솔직히 저도 처음 이 얘기를 들었을 땐 '설마 그 정도까지야' 싶었습니다. 하지만 주변 후배들이 로펌 공채에 떨어지고, 회계법인 서류에서 줄줄이 탈락하는 걸 보면서 이건 단순히 경기 문제가 아니란 걸 체감했습니다. 실제로 국내 10대 로펌의 신입 변호사 채용 규모는 2년 전과 비교해 눈에 띄게 줄었고, 회계법인들도 신입 채용을 30% 이상 감축했다는 통계가 나오고 있습니다. 이제 AI가 법률 리서치와 회계 업무의 상당 부분을 처리하면서, 신입이 경험을 쌓을 사다리 자체가 사라지고 있는 겁니다.
신입 채용 시장의 구조적 변화
채용 시장이 얼마나 급격히 변했는지 수치로 보면 더 실감납니다. 링크드인 데이터에 따르면 2023년부터 컴퓨터공학 전공자들의 취업 성과가 인문학 전공자와 비슷한 수준까지 떨어졌다고 합니다(출처: LinkedIn Economic Graph). 여기서 '취업 성과'란 졸업 후 6개월 이내 정규직 취업률과 평균 초봉을 종합한 지표를 의미합니다. 그동안 취업 시장의 절대 강자였던 컴공 전공자들조차 이제는 코딩과 시스템 설계를 AI가 더 빠르고 정확하게 처리하다 보니 기업들이 신입 개발자를 뽑아 교육할 동기를 잃은 겁니다.
제가 직접 확인한 바로는, 기업들이 이제 신입을 '투자 대상'이 아니라 '비용'으로 인식하고 있습니다. 예전엔 신입을 뽑아 2-3년 가르치면 핵심 인력이 된다고 봤지만, 지금은 그 기초 업무 자체를 AI가 처리합니다. 데이터 수집, 엑셀 정리, 보고서 초안 작성 같은 사원급 업무를 AI가 24시간 불평 없이 해내니 굳이 월급 주고 신입을 뽑을 이유가 없는 거죠. 실제로 미국 기준 지난해 전체 신입 일자리 공고가 35% 급감했고, 빅테크 기업들의 대졸 신입 채용은 5년 전 대비 절반으로 쪼그라들었습니다.
더 충격적인 건 AI 필터링 시스템입니다. IT 전문 매체 조사에 따르면 구직자 10명 중 7명 이상이 자신의 지원서가 인사 담당자 눈에 띄기도 전에 AI에게 걸러졌을 거라 확신하고 있습니다. 여기서 'AI 필터링'이란 지원서의 키워드, 경력 패턴, 학력 정보 등을 자동으로 분석해 적합도가 낮은 지원자를 사전에 제외하는 시스템을 말합니다. 실제로 인사 담당자의 얼굴을 볼 수 있는 단계까지 도달하는 지원서는 전체의 21%에 불과하다니, 이건 이미 취업 이전에 알고리즘과의 전쟁부터 시작되는 구조입니다.
그렇다고 이미 자리 잡은 사람들이 안전한 것도 아닙니다. 마이크로소프트는 지난해에만 만 명 단위의 대규모 감원을 단행했고, 세일즈포스 CEO는 공개 석상에서 "이미 회사 업무의 상당 부분을 AI가 소화하고 있다"며 엔지니어 신규 채용 중단을 선언했습니다. 기술 기업 10곳 중 8곳 이상이 이미 실무에 AI를 적극 배치했다는 맥킨지 데이터는 이것이 특정 기업만의 문제가 아니라 산업 전반의 대세임을 보여줍니다(출처: McKinsey & Company).
살아남을 직업과 현실적 대응
그렇다면 다 망한 건가 싶지만, 제 경험상 방향을 제대로 잡으면 오히려 기회가 될 수 있습니다. 저는 개인적으로 몸으로 하는 일과 사람의 신뢰가 핵심인 일이 앞으로 더 각광받을 거라고 봅니다. AI가 설계도는 완벽하게 그려내도, 낡은 건물의 복잡한 배관을 직접 수리하거나 현장의 돌발 변수를 손으로 해결하는 일은 로봇이 따라오기 가장 어렵습니다.
다보스 포럼 보고서를 보면 AI 시대에도 1억 7천만 개의 새로운 일자리가 창출되며, 결과적으로 전 세계 일자리가 7,800만 개 순증한다는 예측이 나왔습니다. 여기서 '순증'이란 사라지는 일자리 수를 빼고도 새로 생기는 일자리가 더 많다는 뜻입니다. 다만 그 일자리의 성격이 완전히 달라진다는 게 핵심입니다. 단순 반복 업무는 사라지고, 대신 다음 세 가지 영역이 부상합니다.
현실적으로 살아남을 직업의 핵심 요소는 이렇습니다:
- 최종 책임을 지는 의사결정 역할: AI가 판례를 1초 만에 찾아줘도 그 판례로 누군가의 인생을 바꾸는 선택을 할 땐 법적·사회적 책임을 져야 합니다. 결국 리더와 전문가의 영역은 인간 고유 영토로 남습니다.
- 인간의 신뢰와 공감을 다루는 서비스: 고액 자산가의 자산 관리나 복잡한 심리 상담처럼 사람 간 유대감이 본질인 직업은 AI 시대에 오히려 독보적 가치를 인정받습니다. 기계는 지식을 줄 순 있어도 신뢰를 구축할 순 없으니까요.
- 물리적 정교함이 필요한 현장 전문가: 주택, 건물, 설비, 기계장치 등의 유지보수와 수리는 공인자격증과 실전 경험이 필수입니다. 제 주변만 봐도 숙련된 전기기사나 배관공은 일감이 끊이질 않습니다.
일각에서는 "변호사 집단은 견고할 것"이라는 의견도 있습니다. 실제로 법조계는 전관예우나 인맥으로 판결을 좌우하는 구조가 여전히 남아 있어서, AI가 법률 서비스를 대체해도 술자리와 커넥션으로 먹고사는 부분은 쉽게 무너지지 않는다는 겁니다. 저는 이 부분에 대해선 반은 맞고 반은 틀렸다고 봅니다. 상위 소수 변호사는 인맥으로 버티겠지만, 막 시작하는 신입 변호사에겐 그런 인맥 자체가 없으니 진입 장벽은 여전히 높습니다.
그래서 제가 생각하는 현실적 대안은 이렇습니다. 소질과 체력이 받쳐준다면 프로 운동선수를 노리고, 그게 아니면 운동 지도사(태권도, 줄넘기, 등산, 조깅)나 레크레이션 강사처럼 사람들과 직접 부딪히며 몸을 움직이는 직업을 고려해볼 만합니다. 특별한 능력을 갖출 생각이 없다면 아예 농업, 어업, 축산업, 삼림업처럼 자연과 가까운 곳에서 속 편하게 사는 것도 방법입니다. 제 친구 하나는 회사 그만두고 귀농했는데, 지금은 오히려 스트레스 없이 건강하게 산다고 합니다.
결국 AI 시대의 생존 키워드는 '대체 불가능성'입니다. 내가 하는 일을 AI나 로봇이 못 하는지, 혹은 내가 AI를 도구로 부려 생산성을 폭발시킬 수 있는지. PWC 보고서에 따르면 AI를 능숙하게 다루는 근로자는 그렇지 못한 사람보다 연봉이 56%나 높습니다. 여기서 'AI 활용도'란 단순히 챗GPT를 쓰는 수준이 아니라, 업무 프로세스 전반에 AI를 통합해 효율을 극대화하는 능력을 말합니다. 같은 사무실, 같은 직급이어도 AI를 제대로 부리느냐에 따라 통장 잔고가 절반 이상 갈린다는 겁니다.
저는 이제 우리가 선택할 수 있는 건 두 가지뿐이라고 봅니다. AI가 절대 못 하는 영역으로 가거나, 아니면 AI를 가장 잘 부리는 사람이 되거나. 중간은 없습니다. 그 변화의 흐름을 누가 먼저 타느냐의 싸움이 이미 시작됐고, 우리는 지금 그 한가운데 서 있습니다.