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AI가 신입을 대체한 시대, 미래의 경력직은 누가 만드는가

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최근 MBC의 한 보도에서 오랜 시간 노력하여 공인회계사 시험에 합격하고도 취업하지 못하는 청년들의 이야기를 접했습니다. 과거에는 어려운 전문자격 시험에 합격하는 것이 안정적인 직업을 얻는 중요한 관문이었지만, 이제는 그 관문을 통과하고도 경력을 시작할 기회조차 얻지 못하는 현실이 나타나고 있습니다. 해당 보도에서는 최근 6년간 약 1,000만 건의 채용 공고를 분석한 결과, AI의 영향을 많이 받는 직군일수록 신입 채용이 감소하고 기업들이 더 많은 경력을 요구하는 경향이 확인되었다고 설명합니다. 물론 이러한 현상을 모두 AI 때문이라고 단정할 수는 없지만, 저는 이 뉴스를 보면서 청년 취업 문제보다 기업들이 놓치고 있는 더 근본적인 문제에 주목하게 되었습니다. 모든 기업이 경력직만 채용하려 한다면, 미래의 경력직은 과연 누가 만들어 낼 것인가 하는 질문입니다. 기업이 AI를 도입하는 가장 직접적인 이유 중 하나는 생산성 향상과 비용 절감입니다. 과거 신입사원이 수개월에 걸쳐 배우고 수행하던 자료 조사, 데이터 정리, 문서 작성, 기초 분석 등의 업무를 이제 AI가 빠르게 처리할 수 있게 되었습니다. 경영자의 입장에서는 높은 인건비와 교육비를 부담하면서 신입사원을 육성하기보다 AI를 활용하고 부족한 전문성은 경력직 채용으로 보완하는 것이 합리적으로 보일 수 있습니다. 그러나 이러한 판단에는 중요한 문제가 숨어 있습니다. 기업이 계산하는 것은 현재의 비용이지만, 정작 사라지고 있는 것은 미래의 인재를 생산하는 과정이라는 사실입니다. 경영학에서 인적자본은 단순히 채용을 통해 확보하는 자원이 아니라 교육과 경험, 조직 내 상호작용을 통해 축적되는 자산입니다. 아무리 우수한 대학을 졸업하고 전문자격을 취득했다고 하더라도 실제 고객의 문제를 해결하고, 예상하지 못한 상황에서 판단하며, 자신의 결정에 책임지는 능력은 현장의 경험을 통해 성장합니다. 회계사 역시 회계 지식을 습득하는 것과 복잡한 기업의 재무 상황을 해석하고 이해관계자에게 신뢰할 수 있는 판단을 제공하는 것...

AI 시대, 효율성의 역설과 거버넌스의 변화

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저는 항상 AI 도입으로 인한 생겨날 수 있는 사회현상에 주목하고 있습니다. 최근 기업들은 AI와 피지컬 AI 도입을 통해 생산성을 높이고 비용을 절감하는 데 집중하고 있습니다. 기업의 입장에서 이는 매우 합리적인 선택입니다. 인건비를 줄이고 생산량을 늘릴 수 있다면 제품과 서비스의 원가는 낮아지고 수익성은 개선될 것입니다. 그러나 저는 여기서 한 가지 의문을 갖게 됩니다. 모든 기업이 같은 방식으로 효율성을 추구한다면, 그렇게 생산된 제품과 서비스를 구매할 소비자는 과연 어디에 있을까요? 기업이 절감하려는 인건비는 다른 한편으로 시장을 구성하는 소비자의 소득이기 때문입니다. 전통적인 시장경제는 기업이 사람을 고용하고, 사람은 노동의 대가로 임금을 받으며, 그 임금으로 제품과 서비스를 소비하는 순환구조를 기반으로 성장해 왔습니다. 기업이 지급한 임금은 비용으로 기록되지만, 경제 전체에서는 다른 기업의 매출을 만들어 내는 구매력이 됩니다. 그런데 AI가 지적 노동을, 피지컬 AI가 육체적 노동을 빠르게 대체하는 시대에는 이러한 순환구조에 변화가 생길 수 있습니다. 개별 기업은 인건비를 줄여 이익을 높일 수 있지만, 모든 기업이 동시에 고용을 축소하고 그 이익을 사회에 환원하지 않는다면 전체 시장의 소비 여력은 약해질 수 있습니다. 개별 기업의 합리적인 선택이 경제 전체에서는 비합리적인 결과를 가져오는 이른바 구성의 오류가 발생할 수 있다는 의미입니다. 물론 AI 도입이 반드시 고용과 소비의 감소로 이어지는 것은 아닙니다. 생산성 향상으로 제품 가격이 낮아지고 새로운 산업과 일자리가 창출된다면 소비자의 실질 구매력은 오히려 증가할 수 있습니다. 문제는 이러한 긍정적인 결과가 자동으로 보장되지 않는다는 사실입니다. 기술의 발전이 만들어 낸 부가가치가 소수의 기업과 자본 소유자에게 집중되고, 다수의 가계에는 충분히 전달되지 않는다면 생산능력과 소비능력 사이의 불균형은 더욱 커질 수 있습니다. 이 문제는 경제사에서도 낯설지 않습니다. 산업혁명 이후 대량생산 체계를 구축...

AI는 부정행위를 했는가, 아니면 낡은 평가제도를 증명했는가

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최근 SBS 뉴스에서 흥미로운 사건을 접했습니다. 미국 컬럼비아대학교의 한 학생이 자신이 개발한 AI 프로그램을 이용해 아마존과 메타 등 글로벌 빅테크 기업의 개발자 채용 면접을 통과했다는 이야기입니다. 면접관이 제시한 코딩 문제를 AI가 실시간으로 해결하고, 지원자는 그 답을 활용해 시험을 통과했습니다. 이후 이 사실이 공개되면서 부정행위 논란이 일어났고, 해당 학생은 대학에서 퇴학당한 것으로 보도되었습니다. 그런데 더욱 흥미로운 것은 그다음입니다. 그는 자신이 개발한 기술을 사업화해 수백만 달러의 투자를 유치했습니다. 동일한 기술이 한쪽에서는 부정행위로 평가받았지만 다른 한쪽에서는 새로운 사업적 가치로 인정받은 것입니다. 물론 사전에 정해진 규칙을 어기고 AI를 사용한 행위는 정당화될 수 없습니다. 그러나 이 사건을 단순한 부정행위로만 바라본다면 우리는 더 중요한 질문을 놓칠 수 있습니다. AI가 이미 인간보다 빠르고 정확하게 해결할 수 있는 문제를 인간에게 AI 없이 풀도록 요구하는 것이 과연 미래의 인재를 선발하는 올바른 방식인가 하는 질문입니다. 저는 최근 여러 글을 통해 AI가 가져오는 변화가 단순한 기술 혁신에 머무르지 않는다는 점을 이야기해 왔습니다. 한글이 문자와 지식에 접근하는 장벽을 낮추었다면 AI는 전문지식과 문제 해결 능력에 접근하는 장벽을 낮추고 있으며, 이를 지식의 민주화라는 관점에서 바라볼 필요가 있다는 생각이었습니다. 과거에는 오랜 교육과 경험을 통해서만 얻을 수 있었던 지식과 기술을 이제는 AI의 도움으로 훨씬 많은 사람이 활용할 수 있게 되었습니다. 그렇다면 지식을 습득하는 데 투입한 시간과 학력, 경력의 길이만으로 사람의 가치를 평가하던 기존 기준도 달라져야 하지 않을까요. 이러한 변화는 철학적으로도 중요한 의미를 갖습니다. 오랫동안 인간은 무엇을 알고 있는가를 통해 자신의 능력을 증명해 왔습니다. 그러나 소크라테스가 강조했던 질문과 성찰의 가치를 생각해 보면 지식을 많이 소유하는 것과 지혜롭게 판단하는 것은 본래 다른 문제...

AI 시대, 마르크스의 가치론을 다시 묻다

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  마르크스는 로봇과 AI를 염두에 두었을까? 그가 오늘날의 생성형 AI와 자율 에이전트를 구체적으로 예견했다고 말할 수는 없다. 그러나 과학과 사회적 지식이 기계에 축적되면서 인간의 직접 노동보다 생산체계 전체의 역량이 중요해지는 변화는 이미 분석했다. 『정치경제학 비판 요강』에 등장하는 ‘일반지성’의 논의는 이러한 문제의식을 보여준다. 오늘날 AI를 여기에 연결하는 것은 현대적 해석이지만, 사회가 함께 축적한 지식이 생산수단에 구현되고 그 소유자의 힘으로 나타난다는 통찰은 여전히 유효하다. 따라서 AI의 등장을 노동가치론의 종말로 선언하기에 앞서 무엇이 달라지고 있는지를 구분해야 한다. 마르크스가 설명한 상품의 가치, 시장에서 형성되는 가격, 인간이 누려야 할 존엄은 서로 다른 개념이다. AI가 만든 결과물이 비싸게 팔린다고 노동가치론이 즉시 반박되는 것도 아니며, 어떤 업무의 시장가격이 낮아졌다고 그 일을 하던 사람의 존재 가치까지 낮아지는 것도 아니다. 그의 가치론은 개인이 고생한 시간에 비례해 보상해야 한다는 주장도 아니다. 기준은 사회적으로 필요한 노동시간이므로 생산조건이 바뀌면 그 기준 역시 달라진다. 이를 인사평가의 공식으로 직접 적용할 수는 없지만, AI로 업무를 개선한 직원보다 같은 일을 오래 붙잡고 있는 직원을 더 높이 평가하는 관행을 돌아보게 한다. 기술은 시간을 줄이는데 조직이 여전히 오래 일한 흔적을 요구한다면, 생산성 혁신은 평가제도 앞에서 멈추게 된다. 그렇다고 산출량만 평가하면 또 다른 문제가 생긴다. 검증되지 않은 보고서 백 건이 정확한 의사결정 하나보다 높은 성과가 될 수는 없다. 기업은 고객 문제의 해결과 품질을 평가하되, 문제를 정확히 정의하고 오류를 예방하며 동료가 재사용할 지식을 남긴 기여까지 인정해야 한다. 개인의 단기 실적만 보상하면서 조직의 지식 공유를 요구하는 것은 제도 자체의 모순이다. 여기서 과거의 지식과 현재의 노동 사이의 관계가 중요해진다. AI에는 연구와 개발, 창작과 현장 경험이 반영되어 있지만...

명목상 GDP 하락이 주는 시사점 그리고 우리의 선택과 준비

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2025년 4월 국제통화기금 IMF의 세계경제전망을 인용한 보도에 따르면, 한국의 명목 GDP 순위는 2024년 세계 12위에서 2025년 13위로 한 단계 내려가고, 2030년에는 15위까지 하락할 것으로 전망됐다. 당시의 전망이 우리에게 던진 질문은 무엇일까. 세계 경제에서 우리의 위치가 달라진다는 우려를 넘어, 지금까지 한국의 성장을 이끌어 온 방식이 앞으로도 유효한지 돌아봐야 한다는 것이다. 물론 달러 기준 명목 GDP 순위는 환율과 물가, 다른 국가의 성장 속도에 따라 달라진다. 순위 하락이 곧 국내 생산의 감소를 의미하지 않으며, 원인을 인구감소 하나로 설명할 수도 없다. 그러나 지표의 등락 아래에서 진행되는 생산연령인구 감소는 장기적으로 대응해야 할 구조적 변화다. 순위는 다시 올라갈 수 있어도, 줄어드는 노동력을 전제로 성장 방식을 준비해야 한다는 과제는 남는다. 통계청의 2022~2072년 장래인구추계 중위 시나리오에 따르면, 15~64세 생산연령인구는 약 3,674만 명에서 약 1,658만 명으로 감소한다. 실제 취업자 수가 같은 비율로 줄어든다는 뜻은 아니지만, 노동 공급의 기반이 얼마나 크게 달라질 수 있는지 보여준다. 사람을 더 채용하고 생산시설을 늘리면서 성장해 온 기업에는 사업의 전제를 다시 검토해야 하는 변화다.  그렇다고 인구감소가 경제 규모의 축소를 결정하는 것은 아니다. 일하는 사람이 줄더라도 한 사람이 만들어내는 부가가치가 충분히 높아지면 경제는 성장할 수 있다. 문제는 그 생산성 향상을 개인의 노력과 장시간 노동에 계속 의존할 수 있느냐는 것이다. 인력이 부족한 현장에서 남은 사람에게 더 많은 일을 요구하면 피로와 이탈이 누적되고, 생산 기반은 오히려 약해질 수 있다. 이제 경영진은 얼마나 오래 일하게 할 것인가보다 어떤 시스템 안에서 일하게 할 것인가를 고민해야 한다. 이 지점에서 피지컬 AI의 전략적 의미가 드러난다. 주변 환경을 인식하고 판단하며 기계의 움직임으로 작업을 수행하는 피지컬 AI는 공장과 물류센터,...

지식의 보편화로 인한 시장에서 요구되는 사고능력의 변화

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최근 철학이나 임문학에 대한 관심이 높아지고 있다. 그런 현상은 왜 일어나는 것일까? 우리는 오랫동안 얼마나 많은 것을 알고 있는가를 기준으로 사람의 능력을 평가해 왔다. 좋은 교육을 받고 전문지식을 축적한 사람은 더 나은 기회를 얻었으며, 기업 역시 그 지식을 확보하기 위해 인재를 채용하고 비용을 지불했다. 그러나 AI의 발전은 이러한 경쟁의 조건을 바꾸고 있다. 과거에는 전문가의 도움이나 오랜 학습이 필요했던 정보에 누구나 접근하고, 분석과 문서 작성까지 지원받을 수 있게 되었기 때문이다. 물론 지식에 접근하는 것과 그것을 충분히 이해하는 것은 다르며, 접근 환경의 격차도 여전히 존재한다. 그럼에도 지식을 얻고 활용하는 장벽이 낮아지는 변화는 분명하다. 그렇다면 지식이 널리 보급되는 시장에서 인간의 경쟁력은 어디에서 만들어지는가. 이제 우리는 얼마나 알고 있는가와 함께 무엇을 질문하고, 어떤 근거로 판단하며, 그 판단을 어떻게 성과로 연결하는가를 살펴야 한다. 이 지점에서 철학적 사고의 의미가 다시 드러난다. 철학은 어려운 사상가의 말을 기억하거나 자신의 신념을 강하게 주장하는 일이 아니다. 우리가 사용하는 개념의 의미를 명확히 하고, 당연하게 받아들이는 전제를 드러내며, 그 믿음과 선택의 근거를 검토하는 학문이다. 소크라테스의 질문이 상대방의 확신을 흔들었던 것도 익숙한 답 뒤에 충분히 검토되지 않은 생각이 있었기 때문이다. 기업에서 흔히 말하는 성장, 효율, 성과 역시 같은 질문의 대상이다. 매출이 증가하면 좋은 성장인가, 업무 시간이 줄면 조직의 생산성이 높아진 것인가, 단기 수익이 늘어도 고객의 신뢰가 약해진다면 성공이라고 평가할 수 있는가. 이러한 질문은 경영의 목표와 평가 기준을 구체화한다. AI 시대에 철학적 사고가 주목받는 이유도 이와 연결해 이해할 수 있다. 답을 생산하는 비용이 낮아지면서, 어떤 문제에 답해야 하는지 결정하고 그 답의 타당성을 검토하는 일이 더욱 중요해진 것이다. 2026년 국제 학술지 Organiza...

AI는 한국 경제를 다시 성장시킬 수 있는가 ?

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최근 AI가 가져올 변화 가운데 가장 주목하고 있는 것은 기술의 발전 자체보다 지식에 접근하는 방식의 변화다. 과거에는 높은 수준의 교육을 받고 오랜 경험을 쌓은 사람만이 수행할 수 있었던 전문적인 업무를 이제는 AI의 도움으로 더 많은 사람이 수행할 수 있게 되었다. 교육 수준과 전문지식의 차이가 곧 생산성의 차이로 이어졌던 기존의 질서가 달라지고 있는 것이다. 이러한 변화를 필자는 지식 민주주의의 확장이라는 관점에서 바라보고 있다. 지식과 전문적인 능력에 접근할 수 있는 기회가 소수에게 집중되지 않고 사회 전반으로 확대된다면, 그것은 단순한 기술 혁신을 넘어 경제성장의 구조 자체를 바꾸는 계기가 될 수 있기 때문이다. 그렇다면 AI가 만들어가는 지식 민주주의는 저성장과 인구 감소라는 구조적 문제에 직면한 한국 경제를 다시 성장시킬 수 있을까? 한국은 세계적으로 높은 교육열과 우수한 인적자본을 바탕으로 성장해 온 국가다. 산업화 시대에는 교육받은 인력을 대규모로 공급하고, 이를 제조업의 생산성과 수출 경쟁력으로 연결하면서 세계 경제에서 유례를 찾기 어려운 성장을 이루었다. 그러나 과거의 성공을 가능하게 했던 구조가 앞으로도 같은 성과를 보장하지는 않는다. 인구는 감소하고, 노동력은 고령화되고 있으며, 교육 수준은 높아졌지만 산업과 기업 사이의 생산성 격차는 여전히 크다. 더욱이 학력과 경력, 기업의 규모와 사회적 지위가 개인의 능력을 평가하는 중요한 기준으로 작용하면서 우수한 인적자원이 충분히 활용되지 못하는 문제도 존재한다. 지식이 부족해서가 아니라 지식을 활용할 기회가 제한되어 있다는 점에서 한국 경제의 성장 문제를 다시 바라볼 필요가 있다. 경제학자들은 오랫동안 기술 진보와 인적자본의 축적을 경제성장의 핵심 동력으로 설명해 왔다. 그러나 AI는 여기에 새로운 가능성을 더한다. 과거에는 생산성을 높이기 위해 사람을 교육하고 숙련시키는 데 상당한 시간과 비용이 필요했지만, 이제는 AI가 개인이 보유하지 못한 지식과 기술을 보완하면서 학습과 업무 수행에 필요...