AI 인력 수요가 폭발적으로 증가하는 가운데, 2025년까지 약 9,700만 개의 신규 일자리가 창출될 것으로 예상되고 있다.
이는 8,500만 개의 일자리가 사라질 것이라는 전망에도 불구하고, 약 1,200만 개의 순증이 이루어질 것이라는 점에서 희망적인 요소로 평가됩니다.
특히 금융, 에너지, 미디어 등 주요 산업에서는 자동화에 따른 타격이 예상되지만, AI와 머신러닝 등 전문 분야에서의 인력 수요는 급속도로 증가하고 있다.


PwC의 보고서에 따르면 AI를 활용하는 산업에서는 인당 생산성이 27% 증가할 것으로 보이며, 이는 자동화 비중이 낮은 산업(9%)에 비해 세 배에 달하는 수치이다.
더욱이 AI 스킬을 보유한 노동자는 평균 56%의 임금 프리미엄을 받을 것으로 나타났고, 이는 2023년의 25%에서 두 배 이상 상향 조정된 결과이다.


이에 따라, 기업들은 AI 도입에 따른 변화에 적극 대응해야 한다.
조사에 따르면 전 세계 기업의 92% 이상이 앞으로 3년 이내에 AI 분야에 대한 투자를 확대할 계획이지만, 전사적 AI 성숙 단계는 겨우 1%에 불과한 상황이다.
전문가들은 '조직 내 AI 활용에 대한 전략과 로드맵이 생산성 증가의 핵심'이라며 KPI 중심의 접근 방식을 권장하고 있다.


그러나 이러한 변화에는 재훈련과 사회적 과제가 필수적이다.
20만 명 이상의 인력이 2025년 내로 AI 관련 교육훈련을 계획하고 있으며, 취약 직무군인 단순 사무 및 서비스 분야에 대한 재교육이 시급하다는 연구 결과가 이어지고 있다.
기업과 정부는 협력하여 직무 재설계, 이동, 평생 교육 시스템 구축 등을 통해 구조적 대비에 나서야 할 것이다.


AI는 이제 경쟁력 격차를 강화하는 핵심 요소가 되고 있으며, 기업과 국가의 운명을 좌우하는 스킬 확보의 중요성이 대두되고 있다.
경제 성장, 생산성, 임금 상승과 같은 긍정적인 요소와 함께 사회 불균형 및 디지털 격차와 같은 위험도 존재한다.
업계 관계자들은 '기술 도입에 있어 사람에 대한 지속적인 투자가 뒤따르는 것이 필요하다'며 지속 가능한 AI 생태계 구축을 촉구하고 있다.


주요 용어 해설:
1. 업스킬링: 기존의 기술이나 지식을 향상시키기 위한 교육과 훈련.
2. KPI: Key Performance Indicator의 약자로, 성과를 측정하는 데 사용되는 지표.
3. 디지털 디바이드: 디지털 기술에 대한 접근이나 사용의 차이가 사회적 불평등을 초래하는 현상.