새로운 데이터에 따르면 AI가 미국에서 순 100만 개의 일자리를 창출했다

뉴스 요약

2026년 9월 4일(미국 동부 시간) The Economist의 널리 회자된 보고서를 필두로 2026년 9월 초에 발표된 일련의 새로운 노동 시장 데이터와 분석은 오랫동안 우려되어 온 인공지능(AI)에 의한 대규모 일자리 파괴가 실제로 일어나지 않았음을 시사한다. 오히려 현재까지의 증거는 더 복잡한 양상을 보여준다. 조사 기간 동안 AI가 미국에서 약 100만 개의 일자리를 창출하는 데 기여한 것으로 추정되며, 이는 약 20만 건으로 추정되는 AI 관련 해고를 상쇄하고도 남는 수치다. 동시에 단순 반복적인 행정 및 서비스 직종은 계속 줄어들고 있으며, 인력의 근본적인 구성은 기술, 분석 및 AI 관련 직종으로 뚜렷하게 이동하고 있다.

핵심 지표

이번 논의를 이끄는 핵심 주장은 순 고용 증가 추정치다. AI 수요로 인해 발생한 약 100만 개의 미국 일자리와 AI 도입과 관련된 약 20만 건의 해고가 그것인데, 이는 2026년을 앞두고 정반대의 균형을 예상했던 평론가들을 놀라게 한 비율이다. 전직 지원 기업 Challenger, Gray & Christmas의 뒷받침 데이터에 따르면 2026년 중반까지 5개월 연속으로 인공지능이 감원의 주요 원인으로 지목되었으며, 2026년 8월까지 올해 기술 분야의 해고는 약 15만 5천 건에 달해 2025년 같은 기간보다 약 52퍼센트 증가했다. 동시에 Challenger의 추적 데이터는 광범위한 경제 전반의 채용이 전년 대비 약 25퍼센트 증가했음을 보여주며, 이는 AI가 노동 시장을 완전히 축소시키기보다는 재편하고 있다는 견해를 뒷받침한다.

새로운 일자리의 출처

보고된 일자리 증가는 AI 연구소가 아니라 AI 시스템을 지원하기 위해 필요한 물리적 구축 과정에 집중되어 있다. 분석에 따르면 데이터센터 확장, 전력 인프라 및 네트워크 장비와 관련된 건설, 제조, 숙련 기술 직종이 신규 채용의 상당 부분을 흡수했다. 이와 별도로 미국 노동통계국의 2024~2034년 전망에 따르면 가장 빠르게 성장하는 일부 직종이 바로 AI 관련 기술 분야에 자리 잡고 있다. 데이터 과학자의 고용은 향후 10년간 약 33.5퍼센트 증가할 것으로 전망되며, 정보 보안 분석가, 보험계리사, 운영 연구 분석가, 컴퓨터 및 정보 연구 과학자는 각각 최소 19퍼센트 이상 증가하여 전체 직업 평균을 크게 상회할 것으로 예상된다.

입지가 좁아지는 직종

이러한 이익이 고르게 분배되는 것은 아니다. 2019년부터 2025년 초까지 거의 모든 미국 구인 공고를 분석한 Harvard Business School의 널리 인용된 워킹 페이퍼에 따르면, 2022년 11월 ChatGPT 공개 출시 이후 자동화되기 쉬운 단순 반복 직무의 빈 자리는 약 13~17퍼센트 감소한 반면, AI 도구와 함께 작업함으로써 혜택을 받는 분석, 기술 및 창의적 직무의 공고는 20퍼센트 이상 증가했다. 연구자들은 이를 '대체와 보완' 패턴이 동시에 발생하는 증거로 설명한다. 즉, AI가 제한적이고 반복적인 업무를 대체하는 동시에 AI가 생성한 결과물을 감독, 개선 또는 확장할 수 있는 인력에 대한 수요를 증폭시키고 있다는 것이다. 940개 직종의 2,300명 이상의 근로자를 대상으로 한 부속 설문조사에서는 대다수가 자신의 일자리를 완전히 대체하기보다는 협업 도구로서 AI가 사용되기를 선호하는 것으로 나타났다.

경제학자들의 보다 신중한 해석

모든 경제학자가 이 데이터를 명백히 안심이 되는 신호로 받아들이는 것은 아니다. EY-Parthenon의 수석 이코노미스트 Gregory Daco는 AI 도입에서 비롯된 생산성 향상이 광범위한 소득 증가보다는 보호받는 기업 마진으로 점점 더 나타나고 있다고 경고했다. 그는 철도 건설이나 닷컴 시대와 같은 이전 기술 주기와 비교했는데, 당시 자본력이 풍부한 대기업이 이익의 불균형적으로 큰 몫을 차지한 반면 소규모 경쟁업체는 비용 상승으로 어려움을 겪었다. 이러한 우려와 일치하게, 고용 논의와 함께 인용된 2026년 2분기 미국 경제 데이터는 기업 이익률이 GDP의 14.9퍼센트로 사상 최고치를 기록한 반면, 국민소득에서 노동이 차지하는 비중은 1947년 이후 최저 수준인 52.8퍼센트로 하락했고 인플레이션을 조정한 근로자 보수는 거의 제자리걸음이었음을 보여주었다.

글로벌 전망과 앞으로의 과제

장기 전망은 이 논의에 더욱 미묘한 차이를 더한다. 세계경제포럼의 최근 추정에 따르면 2030년까지 전 세계적으로 약 1억 7천만 개의 새로운 일자리가 창출될 수 있으며, 동시에 자동화와 AI로 인해 약 9,200만 개의 일자리가 대체되어 전 세계적으로 약 7,800만 개의 순 일자리가 증가할 것으로 예상된다. 다만 이러한 전환은 지역, 산업 및 숙련도 수준에 따라 고르지 않을 것으로 예상된다. 종합해 볼 때, 이번 보도에서 인용된 경제학자, 노동 시장 연구자 및 고용 데이터 제공업체들 사이에서 형성되고 있는 공감대는 AI의 단기적 고용 영향이 일부 예측가들이 경고했던 갑작스러운 대량 실업이라기보다는 크고 불균등한 재편성에 가깝다는 것이다. 인프라, 기술 및 AI 활용 역량 직종에 대한 상당한 신규 수요, 순수 반복 직무 풀의 축소, 그리고 그 결과로 얻어지는 생산성 향상이 궁극적으로 기업과 근로자 간에 어떻게 분배될 것인지에 대한 미해결 과제가 남아 있다.