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.
| 대표 업종 | 최근 4년 청년고용 변화 |
|---|---|
| 정보서비스업 | -31.4% |
| 출판업 | -27.4% |
| 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업 | -16.6% |
| 전문서비스업 | -11.6% |
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.
| 질문 | 판단 |
|---|---|
| 감소한 청년 일자리 대부분이 AI 고노출 업종에 있었나? | 그렇다 |
| 그 비중이 약 94%인가? | 그렇다 |
| 그렇다면 94% 모두 AI 때문에 없어졌나? | 그렇게 단정할 수 없다 |
| AI가 청년고용 변화와 관계가 없다는 뜻인가? | 아니다 |
| 업종과 AI 활용 방식에 따라 영향이 달라질 수 있나? | 그렇다 |
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
| 자동화에 가까운 업무 | AI 증강에 가까운 업무 |
|---|---|
| 정해진 형식의 자료 정리 | AI 결과를 검증하고 수정 |
| 반복적인 초안 생성 | 목적에 맞게 방향 설정 |
| 단순 데이터 분류 | 여러 정보를 종합해 판단 |
| 규칙에 따른 기본 처리 | 고객·조직 맥락 반영 |
| 결과물을 만드는 것 자체가 목표 | AI 결과를 활용해 문제를 해결 |
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
- 한국은행 · 「청년고용 위축, AI탓인가? 변화하는 경력 사다리와 대응 과제」 · 2026-08-18
- 국가데이터처 · 「2026년 7월 고용동향」 · 2026-08-12
- 고용노동부 · 「인공지능(AI) 시대 청년 일자리, 직업훈련 확대로 돌파구 찾는다」 · 2026-07-08
- 한국은행 · 「AI 확산과 청년고용 위축: 연공편향 기술변화를 중심으로」 · 2025-10-30
- 연합뉴스 · 「줄어든 청년 취업자 절반 ‘AI 고노출 업종’…고용충격 중심 이동」 · 2026-08-16
