AI가 일자리를 없앴다는 증거는 얇은데, 입구만 정확히 막혔다

무슨 일이 있었나

같은 대학에서 나온 두 결과가 정반대로 읽힌다.

스탠퍼드 경제정책연구소(SIEPR)의 정책 브리프는 차분한 쪽이다. 마호니·맥엔타퍼·와할이 쓴 이 문서는 지금까지 나온 증거로 보면 AI가 현재 노동시장 상황에 미치는 영향이 작다고 정리한다. 근거는 소박하고 강하다. 미국 인구조사국 자료에서 어떤 업무에든 AI를 쓰는 기업은 다섯 곳 중 한 곳뿐이다. MIT 테크놀로지 리뷰가 정리한 관련 통계는 더 어긋난다. AI에 많이 노출된 직군의 실업률이 덜 노출된 직군보다 오히려 낮고, 위험하다는 직군에서 안전한 직군으로 사람들이 대거 옮겨간 흔적도 없다. 코딩 일자리는 챗GPT 이후 증가 속도가 3% 정도 둔해졌을 뿐 전체 고용은 계속 늘고 있다. 전 미국 노동통계국장이자 브리프 저자인 맥엔타퍼의 표현으로는 붕괴는 아직 오지 않았고 계획할 시간이 남아 있다.

그런데 같은 학교 디지털 이코노미 랩의 논문은 정확히 한 지점을 찌른다. 브리뇰프슨·찬다르·첸이 미국 최대 급여 처리 업체 ADP의 개인 단위 데이터를 훑었더니, 22세에서 25세 사이 초기 경력자가 AI 노출 최상위 직군에서 13%의 상대적 고용 감소를 겪었다. 기업별 경기 충격을 통제한 뒤에도 남는 값이다. 감소는 AI가 사람 일을 보강하는 직무가 아니라 대체하는 직무에 몰렸다. 그리고 원인이 해고가 아니다. 채용이 사라졌다. 신입이 들어가던 문이 조용히 닫힌 것이다. 신규 대졸자 실업률은 2026년 초 5.6%로, 3년 전보다 1.6%포인트 높다.

창업자에게 의미하는 것

두 결과는 싸우지 않는다. 총량은 아직 안 움직이는데 입구만 막혔다고 읽으면 그대로 맞아떨어진다. 이 구분이 중요한 이유는, 채용 시장에서 창업자가 마주하는 현실이 정확히 그 입구 쪽이기 때문이다.

당장의 결과는 초기 팀에 유리하다. 대기업이 신입 채용을 멈춘 동안, 몇 년 전이라면 대기업으로 갔을 사람들이 시장에 남아 있다. 작은 팀이 줄 수 있는 것도 마침 그쪽이다. 큰 회사가 더 이상 제공하지 않는 것, 즉 처음부터 끝까지 자기가 만들어보는 경험이다. 이건 연봉으로 못 사는 조건이고 지금은 희소하다.

대가도 같이 온다. AI가 먹은 건 직무 전체가 아니라 입문 과업이다. 신입이 하던 반복 작업, 단순 조사, 초안 잡기, 티켓 정리. 이게 사라지면 편해지는 대신 사람이 실력을 쌓던 경로도 같이 사라진다. 3년 뒤 시니어가 어디서 오는지에 대한 답이 업계 전체에 없다. 지금 주니어를 안 뽑는 회사들이 그 계산서를 미루고 있는 것뿐이다.

측정 문제도 짚어야 한다. 챌린저·그레이앤크리스마스 집계에서 올해 상반기 AI를 사유로 든 감원 발표는 101,743건, 전체의 23%다. 그런데 학계 실측은 총량 변화를 못 잡는다. 두 숫자의 간극은 회사들이 감원 사유로 AI를 고르고 있다는 사실을 보여준다. 수요 둔화나 과잉 채용이라고 적는 것보다 AI 전환이라고 적는 편이 주가에 낫기 때문이다. 창업자가 시장 신호를 읽을 때 발표 문구를 원자료로 쓰면 안 되는 이유다.

지금 취할 수 있는 행동

주니어 자리를 한 칸 열어보라. 지금은 같은 예산으로 몇 년 전보다 나은 사람이 온다. 대신 그 자리를 AI가 이미 하는 일로 채우지 마라. 채용 공고에 남은 5년 뒤에도 사람이 할 일을 적고, 그 일을 배울 수 있는 순서를 함께 설계해야 지원자가 온다. 감원 발표를 시장 신호로 쓸 때는 회사가 밝힌 사유 대신 실제 인원 변화와 매출을 붙여 보라. 사유는 홍보 문구고 인원은 사실이다.

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• 2026년 직무능력은행 활용 우수사례 공모전, ~2026.08.14. 경력 없는 사람이 실력을 무엇으로 증명하느냐가 지금 입구가 막힌 이유의 절반이다. 직무능력 기록을 실제로 써먹은 사례를 모으는 자리라 이 문제와 바로 닿는다.