과거 기업의 신입사원 채용은 미래를 위한 투자였습니다. 청년들은 입사 후 기초 업무와 현장 경험을 통해 전문인력으로 성장했고, 기업 역시 당장의 능력보다 성장 가능성을 보고 인재를 채용하고 육성해 왔습니다.
그러나 AI가 빠르게 확산되면서 이러한 채용구조가 흔들리고 있습니다. 자료 조사와 보고서 작성, 데이터 분석, 기초 코딩 등 신입사원이 담당하던 업무를 AI가 지원하거나 대신하면서 기업의 신규 채용에도 변화가 나타나고 있습니다.
문제는 단순한 일자리 감소가 아닙니다. 청년들이 직장에 진입해 경험을 쌓고 전문인력으로 성장할 기회마저 줄어들 수 있다는 점입니다.
AI 시대 청년실업은 과거 경기침체에 따른 취업난과 무엇이 다를까? 청년 고용 통계와 기업의 채용 기준 변화, 사무직 자동화의 영향을 살펴보고 피지컬 AI의 생산현장 확대 가능성과 대응 방안까지 짚어보겠습니다.
청년실업, 과거와 무엇이 달라졌을까?
외환위기와 글로벌 금융위기 당시에도 기업의 신규 채용은 줄었습니다. 그러나 경기 회복과 함께 고용이 다시 늘어날 것이라는 기대가 있었습니다.
AI 시대에는 다른 상황이 나타날 수 있습니다. 기업이 기존 업무를 더 적은 인력으로 처리하는 체계를 갖춘다면, 경기가 회복되더라도 과거와 같은 규모의 신입 채용이 이루어지지 않을 가능성이 있기 때문입니다.
물론 청년 취업난에는 경기 부진과 산업구조 변화, 인구 감소, 기업의 경력직 선호 등이 복합적으로 작용합니다. AI는 이러한 변화에 더해진 새로운 변수입니다.
청년 고용 통계가 보여주는 현실
2025년 5월 청년 취업자는 368만 2천 명으로 전년보다 약 15만 명 감소했습니다. 같은 기간 청년인구도 약 20만 명 줄어들어, 취업자 감소에는 인구구조 변화가 함께 작용한 것으로 나타났습니다.
한편 국가데이터처의 2026년 9월 고용동향에 따르면 15~29세 청년 고용률은 44.0%로 전년보다 1.1%포인트 하락했고, 실업률은 5.4%로 0.6%포인트 상승했습니다.
전체 취업자가 증가하는 상황에서도 청년층의 고용 여건은 상대적으로 악화된 것입니다.
한국은행의 2026년 청년고용 연구에서는 2022년 6월부터 2026년 6월까지 청년층 일자리가 28만 5천 개 감소했고, 이 가운데 26만 8천 개의 감소가 AI 노출도가 높은 업종에서 나타났다고 분석했습니다.
다만 이 수치를 AI가 직접 없앤 일자리 수로 해석해서는 안 됩니다. 기업의 채용 조정과 업황 변화 등 여러 요인이 함께 작용했을 가능성이 있기 때문입니다.
중요한 것은 AI가 청년실업의 유일한 원인인지보다, 청년들이 노동시장에 진입하는 과정에서 새로운 장벽으로 작용하고 있는지 살펴보는 일입니다.
AI는 왜 사무직 신입 업무부터 바꾸고 있을까?
자료 정리와 보고서 초안 작성, 시장 분석, 기초 코딩은 신입사원이 실무를 배우며 담당해 온 업무입니다. 이제 AI가 이러한 작업을 지원하거나 대신하면서 기존 직원이 처리할 수 있는 업무의 범위도 넓어지고 있습니다.
국제노동기구(ILO)의 2025년 연구에 따르면 사무·행정 직종은 생성형 AI에 대한 노출도가 높은 분야입니다. 다만 직업 전체가 사라지기보다는 업무 내용과 필요한 역량이 변화할 가능성이 크다고 평가했습니다.
기업에는 생산성을 높일 기회지만 청년에게는 다른 문제입니다. 기초 업무라도 직접 수행하며 실수하고 배우는 과정이 필요하기 때문입니다.
AI가 신입사원의 업무를 대신한다면, 기업은 신입사원이 경험을 쌓는 방법도 새롭게 마련해야 합니다.
이러한 변화는 금융권에서도 나타나고 있습니다. AI를 활용한 분석과 고객 서비스, 리스크 관리가 확대되면서 필요한 인재의 역량도 달라지고 있습니다.
앞서 「금융권 AI 혁신, 금융산업의 미래와 인재의 조건이 달라진다」에서 살펴본 것처럼, 금융산업의 AI 전환은 단순한 업무 자동화를 넘어 직무의 역할과 인재 채용 기준까지 변화시키고 있습니다. 이러한 흐름은 금융권뿐 아니라 다양한 산업에서 신입사원의 역할과 경력 형성 방식이 달라질 수 있음을 보여줍니다.
지난 10년, 기업의 채용 기준은 어떻게 달라졌을까?
과거 주요 기업들은 정기 공채로 신입사원을 선발해 교육하고 현장에 배치했습니다. 최근에는 직무별 수시채용과 실무 경험을 중시하는 채용이 확대되고 있습니다.
한국은행이 2025년 발표한 연구에 인용된 조사에서 경력직 채용 계획 비중은 2016년 29.3%에서 2021년 37.6%로 높아졌습니다.
한국경영자총협회의 2026년 신규채용 실태조사에서도 기업의 67.6%가 직무 관련 업무 경험을 가장 중요한 채용 평가 요소로 꼽았습니다. 조사 대상 기업의 54.8%는 수시채용만 실시한다고 답했습니다.
신입 채용시장에서도 변화가 확인됩니다. 한국경제인협회의 대기업 채용 조사에서 기존 직장 경력이 있는 이른바 ‘중고 신입’ 비중은 2023년 25.7%에서 2024년 28.9%로 3.2%포인트 높아졌습니다.
사회에 첫발을 내딛는 청년들이 이미 실무 경험을 가진 지원자들과 경쟁하는 상황이 확대되고 있는 것입니다.
다만 앞서 살펴본 조사들은 대상과 기준이 서로 다르기 때문에 하나의 연속된 채용 통계로 해석하기는 어려우며, 대기업과 중견·중소기업 간에도 채용 여건과 인재 육성 체계에 차이가 있다는 점을 고려해야 합니다.
그럼에도 기업들이 실무 경험을 중시하는 채용 방식을 확대하면서, 경력이 없는 청년들이 첫 직장에 진입하기가 점차 어려워지고 있는 부분은 생각해 볼 문제입니다.
최근 대기업의 채용 확대, 고용시장이 회복되고 있다는 의미일까?
최근 일부 대기업에서 신규 채용을 확대하는 움직임도 나타나고 있습니다. 정부가 청년 고용 확대를 독려하는 가운데 삼성 등 주요 기업들이 채용에 나서고 있으며, 반도체 산업에서는 AI 관련 수요와 설비투자 확대가 인재 확보의 배경으로 작용하고 있습니다.
그러나 이러한 움직임이 전체 기업의 신입 채용 구조가 회복되고 있다는 의미인지는 신중하게 살펴봐야 합니다.
특정 산업과 대기업의 채용 확대가 중견·중소기업으로 이어지는지, 실제 신입사원 채용과 장기적인 인재 육성으로 연결되는지가 중요하기 때문입니다.
AI가 어떤 산업에서는 신규 인력 수요를 늘리는 동시에 다른 산업에서는 신입사원이 담당하던 업무를 자동화할 수 있다는 점도 주목할 필요가 있습니다.
따라서 일시적인 채용 증가만으로 청년 고용의 구조적 문제가 해결됐다고 판단하기는 어렵습니다.
사무직 다음은 생산직일까?
제조업의 자동화는 이미 오래전부터 진행됐습니다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 한국의 제조업 근로자 1만 명당 산업용 로봇은 2023년 기준 1,220대로 세계 최고 수준입니다.
앞으로 AI와 센서, 영상 인식 기술이 결합된 ‘피지컬 AI’가 발전하면 생산과 검사, 물류 등에서도 자동화 범위가 확대될 가능성이 있습니다.
그러나 기존 산업용 로봇의 보급과 앞으로의 피지컬 AI 확산은 구분해야 합니다. 설비 유지보수와 안전관리, 돌발 상황에 대한 판단에는 여전히 숙련된 인력이 필요하며 새로운 기술직이 등장할 수도 있습니다.
중요한 것은 생산직 일자리가 얼마나 사라질 것인가보다, 현장에서 필요한 기술과 경험이 어떻게 달라질 것인가입니다.
AI 시대 청년실업, 과거와 무엇이 달라졌을까?
저출생과 고령화로 생산가능인구가 줄어드는 한국에서 청년의 취업 지연은 개인만의 문제가 아닙니다. 소득 형성과 주거 독립이 늦어질 뿐 아니라 기업이 필요로 하는 인재의 성장 시점도 뒤로 밀릴 수 있습니다.
청년인구는 줄어드는데 정작 일을 배운 숙련인력까지 부족해진다면, 기업은 몇 년 뒤 더 큰 인력난에 직면할 수 있습니다.
당장의 채용 효율뿐 아니라 미래 인재의 수급까지 함께 고민해야 하는 이유입니다.
AI 시대, 우리는 어떻게 준비해야 할까?
정부의 고용정책은 단순히 취업자 수를 늘리는 데 그치지 않고 청년들이 실제 업무를 배우고 경력을 형성할 기회를 확대해야 합니다. 신입 채용과 현장 교육, 멘토링을 지원하고 AI를 활용한 직무훈련도 강화할 필요가 있습니다.
기업 역시 AI 도입을 인력 감축의 수단으로만 바라보지 않아야 합니다. AI가 반복 업무를 담당하더라도 신입사원이 문제 해결과 고객 대응, 실무 판단을 배울 수 있도록 업무를 재설계할 수 있습니다. 교육 여력이 부족한 중견·중소기업에는 공동훈련과 실무교육 지원이 도움이 될 것입니다.
청년들도 AI 도구를 사용하는 능력뿐 아니라 그 결과를 검증하고 실제 업무에 활용할 수 있는 전문지식과 의사소통 능력을 함께 키워야 합니다.
그러나 청년 개인의 노력만으로 이러한 변화를 극복하기에는 한계가 있습니다. 아무리 AI 활용 능력과 전문지식을 갖추더라도 실제 업무를 경험할 기회가 부족하다면 숙련된 인재로 성장하기 어렵기 때문입니다. 결국 청년들의 역량 강화와 함께 기업이 실무 경험과 성장의 기회를 제공하는 것이 중요합니다.
우리가 생각해 볼 점
AI는 기업의 생산성을 높이고 새로운 산업과 직업을 만들어낼 수 있는 기술입니다. 따라서 기술 발전을 막거나 과거의 채용 방식을 그대로 유지하는 것이 해답은 아닐 것입니다.
다만 기업이 AI를 활용해 인력을 효율적으로 운영하는 과정에서 신입사원의 채용과 육성까지 소홀히 한다면, 당장의 비용 절감이 훗날 인재 부족이라는 부담으로 돌아올 수 있습니다.
AI 시대의 진정한 고용 위기는 사람이 일자리를 잃는 데서 끝나지 않을 수 있습니다. 청년들이 일을 배우고 숙련된 인재로 성장하는 경로가 약해지는 것이 더 장기적인 문제가 될 수 있습니다.
기술은 빠르게 발전하지만 사람의 경험과 전문성은 하루아침에 만들어지지 않습니다. 이제 기업과 사회는 AI를 얼마나 잘 활용할 것인가와 함께, 다음 세대가 어디에서 일하고 어떻게 성장할 수 있을지 고민해야 합니다.
AI는 인간의 업무를 대신할 수 있지만, 미래의 인재를 길러내는 책임까지 대신할 수는 없습니다.
기업들이 신입사원 채용을 줄이고 경력직 중심의 인사전략을 강화한다면, 5년 또는 10년 뒤 우리 사회에 필요한 숙련된 인재는 과연 누가 길러낼 것인가?
이 문제는 이어지는 「경력직만 찾는 기업, 10년 뒤 숙련된 인재는 누가 키울까?」에서 기업의 채용 전략과 인재 육성의 관점에서 살펴보겠습니다.