정부 AI 지원의 역설…청년 채용 10% 줄었다 [양종곤 기자의 노동 톺아보기]

이환웅 건국대 교수, 노사공 포럼서 분석 발표
AI 바우처기업 636곳…도입 3년 채용 10%↓
초급 업무 AI 대체…기존 인력 유지 유인 높아
“취업자 수 치중보다 고용유량 지표 도입해야”

9일 서울 중구 동대문디자인플라자에서 열린 ‘2026 서울시 일자리 박람회’에서 구직자들이 채용공고 게시판을 살펴보고 있다. 연합뉴스

중소·벤처기업의 디지털 전환을 돕겠다는 정부의 인공지능(AI) 보급 지원 정책이 청년 일자리 정책과 엇박자를 내고 있다는 실증 분석이 나왔다. 나랏돈을 투입해 기업의 AI 도입 비용을 낮춰주자 청년층 신규 채용이 가장 먼저 줄어드는 부작용이 확인된 것이다.

이환웅 건국대학교 경제학과 교수는 9일 노사공포럼과 한국노동경제학회·한국고용노사관계학회·한국노동법학회·한국비교노동법학회가 주최한 ‘대전환기 고용노동정책 쟁점과 해법’ 정책대토론회에서 이 같은 내용의 인공지능(AI) 고용효과 분석 결과를 발표했다.

이 교수는 과학기술정보통신부의 ‘AI 바우처 지원사업’에 참여한 중소·중견기업 패널 데이터를 추적했다. AI 바우처 사업은 AI 솔루션 구매와 컨설팅 비용을 지원해 중소기업의 디지털 경쟁력을 높이는 게 목적이다. 이 교수 연구팀은 2015~2024년 기업패널 자료를 바탕으로 이 사업 수혜 전후 3개년의 고용 변동을 인과적으로 분석했다. 사업에 신청한 2239개 기업 중 선정된 636곳과 탈락한 1603곳을 비교 집단으로 설정했다.

분석 결과 정부 지원을 받아 실제 AI를 도입한 기업은 탈락 기업보다 전체 신규 채용이 8% 감소했다. 초급 직무가 집중된 19~34세 청년층 신규 채용은 도입 후 3년간 10.1% 급감했다. 청년 신규 채용에는 신입뿐 아니라 초급 경력직 이동도 포함되는 만큼 청년층 전반의 일자리 유입 통로가 좁아진 것으로 풀이된다.

고용 환경의 특성과 기업의 업무 재설계 방식이 맞물린 결과다. 기업이 AI를 실제 공정이나 사내 시스템에 접목하면 서류 분류, 기본 데이터 가공, 정형 검사 등 주로 신입이나 청년층이 맡던 초급 업무를 AI가 빠르게 대체한다.

여기에 해고나 인원 감축에 제약이 따르는 국내 노동시장의 구조가 작용했다. 기업들이 기존 인력을 인위적으로 내보내기보다 신규 채용을 줄이는 경로로 대응했을 가능성이 크다는 분석이다. 정년이나 퇴직자가 나와도 빈자리를 충원하지 않거나 애초에 신규 채용 계획을 줄이는 방식으로 총 인건비를 통제한 것이다.

문제는 정부의 현행 일자리 평가 체계가 이러한 입직로 차단을 포착하지 못한다는 점이다. 정부 지원사업의 성과 지표는 통상 특정 시점에 재직 중인 취업자 총수만 따진다. 기존 인력을 자르지 않으면 겉으로는 고용을 유지한 착시가 발생한다.

이 교수는 정부 지원이 청년 구직자를 밀어내는 정책적 모순을 차단하기 위해 고용영향평가 지표부터 바꿔야 한다고 제언했다. 단순 인원수 유지만 볼 게 아니라 신규 채용과 이직·퇴직을 따로 떼어 추적해야 한다는 것이다. 이 방식은 ‘고용 유량(Flow)’ 지표의 의무 도입이다. 전체 고용 규모가 유지되더라도 청년의 신규 진입 기회가 줄어드는지 정부가 직접 감시해야 한다는 취지다.

단순 교육에 그치는 훈련 방식도 개선점으로 꼽았다. 고용노동부의 주요 청년 채용 지원 사업처럼 청년들이 기업의 실제 초급 직무를 경험하고 채용으로 이어지도록 ‘AI 훈련-채용 연계 트랙’을 짜야 한다는 것이다. 세제와 보조금 정책의 비대칭성도 핵심 개선 과제로 지적됐다. 사람을 뽑으면 사회보험료 등 고정비 부담이 늘어난다. 반면 설비투자나 자동화에는 세액공제와 보조금 혜택이 집중된다. 이 교수는 “근로자의 재취업 지체와 소득 공백 부담을 감안할 때 자동화 속도가 사회적으로 과도하게 빠를 수 있다”며 “장기적인 생산성 향상과 고용 효과를 기대하더라도 전환기의 충격을 완화할 장치가 필요하다”고 조언했다.

양종곤 기자 ggm11@sedaily.com