금융업 일자리 소멸 위험군의 99%가 '전문직'
인공지능(AI)이 급속히 발전하면서 앞으로 한국에서 AI가 대체할 수 있는 일자리가 전체 일자리의 13% 수준인 327만개에 달할 것이라는 전망이 나왔다.
특히 AI가 대체할 수 있는 일자리의 60%가 전문가 직종에 집중돼 있어 전문직 일자리 소멸 위험이 큰 것으로 나타났다.
이에 따라 제조업 내 주요 산업 및 전문가 직종 일자리 소멸에 대한 대책을 마련해야 한다는 지적이다.
산업연구원은 13일 이 같은 내용을 담은 'AI 시대 본격화에 대비한 산업인력양성 과제' 보고서를 발간했다.
보고서에 따르면 통계청 ‘기업활동조사’를 근거로 2022년 국내기업의 인공지능 도입률은 4% 수준으로 주로 종사자 수 1000명, 매출 10조 이상의 대기업 중심으로 도입이 시작되는 초기 단계로 조사됐다.
그러므로, 인공지능 도입에 따른 종사자 수 변화나 생산성 증대 효과는 아직 관찰되기 어려우나, 챗GPT와 같은 생성형 AI의 출현과 급속한 성능향상 속도를 고려하면 인공지능 영향이 가시화되는 시점은 빠르게 도래할 것으로 예상된다.
산업연구원이 인공지능의 미래 일자리 영향을 예측하기 위해 AI 노출지수로 일자리 소멸 위험을 추정하면, 2022년 전체 일자리 기준 13.1%인 327만개의 일자리가 사라질 가능성이 높은 것으로 추정됐다.
AI 노출지수(AI Exposure Index)는 Webb (2020)이 인공지능의 직종별 업무(tasks) 수행가능 정도를 측정한 지표로 인공지능의 노동대체 가능성을 제시한 것이다.
산업별로는 제조업(93만개), 건설업(51만개), 전문·과학·기술서비스업(46만개), 정보통신업(41만개)순으로 위험 일자리 수가 많았다.
제조업 내에서도 주요 산업인 전자부품제조업(19만개), 전기장비제조업(11만개) 기타기계·장비제조업(10만개) 화학물질·제품제조업(9만개) 자동차·트레일러 제조업 (6만개)에서 일자리 소멸 영향이 크게 관찰돼 인공지능 활용에 따른 일자리 대책 마련이 시급한 것으로 나타났다.
직종별로는 AI가 대체가능한 일자리의 59.9%인 196만개가 전문가 직종에 집중된 것으로 나타났다.
구체적으로 공학전문가 및 정보통신전문가 비중이 높은 전문·과학·기술서비스업(45만개), 정보통신업(38만개) 뿐만 아니라 건설업(43만개), 제조업(37만개) 내에서도 전문직 일자리가 대체 위험이 가장 큰 직종으로 추정됐다.
특히 금융업에서는 일자리 소멸 위험군의 99.1%가 경영·금융전문가 직종으로 몰렸다.
인공지능의 노동 대체 양상은 과거 로봇이 생산직 일자리를 대체한 것과 매우 다를 것으로 예측된다.
인공지능 도입 초기인 국내 노동시장에서는 인공지능 활용에 따른 고용 대체 효과보다는 인공지능 도입에 필요한 개발인력의 수요 대응이 더 시급한 것으로 나타났다.
송단비 산업연구원 부연구위원은 “인공지능 연구개발이 활발히 진행되는 산업에서 석·박사급 인력 채용이 뚜렷하게 증가했다”며 소프트웨어 연구개발 인력이 주로 대졸자인데 반해 인공지능 개발에는 더 높은 수준의 전문성이 요구된다고 분석했다.
이는 AI 분야 인력수급 문제가 고급인력 부족에서 기인한다는 고용노동부(2023) 신기술 인력수급 전망 결과와 일치하며, AI 도입·구현을 고도화할 고학력/전문 연구개발 인재 육성이 현재의 당면한 과제임을 시사한다.
인공지능 선도국인 미국과 중국의 인력정책은 각각 민간주도와 국가주도로 그 특징이 뚜렷하게 구분된다.
미국은 MS, 구글과 같은 빅테크기업 중심의 민간 투자가 인공지능 분야 혁신과 인력양성을 주도한다.
중국은 국가 주도로 학제 중심의 고급 AI 인재양성 가속화 전략을 시행해 연구개발 성과를 거두고 있다.
한국은 AI 대학원, K-트레이닝 등 AI 인재양성에 정책적 투자를 확대하고 있으나, 민간 부문 경쟁력이 상대적으로 열세하다고 평가돼 산업계의 적극적인 참여가 요구되는 상황이다.
이같은 점을 감안해 한국도 정부의 정책 지원을 바탕으로 민간 투자가 확대될 필요가 있다고 보고서는 제언했다.
우선 미래에 지속/창출될 일자리를 전망하고 이 일자리에 요구되는 스킬과 숙련도를 갖춘 인력을 양성할 전략을 수립해야 한다고 지적했다.
동시에 AI 활용으로 생산성을 높여 경제성장을 촉진, 고용 규모 자체가 확대되도록 생산성 효과가 높은 섹터 중심으로 AI 도입을 촉진하는 인센티브 제공방안을 제언했다.
인공지능 활성화를 위한 고급 AI 인력양성을 위해서는 현재 SW중심대학과 AI대학원과 같이 SW(학사)/AI(석·박사)로 이원화된 인력육성 학제 운영을 정비해 AI 중심으로 일원화된 학사-석사-박사 체계로 재편, 인력양성의 효율성을 도모할 필요가 있다고 강조했다.
또 확대되는 수요에 맞추어 짧은 시간에 필요 인력을 확보하기 위해 해외인력을 적극적으로 유치하고, 비자 발급 개선과 AI 인력 취업 연계 트랙을 신설하는 등 관련 정책지원을 강화해야 한다.
마지막으로 인공지능 국가경쟁력 강화를 위해 민간 주도 투자 및 인력양성 노력 활성화가 필요하며, 정부는 기업 참여를 유도할 수 있는 인센티브 제도를 고안할 것을 촉구했다.
기업이 필요 인력을 직접 선별·교육해 인재 양성의 효율성을 확보하고, 정부는 기초연구 및 인프라 투자를 담당해 민-관 주도모형의 장점을 조합한 한국형 모델로 AI 성장동력 확보를 제언했다.
지난달 '글로벌 AI 인덱스' 발표 기준에 따르면 한국의 AI 경쟁력은 세계 6위이다. 세부 항목별로 보면 정부 전략이 6위, 인력 12위, 민간투자 18위로, 정부 정책보다 민간의 경쟁력이 상대적으로 열세로 나타난다.
송 부연구위원은 "AI가 고학력·고임금 일자리인 전문가 직종까지 다수의 노동력을 대체할 것이라는 점을 고려해 미래 일자리 소멸에 대해 선제적으로 대책을 마련할 필요가 있다"며 "학제 정비 및 해외인력 유치, 민간 투자에 대한 인센티브 확대 등 정책 지원을 강화해야 한다"고 말했다.
민순홍 산업연구원 부연구위원은 “고숙련 AI 인력양성을 위해 현 학제 운영 체계를 정비하고 해외인력을 유치하기 위한 정책지원을 강화해야 한다”며, 안“정적인 정책지원과 산업계의 투자 확대가 결합한 한국형 민-관 협력모델을 만들어 AI 성장동력을 확보하는 것이 중요하다”고 강조했다.
