요즘 동료나 친구들과 밥 먹고 커피 마실 때 절대 빠지지 않는 주제가 있죠. “AI가 결국 내 일자리 뺏는 거 아냐?” 이 질문은 이제 단순한 농담을 넘어, 우리의 생존이 걸린 현실적인 공포가 되었습니다.
서점에는 ‘AI 시대에 살아남는 법’ 같은 책들이 넘쳐나고, 저마다 전문가들이 나타나 ‘이 직업은 뜬다’, ‘저 직업은 망한다’며 예언을 쏟아내고 있습니다.
그런데 최근, 이 모든 추측과 예언을 한 방에 정리해버릴 만한 ‘실록’이 등장했습니다. 바로 마이크로소프트(MS)가 칼을 빼 든 것입니다. MS는 ‘코파일럿’ 사용자 20만 명의 실제 대화 기록을 분석해서, “그래서 사람들, 진짜 AI로 무슨 일 하는데?”를 정밀 분석한 논문을 발표했습니다.
그리고 그 결과는, 우리가 막연히 상상했던 것과는 조금, 아니 꽤 많이 달랐습니다.
1. AI의 진짜 타겟은 ‘연봉’이 아니었다
이번 논문이 던지는 가장 큰 충격파는, 우리가 가진 통념을 정면으로 박살 낸다는 점입니다. 우리는 흔히 AI가 의사, 변호사 같은 고학력, 고임금 화이트칼라의 일자리를 먼저 위협할 거라고 생각해왔죠. 하지만 데이터는 전혀 다른 이야기를 하고 있었습니다.
팩트 ①: AI의 진짜 타겟은 ‘영업직’과 ‘사무직’이었다
자, 거두절미하고 바로 성적표부터 까보겠습니다. MS가 매긴 ‘AI 적용 가능성 점수’, 즉 ‘AI에 얼마나 큰 영향을 받을 것인가’ 점수가 높은 직업군과 낮은 직업군 순위입니다.
| 직업군 (SOC Major Group) | AI 적용 점수 | 코멘트 |
| <TOP 5: AI 영향력 최상위권> | ||
| 1. 영업 및 관련 직군 | 0.32 | AI가 고객에게 이메일을 쓰고 있다. |
| 2. 컴퓨터 및 수학 직군 | 0.30 | AI가 당신의 코드를 고쳐주고 있다. (그리고 언젠가…) |
| 3. 사무 및 행정 지원 직군 | 0.29 | AI가 회의록을 요약하고 있다. |
| 4. 지역사회 및 사회복지 직군 | 0.25 | AI가 상담 자료를 찾아주고 있다. |
| 5. 예술, 디자인, 미디어 직군 | 0.25 | AI가 블로그 초안을 쓰고 있다.(!!!) |
| <BOTTOM 5: AI 영향력 최하위권> | ||
| 18. 생산직 | 0.11 | 아직은 손으로 만드는 것이 더 낫다. |
| 19. 운송 및 물류 직군 | 0.11 | 트럭 운전은 아직 AI가 못 한다. |
| 20. 건설 및 채굴 직군 | 0.08 | 흙 묻은 일은 아직 AI가 못 하는 모양. |
| 21. 농림어업 직군 | 0.06 | 자연을 상대하는 일의 위대함. |
| 22. 의료 지원 직군 | 0.05 | 사람의 몸을 직접 만지는 일의 가치. |
| (출처: 논문 Table 5) |
1위가 개발자가 아닌 ‘영업직’이라는 사실, 놀랍지 않으신가요? 게다가 1위와 3위인 영업직과 사무직은 미국에서만 합쳐서 3,100만 명이 넘는, 고용 인원이 가장 많은 거대 직군입니다.
AI의 영향력은 일부 전문가 집단이 아닌, 우리 주변의 가장 보편적인 일자리들부터 파고들고 있다는 뜻입니다.
팩트 ②: “연봉 높으면 위험하다”는 건 완벽한 착각이었다
또 충격적인 사실. 이 ‘AI 적용 가능성 점수’와 직업별 평균 연봉 사이의 상관관계를 분석했더니, 결과는 ‘거의 관계없음(상관관계 r=0.07)’으로 나타났습니다.
즉, 돈을 많이 번다고 해서 AI에 더 많이 노출되는 것도 아니고, 적게 번다고 해서 안전한 것도 아니라는 뜻입니다. AI는 당신의 연봉 명세서에는 아무런 관심이 없습니다. 오직 당신이 하는 ‘일의 내용’에만 관심이 있을 뿐이죠.
‘내 직업은 전문직이라 괜찮아’라는 안일한 생각은 이제 버려야 할 때가 온 것 같습니다.
2. AI 시대, 가장 위험한 직업 vs 가장 안전한 직업
그렇다면 개별 직업으로 들어가면 어떨까요? 논문은 극과 극의 리스트를 통해 우리에게 더 큰 충격과 안도를 동시에 던져줍니다.
가장 ‘AI 적용 가능성’ 높은 직업 TOP 20
| 순위 | 직업 (Occupation) | 코멘트 |
| 1 | 통번역가 | 이견이 없을 듯합니다. |
| 2 | 역사학자 | 방대한 자료 검색과 요약의 신. |
| 3 | 승무원 | “가장 가까운 비상구는…” AI가 더 잘 알려줄지도. |
| 4 | 서비스 판매 영업사원 | 고객 정보 요약, 이메일 작성 등. |
| 5 | 작가 및 저자 | 이제 초고는 AI에게 맡기는 시대(!!) |
| 6 | 고객 서비스 담당자 | 단순 문의는 AI가, |
| 7 | CNC 공작기계 프로그래머 | 의외의 공학 분야 강자. |
| 8 | 전화 교환원 | 이미 상당 부분 자동화되었죠. |
| 9 | 여행사 직원 | 항공권과 호텔 검색, AI의 주특기. |
| 10 | 아나운서 및 라디오 DJ | 대본 작성, 자료 조사도 AI가. |
| 11 | 증권사 애널리스트 | 각종 기록 및 문서 취합. |
| 12 | 농장 및 가정 관리 교육자 | 교육 자료 생성 및 상담. |
| 13 | 텔레마케터 | AI는 최소한, 지치지 않습니다. |
| 14 | 컨시어지 | 맛집 추천, 예약… AI가 더 빠를지도. |
| 15 | 정치학자 | 자료 분석 및 보고서 작성. |
| 16 | 뉴스 분석가, 기자 | 속보 작성과 자료 조사의 자동화. |
| 17 | 수학자 | 복잡한 계산보다는 자료 정리 측면. |
| 18 | 기술 작가 | 매뉴얼 및 기술 문서 작성. |
| 19 | 교정 교열 전문가 | 문법과 오탈자 수정, AI의 기본기. |
| 20 | 호스트 및 호스티스 | 예약 관리 및 정보 제공. |
| (출처: 논문 Table 3) |
보이시나요? 1위 통번역가, 2위 역사학자, 5위 작가. 여기까지는 ‘그럴 수 있지’ 싶습니다. 하지만 3위에 뜬금없이 ‘승무원’이 등장하고, 6위 ‘고객 서비스 담당자’, 14위 ‘컨시어지’가 순위를 차지합니다.
이들의 공통점은 뭘까요? 바로 정보를 찾고(Gather), 정리해서(Organize), 사람에게 전달하는(Communicate) 업무가 직업의 핵심이라는 점입니다.
반대로, 가장 ‘AI 적용 가능성’ 낮은 직업 TOP 15
위험한 직업만 보면 불안하시죠? 다행히 논문은 ‘AI 무풍지대’에 가까운 직업들도 명확히 보여줍니다.
| 순위 (낮은 순) | 직업 (Occupation) | 코멘트 |
| 1 | 준설선 운전원 | AI는 아직 삽질을 못 합니다. |
| 2 | 교량 및 갑문 관리원 | 물리적인 장치를 다루는 일. |
| 3 | 파일 드라이버 운전원 | 거대한 기계를 움직이는 힘. |
| 4 | 바닥 샌딩 및 마감 기술자 | 섬세한 손기술의 영역. |
| 5 | 간병인 | 인간적인 돌봄의 가치. |
| 6 | 모터보트 운전원 | 바람과 물을 느끼는 감각. |
| 7 | 벌목 장비 운전원 | 예측 불가능한 자연 속에서. |
| 8 | 가정부 및 가사도우미 | 정돈되지 않은 현실 세계의 문제. |
| 9 | 지붕수리공 | 위험하고 숙련된 육체노동. |
| 10 | 타이어 제작원 | 공장의 물리적인 생산 라인. |
| 11 | 수술 보조원 | 수술실의 긴박한 물리적 협업. |
| 12 | 마사지 치료사 | 사람의 몸을 직접 만지는 일. |
| 13 | 접시닦이 | 물과 그릇, 그리고 음식물. |
| 14 | 간호조무사 | 환자와의 물리적, 감성적 교감. |
| 15 | 채혈 전문가 | 혈관을 찾는 섬세한 기술. |
| (출처: 논문 Table 4) |
두 리스트의 공통점을 찾으셨나요?
위험한 직업은 대부분 정보를 다루는 일이고, 안전한 직업은 물리적인 세계와 상호작용하는 일입니다.
AI는 아직 모니터 밖으로 손을 뻗지 못합니다. 지금 당신의 손에 기름이나 흙이 묻어있다면, 아직은 AI보다 당신이 더 유능하다는 뜻일지도 모릅니다.
3. AI는 당신의 ‘경쟁자’인가, ‘코치’인가?
논문에서 놀라운 부분은, AI가 우리 일을 ‘대신’ 해주는 경우(자동화)와 ‘도와주는’ 경우(증강)를 분리해서 분석했다는 점입니다. 연구진은 사용자의 목표(User Goal)와 AI의 실제 행동(AI Action)을 비교했죠.
놀랍게도,
전체 대화의 40%에서 사용자가 하려는 일과 AI가 실제로 한 일은 전혀 달랐습니다. 그리고 그 차이는 AI의 진짜 역할을 명확히 보여줍니다.
| AI의 역할: ‘자동화’ vs ‘증강’이 극명하게 갈리는 직업들 |
| <AI가 주로 ‘도와주는'(증강) 일> – 요리사, 정육업자, 동물 사육사, 운동선수 등. |
| AI는 레시피를 찾아주거나(도움), 운동 계획은 짜줄 수 있지만(도움), 직접 요리를 하거나(수행 불가) 운동을 대신 해주지는(수행 불가) 못합니다. |
| <AI가 주로 ‘대신 해주는'(자동화) 일> – 교육 및 개발 관리자, 코치 및 스카우트, 인사 전문가 등. |
| AI는 직접 훈련 프로그램을 짜주거나(수행), 직원 교육 자료를 만들어주는(수행) 역할을 합니다. 사용자가 AI에게 “다른 사람을 코칭하는 법을 알려줘”라고 묻기보다는, “코칭 자료를 만들어줘”라고 시키는 경우가 더 많다는 뜻입니다. |
| (출처: 논문 Table A3) |
이 데이터는 AI가 모든 직업을 일괄적으로 대체하는 것이 아니라, 각 직업의 특성에 따라 ‘유능한 조수’가 되거나, ‘업무의 일부를 떼어가는 자동화 봇’이 될 것임을 시사합니다.
우리는 AI를 일자리를 뺏을 ‘대체 선수’로 경계했는데, 정작 사람들은 AI를 옆에서 작전 짜주는 ‘감독’이나 ‘코치’로 쓰고 있었던 겁니다.
4. 데이터 너머의 진실과 ‘ATM의 역설’
자, 그럼 이 모든 데이터를 어떻게 받아들여야 할까요? ‘영업직은 이제 다 망했다!’고 결론 내리면 너무 섣부른 판단일 겁니다.
AI가 만능은 아니었습니다. 사용자들이 “아주 만족스러워!”하며 ‘엄지척(like)’을 가장 많이 한 작업은 주로 글쓰기, 정보 검색, 상품 평가 같은 일이었죠.
반면, “이건 좀…”이라며 ‘엄지 내림(dislike)’을 가장 많이 누른 작업은 의외로 데이터 분석과 시각 디자인이었습니다.
또한, 논문은 섣부른 비관론을 경계하며 ‘ATM의 역설’을 상기시킵니다.
1970년대 ATM이 도입되자 모두가 “은행 창구 직원은 이제 끝났다”고 말했습니다. 하지만 결과는 정반대였죠. 은행은 ATM 덕분에 더 적은 비용으로 지점을 늘릴 수 있었고, 창구 직원들은 단순 업무 대신 고객 상담 같은 더 고부가가치 업무에 집중하게 되면서 일자리는 오히려 늘어났습니다.
AI가 특정 ‘업무(task)’를 자동화한다고 해서, 그 ‘직업(job)’ 자체가 사라지는 것은 아닐 수 있다는 겁니다.
5. 그래서, 우리는 뭘 해야 하는가
이 논문이 우리에게 주는 가장 따끔하고도 현실적인 메시지는 이것입니다.
“당신이 무슨 일을 하든, AI는 이미 그 일의 일부를 곁눈질하고 있다.”
이제 더 이상 “내 직업은 안전할까?”라는 질문은 무의미합니다. 안전한 직업은 없습니다.
대신 우리는 질문을 바꿔야 합니다. “내 직업을 구성하는 수많은 ‘업무’들 중, 무엇이 AI의 영역으로 넘어가고, 나는 어떤 새로운 가치를 만들어내야 하는가?”
결국 AI 시대의 진짜 승자와 패자는 직업의 종류로 나뉘지 않을 겁니다. AI의 파도를 어떻게 활용하느냐에 따라 갈리겠죠.
자신의 반복적인 업무를 AI에게 ‘외주’ 주고, 자신은 더 창의적이고 전략적인 일, AI가 할 수 없는 ‘사람 사이의 관계’를 맺는 일에 집중하는 사람은 승자가 될 것입니다. 반면, AI가 더 잘하는 일을 계속 붙들고 “내 일이야!”라고 외치는 사람은 패자가 될 가능성이 높습니다.
결국 AI 시대의 생존법은 AI를 적으로 보고 싸우는 게 아니라, 마치 유능하지만 가끔 헛소리하는 신입사원처럼 ‘잘 부려 먹는’ 법을 배우는 것일지도 모릅니다.
자, 여러분의 ‘AI 신입사원’에게 오늘 어떤 일을 시키셨나요? (전 이 글을 쓰게 시켰어요)
- 논문 원문: https://arxiv.org/pdf/2507.07935
- 기획&편집: 뤽 / 블로그 글 초안&이미지 작성: 제미나이 2.5 pro
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논문 속 인용, AI가 적용될 가능성이 가장 높은 직업 40개
이바닥늬우스 
덕분에 좋은 정보 알아갑니다~
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