은 기업들이 하위 단계에서 AI를 능숙하게 활용할 수 있다면 그 혜택이 조직의 위계 전반으로 확산될 것이라고 말한다. LinkedIn의 라만은 “초급 업무는 모든 업무가 향하고 있는 방향을 보여주는 대표적인 사례입니다”라며 “이 업무 범주의 [과제]를 해결한다면 모든 업무의 문제를 해결하는 셈입니다”라고 말한다.

일자리 재설계

AI에 가장 많이 노출된 산업의 신입 직무 지원자들은 이제 데이터에 기반한 의사결정과 인력 관리 등 전통적으로 경력직 직원에게 요구되던 역량을 숙달했음을 보여줘야 하는 것으로 여겨진다.

PwC가 6개 대륙에서 10억 건이 넘는 구인 공고를 대상으로 최근 실시한 조사에 따르면, 이러한 초급 일자리의 ‘고숙련화’가 나타나고 있으며, 2019년 이후 이 같은 공고가 35% 증가했다.

클라우드 기반 소프트웨어 기업 Salesforce는 올해 최근 졸업생과 인턴 1,000명을 채용할 예정이며, 이는 2025년 채용 인원보다 많다. 이들은 회사 전반의 AI 프로젝트에 참여하게 된다고 Salesforce의 최고 윤리·인간적 사용 책임자 Paula Goldman은 말했다. 그는 “이러한 역할은 다르게 구상되고 있습니다. 우리가 특정한 변화를 겪는 과정에서 새롭게 구상되고 있는 것이며, 이런 인재에 크게 투자하는 것이 [변화를] 가속화할 것이라고 생각합니다”라고 덧붙였다.

AI 활용 업무가 더 늘어나면 기업의 위계 구조가 어떻게 바뀔지는 아무도 확실히 알 수 없다. 컨설팅업체 Cognizant의 최고경영자 Ravi Kumar는 전통적으로 대기업에서 업무를 측정하고, 조직하고, 조율해온 중간관리자들이 후배 직원들을 이끄는 ‘플레이어 코치’가 돼야 할 것이라고 말한다.

법률 분야를 위한 AI를 개발하는 Luminance의 CEO Eleanor Lightbody는 이러한 중간 계층이 완전히 사라질 수도 있다고 말한다. “AI가 어떻게 작동하는지 정말 잘 이해하는 주니어 직원을 더 많이 채용하고, 시니어 직원들은 [AI를 활용함으로써] 생산성을 높이고 더 많은 업무 역량을 확보할 수 있기 때문에 회사에 더 오래 남게 될 것이기 때문입니다.”

구직자들이 직면한 과제는 이제 고숙련화된 역할이 요구하는 더 높은 수준의 숙련도를 개발할 수 있게 해주는 초급 일자리를 찾기가 어렵다는 점이다.

‘파워 스킬’을 갖춘 인재를 채용하라

새 자동차를 구상할 때 이탈리아 디자인 스튜디오 피닌파리나의 젊은 디자이너들은 여전히 연필부터 집어 든다.

푸조부터 페라리까지 자동차 제조사들의 차량을 설계해 온 토리노 소재 그룹에서 모빌리티 부문 수석 부사장을 맡고 있는 마르코 부시는 “중요한 것은 [그들이] 실제로 손으로 스케치하는 진정한 창작 과정을 거치는 것”이라고 말한다.

1980년대와 1990년대 컴퓨터 지원 설계가 제도판을 사실상 몰아냈던 것처럼, AI도 피닌파리나의 디자인 과정 후반부에 자리 잡고 있다. 생성형 AI는 이미 회사 프레젠테이션을 세밀하게 다듬고 있으며, 언젠가는 피닌파리나가 3D 차량 모델 시제품을 제작하는 데도 도움을 줄 전망이다.

하지만 부시는 신입 디자이너들에게 우선 스케치부터 하도록 하는 것이 “창의성에 편견이 개입되는 것”을 막는 데 도움이 된다고 말한다.

AI에 대한 의존도가 높아지면서 창의성, 공감 능력, 판단력, 네트워킹 능력처럼 인간만의 특성이 뚜렷한 ‘소프트 스킬’에 대한 수요가 늘고 있다. 이제 이를 ‘파워 스킬’이라고 부르는 사람들도 있다.

PwC의 고용 보고서에 따르면, AI의 영향을 받는 직무의 채용 공고에 새로 추가된 업무는 그러한 역량을 요구할 가능성이 2.5배 더 높았다.

뉴욕대학교 명예교수인 Gary Marcus는 거대언어모델의 문제에 대해 “이런 것에 의존하게 되는 젊은이들이 생긴다는 점입니다. 이들은 이를 사용하는 동안 아무것도 배우지 않으며 비판적 사고 능력도 기르지 못합니다”라고 말했다. 이는 이들이 차세대 연수생과 견습생을 감독할 준비가 덜 되고, AI 자체의 결과물에 있는 결함을 발견하는 능력도 떨어진다는 뜻이다.

AI로 유발된 오류의 결과가 가장 큰 기업일수록 비판적 사고의 필요성은 더욱 크다.

Pininfarina 상하이 스튜디오의 수석 외장 디자이너 Daniel Lee는 AI가 젊은 디자이너들을 “성급히 결론 내리게” 할 수 있다고 말한다. “예전에는 비율이나 선 작업에서 실수를 하곤 했습니다. 완벽하게 해내려면 끊임없이 연습해야 했죠 . . . 하지만 이제 디자이너들은 그런 실수를 보지 못합니다. AI가 생성한 이미지의 색상이나 배경에 가려지기 때문입니다.”

이는 내연기관 자동차의 내부 시각화 이미지에서 라디에이터 통풍구를 빼먹는 것과 같은 기본적인 오류로 이어질 수 있다.

문제는 소프트 스킬을 평가하고 개발하기가 어렵다는 점이다. 교육기관들은 자신들이 그 일을 얼마나 잘하고 있는지 과대평가하고 있을 수 있다. 교육기업 Pearson과 Amazon Web Services가 최근 실시한 설문조사에 따르면, 고등교육기관 리더의 약 78%는 자교 졸업생들이 고용주의 기대를 충족한다고 생각했다. 하지만 설문에 응한 고용주의 절반 이상은 여전히 AI 역량을 갖춘 졸업생을 찾는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다.

Pearson의 최고인사책임자 Ali Bebo는 “교육기관은 한쪽 길을 가고 기업은 다른 길을 가는 식의 병렬적인 경로를 둘 수 없습니다. 함께 나아가야 합니다”라고 말한다.

채용 대상과 채용 지역을 확대하십시오

경제학자 벤 츠바이크는 최근 초급 일자리 감소가 AI의 발전으로 직접 초래됐거나 앞으로도 지속될 가능성이 높다는 데 회의적이다. Revelio Labs의 최고경영자(CEO)이기도 한 츠바이크는 대신 이를 관세와 전쟁, 인플레이션 위협에 시달리는 기업들의 불안정한 전망 탓으로 돌린다.

그는 “장기적으로는 젊은 근로자에게 베팅하는 것이 합리적일 수 있지만, 불확실한 시기에는 기업들이 더 나이가 많고 경험이 풍부한 근로자를 선택하는 편이 안전하다”고 말한다.

AI는 고용주들이 고려할 준비가 된 잠재적 지원자 풀을 넓혔다. 코딩 에이전트의 등장으로 인문계 졸업생에 대한 수요가 되살아났고, 고용주들은 명문대 밖에서 지원자를 찾고 있다.

자유전공 학생들은 사회적 능력과 학제 간 업무 전문성을 직장에 가져온다. 베보는 이것이 지원자들에게 “선택의 폭을 넓혀준다”고 말한다. 이제 지원자들은 “모두가 코딩할 수 있기 때문에 코딩 세계에서 성장해왔을 필요가 없다”.

건축이 컴퓨터 기술에 더욱 의존하게 되면서, 고(故) 자하 하디드가 설립한 건축사무소 ZHA는 프로그래밍 역량을 지원자의 기술적 자격에 더할 수 있는 유용한 요소로 여겼다. ZHA의 기술팀을 이끌고 연구개발을 총괄하는 닐스 피셔는 AI의 등장이 “기술보다 개념이 더 중요해졌다”는 의미라고 말한다.

하지만 실제로는 최근 졸업생들이 여전히 취업 시장에서 많은 장애물에 직면해 있다. Harvard Business School의 Joseph Fuller 교수는 이 대학의 ‘Managing the Future of Work’ 이니셔티브 공동 책임자로서, 한 가지 문제는 AI의 발전 속도가 졸업생들이 따라갈 수 있는 속도보다 빠르다는 점이라고 말한다. 그는 “이러한 [대규모 언어] 모델의 반감기는 평균적인 근로자가 새로운 모델에 익숙해지는 데 걸리는 시간보다 확연히 짧다”고 말한다.

이는 최근 졸업생들이 발전하는 기술에 대한 지식을 적극적으로 업데이트해야 한다는 뜻이다. Fuller는 기업들 역시 “자신들이 매우 서툰 일을 점점 더 잘하게 될 수밖에 없을 것”이라며, 직원들을 위한 단기간의 집중적인 교육을 마련해야 한다고 덧붙였다.

AI를 트레이너로 활용한다

AI는 신입 직원들이 보통 훈련받는 반복적인 업무만 잘하는 것이 아니다. 신입 변호사나 엔지니어가 마주할 수 있는 더 복잡한 문제를 시뮬레이션해 교육생들이 더 높은 수준의 역량으로 도약하도록 할 수 있다. 또한 근로자들의 ‘AI 활용 능력’을 측정해 업무 중 교육을 위한 조언을 제공할 수도 있다.

독일에서는 DHL의 우편 및 소포 사업부가 공식 매뉴얼을 바탕으로 AI 도구를 학습시키고 있으며, 숙련된 직원들에게 퇴직 전에 지식을 추가하거나 수정하도록 요청하고 있다. 누구나 활용할 수 있는 조직의 기억을 구축하는 것이 목표다.

컨설팅업체 Cognizant는 신입 직원의 적응을 돕고, 이들이 과거라면 ‘복도를 돌아다니며’ 얻었을 법한 지식을 대신 제공하는 AI ‘하네스’를 구축하고 있다. 이 회사의 최고경영자(CEO) Kumar는 이를 운전석에 앉은 사람 한 명뿐 아니라 수백만 명 운전자의 집단 지식으로 프로그래밍된 자율주행 Tesla에 비유한다.

Luminance의 CEO Lightbody는 방대한 법률 문서를 학습한 자사의 AI 플랫폼이 젊은 변호사들에게 도움을 줄 수 있다고 믿는다. 그는 “사람들이 더 빠르게 지식에 접근할 수 있게 되면서 경력 초기에 훨씬 더 많은 일을 해내고 훨씬 더 많이 배울 수 있다”며 “법무책임자에게 접근해 왜 특정한 방식으로 처리했는지 물어볼 때까지 기다리는 대신, 그런 내용이 모두 우리 시스템에 기록돼 있다”고 말한다.

협업 — 대면

성공적인 팀은 경험 많은 전문가들의 깊은 전문성과 젊은 직원들에게 상대적으로 많이 나타나는 AI 및 데이터 관련 지식을 결합한다고 관리자들은 말한다.

ZHA의 피셔는 “AI를 활용해 최고의 제안서를 만들 수는 있지만, 대화에서 그 내용을 제대로 전달하지 못한다면 문제가 된다”고 말하며, 이런 능력은 대면 협업을 통해 발전한다고 덧붙였다. 실제로 그는 원격근무가 AI보다 후배 동료들의 소프트 스킬에 더 큰 악영향을 미쳤을 수 있다고 생각한다.

엔지니어링 컨설팅 기업 아럽에서 신입 직원 육성의 10%만이 공식 교육에 기반한다고 이 회사의 혁신 및 기술 부문을 총괄하는 피오나 커즌스는 말한다. 약 70%는 업무를 하면서 배우고, 나머지는 후배 직원들이 다른 사람들로부터 습득하는 내용에 기반한다.

아럽 지원자들은 어떤 분야에 지원하느냐에 따라 여전히 탄탄한 기술적 기초와 기초 물리학에 대한 확실한 지식을 갖춰야 한다. 커즌스는 “나는 디지털과 AI를 어느 정도 다룰 수 있는 사람보다는, 해당 분야에서 제대로 교육받았고 디지털과 AI도 어느 정도 다룰 수 있는 사람을 택하겠다”고 말한다.

피닌파리나에서 디자이너들은 이제 AI의 도움을 받아 200개의 디자인을 제안한다. 과거에는 20개만 제출했다. 하지만 피닌파리나 상하이 스튜디오의 리는 근본적인 질문은 “AI를 사용하느냐”가 아니라 “어떻게 사용하며, 이 브랜드에 적합하냐”라고 말한다.

핵심 전문성이나 적성을 기술로 대체할 수는 없다. ZHA의 Fischer는 “우리가 찾는 것은 훈련으로 갖추기 매우 어려운 단 하나의 요소”라며 “바로 재능”이라고 말한다.

이 기사는 Eleanor Lightbody가 창업자가 아니라 Luminance의 CEO라는 점을 명확히 하기 위해 수정됐다.

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