AI와 고용: 실업률과 청년층의 새 일자리에서 서로 다른 결과가 나왔어요

AI가 할 수 있는 업무와 실제 고용 변화는 어떻게 연결될까요

Anthropic이 2026년 3월 5일에 AI의 노동시장 영향에 관한 보고서를 발표했어요. 업무별로 AI를 쓸 수 있는지를 평가한 기존 연구에 실제 Claude 사용 기록을 결합하고, 그 지표와 미국의 고용 변화를 비교했어요.

저는 이 보고서를 읽으며 측정 방식이 흥미로웠어요. 그런데 국내에서 이 연구를 소개하는 글 중에는 ‘프로그래머 74.5%’ 같은 숫자를 곧바로 일자리 대체 위험으로 설명하는 경우가 있었어요. 해고가 걱정되면 AI를 공부해야 한다는 이야기로 이어지는 것도 아쉬웠고요. 74.5%가 무엇의 비율인지부터 확인해야 이 연구를 제대로 읽을 수 있어요.

실제 Claude 사용 기록을 업무별로 연결했어요

보고서는 세 가지 자료를 사용해요. 미국 O*NET의 직업별 업무 목록, Eloundou 외 연구진의 이론적 AI 노출도, 그리고 Anthropic Economic Index의 Claude 사용 자료예요.

Eloundou 연구는 AI를 사용하면 일정 수준의 품질을 유지하면서 업무 시간을 절반 이상 줄일 수 있는지 평가해요. LLM만으로 가능한 경우와 추가 소프트웨어가 필요한 경우를 구분하고요. 이 평가만으로는 기업에서 해당 업무에 AI를 도입했는지 알 수 없어요.

Anthropic은 여기에 실제 Claude 대화에서 관찰한 업무와 사용 방식을 더했어요. 자동화로 분류한 사용에는 전체 가중치를, 사람이 AI와 협업하는 사용에는 절반의 가중치를 줬어요. 마지막으로 각 업무가 해당 직업의 근무 시간에서 차지하는 비중을 반영해 ‘관측된 노출도’를 계산했어요. API를 썼다는 이유만으로 사람이 전혀 개입하지 않았다고 보는 지표는 아니에요.

이 방식으로 계산한 컴퓨터·수학 직군의 관측 노출도는 33%였어요. 같은 직군의 이론적 노출도 94%보다 상당히 낮았죠. 기술적으로 가능하다고 평가한 업무가 실제 사용 자료에서도 모두 관찰되는 것은 아니라는 뜻이에요. 다만 이 두 숫자는 컴퓨터·수학 직군에 관한 결과예요. 경제 전체의 AI 도입률로 읽어서는 안 돼요.