인공지능은 한때 인간의 전유물로 여겨졌던 작업들을 점점 더 능숙하게 수행하고 있다. 하지만 흥미로운 질문이 제기된다. 만약 인공지능이 노동 시장에 미치는 영향을 스스로 평가할 수 있다면, 어떤 직종이 가장 큰 위험에 처해 있다고 판단할까?

인공지능(AI)에게 물어보면 그럴듯한 답을 해준다.

캐나다에 본사를 둔 글로벌 뉴스 웹사이트이자 통신사인 ‘디지털 저널’에 보내진 IT 자산 관리 그룹 (IT-AMG)의 최근 연구는 바로 이 질문에 대한 답을 찾고자 했다. 연구원들은 구글의 제미나이 3.5 플래시 모델에 겉보기에는 간단해 보이는 질문을 던졌다. 그 질문은 “인공지능이 어떤 직업을 가장 많이 대체할 것이라고 생각하는가? 그리고 그 이유는 무엇인가?”였다.

이 결과는 AI 시스템이 미래의 업무 환경을 어떻게 바라보는지에 대한 단면을 보여준다. 이 목록을 확정적인 예측으로 간주해서는 안 되지만, 자동화에 가장 취약한 직무 유형, 특히 ▶ 반복적인 정보 처리 ▶ 표준화된 의사 결정 ▶ 고도로 구조화된 워크플로와 관련된 직무에 대한 통찰력을 제공해준다.

이번 연구 결과는 인공지능(AI)이 궁극적으로 일자리를 없앨지, 아니면 새로운 기회를 창출할지에 대한 논쟁이 계속되는 가운데 나왔다.

아마존 창립자 제프 베조스(Jeff Bezos)는 2026년 6월 파리에서 열린 유럽 최대 규모의 기술 및 스타트업 박람회 ‘비바테크(VivaTech) 컨퍼런스’에서 AI가 사람들을 쓸모없게 만들지는 않을 것이며, 오히려 기술 발전이 완전히 새로운 산업과 기회를 열어 노동력 부족 현상을 초래할 것이라고 예측했다. 베조스의 예측은 맞는 것일까, 아니면 잘못된 것일까?

제미나이(Gemini)의 평가에 따르면, 자동화에 가장 취약한 직종은 아래와 같다.

(1) “데이터 입력 담당자”(data entry clerk) : 데이터 입력은 주로 시스템 간 정보 전송, 양식 처리, 기록 검증 등으로 구성되는데, 이러한 작업은 최신 AI 시스템과 로봇 프로세스 자동화 플랫폼이 이미 효율적으로 수행하고 있다. 기업들이 생산성 향상을 추구함에 따라, 많은 일상적인 정보 전송 업무가 점차 자동화되고 있다.

(2) 텔레마케터(telemarketers) : 대화형 AI, 음성 합성, 자동 통화 처리 기술의 발전으로 시스템이 미리 작성된 스크립트에 따라 고객과 상호작용하는 능력이 크게 향상되었다. 이제 AI 기반 음성 상담원은 기존 운영 비용의 극히 일부만으로도 질문에 답하고, 약속을 예약하고, 기본적인 거래 과정을 안내할 수 있다.

(3) 1단계 고객 서비스 담당자(Tier 1 customer service representatives) : 대규모 언어 모델(LLM)은 내부 지식 기반을 신속하게 검색하고, 답변을 찾아내고, 일반적인 문의 사항을 해결할 수 있다. 이미 많은 조직에서 AI 기반 챗봇을 1차 고객 지원에 활용하고 있으며, 인간 상담원은 더 복잡한 사례에 투입하고 있다.

(4) 회계(bookkeeping) : 일상적인 대조, 비용 분류, 송장 처리 및 거래 모니터링은 인공지능 기반 회계 소프트웨어의 기능 범위에 점점 더 포함되고 있다. 감사, 해석 및 재무 전략에는 여전히 인간의 전문 지식이 필요하지만, 많은 거래 관련 업무는 자동화되고 있다.

(5) 교정 서비스(proofreaders) : 문법 검사 시스템과 AI 기반 글쓰기 도우미는 맞춤법 오류, 구두점 문제, 문체 불일치 및 가독성 문제를 식별하는 데 놀라울 정도로 능숙해져서 기본적인 교정 서비스에 대한 수요가 감소했다.

어쩌면 더 흥미로운 것은 순위가 낮은 직종일지도 모른다.

(6) 법률 보조원(Paralegals) : 법률팀은 수천 페이지에 달하는 계약서, 사건 파일, 규제 문서 등을 관리해야 한다. AI 시스템은 이러한 기록들을 신속하게 검색, 분류, 요약 및 비교할 수 있어 문서 검토팀의 규모를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 한국에서도 이미 AI 때문에 신입 법률보조원의 일자리가 사라지고 있다.

(7) 콘텐츠 작성자(commodity content writers) : 여기서 중요한 점은 AI가 ‘탐사 저널리스트, 기술 전문가 또는 독창적인 스토리텔러’를 대체하는 것이 아니라는 점이다. 오히려 AI 기술은 제품 설명, 기본적인 블로그 게시물, 일반적인 마케팅 문구와 같은 대량의 콘텐츠를 생성하는 데 탁월하다.

(8) 시장 조사 분석가들(Market research analysts) : 데이터 수집, 감성 분석, 경쟁사 모니터링 및 보고서 생성은 점점 자동화되고 있다. 하지만 ‘전략적 해석’과 ‘의사 결정’에는 여전히 인간의 판단이 필요하다.

(9) 소매점 계산원(retail cashiers) : 셀프 계산 시스템과 무인 소매 기술의 지속적인 확장을 반영한다. 광범위한 교체에는 상당한 인프라 투자가 필요하지만, 기술적 발전 경로는 분명히 확립되어 있다.

(10) 상업 번역가들(commercial translators) : 다국어 AI 모델의 발전으로 기계 번역 품질이 획기적으로 향상되었다. 미묘한 뉘앙스가 담긴 법률, 문학 및 문화적 민감성을 요하는 자료에는 여전히 인간 번역가가 필수적이지만, 일상적인 비즈니스 번역은 점차 자동화되고 있다.

* 이 10가지 직업들을 연결하는 공통점은?

상위 10개 직종에는 공통적인 주제가 있다. ▷ 대부분 반복적이고, ▷ 규칙 기반이며, ▷ 고도로 구조화된 작업이 포함된다. 또한 이러한 직무는 정보 처리에 의존하며, 속도와 일관성으로 평가되는 경향이 있다. 이러한 특징 때문에 자동화에 특히 적합하다.

특히 ▶ 감성 지능 ▶ 정교한 손재주 ▶ 윤리적 판단력 ▶ 관계 형성 능력 ▶ 리더십 ▶ 창의성 또는 ▶ 심층적인 상황 이해력을 요구하는 직종은 인공지능 기술이 제대로 활용되지 못하고 있다. 모호함, 불확실성 또는 인간에 대한 신뢰가 핵심 요소가 될 때마다 기술은 여전히 ​​어려움을 겪는다. 이러한 차이점은 인공지능이 고객 서비스 응답은 작성할 수 있지만 숙련된 ‘치료사, 간호사, 과학자, 협상가 또는 고위 경영진’을 쉽게 대체할 수 없는 이유를 설명해 준다.

* 일자리 : 사라질까, 진화할까?

역사를 살펴보면 기술 혁신은 단순한 대체만을 가져오는 경우는 드물다. 과거의 자동화 물결은 특정 업무를 없애는 동시에 완전히 새로운 직업을 창출했다. 개인용 컴퓨터의 도입은 타자수의 수요를 줄였지만 소프트웨어 개발, 사이버 보안, 디지털 마케팅, 데이터 과학, IT 지원과 같은 새로운 산업을 만들어냈다.

많은 경제학자들은 인공지능도 비슷한 양상을 보일 것이라고 예측한다. 일상적인 업무는 사라지는 반면, 인간은 “감독(oversight), 해석(interpretation), 품질 보증(quality assurance), 관계 관리(relationship management), 전략적 의사 결정(strategic decision-making)”에 더욱 집중하게 될 것이라는 전망이다.

실제로 AI 자체도 여러 직업 분야에서 이러한 한계를 인정하고 있다. 경리 담당자는 재무 분석가(financial analysts)로, 법률 보조원은 사건 전략 담당자(case strategy)로, 고객 서비스 담당자는 ‘복잡하거나 감정적으로 민감한 응대만 담당하는 전문가’(complex or emotionally sensitive interactions)로 바뀔 수 있다.