한국직업능력연구원(원장 고혜원)은 7월 31일(금) 발간한 동향지 ‘THE HRD REVIEW’ 2026년 특별호의 이슈 분석 Ⅱ ‘AI(인공지능)는 일자리를 줄이는가 - ‘기업활동조사’ 패널로 본 AI 활용의 고용 효과’를 통해 AI 활용 전후 기업의 고용 변화를 분석했다. ※ 이번 분석은 국가데이터처 ‘기업활동조사’ 2017년~2024년 기초 자료(마이크로 데이터)로, 상용근로자 50인 이상이면서 자본금 3억원 이상인 회사법인을 대상으로 한다. 연간 약 1만2000~1만5000개 기업을 관찰한 총 10만6389개 기업-연도 관측치를 활용했다. AI 활용 단계가 ‘해당없음’이 아닌 경우를 AI 활용으로 정의했다. ※ 해석상 유의사항: 이번 분석은 일정 규모 이상 회사법인에서 AI를 활용한 시점의 기업 내부 고용 변화를 추정한 것이다. 경쟁기업을 포함한 산업 전체의 순고용 효과, 직종·직무별 고용 증감, AI 활용 강도와 투자 규모는 포착하지 않는다. 따라서 결과는 분석 대상과 기간 내 기업 평균에 관한 추정치로 해석할 필요가 있다. 주요 분석 결과(THE HRD REVIEW 특별호 이슈 분석 Ⅱ 참조)는 다음과 같다.
기업·연도 고정효과와 자산 규모를 통제한 결과, 같은 기업이 AI를 활용한 연도의 전체 고용은 비활용 연도보다 평균 약 2.9%, 상용 고용은 약 2.4% 높은 것으로 추정됐다. 두 추정치는 모두 통계적으로 유의했다. 단순 비교에서는 AI 활용 기업과 비활용 기업 사이에 큰 고용 격차가 나타났지만, 그 상당 부분은 원래 규모가 크고 고용이 많은 기업이 AI를 활용하는 경향에서 비롯된 것으로 볼 수 있다. 기업 고유의 특성을 통제한 뒤에도 양(+)의 추정치가 남았다는 점이 이번 분석의 핵심이다. 다만 상용근로자 비중은 약 0.46%포인트 낮아졌고 임시·일용 고용 추정치의 불확실성도 커서 전체 고용 증가를 안정적 일자리의 비례적 확대로 해석하기는 어렵다. AI 최초 활용 연도를 기준으로 한 이벤트스터디에서도 도입 이후 고용 증가 폭이 대체로 확대되는 양상이 관찰됐다. 다만 일부 도입 이전 추정치와 넓은 신뢰구간을 고려하면 인과적 해석에는 주의가 필요하다. AI 활용 목적별 추정 결과에도 차이가 나타났다.
제품·서비스 개발 목적의 AI 활용에서는 고용이 약 4.0% 증가한 것으로 추정된 반면, 생산공정 목적 활용의 추정치 1.5%는 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 생산공정 목적 활용이 고용을 줄였다는 뜻이 아니라 이번 분석에서는 고용 증가나 감소를 통계적으로 확인하지 못했다는 의미다. 전년도부터 AI를 계속 활용한 기업의 고용 증가 점추정치는 3.8%, 당해 연도에 새로 활용한 기업은 2.9%로 나타났다. 지속 활용 기업의 점추정치가 더 컸지만, 두 점추정치 간 차이의 통계적 유의성은 별도로 확인되지 않았으므로 수치상 차이로 참고할 필요가 있다. AI 활용에 따른 고용 변화의 추정 결과는 산업별로도 다르게 나타났다.
운수·창고업(+12.0%), 전문·과학 및 기술서비스업(+4.3%), 정보통신업(+4.1%)에서는 AI 활용 시 고용이 증가한 것으로 추정됐으며, 모두 통계적으로 유의했다. 반면 분석 자료에서 가장 큰 비중을 차지하는 제조업의 추정치(+1.4%)는 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 제조업에서 고용 변화가 없다는 뜻이 아니라 이번 분석에서는 증가 또는 감소를 통계적으로 확인하기 어려웠다는 의미다. 정지운 한국직업능력연구원 선임연구위원(데이터분석·성과확산센터장)은 “이번 분석에서는 같은 기업이 AI를 활용한 시점의 내부 고용이 비활용 시점보다 평균 2.9% 높게 추정됐다”며 “다만 이는 분석 대상 기업 내부의 평균적 변화로, 산업 전체의 순고용 효과나 직무별 대체를 뜻하지는 않는다”고 말했다.
이어 “같은 AI라도 무엇에, 어느 산업에서 활용하는지에 따라 고용 결과가 달라질 수 있다”며 “2024년 AI 활용 기업의 59.3%가 제품·서비스 개발을 주된 활용 목적으로 응답했고, 이 유형에서는 통계적으로 유의한 4.0%의 고용 증가가 추정됐다. 현재의 양(+)의 고용 결과는 이러한 활용 구성과 함께 해석할 필요가 있다”고 덧붙였다. 또한 “AI 시대의 인력 정책은 일자리 방어에만 머물기보다 재직자가 AI를 활용해 새로운 제품·서비스와 업무 방식을 설계하는 가치 창출 역량을 키우는 데 무게를 둬야 한다”며 “동시에 생산공정 자동화의 영향을 크게 받을 수 있는 직무에는 전환·향상훈련과 고용 안전망을 함께 준비해야 한다”고 조언했다.
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