미국 22~25세, AI 노출 직무 고용 19% 뒤처짐

무슨 연구인가 — 「탄광의 카나리아」

옛 광부들은 유독가스를 사람보다 먼저 느끼는 카나리아를 데리고 갱도에 들어갔습니다. 이 연구의 제목이 그 비유입니다. 생성형 AI가 널리 쓰인 뒤 노동시장에서 가장 먼저 반응하는 집단이 누구인지, 미국 급여 자료로 살핀 것입니다.

스탠퍼드 디지털경제연구소의 에릭 브린욜프슨 연구진은 2025년 8월에 첫 판을 냈습니다. 2026년 8월 12일에 더 많은 자료(2026년 6월까지)로 개정판을 냈습니다. 연구진이 정리한 「여섯 가지 사실」 가운데 청년 취업 준비에 가장 중요한 것만 아래에 옮깁니다.

숫자 읽는 법 — «19% 낮다»는 «19% 해고»가 아니다

비교 대상은 덜 노출된 동년배의 고용 추세입니다. 즉 「그 흐름대로 늘었어야 할 자리에 22~25세가 못 들어갔다」는 뜻이지, 일하던 사람 다섯 중 하나가 잘렸다는 뜻이 아닙니다.

연구진은 이 격차가 주로 신규 채용 감소에서 생긴다고 밝혔습니다. 회사가 이미 있는 젊은 직원을 내보내는 게 아니라, 새로 뽑는 문을 좁히는 쪽으로 조정하고 있다는 것입니다. 조정은 월급(기본 보수)이 아니라 고용 인원으로 일어났습니다.

어디서 줄고, 어디서 늘었나

• AI 사용이 사람의 일을 대체하는 직무: 22~25세 고용 감소가 여기에 집중됩니다.
• AI 사용이 사람의 일을 보조·보완하는 직무: 고용이 유지되거나 늘었고, 특히 경험 많은 근로자가 그렇습니다.
• 기술기업과 컴퓨터 직종을 빼고 봐도, 금리 인상·원격근무 영향을 통제해도(그 영향을 떼어 내고 봐도) 같은 패턴이 남았습니다.
• 연구진이 스스로 밝힌 한계도 있습니다. 학력을 통제하면 패턴이 약해집니다. 일부 추세는 생성형 AI 이전부터 있었습니다. 국가 조사 자료보다 ADP 자료에서 더 뚜렷합니다(다만 정부 행정자료에서도 일부 일치하는 패턴이 보인다고 덧붙였습니다).

우리에게 무슨 뜻인가 (연구소 의견)

이것은 미국 자료입니다. 「한국 청년 고용도 19% 줄었다」처럼 그대로 옮기면 틀린 말이 됩니다. 다만 방향은 참고할 가치가 있습니다. 첫 취업 문이 좁아지는 쪽은 「AI가 결과물을 대신 만들어 주는 일」이고, 버티거나 늘어나는 쪽은 「AI를 함께 쓰며 사람이 판단하는 일」입니다.

그래서 준비의 초점은 둘입니다. 하나는 AI가 대신하기 쉬운 「결과물 만들기」보다 문제를 정의하고, 결과를 검증하고, 사람과 조정하는 힘을 보여 주는 것. 다른 하나는 AI를 도구로 쓴 증거(작업물과 그때 내가 내린 판단)를 포트폴리오에 남기는 것입니다. 미국·일본 고용주가 신입 채용을 어떻게 내다보는지는 미국·일본 신입 채용 글에서 이어집니다.