솔직히 저는 몇 년 전까지만 해도 '전문가'라는 타이틀이 나를 지켜줄 거라고 믿었습니다. 특정 기술을 다루고, 그 분야에서 인정받으면 안정적인 커리어가 보장될 거라는 착각이었습니다. 하지만 AI 자동화가 본격화되면서 어제의 전문성이 오늘의 기본기가 되는 장면을 여러 번 목격했고, 그때 깨달았습니다. 직업명이 아니라 '문제를 바라보는 방식'이 나를 지탱한다는 사실을 말입니다. 최근 한 강연을 보며 이런 생각이 더욱 선명해졌습니다. 강연자는 5년 전 이미 AI 자동화 시대를 예측했고, 스스로를 '마인드 마이너'로 재정의하며 새로운 직업을 창조했습니다. 이 글에서는 데이터와 실제 경험을 바탕으로 AI 시대에 개인이 어떻게 살아남아야 하는지, 그리고 그 과정에서 간과되는 구조적 문제는 무엇인지 살펴보겠습니다.
AI 자동화와 직업의 유통기한
2024년 맥킨지 글로벌 연구소 보고서에 따르면, 2030년까지 전 세계 노동 인구의 약 30%가 AI와 자동화로 인해 직무 전환이 필요할 것으로 예측됩니다(출처: McKinsey Global Institute). 여기서 직무 전환(Job Transition)이란 단순히 부서를 옮기는 것이 아니라, 기존 업무가 자동화되어 완전히 새로운 역량을 배워야 하는 상황을 의미합니다. 제가 직접 경험한 사례를 하나 들어보겠습니다. 3년 전만 해도 제 주변에는 데이터 분석을 수작업으로 하던 동료들이 많았습니다. 엑셀과 SQL로 며칠 걸리던 작업이 지금은 ChatGPT와 코파일럿 같은 도구로 몇 시간 만에 끝납니다. 문제는 이런 변화가 개인의 노력만으로 따라잡기 어렵다는 점입니다. 강연에서 언급된 '경량 문명'은 바로 이런 흐름을 설명합니다. 경량 문명(Lightweight Civilization)이란 불필요한 단계를 축약하고, 효율성을 극대화하는 사회 구조를 말합니다. 쉽게 말해 '빠르고 가벼운 것이 살아남는' 시대입니다. 이 과정에서 중간 관리직, 단순 반복 업무, 심지어 일부 전문직까지 자동화의 대상이 됩니다. 한국고용정보원 자료를 보면, 국내 일자리의 약 43%가 AI로 대체 가능한 것으로 분석됩니다(출처: 한국고용정보원). 저 역시 한때는 특정 기술만 잘 다루면 된다고 생각했습니다. 하지만 기술이 빠르게 변하면서, 제가 배운 것들이 3년 만에 구식이 되는 경험을 했습니다. 그때 깨달은 건 기술 자체가 아니라 '왜 이 기술이 필요한지, 어떤 문제를 풀려고 하는지'를 궁리하는 능력이 진짜 자산이라는 점이었습니다.
개인 역량 강화와 평생 학습의 함정
AI 시대에는 개인의 역량 강화가 필수라는 말을 자주 듣습니다. 실제로 세계경제포럼(WEF)의 '미래 일자리 보고서 2023'에 따르면, 2025년까지 노동자의 50% 이상이 리스킬링(Reskilling)이 필요할 것으로 전망됩니다. 여기서 리스킬링이란 기존 기술이 쓸모없어졌을 때 완전히 새로운 기술을 배우는 것을 의미합니다. 단순히 엑셀을 더 잘하는 게 아니라, 프로그래밍이나 데이터 분석 같은 전혀 다른 분야를 배우는 식입니다. 강연에서는 '좋아하는 일을 깊이 파고들라'고 조언합니다. 맞는 말입니다. 제가 직접 경험해보니, 좋아하는 일을 할 때만 오래 버틸 수 있고, 깊이 있게 고민할 여력이 생깁니다. 하지만 여기에는 중요한 전제가 빠져 있습니다. 과연 모든 사람이 '좋아하는 일'을 선택할 수 있는 환경에 있을까요? 통계청 자료에 따르면, 2024년 기준 한국의 청년 실업률은 약 6.3%이며, 비정규직 비율은 전체 임금 근로자의 36.3%에 달합니다. 이런 상황에서 '좋아하는 일을 하라'는 조언은 현실과 괴리가 있습니다. 제 주변에도 생계 때문에 좋아하지 않는 일을 하는 사람들이 많습니다. 이들에게 '평생 학습'은 선택이 아니라 생존의 문제입니다. 퇴근 후 온라인 강의를 듣고, 주말에 자격증을 따고, 틈틈이 새로운 기술을 익히는 것이 일상입니다. 하지만 이런 노력에도 불구하고 구조적 불평등은 그대로입니다. 경제적 여유가 있는 사람은 좋은 교육을 받고, 실패해도 재기할 여력이 있지만, 그렇지 않은 사람은 한 번의 실패가 치명적입니다.
주요 리스크 요인은 다음과 같습니다.
- 경제적 여건: 재교육 비용과 시간 확보의 어려움
- 사회적 안전망: 실업급여, 재취업 지원 프로그램의 부족
- 교육 접근성: 지역·계층 간 교육 기회의 격차
효율성 논리와 탈락자의 문제
강연에서는 '경량 문명'과 '효율성'을 강조합니다. 효율성(Efficiency)이란 같은 자원으로 더 많은 성과를 내거나, 더 적은 자원으로 같은 성과를 내는 능력을 말합니다. 쉽게 말해 '빠르고 적게 들이고 많이 얻는 것'입니다. 이는 기업과 자본의 관점에서는 당연한 논리입니다. AI를 도입하면 인건비를 줄이고, 생산성을 높일 수 있으니까요. OECD 자료에 따르면, 2023년 기준 한국의 노동생산성은 OECD 평균의 약 67% 수준에 머물러 있습니다(출처: OECD). 이런 상황에서 기업들은 효율성을 높이기 위해 자동화와 AI 도입을 가속화하고 있습니다.
문제는 이 과정에서 탈락하는 사람들입니다. 저 역시 제 분야에서 자동화 도구가 도입되면서, 같은 팀 동료 중 일부가 업무에서 배제되는 걸 목격했습니다. 그들이 게으르거나 무능해서가 아니었습니다. 단지 새로운 도구를 빠르게 익히지 못했을 뿐입니다. 그런데 이들을 위한 재교육 프로그램이나 전환 지원은 거의 없었습니다. 기업 입장에서는 새로 뽑는 게 더 효율적이니까요. 강연의 메시지는 개인의 책임과 역량 강화에 초점이 맞춰져 있습니다. "좋아하는 일을 깊이 파라", "AI가 할 수 없는 일을 하라", "자신의 업을 정의하라"는 조언은 분명 맞습니다. 하지만 이런 조언이 모든 사람에게 동일하게 적용될 수 있다는 전제는 위험합니다. 출발선이 다른 상황에서 '각자도생'만 강조하면, 결국 적응하지 못한 사람의 문제로 치부될 위험이 있습니다.
구조적 불평등과 사회적 책임
AI 시대의 변화가 불가피하다는 점은 인정합니다. 하지만 그것이 곧 기존 시스템의 불평등을 정당화하는 근거가 되어서는 안 됩니다. 개인이 주체적으로 움직여야 한다는 주장에는 동의하지만, 동시에 사회적 합의와 제도적 장치에 대한 논의도 병행되어야 합니다. 유럽연합(EU)은 2023년 'AI Act'를 통과시키며, AI 도입으로 인한 노동 전환 과정에서 노동자 보호를 의무화했습니다. 이는 단순히 개인의 적응 능력에만 맡기지 않고, 사회적 안전망을 통해 전환 비용을 분담하겠다는 의지입니다. 한국은 어떨까요? 고용노동부의 '디지털 전환 지원 사업'이 있긴 하지만, 실질적인 효과는 미미합니다. 제 주변에서도 이런 프로그램을 이용한 사람을 거의 본 적이 없습니다. 신청 절차가 복잡하고, 지원 대상이 제한적이며, 지원 기간이 짧아 실질적인 재교육으로 이어지기 어렵습니다. 결국 개인이 모든 비용과 위험을 감수해야 하는 구조입니다.
저는 개인이 역량을 키워야 한다는 점에는 동의하지만, 그것만으로는 부족하다고 봅니다. 사회적 안전망이 없는 상태에서 '적응하지 못하면 도태된다'는 논리는 너무 가혹합니다. AI 시대의 변화를 받아들이되, 그 과정에서 발생하는 불평등을 완화할 제도적 장치가 함께 마련되어야 합니다. 기본소득, 재교육 지원, 노동 시간 단축 등 다양한 방안이 논의되어야 할 시점입니다.
AI 시대는 이미 시작되었고, 개인의 주체적 선택과 역량 강화는 분명 중요합니다. 하지만 동시에 우리는 이 변화가 모두에게 공정한 기회를 주고 있는지, 탈락하는 사람들을 위한 안전망은 충분한지 끊임없이 질문해야 합니다. 저 역시 제 일을 계속 재정의하며 살아가겠지만, 그 과정에서 뒤처지는 사람들을 외면하지 않는 사회를 만드는 데도 관심을 가져야겠다고 생각합니다. 변화는 불가피하지만, 그 변화를 어떻게 함께 겪어낼 것인지는 우리 모두의 몫입니다.