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최근 AI 고노출 업종 청년 일자리가 크게 줄었다는 한국은행 연구가 발표됐습니다. 가장 눈에 띄는 숫자는 94%입니다.

한국은행에 따르면 2022년 6월부터 2026년 6월까지 15~29세 청년층 일자리는 28만5천 개 감소했고, 이 가운데 26만8천 개가 AI 노출도가 높은 업종에서 줄었습니다. 정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍업, 전문서비스업에서 감소 폭이 특히 컸습니다.

다만 여기서 먼저 구분해야 할 것이 있습니다.

94%라는 숫자가 “청년 일자리 감소의 94%가 AI 때문에 발생했다”는 의미는 아닙니다.

한국은행 역시 최근 청년고용 부진에는 AI뿐 아니라 팬데믹 이후 IT 업종의 과잉채용 조정, 경력직 중심 채용 확대, 기업 내부교육 약화 등 여러 변화가 함께 작용했을 가능성이 있다고 설명했습니다.

따라서 취업을 준비한다면 단순히 “AI가 사라지게 할 직업” 목록을 찾기보다 어떤 업무가 자동화되기 쉽고, 어떤 업무에서는 AI를 활용하는 사람이 오히려 유리해질 수 있는지를 보는 편이 실용적입니다.

AI 고노출 업종은 어디인가

이번 한국은행 연구에서 청년고용 감소가 두드러진 대표 업종은 다음과 같습니다.

여기서 AI 고노출은 곧바로 없어질 직업을 뜻하는 표현으로 보면 곤란합니다.

실제로 한국은행 연구에서는 AI 노출도가 높은 업종 안에서도 AI를 사람 대신 사용하는 ‘자동화’ 비중이 높은 곳과, 사람의 업무를 돕는 ‘증강’ 방식이 많은 곳의 고용 결과가 달랐습니다.

자동화 활용 비중이 높은 업종에서는 청년고용 감소가 더 컸지만, AI가 사람의 업무를 보조하는 방식으로 활용되는 업종에서는 같은 패턴이 뚜렷하게 나타나지 않았습니다.

94%라는 숫자는 어떻게 봐야 할까

가장 많이 오해하기 쉬운 부분을 나눠보면 다음과 같습니다.

한국은행은 최근 4년간 청년 일자리 감소 28만5천 개 가운데 26만8천 개가 AI 고노출 업종에서 발생했다고 분석했습니다. 그러나 동시에 AI만으로 현재의 고용 변화를 설명하는 데에는 신중해야 한다고 밝혔습니다.

즉 이번 연구가 보여주는 핵심은 “AI가 청년 일자리 26만8천 개를 직접 제거했다”가 아니라, 청년고용 감소가 AI와 업무 접점이 높은 산업에 유독 집중되고 있다는 점입니다.

실제 2026년 7월 고용통계에서도 비슷한 흐름이 보였다

이번 연구만 따로 떨어져 있는 것도 아닙니다.

국가데이터처가 2026년 8월 12일 발표한 7월 고용동향에서 청년층 실업률은 **6.8%**로 전년 동월보다 1.3%포인트 상승했습니다.

국가데이터처 경제활동인구조사 마이크로데이터를 분석한 결과에서는 7월 청년 취업자가 전년 동월보다 약 19만1천 명 감소했고, 정보통신업과 전문·과학 및 기술서비스업에서만 약 9만8천 명 감소한 것으로 나타났습니다. 전체 청년 취업자 감소분의 51.3%에 해당합니다.

정보통신업에는 출판, 통신, 컴퓨터 프로그래밍 등이 포함되고 전문·과학 및 기술서비스업에는 연구개발, 법무·회계·세무·컨설팅 등의 영역이 포함됩니다.

다만 국가데이터처 마이크로데이터를 연령과 산업별로 세분화하면 표본오차가 커질 수 있기 때문에, 개별 숫자를 절대적인 규모로 보기보다 최근 청년고용의 방향을 확인하는 자료로 보는 것이 적절합니다.

왜 신입·주니어가 먼저 영향을 받을까

한국은행은 경력이 적은 근로자가 담당하는 업무 특성에 주목합니다.

주니어가 맡는 자료 정리, 정형화된 문서 작성, 기본 분석과 같은 업무는 절차가 비교적 명확하고 반복되는 경우가 많습니다. 반대로 경력이 쌓일수록 조직의 상황을 이해하거나 여러 이해관계자 사이에서 판단하고 의사결정을 내리는 업무 비중이 커집니다.

한국은행은 이런 차이를 연공편향 기술변화로 설명합니다. AI가 정형화된 초급 업무에는 대체재가 될 수 있지만 경험과 암묵지, 사회적 기술이 필요한 업무에서는 사람을 보완하는 역할을 할 가능성이 있다는 것입니다.

그래서 취업 준비에서도 단순한 작업 수행 능력만 보여주는 것보다 AI를 이용해 업무를 수행하면서 사람이 어떤 판단과 검증을 추가했는지 보여주는 것이 점점 중요해질 가능성이 있습니다.

자동화형 업무와 AI 증강형 업무는 무엇이 다를까

한국은행의 분석에서는 AI를 업무 자체의 대체보다 사람을 보조하는 방식으로 사용하는 업종에서 청년고용 감소가 상대적으로 제한적이었습니다.

이 차이는 취업 준비 방향을 정할 때 꽤 중요한 기준이 됩니다.

지금 취업을 준비한다면 무엇을 바꿔야 할까

AI 고노출 업종에 지원한다고 해서 해당 분야를 피해야 한다는 결론으로 연결할 필요는 없습니다.

오히려 다음과 같은 방식으로 준비 방향을 조정할 수 있습니다.

1. 단순 결과물이 아니라 작업 과정을 보여주기

포트폴리오에 “AI로 보고서를 만들었다”는 결과만 적기보다 다음 내용을 함께 보여주는 방식입니다.

• 문제를 어떻게 정의했는지
• 어떤 자료를 선택했는지
• AI 결과에서 무엇을 수정했는지
• 잘못된 결과를 어떻게 검증했는지
• 최종 판단은 어떤 근거로 내렸는지

AI가 대신하기 어려운 판단과 검증 과정을 함께 보여주는 것입니다.

2. 자신의 직무에서 실제 사용하는 AI 도구를 익히기

모든 취업 준비생이 AI 개발자가 될 필요는 없습니다.

고용노동부도 현재 AI 엔지니어를 양성하는 과정과 별도로 웹디자인·영상제작 등 기존 직무에서 AI 도구를 활용하는 AI 워커 훈련을 운영하고 있습니다.

따라서 자신의 직무에서 어떤 AI 도구가 실제 업무시간을 줄여주는지를 찾아 직접 사용해보는 편이 현실적입니다.

3. 경력이 없어도 ‘실제 문제를 해결한 경험’을 만들기

신입 취업에서 가장 큰 문제는 경력을 요구하지만 경력을 쌓을 기회 자체가 줄어드는 이른바 경력 사다리 문제입니다.

한국은행도 기존 초급 일자리를 그대로 보존하는 것보다 청년이 AI와 함께 경험과 암묵지를 쌓을 수 있도록 직업훈련, 멘토링, 기업훈련 등의 경로를 다시 설계할 필요가 있다고 제안했습니다.

개인 입장에서는 인턴, 산학 프로젝트, 공모전, 개인 프로젝트처럼 실제 문제를 정의하고 해결한 경험의 가치가 커질 수 있습니다.

AI 고노출 업종 취업 준비 체크리스트

지원하려는 직무가 AI의 영향을 많이 받을 것 같다면 아래 항목을 확인해볼 수 있습니다.

• 지원 직무에서 반복적으로 수행하는 업무를 파악했다.
• 그중 AI로 자동화 가능한 업무와 사람이 판단해야 할 업무를 구분했다.
• 직무에서 실제 활용하는 AI 도구를 최소 하나 이상 사용해봤다.
• AI 결과를 검증하거나 수정했던 사례가 있다.
• 포트폴리오에 결과뿐 아니라 문제 해결 과정을 설명할 수 있다.
• 실제 데이터나 실제 업무와 비슷한 프로젝트 경험을 만들었다.
• AI를 사용했을 때 발생할 수 있는 오류와 한계를 설명할 수 있다.
• 지원 기업의 AI·DX·AX 도입 사례도 함께 살펴봤다.

모든 항목이 필요한 것은 아니지만, 단순히 “AI를 사용할 줄 안다”는 표현보다 훨씬 구체적으로 역량을 보여줄 수 있습니다.

FAQ

AI 고노출 업종이란 무엇인가요?

AI가 수행할 수 있는 업무와 접점이 상대적으로 많은 산업이나 직무를 분석하기 위해 사용하는 개념입니다. AI 노출도가 높다고 해서 해당 업종 전체가 사라진다는 의미는 아닙니다. 한국은행 연구에서도 AI를 자동화에 사용하는지, 사람을 보조하는 증강 방식으로 사용하는지에 따라 고용 영향이 다르게 나타났습니다.

청년 일자리 감소분 94%가 정말 AI 때문인가요?

그렇게 해석해서는 안 됩니다. 최근 4년간 감소한 청년 일자리 가운데 94%가 AI 고노출 업종에 위치했다는 의미입니다. 한국은행은 팬데믹 이후 과잉채용 조정, 경력직 선호, 기업교육 약화 등 다른 요인도 영향을 미쳤을 수 있다고 설명했습니다.

청년고용이 많이 감소한 업종은 어디인가요?

한국은행이 이번 보고서에서 제시한 대표 업종은 정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업, 전문서비스업입니다.

개발자는 앞으로 취업하기 어려워지나요?

이번 자료만으로 특정 직업의 미래를 단정할 수는 없습니다. 실제로 AI 노출도가 높더라도 AI를 사람의 업무를 보조하는 방식으로 활용하는 경우 청년고용 감소가 상대적으로 제한적이라는 분석도 있습니다.

AI 시대 취업 준비에서 무엇이 가장 달라져야 할까요?

단순 반복 작업 수행 능력만 강조하기보다 AI를 활용해 문제를 정의하고 결과를 검증·수정하며 실제 업무 결과로 연결하는 경험을 보여주는 방향이 유리합니다. 정부도 AI 전문인력뿐 아니라 기존 직무에서 AI를 활용하는 실무형 직업훈련을 확대하고 있습니다.

출처 및 참고자료

1. 한국은행 · 「청년고용 위축, AI탓인가? 변화하는 경력 사다리와 대응 과제」 · 2026-08-18
2. 국가데이터처 · 「2026년 7월 고용동향」 · 2026-08-12
3. 고용노동부 · 「인공지능(AI) 시대 청년 일자리, 직업훈련 확대로 돌파구 찾는다」 · 2026-07-08
4. 한국은행 · 「AI 확산과 청년고용 위축: 연공편향 기술변화를 중심으로」 · 2025-10-30
5. 연합뉴스 · 「줄어든 청년 취업자 절반 ‘AI 고노출 업종’…고용충격 중심 이동」 · 2026-08-16

최근 4년간 청년 일자리가 28만5천 개 감소했고, 이 가운데 26만8천 개가 인공지능(AI)에 많이 노출된 업종에서 줄었다는 한국은행 분석이 나왔습니다. 비중으로 계산하면 청년 일자리 감소분의 약 94%가 AI 고노출 업종에 집중된 셈입니다.

하지만 이 숫자를 “AI가 청년 일자리 26만8천 개를 직접 없앴다”​고 해석하면 정확하지 않습니다. 한국은행 역시 코로나19 이후 과잉채용 조정, 기업의 경력직 선호, 사내 교육 약화 등 여러 구조적 변화가 동시에 작용했으며, AI는 이런 변화를 가속하는 요인으로 보는 것이 적절하다고 설명했습니다.

따라서 취업을 준비하는 입장에서는 단순히 ‘AI 관련 업종을 피해야 하나’를 고민하기보다 내가 지원하는 직무에서 AI가 사람의 일을 대체하는 방식으로 사용되는지, 아니면 사람이 더 잘 일하도록 돕는 방식으로 사용되는지​를 살펴보는 편이 중요합니다.

청년 일자리 28만5천 개 감소, 숫자는 이렇게 봐야 한다

한국은행이 국민연금 가입자 자료와 경제활동인구조사 등을 분석한 결과, 2022년 6월부터 2026년 6월까지 15~29세 청년 일자리는 약 28만5천 개 감소했습니다.

그중 AI 노출도가 높은 업종에서 감소한 일자리는 약 26만8천 개였습니다.

즉, ‘AI와 관련 있는 업종에서 청년고용 감소가 두드러졌다’는 것은 확인되지만 ‘AI가 감소분 전체를 직접 발생시켰다’는 뜻은 아닙니다.

한국은행은 2025년에도 비슷한 분석을 내놓았습니다. 당시에도 AI 노출도가 높은 산업에서 청년 취업자가 더 크게 줄고 50대 고용은 상대적으로 증가하는 현상을 ‘연공편향 기술변화’ 관점에서 분석했습니다.

실제 청년고용 감소가 컸던 업종은 어디일까

2026년 보고서에서 특히 청년고용 감소폭이 크게 나타난 업종은 정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍 관련 업종, 전문서비스업 등이었습니다.

이 업종들의 공통점은 디지털 도구와 AI를 빠르게 활용할 수 있고, 신입 직원이 맡아왔던 일부 정형 업무를 기술로 처리하기 상대적으로 쉽다는 점입니다.

하지만 AI 노출도가 높다는 사실만으로 해당 업종의 모든 직무가 위험하다고 판단해서는 안 됩니다.

같은 IT 기업이라도 단순 자료 정리 업무와 고객 요구사항을 분석해 시스템 구조를 설계하는 업무는 AI와의 관계가 다를 수 있습니다. 결국 업종 이름보다 실제 맡게 될 업무의 구성을 보는 것이 중요합니다.

AI가 ‘대체’에 쓰이는지 ‘보조’에 쓰이는지가 중요하다

이번 분석에서 눈여겨볼 부분은 AI를 얼마나 많이 사용하는지만이 아닙니다.

한국은행은 AI가 기존 업무를 자동화하는 성격이 강한 업종에서는 청년고용 감소가 더 컸지만, 사람의 업무를 보완하거나 생산성을 높이는 ‘증강’ 성격이 강한 업종에서는 같은 패턴이 뚜렷하지 않았다고 분석했습니다.

OECD 역시 한국 노동시장의 AI 영향을 분석하면서 AI가 업무를 자동화하는 동시에 일부 직무에서는 근로자의 생산성을 높이는 보완 도구가 될 수 있다고 설명합니다. 데이터 분석·해석 능력과 사회적·협업 역량의 중요성도 함께 커질 수 있다는 분석입니다.

왜 청년과 대졸 취업자가 더 영향을 받았을까

한국은행은 청년층이 기업에 처음 진입하면서 담당하는 업무에 주목합니다.

경력이 많은 근로자는 조직의 내부 지식, 거래처와의 관계, 경험에 따른 판단처럼 문서로 완전히 정리하기 어려운 ‘암묵지’를 가지고 있습니다. 반면 신입사원이 맡는 일부 업무는 상대적으로 정형화되어 있어 AI로 자동화하기 쉬울 수 있습니다.

학력별 차이도 나타났습니다.

2022년 11월 이후 평균 실업률을 비교했을 때 4년제 대학을 졸업한 청년층은 7.0%, 전문대 이하 청년층은 5.4%로 약 1.6%포인트 차이가 나타났습니다. 한국은행은 고학력 청년층이 AI 노출도가 높은 사무·전문직 진입을 많이 시도한다는 점과 함께 살펴볼 필요가 있다고 분석했습니다.

이 역시 “대학을 졸업하면 AI에 더 쉽게 대체된다”는 의미가 아니라 청년층이 처음 경력을 시작하는 직무 구조 자체가 변화하고 있다는 신호에 가깝습니다.

AI 시대 취업 준비, 업종보다 ‘업무 구조’를 확인해야 한다

그렇다면 취업 준비는 어떻게 바꿔야 할까요?

한국은행과 OECD의 분석을 구직자 관점으로 옮겨보면 다음과 같은 점을 확인할 필요가 있습니다.

1. 지원 직무를 업무 단위로 나눠보기

‘마케팅’, ‘개발’, ‘기획’처럼 직무 이름만 보지 말고 실제 업무를 나눠보는 것이 좋습니다.

예를 들어 같은 마케팅 직무에도 단순 보고서 정리, 데이터 분석, 캠페인 전략 수립, 고객 커뮤니케이션처럼 성격이 다른 업무가 섞여 있습니다.

AI가 쉽게 처리할 수 있는 업무가 대부분인지, AI 결과를 검증하고 의사결정하는 업무까지 포함되는지를 살펴봐야 합니다.

2. AI를 사용했다는 사실보다 결과를 검증한 과정을 보여주기

이제는 생성형 AI를 사용해 문서나 코드를 만드는 경험 자체만으로 차별화하기 어려울 수 있습니다.

포트폴리오에서는 다음과 같은 내용을 보여주는 편이 유리합니다.

• 어떤 문제를 해결하려 했는지
• AI에 어떤 업무를 맡겼는지
• 결과에서 어떤 오류를 발견했는지
• 사람이 어떤 기준으로 수정·검증했는지
• 최종 결과가 실제 업무에 어떤 효과를 냈는지

즉 ‘AI를 쓸 수 있다’보다 ‘AI 결과를 판단할 수 있다’는 증거​를 만드는 것입니다.

3. 실제 현장 경험을 가능한 한 일찍 확보하기

이번 한국은행 보고서가 지적하는 문제 가운데 하나는 청년층이 첫 일자리를 얻지 못하면 경험과 숙련을 쌓을 기회도 함께 줄어들 수 있다는 점입니다.

인턴, 프로젝트, 계약직, 산학협력, 오픈소스 기여 등 형태에 관계없이 실제 업무 맥락을 경험하는 것이 더 중요해질 수 있습니다.

4. AI와 경쟁하는 능력보다 AI와 함께 가치가 커지는 능력 찾기

정답이 정해진 반복 작업보다 다음과 같은 업무는 사람의 역할이 계속 남을 가능성이 상대적으로 큽니다.

• 문제를 정의하는 일
• 고객이나 사용자의 맥락을 이해하는 일
• 여러 선택지 사이에서 판단하는 일
• AI 결과의 정확성과 품질을 검증하는 일
• 조직 구성원과 협업하고 설득하는 일
• 특정 산업의 경험과 전문지식을 적용하는 일

어떤 직업이 ‘AI 안전 직업’인지 찾기보다는 내 직무 안에서 AI가 보완하기 어려운 역량을 늘리는 접근이 현실적입니다.

취업 준비생이라면 지금 확인할 체크리스트

• 지원하려는 직무의 실제 업무를 5~10개 정도로 나눠봤는가?
• 그중 AI가 이미 자동화하고 있는 업무를 확인했는가?
• AI가 만든 결과를 검증·수정한 경험을 포트폴리오에 담았는가?
• 지원 산업에서 사용되는 AI 도구를 직접 사용해봤는가?
• 인턴·프로젝트 등 실제 현장 경험을 확보할 방법이 있는가?
• 문제 정의·협업·판단·검증처럼 AI와 보완관계가 높은 역량을 보여줄 수 있는가?
• 최근 채용공고에서 신입사원에게 요구하는 업무가 어떻게 달라지는지 정기적으로 확인하고 있는가?

AI 때문에 앞으로 청년 일자리는 계속 줄어들까

현재 자료만으로 그렇게 단정할 수는 없습니다.

한국은행도 AI가 장기적으로 생산성을 높이고 새로운 직업을 만들 가능성이 있어 청년고용 감소가 앞으로도 같은 속도로 이어질지는 불확실하다고 설명합니다.

ILO 역시 2026년 청년고용 보고서에서 기술 변화와 AI를 청년 노동시장을 바꾸는 중요한 환경 중 하나로 다루고 있지만, 청년고용 문제는 경기와 산업구조, 교육에서 일자리로 넘어가는 과정 등 여러 요인의 영향을 함께 받습니다.

따라서 현재 숫자를 ‘AI 때문에 취업이 불가능해진다’는 의미로 받아들이기보다는 신입사원의 경력 사다리가 어떻게 달라지고 있는지를 보여주는 신호로 보는 것이 적절합니다.

최신 월별 고용 흐름은 국가데이터처가 발표하는 고용동향과 함께 확인하는 것이 좋습니다. 2026년 8월 12일에는 7월 고용동향이 별도로 발표됐습니다.

FAQ

AI가 청년 일자리 28만5천 개를 직접 없앤 건가요?

아닙니다. 28만5천 개는 2022년 6월부터 2026년 6월까지 감소한 전체 청년 일자리 규모이며, 그중 26만8천 개가 AI 고노출 업종에서 감소했다는 분석입니다. 한국은행 역시 AI만의 직접적인 인과효과로 해석하는 것은 주의해야 한다고 밝혔습니다.

AI 고노출 업종은 취업을 피해야 하나요?

그렇게 판단할 근거는 부족합니다. 같은 업종에서도 AI가 업무를 자동화하는지, 사람의 생산성을 높이는 데 사용되는지에 따라 고용 영향이 달랐습니다. 업종 이름보다 실제 직무와 업무 구성을 확인하는 편이 중요합니다.

청년고용 감소가 컸던 업종은 어디인가요?

한국은행 분석에서는 정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업, 전문서비스업 등에서 청년고용 감소폭이 크게 나타났습니다.

AI 시대 취업 준비에서 가장 중요한 것은 무엇인가요?

하나의 특정 기술만으로 정답을 정하기는 어렵습니다. 다만 AI를 단순히 사용하는 수준을 넘어 결과를 검증·해석하고, 실제 업무 문제와 연결하는 경험의 중요성이 커질 가능성이 있습니다. OECD도 데이터 해석 및 사회적 역량 등 보완적 기술의 중요성을 함께 지적합니다.

앞으로 청년 일자리가 계속 줄어들까요?

현재 자료만으로 장기 추세를 확정할 수 없습니다. AI가 기존 일자리를 변화시키는 동시에 생산성 향상이나 새로운 직무 창출로 이어질 가능성도 있기 때문입니다. 한국은행 역시 향후 영향을 단정하기 어렵다고 설명했습니다.

출처 및 참고자료

1. 한국은행, 「청년고용 위축, AI탓인가? 변화하는 경력 사다리와 대응 과제」 — 2026.08.18
2. 한국은행, 「AI 확산과 청년고용 위축: 연공편향 기술변화를 중심으로」 — 2025.10.30
3. OECD·한국노동연구원, Artificial Intelligence and the Labour Market in Korea — 2025.10.27
4. ILO, Global Employment Trends for Youth 2026: Back to the future — 2026.08.11
5. 국가데이터처, 고용동향 자료 — 2026.08 확인