재정 / 교육
2026 년 4 월 24 일- 2026 년 4 월 30 일 B-3
▶1면 < Z세대 취업 > 에 이어
최근 졸업생의 불완전 고용률은 42.5 % 로 2020년 이후 최고치에 도달했다. 중요한 것은 메커니즘이다. 대규모 AI 기반 해고에 관한 것이 아니라, 경제 전반에서 해고가 비교적 적 은 편이며, 기술 산업에서 큰 예외가 있다. 일 자리는 조용한 지워짐에 가깝다. AI를 도입 한 기업들에서 6분기 동안 신입직 채용이 거 의 8 % 감소했는데, 이는 해고가 아니라 신규 직 동결 때문이다. Z세대는 이중고를 겪고 있 다. 초기 경력 경험이 쌓이지 못하면, 그들의 임금은 수십 년 만에 어떤 비교 세대보다도 게 다가 나이 든 근로자들보다 더 크게 떨어질 것 이다. 초급 직무는 AI가 가장 먼저 자동화하 는 부분이다. 또한 젊은 노동자들에게 사고하 는 법, 판단력을 형성하는 법, 그리고 결국 승 진하는 법을 가르치는 직업이기도 하다. 하위 단계를 없애면, 한 세대만 해치는 것이 아니라 향후 10년간 경영진 파이프라인을 텅 비게 만 드는 것이다. Z세대 근로자는 자사의 AI 도입 에 적극적으로 부정적인 반응을 보인다. 이는 기술공포증보다는 보호받지 못한다고 느끼고 그에 따라 행동하는 노동자들의 신호다. 일부 경제학자들은 신입 채용 시장 부진이 2021년 코로나 이후 채용 폭풍의 과잉 조정 부분이라 고 주장한다. 그리고 거의 60 % 의 채용 담당 자들이 AI를 해고와 동결의 구실로 사용한다 고 보고되었다. 이는 AI가 실제 이유보다 이 해관계자들에게 더 잘 어울린다고 보기 때문 이다. 솔직한 답은 AI와 기회주의가 서로 연 결되어 있고, 젊은 노동자들이 그 사이에 끼어 있다는 사실이다.
취업 시장이 붕괴되는 것은 아니다 변화가 모든 섹터에 똑같이 적용되는 것은 아니다. 화이트칼라 직종은 큰 혼란을 겪을 가 능성이 높고, 간호나 건설과 같은 직무는 여전 히 복제하기 더 어렵다. 기술 업계 전반에 걸 쳐 고위급 해고가 있었음에도 직장을 잃을 확 률은 크게 높아지지 않았다. 많은 경우, 최근 감축은 팬데믹 이후 재정화를 반영하는데, 채 용 붐 시기에 급속히 확장한 기업들이 보다 지 속 가능한 수준으로 축소되고 있기 때문이다.
동시에, 기업들이 채용하는 역할의 종류가 변화하고 있다. 일부 기업들은 점점 AI 개 발의 중심에 자리 잡고 있다. 앤트로픽( Anthropic) 의 채용 공고에서는 이 역할이 새 로운 모델 역량을 이해하고, 광역언어모델( LLM) 세계에서 사용자에게 가능한 것과 그 것을 어떻게 구축할지 재정의하는 일이라고 설명되어 있다. 이 역할은 약 5 년의 경력을 요 구하며, 이는 초급은 아니지만 임원과는 거리
사회 진출 앞둔 Z 세대 AI 언급 직장 엄두 못내 AI 친숙하지 않은 모든 세대에서 불안 좌절 커져
가 먼 수준이다. 여전히 매우 경쟁력 있는 급 여를 제공하는데 이는 중견 경력 AI 관련 기 술이 특히 가치가 높아지고 있다는 신호다. 기회가 늘어나고 있지만, 항상 접근 가능한 것은 아니다. 특히 신입 졸업생들은 팬데믹 이 후 가장 힘든 초급 취업 시장에 직면해 있다. 불완전 고용률이 42.5 % 로 2020 년 이후 최고치 를 기록해 신흥 분야에 진입하기 어렵게 만들 고 있다. 그럼에도 불구하고, 더 넓은 데이터 는 노동 시장이 근본적으로 재구성되지 않았 음을 시사한다. 예일 예산연구소의 2025 년 보 고서는 AI 가 전체 노동 시장에 큰 변화를 가 져왔다는 증거를 거의 찾지 못했다. 전반적으 로 33 개월 전 ChatGPT 출시 이후 광범위한 노동 시장이 눈에 띄는 혼란을 겪지 않았고, AI 자동화가 현재 경제 전반에 인지 노동에 대한 수요를 약화시키고 있다는 우려가 약해 지고 있다고 썼다.
미래의 일자리 바라보기 업무 수행 방식이 변하고 있고, 일찍 적응하 는 이들이 우위를 점할 수 있다. 현재 역할에 서 AI 도구를 피하기보다는 활용하는 것이 현 재 역할에서 AI 를 계속 활용하는 가장 효과 적인 방법 중 하나다. 반복적인 작업 자동화, 데이터 분석 속도 향상, 아이디어 브레인스토 밍 등 AI 와 함께 일하는 데 익숙해지면 역량 이 더욱 가치 있게 활용될 수 있다. AI 가 사람 을 대체하지는 않지만, 그것을 사용할 줄 아는
누군가가 AI 를 대체할 것이라는 말이 회자된 다. 미래가 호기심 많고, 윤리적이며, 인식하 는 이들에게 속한다면 반드시 그렇다고 본다. 한 단계 더 나아가고자 하는 이들에게는 강의, 자격증, 실습 실험을 통해 AI 도구가 어떻게 작동하는지 기본적인 이해를 쌓는 것만으로 도 더 높은 연봉의 AI 관련 직무로 가는 문을 열 수 있다. 동시에, 자동화가 더 어려운 기술 에 집중하는 것도 가치가 있다. 비판적 사고, 의사소통, 리더십, 창의성에 의존하는 일은 특히 기술 문 해력과 결합될 때 더 회복력이 강한 경향이 있다. 그러나 이 모든 과정에서 빠진 주체는 정 부다. 심각한 연방 인력 전환 체계도, 대규모 AI 기술 재교 육 프로그램도, 학교가 AI 문 해력을 읽기나 산수처럼 대우 하도록 의무화하지도 않는다. 대신 존재하는 것은 교육 자금 을 곤봉처럼 다루는 데 정치적 자본을 쓴 행정부이며, 캠퍼스 내 행동주의 분쟁으로 하버드 에 대한 22 억 달러의 연방 보조 금을 동결하는 동안, 기술 격 차는 벌어지고 한 세대가 실시 간으로 스스로 미래를 즉흥적 으로 만들어가는 상황이다.
현재 재학 중인 대학생의
16 % 가 이미 AI 때문에 전공을 바꿨는데, 이 는 지도 없이 실시간으로 적응하려는 세대의 신호다. 학교가 따라잡을지, 고용주가 신입 채 용 동결을 되돌릴지, 워싱턴이 인력 정책과 유 사한 규정을 내놓느냐가 현재의 불안이 영구 적인 것으로 굳어질지 결정하게 만든다. 현재 로서는 수치가 이미 그렇게 된 것으로 보인다. 2026 년 4 월, OpenAI 는 13 페이지 분량의 정 책 문서 " 지능 시대를 위한 산업 정책 " 을 발표 했다. 이 보고서는 AI 가 초지능으로 급속히 발전함에 따라 임금 및 급여세 수입이 감소하 고 사회 안전망이 무너질 위험이 있다고 경고 하며, 진보 시대나 뉴딜 정책에 비견될 만한 대대적인 개혁을 촉구했다. 이 회사의 청사진 은 과세 기반을 노동 소득에서 기업 이익과 자 본 이득으로 전환하고, 자동화된 노동에 대한 ' 로봇세 ' 를 도입하며, 미국 시민에게 수익을 분배하는 국가 공공 자산 기금을 만드는 것이 다. 유사한 또 다른 제안으로 연소득 10 만 달 러 미만에 대해서는 연방 소득세를 폐지하고 자본 이득에 대해서는 일반 소득세율로 과세 하는 것이다. 이처럼 AI 기업가들이 세금 방 식의 변경을 요구하고 있는 것은 앞으로 고용 시장이 크게 분화할 수 있다는 것을 보여준다. 골드만 삭스 연구에 따르면 AI 는 이미 미국 에서 매달 약 16,000 개의 일자리를 없애고 있 고, 젊은 노동자가 가장 큰 타격을 입고 있다. 2030 년까지 AI 가 현재 일자리의 80 % 를 자동 화할 수 있다는 예측도 있다. 여러 비평가들은 미리 앞날을 대비하는 OpenAI 논문에도 불 구하고 연방 정부와 의회는 구체적인 입법 대 응에서 여전히 멀리 떨어져 있다고 지적한다.