AI가 일, 직업 및 복지를 변화시키는 방법

인공지능(AI)이 빠른 속도로 성장하고 있으며, 2033년까지 $4.8 trillion에 이를 것으로 예상되는 가운데, 이 새로운 지배적인 기술에 대한 사람들의 우려가 존재합니다.

이러한 우려는 다양하며, 일자리 상실과 통제력 상실부터 편향, 불평등, 프라이버시 침해까지 포함됩니다. AI에 대한 광범위한 두려움에도 불구하고, 최신 연구는 AI가 실제로 우리의 업무 생활의 다양한 측면을 개선하고 있을 수 있음을 시사합니다.

하지만 아직 확정적인 결론을 내리기에는 시기가 너무 이르다는 점을 주의해야 합니다.

AI의 폭발적 통합 및 그에 따른 경제적 변화

AI 열풍이 전 세계를 휩쓸었습니다. 지난 몇 년간 AI는 틈새 혁신에서 벗어나 거의 모든 삶의 영역에서 모두가 사용하게 되었습니다.

기계 학습(ML)과 딥 러닝(DL)의 돌파구가 AI를 더욱 정교하게 만들어, 광범위한 성공을 거두게 했습니다.

특히, ChatGPT는 AI에 대한 대중의 관심을 급격히 끌어올렸습니다. 마이크로소프트의 지원을 받는 Sam Altman의 OpenAI가 만든 인기 챗봇으로, 주당 4억 명의 사용자를 자랑합니다. OpenAI는 올해 말까지 10억 명 사용자라는 이정표에 도달하기를 기대하고 있습니다.

하지만 더욱 놀라운 점은 출시 후 단 5일 만에 ChatGPT가 이미 100만 명 사용자를 넘어섰고, 출시 두 달 만에 활성 사용자 수가 1억 명에 달해 역사상 가장 빠르게 성장한 소비자 애플리케이션이 되었다는 것입니다.

“인터넷 시대 이후 20년 동안, 소비자 인터넷 앱에서 이보다 더 빠른 성장 곡선을 기억하지 못합니다.”

– 당시 UBS 애널리스트가 기록함

오늘날 AI는 전 세계 개인과 기업에 의해 활용되고 있으며, 이는 일상 생활과 업무 프로세스를 변화시킬 잠재력을 가진 새로운 기술로 주목받고 있습니다.

AI에 대한 투자 수준은 매우 높은 속도로 증가하고 있습니다. 기업의 절반 이상이 이미 비즈니스 영역 중 최소 하나에서 AI를 활용하고 있다고 보고하고 있으며, 이는 효율성 향상, 의사결정 개선, 인간 오류 감소, 프로세스 간소화, 맞춤형 고객 경험, 그리고 산업 전반의 혁신과 같은 다양한 이점 덕분입니다.

AI는 기본적으로 경제 성장에 변혁적인 영향을 미치고 작업 관련 위험을 감소시킬 것으로 기대됩니다.

연구들은 AI가 생산성에 미치는 영향과 노동 시장 결과를 살펴보고 있지만, 종단 설문 데이터를 이용해 AI가 근로자의 복지와 건강에 미치는 영향을 조사한 연구는 부족했으며, 최신 연구가 이를 해결하고자 합니다.

이 연구는 직장에서 이 기술의 도입이 근로자의 건강, 복지 및 경제적 우려에 어떻게 영향을 미치는지를 분석합니다.

데이터를 위해 연구자들은 이 기술에 상당한 투자를 해온 독일을 선택했습니다. 또한 독일 기업들의 AI 도입률은 2016년 이전 2%에서 2021년에는 10%로 크게 증가했습니다.

연구자들이 말했듯이, 독일은 강력한 노동조합과 보호 입법 등 견고한 노동 제도를 갖추고 있어 기술 변화가 노동 시장에 미치는 영향을 연구하기에 강력한 사례가 됩니다.

연구는 이러한 제도들이 근로자 퇴출을 줄이고 공정한 전환을 가능하게 하는 조건을 협상함으로써 AI 도입을 형성한다고 지적했습니다. 반면 미국과 같은 국가는 노동 보호가 약하고 근로자 취약성이 크며 보다 급격한 혼란을 겪고 있습니다.

또한 독일은 자동차 및 기계와 같은 고숙련 제조업과 금융 및 IT와 같은 전문 서비스에 강력한 기반을 가지고 있어, 신기술이 부문별로 도입되는 방식을 형성합니다.

연구는 또한 AI 기반 자동화가 독일 노동 시장에 크게 영향을 미칠 경우, 그 효과는 부문별로 다르게 나타날 것이라고 언급했습니다.

예를 들어 제조업에서는 AI가 숙련된 노동자를 대체하기보다 보완하여 효율성과 정밀성을 높이는 도구로 활용될 수 있습니다.

하지만 고객 지원과 같은 서비스 부문에서는 자동화에 의한 직무 재구성이 일어날 수 있습니다. 이는 AI 도입이 다양한 산업에서 어떻게 진행되는가에 달려 있습니다. 연구는 다음과 같이 밝혔습니다:

“보다 넓게 보면, AI가 일자리를 대체하거나 보강하는 정도는 작업 복잡성, 인간 감독의 필요성, 그리고 변화하는 기술 요구에 맞춘 교육 프로그램의 적응력과 같은 요인에 달려 있을 수 있습니다.” 

연구는 이러한 부문별 변화를 평가하여 AI 도입이 기술 개발, 노동 보호, 경제 구조와 어떻게 상호작용하여 고용 결과에 영향을 미치는지에 대한 미묘한 통찰을 제공합니다.

분석을 위해 연구진은 스탠포드 대학의 Michael Webb이 개발한 직업별 AI 노출 측정 지표를 사용하여 “인공지능이 노동 시장에 미치는 영향”을 연구했습니다.

피츠버그 대학 연구자들은 표본에 포함된 근로자들의 초기 직업을 기반으로 직업별 AI 노출 측정을 정의했습니다. 표본은 2010년 이전에 노동 시장에 진입한 개인들로 제한했으며, 이는 독일에서 기술 도입 이전에 해당해 AI 중요성 증가가 초기 직업 선택에 미친 영향을 최소화하기 위함입니다.

연구자들은 이후 사건 연구 설계와 차분-차분(DiD) 접근법을 사용해 기업 전반에 AI 도입이 급증하기 전후의 저노출 및 고노출 직종 직원들을 비교했습니다.

연구 결과는 AI 노출이 일자리 손실을 초래하지 않았다는 기존 연구와 일치합니다.

AI가 근로자의 복지와 직업에 미치는 영향

AI가 우리 삶에서 점점 더 중요한 역할을 차지함에 따라, 여러 연구가 노동 시장과 근로자 복지에 미치는 영향을 이해하려고 시도했습니다.

이들 연구는 전반적으로 AI 노출이 고용과 임금 모두에 긍정적인 영향을 미친다고 밝혔습니다. 다양한 연구에서 보고된 효과로는 AI 노출 직종에서의 소폭 임금 상승, AI 노출과 고용 간의 긍정적 관계, 생산성 향상에 따른 일자리 창출보다 AI에 의한 대체 효과가 더 크다는 점, 저숙련 및 공장 노동자들의 일자리 손실과 고임금 및 STEM 직종의 혜택 등이 있습니다.

연구자들과 전문가들도 AI가 인간 노동자를 위한 새로운 역할을 충분히 창출하지 못한 채 작업을 자동화함으로써 중산층 일자리 안전성을 가속화할 수 있다는 우려를 제기했습니다.

하지만 연구들이 AI의 노동 시장 효과를 분석하는 동안, 기술이 근로자 복지에 미치는 보다 넓은 영향을 이해하는 데는 격차가 있었으며, 이를 다룬 연구들은 주로 산업용 로봇 및 기계화 시스템에 초점을 맞추었고, 이는 AI가 가져오는 자동화 형태와는 다릅니다.

물리적 조작 대신, AI는 컴퓨터 기반 학습과 인지 처리를 기반으로 합니다. 이 기술은 한때 기계화가 불가능하다고 여겨졌던 작업까지도 자동화할 잠재력을 가지고 있습니다.

이는 AI가 일상적인 직업을 방해할 뿐만 아니라 고숙련 지식 기반 전문가들까지도 대체 위험에 처하게 할 수 있음을 의미합니다. 즉, AI의 효과는 단순 작업 자동화를 넘어 기술이 더욱 발전하고 복잡한 추론, 문제 해결 및 의사결정을 수행할 수 있게 됨에 따라 확대될 것입니다.

그래서 펜실베이니아 대학교 피츠버그 캠퍼스 연구진은 ‘인공지능과 근로자 복지’라는 연구를 수행했으며, 이는 Nature: Scientific Reports¹에 발표되어 AI와 근로자의 복지 및 건강 간의 관계를 조사했습니다.
연구진은 2000년부터 2020년까지 독일 사회경제 패널의 20년간 종단 데이터를 활용하여 AI에 노출된 직종의 근로자들이 덜 노출된 직종의 근로자와 비교해 어떠한 차이를 보였는지 탐구했습니다.

연구 결과, AI 노출이 사람들의 직무 만족도나 정신 건강에 해를 끼친다는 징후는 없었습니다. 실제로는 그 반대 현상이 나타나고 있으며, AI가 업무의 신체적 부담을 완화하고 있습니다.

초기 증거에 따르면 현재까지 AI 노출은 신체 건강을 약간 개선하고 있는 것으로 보이며, 특히 대학 학위가 없는 사람들에게는 신체적으로 힘든 작업을 감소시켜 이러한 효과가 두드러집니다.

“AI에 대한 대중의 불안은 현실이지만, 최악의 시나리오가 반드시 일어나는 것은 아닙니다.”라고 밀라노 대학교와 베를린 경제학교의 루카 스텔라 교수는 말했습니다. 그는 또한 독립 유럽 기관인 CESifo와 IZA와도 연계되어 있습니다.

따라서 AI 노출이 직무나 삶의 만족도에 눈에 띄는 영향을 미치지 않을 뿐만 아니라, 특히 교육 수준이 낮은 근로자들 사이에서 자기 평가 건강 만족도가 약간 향상되었습니다.

“우리는 AI 도입이 평균적으로 근로자의 복지를 약화시켰다는 증거가 거의 없다는 것을 발견했습니다. 오히려 신체 건강이 약간 개선된 것으로 보이며, 이는 일부 AI 노출 직종에서 작업의 신체적 강도가 감소하고 전반적인 작업 위험이 낮아진 결과일 가능성이 있습니다.”

– 스텔라

연구의 주요 결과 중 하나는 주당 근무 시간이 약간 감소했으며, 고용이나 소득 비율에는 큰 변화가 없었다는 점입니다. 하지만 아직 초기 단계이므로 연구진은 주의를 촉구합니다.
연구는 분석이 주로 작업 기반 AI 노출 측정에 의존하고 있다고 언급했으며, 이는 보다 객관적인 것으로 간주됩니다. 그러나 자기 보고식 AI 노출에 기반한 대체 추정치는 주관적 복지에 약간의 부정적 영향을 시사하며, 이는 향후 보다 상세한 연구가 필요함을 강조합니다. 스텔라가 지적했듯이:

“우리는 AI 도입 곡선에서 아직 너무 이른 단계에 있어 그 전체 효과를 관찰하기 어려울 수 있습니다. 기술이 발전하고 더 많은 부문에 침투하며 작업을 보다 깊이 있게 변화시킴에 따라 AI의 영향은 급격히 진화할 수 있습니다.”

또한 이 연구는 표본에 젊은 근로자를 포함하지 않았으며, AI 확산이 아직 초기 단계인 유럽 최대 경제국에서만 다루고 있다는 점도 있습니다.

AI 도입이 점진적으로 진행되고 강력한 노동 보호를 갖춘 독일은 연구자들에게 풍부한 데이터 공급원을 제공했습니다. 따라서 다른 국가의 보다 유연한 노동 시장에서는 연구 결과가 다를 수 있으며, AI에 크게 의존하는 직장에 진입하는 젊은 세대에서도 차이가 있을 수 있습니다.

“이 연구는 초기 스냅샷일 뿐이며 최종 결론이 아닙니다.”라고 피츠버그 대학의 Giuntella는 말했으며, 그는 이전에 로봇이 노동에 미치는 영향을 탐구한 바 있습니다. “AI 도입이 가속화됨에 따라, 그 광범위한 작업 및 건강에 대한 영향을 지속적으로 모니터링하는 것이 필수적입니다. 기술 자체만으로 결과가 결정되는 것이 아니라 제도와 정책이 AI가 작업 조건을 향상시킬지 혹은 악화시킬지를 좌우할 것입니다.”

AI 대체 우려 vs 일자리 보강 현실

따라서 연구는 AI의 긍정적 효과가 육체적으로 힘든 작업에서 신체적 부담을 줄여 신체 건강을 개선하고, 지식 집약적 직종에서는 인지 및 감정적 요구를 증가시킬 수 있음을 보여줍니다.

다른 연구자들도 AI가 지원을 제공하고 생산성을 높이는 것으로 밝혀졌습니다.

최근 연구²에 따르면 스탠포드 대학 회계학 조교수 정호 최와 MIT 슬론 경영대학원의 클로이 시가 AI가 회계 산업이 더 많은 고객을 지원하고 더 나은 서비스를 제공하도록 돕고 있다고 밝혔습니다.

“AI는 멀티태스킹을 돕습니다.”

– 최 

더 중요한 것은, 용량 증가가 품질을 희생하지 않으며, AI가 실제로 회계 회사의 상세 기록 보관을 12% 증가시켰다는 점입니다.

“무언가를 초기 도입할 때는 일반적으로 양과 질 사이에 어느 정도의 트레이드오프가 있습니다. 그러나 이 경우에는 놀랍게도 그 트레이드오프가 그다지 뚜렷하지 않습니다. 이는 기술이 인간을 대체하기 위해 존재하는 것이 아니라, 이미 존재하는 전문가들을 보강하기 위해 존재한다는 사실과 가장 관련이 있습니다.”

– 시

논문³은 미국 국립경제연구소(NBER, 덴마크)에서 발표된 것으로, AI가 근무 시간과 급여에 미치는 영향이 미미하다고 밝혔습니다. 논문에 따르면 기업들의 대규모 투자에도 불구하고 AI 도입이 업무 효율성을 높이고 새로운 직무를 창출했음에도 불구하고 경제적 영향은 최소에 머물렀습니다.

이제 근로자들이 기술에 대해 어떻게 생각하는지를 살펴보면, AI 도입이 일자리 기회를 감소시킬 것이라는 우려가 증가하고 있습니다.

올해 실시된 Pew 조사에 따르면 52%의 근로자가 직장에서 AI 사용이 미래에 미칠 영향에 대해 우려하고 있으며, 32%는 장기적으로 AI가 자신들의 일자리 기회를 줄일 것이라고 생각합니다.

조사에 따르면 저소득 및 중산층 근로자들이 고소득자보다 AI 사용이 일자리 기회를 감소시킬 것이라고 더 많이 응답했으며, 기술, 회계, 은행, 금융, 부동산 및 보험 분야의 근로자들이 AI 사용이 더 많은 일자리 옵션을 제공할 것이라고 가장 많이 응답했습니다.

또한 현재 약 6명 중 1명(16%)만이 AI를 활용해 업무의 일부를 수행하고 있다는 점도 보여줍니다.

전반적으로 AI는 생산성을 높이고 인간의 기술을 보완할 잠재력을 가지고 직장을 변화시키기 시작했지만, 동시에 특정 역할에서 근로자를 대체할 가능성도 존재합니다. Pitt 연구에 따르면:

“과거 기술 혁명과 마찬가지로, AI의 최종 노동 시장 영향은 AI와 인간 노동 사이의 보완성과 대체성 사이의 균형이 어떻게 진화하느냐에 달려 있습니다. AI는 작업 자체의 성격을 바꾸어 직무 만족도, 전문 정체성, 그리고 노동의 존엄성 인식에 영향을 미칩니다.”

AI 혁명에 투자하기

AI 분야에서 Salesforce (CRM )는 기술을 활용해 업무의 상당 부분을 자동화한 선도 기업 중 하나이며, CEO인 Mark Benioff는 인터뷰에서 “AI가 현재 Salesforce 업무의 30%에서 50%를 수행하고 있다”고 밝혔습니다.
고객 관계 관리(CRM) 기술 제공업체는 Agentforce라는 플랫폼을 통해 AI 에이전트를 구축·맞춤화하여 직원과 고객을 지원하고, Einstein AI를 통해 Salesforce 클라우드 전반에 걸쳐 개인화된 콘텐츠를 생성합니다.

Salesforce (CRM )

Salesforce의 시장 실적을 살펴보면, 시가총액 2616억 달러 기업의 주가는 현재 $274.80이며, 연초 대비 18.15% 하락했습니다. EPS(TTM)는 6.40, P/E(TTM)는 42.77이며, 배당 수익률은 0.61%입니다.

재무 실적에 따르면, 회사는 2025년 4월 30일에 종료된 2026 회계연도 1분기에 98억 달러의 매출을 보고했습니다.

이 기간 동안 구독 및 지원 매출은 93억 달러였으며, GAAP 영업 이익률은 19.8%, 비GAAP 영업 이익률은 32.3%였습니다. 남은 수행 의무는 296억 달러였습니다. 분기의 영업 현금 흐름은 65억 달러였으며, 회사는 1Q26에 주주에게 31억 달러를 반환했으며, 이 중 27억 달러는 자사주 매입, 4억 200만 달러는 배당금이었습니다.

강력한 실적을 전달한다며, CEO Benioff는 “에이전트, 데이터, 앱, 메타데이터 플랫폼을 갖춘 깊이 통합된 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 구축하고 있다”고 강조했습니다. 이는 업계에서 독보적이라고 평가됩니다.

Agentforce, Data Cloud, Slack, Tableau, 그리고 Customer 360 앱을 통해 모든 규모의 기업이 디지털 노동력을 구축하여 생산성을 높이고 비용을 절감하며 성장 가속화를 이룰 수 있다고 덧붙였습니다.

Salesforce는 또한 AI 시장에서 경쟁력을 강화하기 위해 Informatica를 80억 달러에 인수할 계획을 발표했습니다. Benioff는 이를 “안전하고 책임감 있으며 전 세계 데이터와 깊이 통합된 엔터프라이즈급 AI를 제공하는 변혁적 단계”라고 설명했습니다.

최신 Salesforce (CRM) 주식 뉴스 및 개발

최종 생각: AI가 인간 복지를 향상시킬 수 있을까?

AI 기술이 계속 발전함에 따라 일상 생활에 점점 더 통합되고 있습니다. 이러한 채택이 증가함에 따라 사람들은 AI가 일자리 손실을 크게 초래할 수 있다는 우려를 가지고 있습니다. AI의 전체적인 영향은 아직 완전히 드러나지 않았지만, 초기 징후는 보다 복합적인 모습을 보여줍니다.

AI가 우리의 업무 방식과 가치 창출 방식을 재구성함에 따라, 이 기술의 미래는 다면적이며, 인간 중심 설계와 선제적인 근로자 지원 조치가 적절히 이루어진다면 AI는 복지와 공존할 뿐만 아니라 이를 향상시킬 수도 있습니다.

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참고문헌:

1. Giuntella, O.; Konig, J.; Stella, L. 인공지능과 근로자 복지. Sci. Rep. 2025, 15, 20087. https://doi.org/10.1038/s41598-025-98241-3
2. Choi, J. H.; Xie, C. 회계 분야의 인간 + AI: 현장 초기 증거. Stanford Univ. Grad. Sch. Bus. Res. Pap. 2025년 5월 3일, MIT Sloan Res. Pap. No. 7280‑25. 2025년 5월 7일 게시; 101 페이지. https://doi.org/10.2139/ssrn.5240924
3. Humlum, A.; Vestergaard, E. 대형 언어 모델, 작은 노동 시장 효과. NBER Working Paper No. 33777, National Bureau of Economic Research, 2025년 5월. https://doi.org/10.3386/w33777