2.미래 직업과 노동시장의 변화
2.미래 직업과 노동시장의 변화
AI의 발전은 노동시장에서 단순 반복 업무뿐 아니라 인지적·지적 업무 전반을 대체하는 방향으로 확산되고 있다. 특히 키보드 앞에서 수행되는 반복적이고 예측 가능한 화이트칼라 업무, 콜센터, 초급 사무직, 기초 분석·문서 작성·고객 응대 업무는 AI가 빠르게 수행할 수 있는 영역으로 전환되고 있으며, 과거 자동화가 주로 제조업과 블루칼라 노동을 중심으로 진행되었다면 이제는 지식 기반 업무와 초급 전문직까지 대체 가능성이 확대되고 있다는 점에서 노동시장 충격의 범위가 훨씬 넓다. 이러한 변화는 기존 산업혁명보다 더 크고 빠른 속도로 전개될 가능성이 있으며, 산업혁명이 약 한 세기에 걸쳐 노동시장과 제도 변화를 일으켰던 것과 달리 AI에 의한 노동 재편은 10년 단위의 훨씬 짧은 시간 안에 진행될 수 있다. 특히, AI에 의한 일자리 변화는 블루칼라보다 화이트칼라 영역에서 더 큰 사회적 관심과 불안을 불러일으킬 수 있으며, 사회는 단순히 일부 직업의 감소가 아니라 직무 구조와 고용 시스템 전체가 재편되는 상황에 대비해야 한다.
· 인물: 데미스 하사비스 (구글 딥마인드 공동창업자 겸 최고경영자)
· 출처: Hassabis, D. (2025, December 17).
· 시그널: 산업혁명보다 크고 빠른 전환
<원문> “I think there’s a lot we can learn from the industrial revolution… It took roughly a century and different parts of the labor force were dislocated at certain times. New organizations like unions had to be created to rebalance that. But the difference this time is that it’s probably going to be 10 times bigger than the industrial revolution and it’ll probably happen 10 times faster — more like unfold over a decade than a century.”
<번역> “우리는 산업혁명으로부터 많은 것을 배울 수 있습니다. 산업혁명은 약 한 세기에 걸쳐 진행되었고, 그 과정에서 노동 인구의 일부는 일자리를 잃었으며, 이를 균형 잡기 위해 노동조합 같은 새로운 조직들이 만들어졌습니다. 하지만 이번에는 다릅니다. 이번 변화는 산업혁명보다 10배 더 클 가능성이 있고, 10배 더 빠르게 일어날 수 있습니다. 한 세기가 아니라 10년 안에 전개될 수 있습니다.”
· 인물: 요슈아 벤지오 (몬트리올대학교 교수)
· 출처: The Diary Of A CEO. (2025, December 18).
· 시그널: 인지적 일자리의 대체와 자동화
<원문> "It's a matter of time before the AI can do most of the jobs that people do these days. The cognitive jobs. So the jobs that you can do behind a keyboard."
<번역> AI가 오늘날 사람들이 수행하는 일자리의 대부분을 해내게 되는 것은 시간문제입니다. 특히 키보드 앞에서 수행하는 인지적인 직업들이 그 대상이 될 것입니다.
· 인물: 유발 하라리 (역사학자·저술가)
· 출처: Harari, Y. N. (2025, June 21).
· 시그널: 무용 계급의 출현과 일자리 파괴
<원문> "...replacing jobs this is really important and you write and talk a lot about... what it becomes a useless class... if AI proves to be quote in his words very disruptive to too many American jobs, he essentially said they would be open to slowing it down." ...."If we are headed for what you're talking about a potential useless class, many interestingly white collar jobs. So it's getting a little bit more attention perhaps than when it replaced blue collar jobs."
<번역> 일자리 대체는 매우 중요한 문제이며, 이로 인해 이른바 '무용 계급(useless class)'이 등장할 수 있다는 우려가 큽니다. 구글 CEO조차도 AI가 너무 많은 일자리를 파괴하는 것으로 판명된다면 기술 발전 속도를 늦출 의향이 있다고 언급한 바 있습니다..... 우리가 잠재적인 '무용 계급'으로 향하고 있다면, 흥미롭게도 많은 화이트칼라 일자리가 그 대상이 될 것입니다. 이로 인해 과거 블루칼라 일자리가 대체되었을 때보다 현재 더 많은 사회적 관심을 받고 있습니다.
AI 시대의 일자리 변화는 특정 직업이 통째로 사라지는 방식보다, 직업을 구성하는 개별 업무 단위가 재편되는 방식으로 나타날 가능성이 크다. 기존 직업 안에서도 반복적이고 예측 가능한 업무는 AI가 수행하고, 인간은 AI가 산출한 결과를 검토·조율·판단·감독하는 역할로 이동하게 되며, 이에 따라 프로그래머, 프로젝트 매니저, 고객서비스 담당자, 기획자, 연구자와 같은 기존 직무도 AI와 협업하는 방식으로 재정의될 것이다. 이러한 변화 속에서 과거에는 여러 명이 나누어 수행하던 일을 소수의 인간과 AI 시스템이 함께 처리할 수 있게 되면서 조직의 인력 구조는 더 작고 유연한 형태로 전환될 가능성이 있다. 이는 1인 기업이나 소규모 팀이 과거 대규모 조직이 하던 일을 수행할 수 있게 되는 기반이 되지만, 동시에 초급 인력의 진입 경로를 약화시키는 문제로 이어질 수 있다. 또한 자동화의 경계로 여겨졌던 비정형 업무까지 AI가 수행하기 시작하면서 기존의 직업 안정성에 대한 판단 기준도 흔들리고 있으며, 의료 진단과 같은 복잡한 인지 업무에서도 AI가 성과를 보이기 시작한 만큼 앞으로의 직업은 고정된 형태로 유지되기보다 기술 발전에 따라 생성·변형·소멸을 반복하는 유동적 구조로 바뀌게 된다. 향후 노동시장의 핵심 문제는 대량 실업 자체보다, 새롭게 생겨나는 고부가가치 업무와 기존 노동자의 역량 사이에 발생하는 접근성의 간극이 될 가능성이 크다.
· 인물: 다니엘 서스킨드 (옥스퍼드대학교 선임연구원)
· 출처: Gresham College. (2026, January 17).
· 시그널: 대량 실업이 아닌 일자리 접근성의 한계
<원문> "The challenge for the next five to 10 years is not one of mass unemployment... There is going to be work for people to do. But for various reasons, that work is going to sit increasingly out of our reach."
<번역> 향후 5~10년간 직면할 노동시장의 문제는 대량 실업이 아닙니다. 일자리는 계속 존재하겠지만, 여러 가지 이유로 인해 사람들은 새롭게 생겨나는 일자리들에 점점 더 접근하기 어려워질 것입니다.
· 시그널: 비정형 업무의 자동화와 경제학자들의 오류
<원문> "The inability of human beings to articulate how they make tasks... leading economists thought represented a bottleneck on automation. And yet of course... that turned out not to be right."
<번역> 인간이 자신의 작업 방식을 명확히 설명하지 못하는 '비정형 업무'가 자동화의 한계선일 것이라 경제학자들은 생각했지만, 이는 틀린 것으로 드러났습니다. 이제 의료 진단과 같은 비정형 업무조차 쉽게 자동화되고 있습니다.
AI는 이미 글쓰기, 이미지 생성, 음악, 영상, 디자인, 기획, 연구 보조 등 다양한 창작 영역에서 인간의 아이디어 구현 속도를 크게 높이고 있으며, 이는 창작자의 생산성을 10배 이상 끌어올릴 수 있는 기회이지만 동시에 일부 창작 기술과 초급 창작 업무를 대체하고 있다. 특히 AI가 인간보다 더 뛰어난 사고 능력, 업무 효율성, 문제 해결 능력, 창의성을 보여주기 시작하면 지적 노동의 희소성과 보상 구조는 크게 흔들릴 수 있다. 과거에는 지식과 사고를 기반으로 한 화이트칼라 노동이 블루칼라 노동보다 높은 가치로 평가되었지만, AI가 지적 노동을 빠르게 대체할수록 오히려 물리적 접촉, 정서적 돌봄, 현장 수행 능력처럼 자동화가 어려운 인간적·신체적 노동의 가치가 새롭게 부각될 수 있다. AI가 지적 노동의 상당 부분을 수행하게 될수록 인간 노동의 가치는 지식 보유 자체보다 판단력, 책임성, 현장성, 공감 능력, 윤리적 선택, 그리고 AI를 조율하는 능력에서 새롭게 정의될 것이다.
· 인물: 제프리 힌턴 (토론토대학교 명예교수)
· 출처: Hinton, G. (2026, January 8).
· 시그널: 창의적 노동 영역에서의 AI 우위
<원문> "Even two years ago the AIs were at about the 90th percentile for people that is they are creative according to these standard tests... I think they'll get to be much more creative than people."
<번역> 불과 2년 전에도 AI는 표준 창의성 테스트에서 인간의 상위 10% 수준에 도달할 만큼 창의적이었습니다. 저는 AI가 앞으로 사람보다 훨씬 더 창의적인 능력을 갖추게 될 것이라고 생각합니다.
데미스 하사비스 (Demis Hassabis)
요슈아 벤지오 (Yoshua Bengio)
유발 하라리 (Yuval Noah Harari)
다니엘 서스킨드 (Daniel Susskind)
제프리 힌턴 (Geoffrey Hinton)
AI가 업무 수행의 핵심 도구로 자리잡으면서 인간의 역할은 직접 수행자에서 AI에게 일을 위임하고 결과를 조율하는 오케스트레이터로 이동하고 있다. 과거에는 사람이 직접 문제를 풀고 업무를 처리하는 능력이 중요했다면, 앞으로는 AI가 풀어야 할 문제를 정확히 정의하고 여러 AI 도구와 에이전트를 조합하며 산출된 결과를 검증·수정·판단하는 능력이 핵심 역량이 된다. 이러한 변화는 특히 신입 인력과 초급 직무의 역할을 크게 바꿀 가능성이 높으며, AI가 주어진 문제를 빠르고 정확하게 해결할 수 있게 되면서 단순 실행 능력이나 기존 지식 중심의 업무 역량만으로는 경쟁력을 확보하기 어려워지게 될 것이다.
· 출처: KAIST. (2026, 2월 26일). KAIST 국가미래전략기술 정책연구소 워크숍
· 시그널: 신입 채용 축소와 요구 역량의 변화
AI가 주어진 문제를 빠르고 정확하게 푸는 역할을 훌륭히 대신하게 되면서, 과거 산업 구조에서 필요로 하던 기존 역량 중심의 신입 사원 채용이 확연히 줄어들고 있습니다. 이제 노동 시장은 기계가 풀 문제를 스스로 정의하고, AI의 결과물을 검증 및 오케스트레이션(조율)할 수 있는 인재를 강하게 요구합니다.
인간과 AI가 함께 일하는 하이브리드 조직 구조는 앞으로 조직 운영의 기본 형태로 자리 잡을 가능성이 높다. 조직은 기존의 인력 규모와 부서 구조를 다시 설계하게 되며, 과거에는 수 십 수 백명이 수행하던 업무를 소수의 인간과 여러 AI 시스템이 함께 처리할 수 있게 되면서 더 작고 빠르며 유연한 형태로 전환될 수 있다. 또한 부서별로 나뉘어 있던 업무 흐름도 에이전트 기반 워크플로로 연결되며, 정보 흐름은 더 수평화되고 조직 경계는 점차 희미해질 수 있다. 인간-AI 협업 기반 노동체계는 생산성 향상과 인력 효율화를 동시에 가져오지만, 기존 직무와 조직 내 역할의 축소·재편이라는 긴장도 함께 포함한다.
· 인물: 아르튀르 멩슈 (미스트랄 AI 공동창업자 겸 최고경영자 )
· 출처: Alex Kantrowitz. (2026, January 17).
· 시그널:업무 자동화에 따른 인력 효율화
<원문> "When it was a team of 20 people actually operating some supply chain workflow. Suddenly you can actually operate that with two people. You can reorganize your company around the fact that for many of the processes where you had a lot of people you can actually run those very much faster."
<번역> 과거 20명의 팀이 운영하던 공급망 업무를 이제는 단 2명이 운영할 수 있게 됩니다. 수많은 인력이 투입되던 프로세스를 훨씬 빠르게 실행할 수 있게 되면서 기업은 조직 구조를 대폭 재편할 수 있습니다.
· 인물: 리카이푸 (시노베이션 벤처스 최고경영자)
· 출처: Silk Way / Qazaqstan. (2025, October 10).
· 시그널: 일자리의 대체와 하이브리드 조직
<원문> "Parts of your organization will be replaced by AI and then CEO will be managing organization that's hybrid humans and AI."
<번역> 조직의 일부 업무는 AI로 확실하고 값싸게 대체될 것입니다. 결과적으로 CEO는 인간과 AI가 혼합된 하이브리드 형태의 조직을 관리하게 될 것입니다.
AI 기반 노동체계는 개별 기업 내부의 변화에 그치지 않고 산업 생태계 전체의 협업 방식도 바꾸고 있다. 고도화된 AI 모델과 데이터 인프라를 구축하기 위해서는 한 조직의 자원만으로는 한계가 있기 때문에 기업, 연구기관, 병원, 공공기관, 데이터 보유 기관이 연결된 협업 구조가 중요해지고 있으며, 특히 신약 개발, 의료, 과학 연구처럼 복잡성과 데이터 의존도가 높은 분야에서는 AI가 조직 간 협업을 촉진하는 기반 기술로 작동한다. 이러한 변화는 직업적 업무 구조를 폐쇄적인 내부 업무에서 외부 생태계와 연결된 협업 중심 구조로 전환시킨다. 개인과 조직은 더 이상 자신이 보유한 역량만으로 일하는 것이 아니라 외부 데이터, AI 모델, 파트너 기관, 전문 지식을 연결해 문제를 해결하게 되며, 여러 주체와 AI 시스템이 함께 연결되는 네트워크형 협업 구조로 확장될 가능성이 높다.
· 인물: 다프네 콜러 (코세라 공동창립자)
· 출처: WIRED Events. (2025, April 7).
· 시그널: 생태계 단위의 협업 중심으로 업무 구조 재편
<원문> "We're looking for collaborations across the ecosystem because drug discovery really does take a village. ...we will develop a new AI foundation model using NHS data that will be done by our friends at insight and we will use that..."
<번역> 신약 개발은 단일 기업의 힘만으로는 불가능하기 때문에, 생태계 전반에 걸친 협력을 모색하고 있습니다. 국가 보건 데이터(NHS 등)나 타 기관의 전문성을 활용하여 거대한 AI 모델을 구축하는 등, 외부와 연결된 형태의 협업으로 직업적 업무 구조가 변하고 있습니다.
KAIST 국가미래전략기술 정책연구소 워크숍
아르튀르 멩슈 (Arthur Mensch)
리카이푸 (Kai-Fu Lee)
다프네 콜러 (Daphne Koller)
AI가 개인의 능력을 증강하면서 앞으로는 한 사람이 기업 수준의 생산성을 확보하는 시대가 열릴 수 있다. 과거에는 기획, 조사, 제작, 마케팅, 고객 대응, 운영, 재무 등 여러 기능을 수행하기 위해 다수의 인력이 필요했지만, AI 에이전트와 자동화 도구를 활용하면 개인이나 소규모 팀도 과거의 중소기업 또는 대규모 조직이 수행하던 업무를 처리할 수 있게 된다. 이는 단순히 업무 효율이 높아지는 수준을 넘어, 기업이 곧 채용과 조직 확장을 의미한다는 기존 공식을 약화시키는 변화이다. 이러한 변화의 핵심은 AI가 인간을 완전히 대체하는 것이 아니라, 개인의 실행력과 생산성을 극단적으로 증폭시킨다는 데 있다. 이로 인해 1인 기업이나 1~3인 스타트업이 대규모 조직 없이도 시장에서 의미 있는 성과를 내는 사례가 늘어날 수 있다. 이는 권력과 생산성이 대기업에만 집중되는 흐름과 동시에, AI를 활용하는 개인에게도 생산 수단이 분산되는 흐름을 만든다. 개인은 AI를 통해 더 빠르게 실험하고 더 저렴하게 제품과 서비스를 만들며 더 넓은 시장에 접근할 수 있게 된다.
· 인물: 페이페이 리 (스탠퍼드대학교 교수 / AI4ALL 공동창립자)
· 출처: Young and Profiting. (2025, November 7).
· 시그널: 인간의 능력을 증강(Augment)하는 AI
<원문> “If those parts of the job, the tasks can be augmented by machines, it um it is really truly intended to uh protect the human prosperity and dignity but augment human capabilities.”
<번역> 간호사 등 의료 종사자들의 반복적이고 고된 업무를 기계가 대신하여 덜어줄 수 있습니다. AI는 인간의 일자리를 단순히 대체하는 것이 아니라, 인간의 존엄성을 보호하면서 인간의 능력을 증강하는 방향으로 활용되어야 합니다.
· 인물: 샘 올트먼 (오픈AI 최고경영자)
· 출처: Altman, S. (2026, February 20).
· 시그널: 권력 구조 변화
<원문> “You can totally imagine a world where AI massively concentrates power... I personally think something way more towards the democratized version... one person startups that have enormous amounts of success.”
<번역> AI가 권력을 집중시킬 수도 있지만, 민주화되어 1인 스타트업이 성공할 것입니다.
초생산성 개인의 등장은 개인 창업에만 국한되지 않고 기존 조직 구조의 재설계로도 이어진다. 과거에는 10명 또는 20명이 수행하던 업무를 이제는 소수의 사람과 AI 시스템이 함께 처리할 수 있게 되면서, 기업은 조직의 규모, 역할, 부서 구조를 다시 설계하게 된다. 기존의 여러 업무는 에이전트 기반 워크플로로 연결되고, 부서 간 경계는 약해지며, 정보 흐름은 더 빠르고 수평적인 형태로 전환될 수 있다. 이러한 변화는 창작 산업에서도 뚜렷하게 나타난다. AI는 콘텐츠 제작의 진입장벽을 낮추고, 개인이 아이디어를 실제 결과물로 구현하는 속도를 크게 높인다. 생성형 AI는 누구나 영화, 영상, 음악, 디자인, 게임, 교육 콘텐츠 등을 직접 제작할 수 있는 환경을 만들 수 있으며, 창작자는 대규모 제작 인프라 없이도 상상한 결과물을 빠르게 구현할 수 있으며, 개인의 창작 생산성은 폭발적으로 증가할 가능성이 있다.
· 인물: 아르튀르 멩슈 (미스트랄 AI 공동창업자 겸 최고경영자)
· 출처: Alex Kantrowitz. (2026, January 17).
· 시그널: 업무 자동화에 따른 인력 효율화
<원문> "When it was a team of 20 people actually operating some supply chain workflow. Suddenly you can actually operate that with two people. You can reorganize your company around the fact that for many of the processes where you had a lot of people you can actually run those very much faster."
<번역> 과거 20명의 팀이 운영하던 공급망 업무를 이제는 단 2명이 운영할 수 있게 됩니다. 수많은 인력이 투입되던 프로세스를 훨씬 빠르게 실행할 수 있게 되면서 기업은 조직 구조를 대폭 재편할 수 있습니다.
· 인물: 순다 피차이 (알파벳 및 구글 최고경영자)
· 출처: Pichai, S. (2025, November 19).
· 시그널: 누구나 콘텐츠를 창작하는 시대
<원문> "anybody just like YouTube has done anybody can will be able to create content. you could be a high school student in a few years down maybe envision a featurelength movie and make it right that's extraordinary."
<번역> 유튜브가 그랬던 것처럼 누구나 콘텐츠를 만들 수 있게 될 것입니다. 몇 년 후면 고등학생도 장편 영화를 구상하고 직접 만들 수 있게 될 것이며, 이는 정말 놀라운 일입니다.
페이페이 리 (Fei-Fei Li)
샘 올트먼 (Sam Altman)
아르튀르 멩슈 (Arthur Mensch)
순다 피차이 (Sundar Pichai)
AI와 로보틱스가 인간의 생산성을 극단적으로 높이게 되면, 노동은 더 이상 생계를 유지하기 위한 필수 활동이 아니라 선택 가능한 활동으로 변화할 수 있다. 지금까지 직업은 소득을 얻고 가족을 부양하며 사회적 정체성을 형성하는 핵심 기반이었지만, AI가 인간의 지적 노동과 반복 업무를 상당 부분 대체하게 되면 “왜 일하는가”라는 질문이 새롭게 제기된다. 이에 따라 노동의 의미는 단순히 생계를 위한 수단에서 세상에 기여하고 자기실현을 이루며 삶의 목적을 확인하는 활동으로 재정의될 수 있다. 물론 AI가 막대한 부를 창출하고 보편적 기본소득과 같은 제도를 통해 분배된다면, 인간은 생계 압박에서 벗어나 만족감과 사회적 기여를 중심으로 일을 선택할 수 있지만, 많은 사람들이 일자리를 잃고도 새로운 목적을 찾지 못한다면 경제적 보상이 주어지더라도 삶의 의미와 존엄성의 위기가 발생할 수 있다.
· 인물: 아르튀르 멩슈 (미스트랄 AI 공동창업자 겸 최고경영자)
· 출처: Alex Kantrowitz. (2026, January 17).
· 시그널: 노동 선택사항화
<원문> "my prediction is in the future working will be optional, right? [...] In less than 20 years maybe even as little as I dont know 10 or 15 years um the advancements in AI and robotics will bring us to the point where working is optional um in the same way that like say you could you can grow your own vegetables in your garden or you could go to the store and buy vegetables."
<번역> 미래 노동은 선택사항입니다. 20년 이내, 10~15년 내 AI 로보틱스 발전으로 노동이 선택적입니다. 채소 키우기처럼 옵션입니다.
· 인물: 리카이푸 (시노베이션 벤처스 최고경영자)
· 출처: Hassabis, D. Талдау мектебі. (2025, June 10).
· 시그널: 보편적 기본 소득과 노동의 의미 변화
<원문> "AI will make so much money and distribute to your kids and my grandkids. They will make universal basic income. So, it's about finding satisfaction and making an impact, not just about making a living."
<번역> AI가 막대한 부를 창출하여 우리의 후손들에게 분배할 것이며, 그들은 보편적 기본 소득을 받게 될 것입니다. 따라서 미래의 직업은 단순한 생계 유지가 아니라, 만족감을 찾고 세상에 긍정적인 영향을 미치는 일이 될 것입니다.
· 인물: 제프리 힌턴 (토론토대학교 명예교수)
· 출처: Hinton, G. (2025, June 16).
· 시그널: 대량 실업과 삶의 목적 상실
<원문> “I think if you make lots and lots of people unemployed, even if they get universal basic income, they're not going to be happy because they need purpose.”
<번역> 수많은 사람들이 일자리를 잃게 된다면 보편적 기본소득을 받는다 해도 행복하지 않을 것입니다. 사람들에게는 삶의 목적이 필요하기 때문입니다.
인간-AI 협업은 단순한 공존이 아니라, 생산성 향상과 인간 대체가 동시에 진행되는 구조로 이해해야 한다. 이 과정에서 AI를 잘 활용하는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 격차는 극단적으로 커질 수 있으며, AI를 능숙하게 사용하는 사람은 자신의 역량에 AI의 생산성을 결합해 훨씬 더 큰 성과와 영향력을 만들어낼 수 있지만, AI를 활용하지 못하거나 AI에 의해 업무가 대체되는 사람은 시장에서 경쟁력을 잃고 존재 가치의 위기를 경험할 수 있다.
· 인물: 제프리 힌턴 (토론토대학교 명예교수)
· 출처: Hinton, G. (2025, June 16).
· 시그널: 소수 인력과 AI의 결합으로 인한 일자리 축소
<원문> “So it's a combination of a person and an AI assistant are now doing the work that 10 people could do previously... For many jobs, that'll mean you need far fewer people.”
<번역> 사람과 AI 어시스턴트의 결합이 과거 10명이 하던 업무를 단독으로 처리할 수 있게 되었습니다. 이는 앞으로 수많은 직업군에서 훨씬 더 적은 수의 인력만이 필요해진다는 것을 의미합니다.
· 인물: 데미스 하사비스 (구글 딥마인드 공동창업자 겸 최고경영자)
· 출처: Hassabis, D. (2025, December 17).
· 시그널: 목적과 인간 존재 의미의 변화
<원문> “A lot of people get their purpose from their jobs and from providing for their families, which is a very noble purpose. So if that changes, what happens to purpose? What happens to meaning?”
<번역> “많은 사람들은 직업과 가족을 부양하는 일에서 삶의 목적을 찾습니다. 그것은 매우 고귀한 목적입니다. 만약 그런 구조가 바뀐다면, 삶의 목적은 어떻게 될까요? 의미는 어떻게 될까요?”
아르튀르 멩슈 (Arthur Mensch)
리카이푸 (Kai-Fu Lee)
제프리 힌턴 (Geoffrey Hinton)
데미스 하사비스 (Demis Hassabis)
AI가 지식과 기술 실행의 상당 부분을 자동화하게 되면서 개인의 경쟁력은 특정 기술을 얼마나 많이 보유하고 있는가보다 변화하는 상황을 읽고 문제를 정의하며, 아이디어를 만들고 끝까지 실행하는 능력으로 이동하고 있다. 과거에는 특정 전문지식이나 숙련 기술 자체가 노동시장에서 높은 가치를 가졌다면, 앞으로는 AI를 활용해 무엇을 해결할 것인지 판단하고 빠르게 실험하며 변화에 적응하는 메타능력이 더 중요한 경쟁력으로 부상하게 된다. 이러한 변화 속에서 창의성, 문제 정의 능력, 실행력, 회복탄력성, 적응력과 같은 메타능력이 AI 시대의 핵심 역량이 된다.
· 인물: 샘 올트먼 (오픈AI 최고경영자)
· 출처: Altman, S. (2025, January 27).
· 시그널: AI 시대 핵심 스킬
<원문> “skills like become high agency, get good at generating ideas, be very resilient, be very adaptable to a rapidly changing world. … these are going to matter more than any specific.”
<번역> 실행력, 아이디어 생성, 회복탄력성, 적응력이 특정 기술보다 중요해집니다.
전문 지식이 AI를 통해 빠르게 보편화될수록 인간의 경쟁력은 지식 보유 자체가 아니라 판단력, 공감, 신뢰 형성, 팀워크, 설득, 커뮤니케이션과 같은 인간 고유의 역량에서 새롭게 부각된다. AI는 진단, 분석, 요약, 예측처럼 지식 기반 업무를 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있지만, 복잡한 이해관계 속에서 책임 있는 판단을 내리고 사람을 설득하며 관계를 형성하고 상황에 맞는 배려를 실천하는 능력은 여전히 인간에게 중요한 역할로 남는다. 특히 직업은 앞으로 하나의 고정된 단위가 아니라 여러 과업으로 세분화될 가능성이 높으며, 어떤 과업은 AI가 인간보다 훨씬 잘 수행하게 되지만 다른 과업은 인간의 공감 능력과 맥락 이해, 신뢰 형성 능력을 요구하게 된다.
· 인물: 무스타파 술레이만 (마이크로소프트 AI 부문 최고경영자)
· 출처: Bovell, S. (2025, September 25).
· 시그널: 전문 지식의 보편화와 인간 고유 역량의 부상
<원문> "The expertise is going to be commodified and made zero marginal cost and available to 7 billion people in the next 5 to 10 years... So then the real thing that's going to matter is judgment and care and attention to implementing the solution."
<번역> 향후 5~10년 내에 전문 지식은 상품화되어 한계 비용이 0에 가까워지고 전 세계 70억 명의 사람들이 이용할 수 있게 될 것입니다. 따라서 앞으로 진정으로 중요해지는 것은 해결책을 실행하는 데 필요한 판단력, 배려, 그리고 주의력입니다.
· 인물: 다프네 콜러 (코세라 공동창립자 )
· 출처: Taejae University. (2024, October 25).
· 시그널: 직무의 세분화와 인간 고유 역량의 부각
<원문> "A lot of the present day jobs will get parsed based on tasks. Some of them like for a doctor diagnosis, AI is going to do way better, but other aspects like sitting with the family to talk about treatment options, you have to have empathy."
<번역> 현재의 많은 직업들은 과업(태스크)을 기준으로 세분화될 것입니다. 의사의 진단 같은 일부 작업은 AI가 훨씬 더 잘하겠지만, 가족과 함께 앉아 치료 옵션을 논의하는 것과 같은 다른 측면에서는 공감 능력이 필요합니다.
AI가 코딩과 소프트웨어 개발을 상당 부분 대신 수행하게 되면서, 오히려 코딩에 대한 기초 이해와 기술적 사고력은 더 중요한 역량으로 부상하고 있다. AI가 코드를 작성해준다고 해서 코딩 능력이 불필요해지는 것이 아니라, 프로그래밍의 언어와 구조를 이해하는 사람이 AI에게 더 정확히 지시하고 원하는 결과를 더 정밀하게 얻어낼 수 있기 때문이다. 앞으로의 코딩 능력은 모든 사람이 전문 개발자가 되어야 한다는 의미라기보다, 컴퓨터와 AI가 어떤 방식으로 작동하는지 이해하고 자신이 원하는 작업을 명확하게 표현하며, AI가 산출한 결과를 검증하고 수정할 수 있는 기본 역량에 가깝다.
· 인물: 앤드루 응 (구글 브레인(Google Brain) 공동 창립자 코세라(Coursera) 공동 창립자)
· 출처: Y Combinator. (2025, July 10).
· 시그널: 모든 직군을 위한 코딩 기술의 보편화
<원문> "I think actually it's time for everyone of every job role to learn to code. In the future I think we empower everyone to code a lot of people can be more productive."
<번역> 이제 직군에 상관없이 모든 사람이 코딩을 배워야 할 때라고 생각합니다. 미래에는 모든 사람이 코딩할 수 있도록 역량을 강화하여, 더 많은 사람들이 훨씬 더 높은 생산성을 낼 수 있을 것입니다.
· 시그널: 미래 소프트웨어 엔지니어의 핵심 역량
<원문> “Someone that understands the language of programming is able to get a computer to do what they want much more accurately and precisely. The ability to tell a computer exactly what you want so they will do it for you will be one of the most important skills for the future.”
<번역> 프로그래밍 언어를 이해하는 사람은 컴퓨터가 자신이 원하는 작업을 훨씬 더 정확하고 정밀하게 수행하도록 만들 수 있습니다. 컴퓨터가 당신을 위해 일하도록 정확하게 지시하는 능력은 미래 노동 시장에서 가장 중요한 기술 중 하나가 될 것입니다.
샘 올트먼 (Sam Altman)
무스타파 술레이만 (Mustafa Suleyman)
다프네 콜러 (Daphne Koller)
앤드루 응 (Andrew Ng)