신입 채용의 지각변동이 시작됐다

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월스트리트저널(WSJ)의 충격적인 보도 "AI Is Wrecking an Already Fragile Job Market for College Graduates"를 접했다. 기업들이 오랫동안 신입 직원들에게 맡겨왔던 기초 업무들을 이제는 ChatGPT와 다른 AI 봇들이 수행할 수 있게 되었다는 내용이었다. 이러한 기초 업무는 단순한 잡일이 아니라 현장에서 배우는 훈련 과정이기도 했는데, AI가 이를 대체하면서 신입사원들의 학습 기회 자체가 사라지고 있다는 것이다.

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실제 상황은 더욱 심각하다. 2025년 첫 3개월 동안 최근 대학 졸업생의 실업률이 5.8%로 급등했으며, 이는 2021년 이후 최고치로 전체 실업률보다 훨씬 높다. 대학 학위 소지자와 비소지자 간의 실업률 격차가 1.6%포인트에 불과한 상황으로, 2008년 금융위기 때 8%포인트가 넘던 격차와 비교하면 대학 교육의 가치가 급격히 하락하고 있음을 보여준다.

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더욱 우려스러운 것은 버닝글래스 연구소와 스트라다 교육재단의 최신 연구에 따르면 최근 대학 졸업생의 절반 가까이가 학위를 필요로 하지 않는 일자리에서 일하고 있다는 점이다. 이는 단순한 취업난이 아니라 구조적인 변화를 의미한다.

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이 기사를 보면서 앞으로의 미래가 그려졌다. AI가 젊은 직원들의 업무를 대체하면서 3년 이하의 경력을 요구하는 대졸 신입 일자리가 빠르게 줄어들고 있다는 현실이 더욱 무겁게 다가왔다.

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변화의 본질: '초급 업무'의 붕괴

이번 변화는 단순한 경기 침체와 다르다. AI 기술이 화이트칼라 업무에 특히 탁월하다는 점이 핵심이다. 과거에는 신입사원들이 데이터 입력, 문서 작성, 기초 분석 등을 통해 업무를 익혀갔지만, 이제 이런 업무들이 AI로 대체되면서 '훈련용 자리' 자체가 사라지고 있다.

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현장에서 목격한 AI의 실제 위력

24년 경력의 CMO이자 워킹맘으로서 나는 이 변화를 온몸으로 경험하고 있다. AI를 회사에서 쓰기 시작한 후, 혼자서 해내는 일이 폭발적으로 늘어났다. 과거라면 팀원 여러 명과 며칠에 걸쳐 완성했을 업무들을 이제는 하루 만에 처리한다. 회사에서는 마케팅 전략 수립부터 캠페인 기획, 성과 분석까지, 집에서는 아이 스케줄 관리, 학원 선택을 위한 리서치, 반모임 준비, 반 장기자랑을 위한 콘텐츠 제작까지. 여기에 두 번째 책 구상과 집필, AI 관련 글쓰기, 사업을 준비하는 남편을 위한 투자자 피칭 자료 제작까지 모든 것이 24시간 내에 가능해졌다.

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하지만 이것이 가능한 이유는 단순히 AI가 좋아서가 아니다. 20여년간 쌓인 경험이 있기 때문이다. 무엇을 만들어야 하는지, 어떤 포인트가 중요한지, 어떤 질문을 해야 원하는 답을 얻을 수 있는지를 안다. 마케팅 캠페인을 기획할 때도, 투자 피칭 자료를 만들 때도, 아이를 위한 교육 계획을 세울 때도 마찬가지다.

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이 경험을 통해 나는 확신한다. AI는 도구일 뿐이고, 그 도구를 얼마나 효과적으로 활용할 수 있느냐는 전적으로 사용자의 경험과 판단력에 달려 있다는 것을.

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경험의 차이가 만드는 AI 활용의 격차

같은 GPT를 써도 경험이 많아서 정교한 프롬프트를 쓰는 사람과 경험 없이 단순 질문을 하는 사람의 결과물은 천지차이다. 전자는 전략 제안서를 얻고, 후자는 단순 요약본을 얻는다. 이것이 바로 버닝글래스 연구소의 가이 버거 경제연구 디렉터가 지적한 '노동시장의 얼어붙음' 현상의 핵심이다.

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살아남기 위한 6가지 전략

1. 현실을 직시하고 시장 구조를 재해석하라

버닝글래스 연구소에 따르면 최근 졸업생의 52%가 자신의 학위가 필요하지 않은 일에 종사하고 있다. 이는 단순히 경기가 나빠서가 아니라 구조적 변화다. 신입 공채를 통한 '가르치면서 쓰는' 시대는 끝났다고 봐야 한다.

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2. AI 리터러시와 문제정의 능력을 기본 스펙으로 만들어라

AI 툴 활용 경험과 데이터 기반 의사결정 능력이 이제 기본 요건이 되었다. 하지만 더 중요한 것은 AI에게 무엇을 물어볼지 아는 '문제 정의 능력'이다.

이를 위해서는:

실제 비즈니스 문제를 AI로 해결한 경험 축적

프롬프트 엔지니어링 스킬 개발

결과물을 비즈니스 관점에서 해석하는 능력 배양

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3. 대학은 프로젝트 중심 교육으로 전환해야 한다

강의 위주의 이론 교육으로는 더 이상 경쟁력을 확보할 수 없다.

필요한 것은:

실제 기업 문제를 AI로 해결하는 캡스톤 프로젝트

데이터 수집부터 비즈니스 의사결정까지 전 과정 경험

교수-실무 멘토-AI 튜터 삼각 멘토링 시스템

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4. π(파이)형 인재로 포트폴리오를 설계하라

T형 인재(한 분야 깊이 + 여러 분야 넓이)를 넘어 π형 인재가 되어야 한다!

도메인 전문성: 특정 산업의 실제 데이터를 다룬 경험과 결과물

AI 활용 역량: 노코드 자동화, Auto-AI 파이프라인 구축 경험

비즈니스 감각: 스타트업 인턴이나 프리랜스를 통한 실제 수익/KPI 개선 경험

*파이형 인재는 "깊이 2개 + 넓이 1개" 구조를 갖춘 융합형 전문가

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5. 기업은 '시니어+AI+주니어' 스쿼드 조직을 만들어라

3-4인 소규모 팀에서:

시니어 1명: 해석과 의사결정 담당

AI 툴 1개: 작업 자동화 및 분석

주니어 1-2명: AI 툴 관리, 데이터 전처리, 인사이트 시각화

이런 구조로 주니어의 학습 곡선을 6-12개월로 단축하고, 내부 "Prompt Library"를 구축해 조직 지식을 자산화할 수 있다.

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6. 멘토 네트워크를 확대하라

경력 10년 이상의 시니어를 'AI 리더-멘토'로 육성해 대학 및 스타트업과 매칭하고, 지역별 AI 메이커스페이스에서 주니어들이 실험하고 실패할 수 있는 안전지대를 제공해야 한다.

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마무리: 미래 세대를 위한 현실적 조언

AI 자체가 문제가 아니다. 문제는 AI가 가져온 변화에 적응하지 못하는 것이다. 최근 데이터에 따르면 대학 졸업생 남성의 실업률이 비대졸자와 거의 같은 수준에 이르렀다. 단순히 학위만으로는 더 이상 차별화될 수 없음을 의미한다.

앞으로 3-4년 후 졸업할 세대가 특히 걱정된다. 예전처럼 공채를 뽑아서 가르치던 시대는 끝났고, 이젠 정말 경험이 풍부해서 의사결정하고 판단할 줄 아는 사람이 기업에서 더 필요하기 때문이다.

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하지만 절망할 필요는 없다. 나 역시 AI 시대에 더 많은 일을 더 효율적으로 해내고 있듯이, 올바른 전략만 있다면 충분히 경쟁력을 확보할 수 있다. 중요한 것은 지금부터 AI와 함께 일하는 법을 배우고, 실제 경험을 쌓고, 문제를 정의하고 해결하는 능력을 기르는 것이다.

변화는 이미 시작됐다.

이제 우리가 적응할 차례다. 그리고 기성세대로서 우리에게는 이 변화 속에서 길을 잃지 않도록 후배들을 이끌어줄 책임이 있다.

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AI Is Wrecking an Already Fragile Job Market for College Graduates - WSJ

 

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