AI 시대, 가장 먼저 무너지는 전문직은? 탄광 속 카나리아가 된 회계사·세무사
“탄광 속 카나리아”가 AI 시대에 다시 등장한 이유
‘탄광 속 카나리아’라는 말을 들어본 적이 있을 것입니다.
과거 광부들은 탄광에 들어갈 때 작은 카나리아를 함께 데리고 갔다고 합니다.
탄광 안에 일산화탄소 같은 유독가스가 발생하면 사람이 위험해지기 전에 카나리아가 먼저 반응했기 때문입니다.
그래서 카나리아가 쓰러지면
«“이곳에 유독가스가 퍼지고 있다.”»
라고 판단할 수 있었습니다.
그런데 이 표현이 최근 AI와 노동시장에 관한 연구에서 다시 등장했습니다.
AI라는 새로운 기술이 노동시장에 얼마나 빠르게 영향을 미치고 있는지를 가장 먼저 경험하는 직업을 ‘탄광 속 카나리아’에 비유한 것입니다.
그리고 최근 업데이트된 연구에서 상당히 흥미로운 결과가 나타났습니다.
AI가 노동시장을 무너뜨리고 있다면, 가장 먼저 영향을 받는 직업은 무엇일까요?
의외로 여러 전문직이 포함돼 있었습니다.
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1. 아직까지 AI 때문에 대량 실직이 발생한 것은 아니다
먼저 오해하면 안 되는 부분이 있습니다.
현재까지 전체 노동시장에서 AI 때문에 대량 해고가 발생했다고 보기는 어렵습니다.
2022년 11월부터 2026년 6월까지 전체 고용은 오히려 증가했습니다.
AI 노출도가 높은 직군에서도 전체적으로 고용이 증가한 직군들이 있었습니다.
따라서
“AI 때문에 사람이 대량으로 해고되고 있다.”
라고 단순하게 결론 내리기는 어렵습니다.
그런데 자세히 들여다보면 굉장히 중요한 변화가 나타납니다.
바로 젊은 신입사원과 경력자의 차이입니다.
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2. 가장 큰 충격을 받은 사람은 ‘신입’이었다
연구에서 특히 눈에 띄는 부분은 22~25세 정도의 사회초년생입니다.
AI 노출도가 높은 직업일수록 젊은 근로자의 고용이 감소하는 현상이 나타났습니다.
특히 AI 노출도가 높은 직군에서는 젊은 근로자의 고용이 약 15~18% 정도 감소한 것으로 나타났습니다.
반면 경력자의 경우에는 상황이 달랐습니다.
AI 노출도가 높은 직군이라고 해서 경력자의 고용이 똑같이 감소한 것이 아니라, 오히려 고용이 증가한 경우도 나타났습니다.
이것을 한마디로 표현하면 다음과 같습니다.
«“사람을 대량으로 자르는 것이 아니라, 신입을 덜 뽑고 있다.”»
즉 AI 시대의 노동시장 변화는 ‘대량 해고’보다 신규 채용 감소의 형태로 먼저 나타날 가능성이 있다는 것입니다.
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3. AI 시대의 진짜 문제는 ‘로우 하이어, 로우 파이어’
이 연구에서 생각해 볼 만한 부분입니다.
AI가 사람을 대량으로 해고하는 것이 아니라,
Low Hire, Low Fire
즉,
- 기존 직원은 쉽게 해고하지 않는다.
- 하지만 새로운 사람도 많이 뽑지 않는다.
라는 현상이 나타날 수 있다는 것입니다.
기업 입장에서 생각하면 이해하기 쉽습니다.
과거에는 업무량이 증가하면 사람을 더 뽑았습니다.
하지만 AI를 활용하면 기존 직원 한 명이 과거보다 훨씬 많은 일을 처리할 수 있습니다.
그렇다면 기업은 굳이 신입사원을 많이 채용할 필요가 없어집니다.
이것이 오히려 AI 시대 청년층에게 더 큰 문제가 될 수 있습니다.
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4. 그런데 AI에 가장 많이 노출된 직업에 전문직이 있다
여기서부터가 상당히 흥미롭습니다.
AI 노출도가 높은 직업군을 살펴보면 전문직과 지식노동자가 상당수 포함됩니다.
대표적으로
- 회계
- 법률 보조 업무
- 대출 심사
- 보험 심사
- 컴플라이언스
- 금융 분석
- 펀드 관련 업무
- 변호사
- 재무 분석
- 의사
등이 포함됩니다.
특히 가장 높은 AI 노출 수준에 회계 관련 직업이 포함된다는 점이 눈에 띕니다.
그래서 흔히 말하는
“탄광 속 카나리아”
에 회계사·세무사 같은 직업이 거론되는 것입니다.
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5. 우리나라 전문직으로 대입하면?
미국의 직업분류와 한국의 전문직 체계가 정확하게 일치하는 것은 아닙니다.
그렇지만 연구에서 제시된 직업을 우리나라의 전문직과 연결해 보면 대략 다음과 같이 생각해 볼 수 있습니다.
AI 노출도가 상대적으로 높은 직업
- 회계사
- 세무사
- 관세사
- 노무사
- 법무사
- 손해사정사
그리고 그보다 한 단계 아래에서
- 변호사
- 재무·금융 분석 관련 직업
- 일부 의사 직군
- 부동산 관련 업무
등도 AI의 영향을 크게 받을 가능성이 있는 직업으로 볼 수 있습니다.
다만 이것을
“이 직업은 곧 없어집니다.”
라고 해석해서는 안 됩니다.
여기서 말하는 것은 어디까지나 **AI가 업무를 수행하거나 보조할 수 있는 영역이 많다는 의미의 ‘AI 노출도’**입니다.
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6. 왜 회계사·세무사가 AI에 취약할까?
생각해 보면 이유는 상당히 명확합니다.
회계·세무 업무 중에는
- 숫자 계산
- 자료 분류
- 규정 확인
- 세법 적용
- 재무자료 분석
- 신고서 작성
- 문서 검토
- 반복적인 보고서 작성
등과 같이 일정한 규칙과 데이터를 기반으로 처리할 수 있는 업무가 많습니다.
이런 업무는 AI가 상당히 잘할 수 있습니다.
즉 AI가 잘하는 것은 단순히 ‘육체노동’만이 아닙니다.
오히려
규칙이 있고, 데이터가 많고, 정형화된 지식 업무
를 상당히 빠르게 자동화할 수 있습니다.
그래서 과거에는 오히려 안전하다고 생각했던 화이트칼라 직업들이 AI 시대에는 상당한 영향을 받을 수 있다는 것입니다.
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7. 그런데 경력자는 왜 상대적으로 안전할까?
여기에서 이 연구가 던지는 가장 중요한 메시지가 나옵니다.
AI 시대에는 지식을 크게 두 가지로 나누어 생각해 볼 수 있습니다.
① 형식지
책이나 강의, 인터넷 등을 통해 배울 수 있는 지식입니다.
예를 들어
- 수학
- 데이터 분석
- 법률 지식
- 회계 규정
- 세법
- 금융 이론
등입니다.
이런 지식은 AI가 학습하고 처리하기가 상대적으로 쉽습니다.
따라서 형식지만 많이 가지고 있는 사람은 AI와 경쟁해야 하는 상황에 놓일 수 있습니다.
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② 안목지
반면 경험을 통해 쌓이는 지식이 있습니다.
예를 들어
- 실제 고객을 상대해 본 경험
- 수많은 사건을 처리해 본 경험
- 예상하지 못한 문제를 해결해 본 경험
- 상황에 따라 무엇을 우선해야 하는지 판단하는 능력
- 사람을 설득하고 협상하는 능력
- 현장에서 얻은 직관
같은 것입니다.
이것은 단순히 책을 읽는다고 얻을 수 없습니다.
수많은 실전 경험을 통해 만들어집니다.
이것을 여기서는 **‘안목지’**라고 표현할 수 있습니다.
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8. AI는 형식지를 대체하고 안목지를 증폭한다
이 관점이 상당히 중요합니다.
AI가 인간의 모든 능력을 똑같이 대체하는 것이 아니라,
«AI는 형식지를 대체하고, 안목지를 가진 사람의 능력을 증폭시킬 가능성이 높다.»
는 것입니다.
예를 들어 경험이 없는 신입 회계사가 AI를 사용한다고 생각해 보겠습니다.
AI에게 세법을 물어보고 회계처리 방법을 물어볼 수는 있습니다.
하지만 실제 고객의 상황에서
“이 자료에서 진짜 중요한 문제가 무엇인지”
“어떤 부분을 추가로 확인해야 하는지”
“고객에게 어떻게 설명해야 하는지”
를 판단하는 능력은 별개의 문제입니다.
반대로 20년 동안 다양한 고객과 사건을 경험한 전문가가 AI를 사용한다면 어떨까요?
AI에게 자료 분석을 맡기고,
AI에게 여러 가지 가능성을 검토하게 하고,
AI에게 문서 초안을 만들게 한 뒤,
전문가가 최종 판단을 내릴 수 있습니다.
이 경우 AI는 전문가를 대체하는 도구가 아니라 전문가의 생산성을 폭발적으로 높이는 도구가 됩니다.
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9. 그래서 AI 시대에는 ‘경험의 가치’가 오히려 커질 수 있다
여기에서 역설적인 현상이 발생합니다.
AI가 지식노동을 자동화할수록
초급 업무를 담당하던 신입사원의 역할은 줄어들 수 있습니다.
그런데 신입이 사라지면 문제가 생깁니다.
원래 전문가는 어떻게 만들어질까요?
신입으로 들어가서
↓
단순한 업무를 하고
↓
실수를 하고
↓
선배에게 배우고
↓
다양한 사건을 경험하고
↓
점점 어려운 업무를 맡으면서
↓
경력자가 됩니다.
그런데 AI가 초급 업무를 대부분 처리한다면,
“신입이 경험을 쌓을 기회 자체가 줄어드는 것”
이 문제가 됩니다.
이것이 AI 시대 노동시장의 굉장히 중요한 딜레마입니다.
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10. 자격증만 있으면 평생 안전하다는 공식도 흔들린다
전문직 자격증은 오랫동안 강력한 ‘입장권’ 역할을 했습니다.
시험에 합격하면 제한된 시장에 진입할 수 있고,
그 이후 상당히 오랫동안 전문성을 바탕으로 일할 수 있었습니다.
하지만 AI가 등장하면서 상황이 달라질 수 있습니다.
자격증이 있다는 것은
“이 사람이 해당 분야의 지식을 가지고 있다.”
라는 것을 증명합니다.
그런데 AI 역시 엄청난 양의 전문지식을 빠르게 검색하고 분석할 수 있습니다.
그렇다면 앞으로 중요한 것은
“자격증이 있느냐?”
에서
“그 자격증을 가지고 어떤 문제를 해결할 수 있느냐?”
로 이동할 가능성이 높습니다.
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11. 그렇다면 전문직을 준비하는 사람은 어떻게 해야 할까?
개인적으로 가장 중요한 메시지는 여기 있다고 생각합니다.
전문직을 준비한다고 해서 무조건 포기할 필요는 없습니다.
다만 시험 합격을 최종 목표로 생각해서는 안 됩니다.
시험 합격은 시작점에 불과합니다.
가능하면 빨리 실무 경험을 쌓아야 합니다.
그리고 단순히 경력을 쌓는 것보다 중요한 것이 있습니다.
AI를 경쟁자가 아니라 조수로 활용하는 것입니다.
예를 들어 변호사라면
AI에게 법률자료를 검색시키고,
관련 판례를 정리시키고,
쟁점을 비교하게 하고,
문서 초안을 만들게 할 수 있습니다.
회계사라면
자료를 분석시키고,
이상징후를 찾게 하고,
보고서 초안을 만들게 할 수 있습니다.
세무사라면
규정을 검색하고,
사례를 비교하고,
고객별 시나리오를 검토하는 데 활용할 수 있습니다.
결국 중요한 것은
“AI가 나의 일을 대신하게 하는 것”이 아니라
“AI를 이용해 내가 더 많은 경험을 더 빠르게 쌓는 것”
입니다.
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12. 신입에게 가장 중요한 능력은 ‘일을 잘하는 능력’이 될 수 있다
AI 시대에는 단순히 지식을 많이 외운 사람이 유리하지 않을 수 있습니다.
오히려
- 일을 빠르게 이해하는 능력
- 문제를 정의하는 능력
- 중요한 것을 골라내는 능력
- AI에게 정확하게 질문하는 능력
- 결과물을 검증하는 능력
- 사람과 커뮤니케이션하는 능력
- 실제 문제를 해결하는 능력
이 중요해질 가능성이 높습니다.
결국 전문직도 마찬가지입니다.
“시험을 잘 보는 사람”과 “일을 잘하는 사람”의 차이가 더욱 커질 수 있습니다.
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13. AI 시대에 신입은 어떻게 살아남아야 할까?
개인적으로 이 부분이 가장 현실적인 질문이라고 생각합니다.
AI 때문에 신입 채용이 줄어든다면 신입에게 필요한 것은 단순한 스펙 하나가 아닙니다.
첫째, 가능한 한 빨리 실무 경험을 만들어야 합니다.
정식 취업만 기다리지 말고
- 프로젝트
- 인턴
- 아르바이트
- 실무 보조
- 프리랜서
- 지인 업무 지원
- 실제 고객 문제 해결
등 어떤 형태로든 실제 경험을 쌓는 것이 중요합니다.
둘째, AI를 적극적으로 활용해야 합니다.
AI에게 업무를 맡기고 결과를 검증하면서 실제 업무를 경험하면 됩니다.
셋째, 한 분야의 ‘안목’을 만들어야 합니다.
AI에게 질문하면 답을 얻을 수 있는 사람이 아니라,
“AI가 내놓은 답 중 무엇이 중요한지 판단할 수 있는 사람”
이 되어야 합니다.
넷째, 일을 잘하는 사람이 되어야 합니다.
결국 고객이 돈을 지불하는 이유는 자격증 자체가 아닙니다.
문제를 해결해 주기 때문입니다.
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14. 결국 AI 시대의 핵심 경쟁력은 ‘지식’에서 ‘판단’으로 이동한다
AI가 발전할수록 지식 자체의 희소성은 떨어질 가능성이 높습니다.
예전에는 전문가에게 질문해야만 알 수 있었던 정보도 이제 AI에게 몇 초 만에 물어볼 수 있습니다.
그렇다면 앞으로 더 중요한 것은
무엇을 알고 있느냐가 아니라 무엇을 판단할 수 있느냐
가 됩니다.
그리고 그 판단력은
경험 + 실전 + 문제 해결 + 사람에 대한 이해
에서 만들어질 가능성이 높습니다.
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마무리: AI 시대의 ‘탄광 속 카나리아’가 우리에게 알려주는 것
이번 연구에서 가장 무서운 부분은 대량 해고가 아닙니다.
오히려 신입을 덜 뽑는 현상입니다.
기존 경력자는 AI를 활용해 생산성을 높일 수 있지만,
신입은 AI가 담당하던 업무를 통해 경험을 쌓을 기회 자체가 줄어들 수 있기 때문입니다.
따라서 AI 시대에는 다음과 같은 변화가 나타날 가능성이 있습니다.
초급 업무 → AI가 상당 부분 담당
↓
신입의 채용 감소
↓
경력자의 생산성 증가
↓
경험 많은 사람의 가치 상승
↓
경험이 없는 사람은 경력을 쌓기 더 어려워짐
이것이 AI 시대 노동시장의 역설입니다.
그래서 앞으로 전문직이나 화이트칼라 직업을 선택할 때 단순히
“연봉이 높은가?”
“자격증이 어려운가?”
만 볼 것이 아니라,
“AI가 이 직업의 어떤 부분을 자동화할 수 있는가?”
“AI가 대신하기 어려운 실전 경험은 무엇인가?”
“내가 이 분야에서 안목과 판단력을 어떻게 쌓을 수 있는가?”
를 함께 고민해야 합니다.
결국 AI 시대에 가장 위험한 사람은 지식이 없는 사람이 아닐 수도 있습니다.
AI가 쉽게 제공할 수 있는 지식만 가지고 있는 사람일 수 있습니다.
반대로 가장 강력한 사람은
전문지식 + 실전경험 + 판단력 + AI 활용능력
을 모두 갖춘 사람일 것입니다.
AI가 사람을 모두 대체하는 시대가 올지는 아직 알 수 없습니다.
하지만 한 가지 변화는 이미 시작됐다고 볼 수 있습니다.
«AI는 사람을 당장 대량으로 해고하기보다, 먼저 ‘신입이 하던 일’을 가져가고 있습니다.»
그래서 앞으로 취업을 준비하는 사람들에게는
“무슨 자격증을 딸 것인가?”보다 “어떤 경험을 쌓을 것인가?”
가 훨씬 중요한 질문이 될 수 있습니다.
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개인적인 생각
저는 이 내용을 보면서 특히 **“AI가 신입의 일자리를 없애면, 미래의 경력자는 어떻게 만들어지는가?”**라는 문제가 가장 심각하다고 생각합니다.
지금까지 기업은 신입을 뽑아 교육하면서 미래의 전문가를 만들어 왔습니다.
그런데 AI가 신입 업무를 상당 부분 대신한다면 기업 입장에서는 경력자를 바로 채용하는 것이 훨씬 효율적일 수 있습니다.
그렇게 되면 “경력자를 원하는 기업”과 “경력을 쌓을 기회가 없는 신입” 사이의 간극이 더욱 커질 수 있습니다.
따라서 앞으로의 교육과 취업 시스템도 단순히 자격증과 시험 중심에서 벗어나 실제 문제를 해결해 보는 경험을 제공하는 방향으로 바뀌어야 한다고 봅니다.
그리고 개인 입장에서는 AI를 두려워하기보다 AI를 이용해서 남들보다 더 많은 실전 경험을 쌓는 방법을 찾는 것이 중요해 보입니다.
AI 시대에는 결국
“AI를 쓰지 않는 전문가”와 “AI를 잘 쓰는 전문가”의 차이
가 매우 커질 가능성이 높습니다.
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