35세 이상 AI 노출 직무 실직자, 재취업 5주 더 걸려

AI 노출도가 높은 직무에서 실직한 미국 35세 이상 노동자는 같은 연령대의 다른 실직자보다 전일제 일자리를 다시 얻는 데 약 5주 더 걸렸다.

포춘(Fortune)은 30일 골드만삭스 분석을 전했다. 35세 미만 집단에서는 같은 연령대의 다른 실직자보다 전일제 재취업까지 약 3주 더 걸렸다. 두 수치는 각각 같은 연령대의 다른 실직자와 비교한 결과로, 연령대 간 재취업 기간 차이를 나타내지는 않는다.

2025년 이후 AI 노출 직무에서 실직한 전체 집단은 다른 실직자보다 새 일자리를 찾는 데 약 한 달 더 걸렸다. 실직 1년 뒤에도 실업 상태일 가능성은 약 10%포인트 높았다. 재취업까지 걸린 기간과 1년 뒤 실업 가능성은 서로 다른 지표다.

골드만삭스는 응답자가 AI를 해고 원인으로 지목했는지를 기준으로 집단을 나누지 않았다. 분석은 직업별 AI 노출도, 산업별 AI 도입률, 직위 폐지 여부를 조합한 점수의 상위 30%를 AI 때문에 실직했을 가능성이 높은 집단으로 분류했다.

분석 대상은 2016~2025년 실직자 1만5000명 이상이다. 2023년 이전 실직자 집단에서는 두 그룹 사이에 유의미한 격차가 나타나지 않았다. 따라서 최근의 차이를 과거 기간에도 이어진 현상으로 볼 수는 없다.

골드만삭스가 공개한 과거 기술 변화 분석에서는 기술 변화로 일자리를 잃은 노동자가 비교 집단보다 새 일자리를 찾는 데 약 한 달 더 걸렸다. 전일제 일자리로 옮긴 뒤 실질소득 감소 폭도 더 컸고, 실질소득 격차는 실직 10년 뒤에도 남았다. 골드만삭스의 과거 기술 변화 분석은 최근 AI 노출 직무 실직자의 장기 결과를 확정한 연구는 아니다.

미 노동통계국(BLS)은 2023~2025년 실직자를 740만명으로 집계했다. 직장에서 3년 이상 일하다 실직한 장기근속자의 2026년 1월 재취업률은 25~54세 72.9%, 55~64세 57.3%, 65세 이상 38.6%였다. 이 조사에서는 AI 관련 실직을 따로 분류하지 않았다.

전일제 임금 일자리를 잃었다가 전일제로 재취업한 장기근속자 가운데 이전 직장과 같거나 더 많이 버는 비율은 약 49%였다. 직전 조사에서는 약 62%였다. 이 수치도 실직자 전체를 대상으로 해 AI 노출 직무 분석과 직접 합쳐 해석할 수 없다. 미 노동통계국의 실직자 조사는 연령과 재취업 결과를 다루지만 AI 여부는 구분하지 않는다.

인력 감축 조사기관 챌린저그레이앤드크리스마스(Challenger, Gray & Christmas)는 올해 9월까지 발표된 감원 계획 가운데 12만136건에서 AI가 사유로 제시됐다고 집계했다. 이는 전체 발표 감원의 약 21%다. 챌린저그레이앤드크리스마스의 9월 보고서에 담긴 수치는 기업이 발표한 계획을 집계한 것으로, 실제 해고 인원이나 해고 원인을 독립적으로 판정한 결과는 아니다.

9월 한 달만 보면 AI가 사유로 제시된 감원은 3961건으로 약 9%였고, 감원 사유 가운데 5위였다. 연초 이후 누계와 한 달 집계는 기간이 다르며, 발표된 감원 계획이 실제 이행된 인원과 같다는 뜻도 아니다.

스탠퍼드 디지털경제연구소(Stanford Digital Economy Lab)는 2026년 6월 기준 22~25세 노동자의 AI 고노출 직종 고용이 저노출 직종과 같은 추세를 따랐을 경우보다 약 19% 낮았다고 분석했다. 연구진은 격차가 주로 해고 증가보다 채용 감소에서 나타났으며 관찰 결과만으로 AI의 인과관계를 입증할 수는 없다고 밝혔다.

예일 예산연구소(Yale Budget Lab)는 10월 14일 갱신한 분석에서 AI 사용 지표와 고용·실업 변화의 연관성이나 전체 노동시장의 뚜렷한 AI 관련 흔적을 찾지 못했다고 밝혔다. 스탠퍼드 연구의 특정 연령·직종별 고용 격차와는 분석 범위와 측정 방식이 다르다.

실직 후 재취업 기간, 청년층의 직종별 고용 격차, 전체 고용·실업 변화는 각각 다른 지표다. 각 분석은 AI와 노동시장의 관계를 서로 다른 범위에서 살펴본 결과로, 하나의 결론으로 합쳐 읽을 수 없다.