청년고용 은 정말 인공지능 때문에 줄어들고 있을까요? 한국은행이 2026년 8월 18일 발표한 BOK 이슈노트는 이 질문에 꽤 구체적인 숫자를 내놓았습니다. 2022년 6월부터 2026년 6월까지 15~29세 일자리는 28만5천개 감소했고, 그중 26만8천개가 AI 노출도가 높은 업종에서 줄었습니다. 비중으로는 94%입니다. 청년고용 변화가 특정 산업에 집중됐다는 점이 이번 분석의 출발점입니다. 하지만 한국은행의 결론은 단순히 “AI가 청년 일자리를 없앴다”가 아닙니다. 경력직 중심 채용과 기업 교육 약화 같은 기존 노동시장 변화가 있었고 AI가 이를 더 빠르게 만들었을 가능성에 무게를 뒀습니다.
청년고용 28만5천개 감소, 숫자로 보면
이번 연구에서 가장 눈에 띄는 숫자는 28만5천개와 94%입니다. 지난 4년간 줄어든 청년층 일자리 가운데 대부분이 AI 고노출 업종에 집중됐습니다. 정보서비스업과 출판업, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업, 전문서비스업처럼 지식노동 비중이 높은 분야에서 감소 폭이 컸습니다. 청년고용 감소가 지식노동 분야에서 두드러졌다는 의미입니다.
| 항목 | 한국은행 분석 결과 |
|---|---|
| 분석 기간 | 2022년 6월~2026년 6월 |
| 15~29세 일자리 | 28만5천개 감소 |
| AI 고노출 업종 감소 | 26만8천개, 전체 감소의 94.0% |
| 50대 일자리 | 23만개 증가 |
| 50대 AI 고노출 업종 증가 | 17만3천개, 증가분의 75.2% |
| 챗GPT 출시 이후 대졸 청년 평균 실업률 | 7.0%, 전문대졸 이하 5.4% |
업종별로는 정보서비스업의 청년 취업자가 31.4% 감소했고 출판업 27.4%, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업 16.6%, 전문서비스업 11.6% 순으로 감소했습니다. 특히 사무·분석·문서 작성처럼 비교적 표준화하기 쉬운 초급 업무가 많은 분야와 겹친다는 점이 중요합니다.
청년고용 감소를 AI 탓으로만 보면 안 되는 이유
94%라는 숫자만 보면 AI가 원인이라고 단정하기 쉽습니다. 하지만 ‘AI 노출도가 높은 업종에서 감소했다’는 사실과 ‘AI 때문에 감소했다’는 인과관계는 같은 말이 아닙니다. 한국은행도 최근의 부진을 전부 AI 영향으로 설명할 수 없다고 밝혔습니다. 청년고용 문제에는 여러 요인이 겹쳐 있습니다.
- 팬데믹 이후 조정: 정보통신과 전문서비스 분야에서 늘었던 채용이 정상화되는 과정이 함께 나타났습니다.
- 경력직 선호: 공개채용이 줄고 수시·경력 채용이 늘면서 사회초년생의 진입문이 좁아졌습니다.
- 기업 교육 약화: 기업이 신입을 뽑아 장기간 교육하기보다 바로 업무가 가능한 인력을 선호하는 변화가 이어졌습니다.
- 업무 방식 변화: 재택근무와 디지털 전환 등 AI 외의 변화도 동시에 진행됐습니다.
따라서 이번 연구는 AI가 유일한 원인이라는 증명이 아니라, 기존에 진행되던 채용과 업무방식 변화를 AI가 가속하거나 증폭했을 가능성을 보여주는 분석으로 읽는 것이 정확합니다. 향후 기업 조직과 AI 활용 방식이 바뀌면 새로운 직무와 노동수요가 생길 가능성도 있습니다. 따라서 청년고용 전망 역시 현재 수치만으로 고정해 볼 수 없습니다.
청년고용 과 50대 고용은 왜 반대로 움직였나
흥미로운 부분은 같은 기간 50대 일자리는 오히려 23만개 증가했다는 점입니다. 그중 17만3천개, 75.2%가 AI 고노출 업종에서 늘었습니다. AI에 많이 노출된 산업이라고 해서 모든 연령대의 일자리가 동시에 감소한 것은 아니라는 뜻입니다.
한국은행은 청년층이 주로 맡는 매뉴얼 기반 업무는 AI가 대신하기 상대적으로 쉽지만, 숙련 근로자의 업무에는 조직의 맥락과 경험에서 나오는 암묵지가 많이 필요하다고 설명했습니다. 같은 회사에서 자료 정리와 초안 작성은 AI가 맡을 수 있어도 고객과의 관계, 조직 내부의 판단, 복잡한 의사결정까지 바로 자동화하기는 어렵다는 의미입니다.
이 현상은 신입이 경험을 쌓아 숙련자로 올라가는 첫 단계가 약해질 수 있다는 문제로 이어집니다. 기업 입장에서는 생산성이 높아질 수 있지만, 장기적으로는 미래의 숙련 인력을 어디서 키울 것인지가 새로운 과제가 됩니다. 청년고용 회복에는 신입이 숙련을 쌓을 통로가 필요합니다.
청년고용, 자동화와 증강에서 결과가 달랐다
이번 보고서에서 놓치기 쉬운 핵심은 AI를 얼마나 많이 쓰느냐보다 ‘어떻게 쓰느냐’입니다. AI에 과업 자체를 맡기는 자동화 비중이 높은 업종일수록 청년층 감소 폭이 컸습니다. 반대로 사람이 업무를 하면서 AI를 초안 작성이나 검증, 학습의 보조수단으로 활용하는 증강 비중이 높은 업종에서는 같은 감소 패턴이 뚜렷하지 않았습니다.
| AI 활용 방식 | 의미 | 보고서에서 관찰된 특징 |
|---|---|---|
| 자동화 | AI가 사람이 하던 과업을 대신 수행 | 비중이 높은 업종일수록 청년층 감소 폭이 큼 |
| 증강 | 사람이 AI를 초안·검증·학습 등에 활용 | 같은 감소 패턴이 뚜렷하지 않음 |
이는 앞으로의 대응 방향에도 중요한 차이를 만듭니다. AI 사용 자체를 막는 것보다 신입 근로자가 AI를 이용해 더 복잡한 업무를 배우고 경험을 축적하도록 직무를 설계하는 것이 중요하다는 뜻입니다. 청년고용 정책도 이러한 차이를 반영할 필요가 있습니다.
청년고용 경력 사다리가 흔들린다는 의미
문제는 신규 채용만이 아닙니다. 한국은행 분석에 따르면 AI 고노출 업종에서 청년층의 월평균 신규 유입은 비교 기간 3만2천600명에서 2만9천100명으로 약 11% 감소했습니다. 반대로 취업 상태에서 빠져나가는 월평균 유출은 3천700명에서 4천900명으로 약 32% 증가했습니다.
입구가 좁아지는 동시에 이미 들어온 청년의 이탈도 늘었다는 의미입니다. 사회초년생이 초급 업무를 통해 경험을 쌓고 중간 숙련자로 이동하는 기존의 경력 사다리가 약해질 수 있다는 우려가 나오는 이유입니다. 청년고용 문제를 단순한 채용 숫자만으로 보기 어려운 대목입니다.
대졸 청년층의 실업률 변화도 눈에 띕니다. 챗GPT 출시 전인 2019년 1월부터 2022년 10월까지 대졸 청년 평균 실업률은 8.2%, 전문대졸 이하는 8.0%로 큰 차이가 없었습니다. 그러나 2022년 11월 이후에는 대졸 청년층이 평균 7.0%, 전문대졸 이하가 5.4%로 1.6%포인트 차이가 났습니다. AI 노출도가 높은 직업에 고학력 근로자가 상대적으로 많이 종사한다는 점을 활용한 분석입니다.
청년고용 대책, 한국은행이 제안한 방향
한국은행은 기존 초급 일자리를 그대로 보전하는 방식보다는 새로운 경력 사다리를 만드는 데 정책의 초점을 맞춰야 한다고 제언했습니다. 청년층은 새로운 기술에 대한 적응력이 높은 만큼 AI와 경쟁시키기보다 AI를 활용하면서 경험과 숙련을 쌓도록 해야 한다는 취지입니다.
- 기업 내 멘토링에 투입되는 경력자의 근로시간 지원
- 청년이 실제 업무를 경험할 수 있는 현장 프로젝트 확대
- 직무 순환과 평가 비용 등 기업의 훈련 비용 지원
- 지원금 일부를 숙련 향상·고용 유지·정규직 전환 성과와 연계
- 일경험·일학습병행·기업 주도 훈련을 AI 시대의 경력 형성 중심으로 개편
결국 정책의 목표는 AI가 하기 쉬운 단순 업무를 억지로 유지하는 것이 아니라 사람이 AI를 사용하면서 더 높은 단계의 일을 배울 수 있게 만드는 것입니다. 기업에도 신입 교육이 단기 비용만이 아니라 미래 숙련 인력을 만드는 투자라는 관점이 필요해집니다. 청년고용 개선도 이런 장기적 관점에서 접근해야 합니다.
관련 경제·고용 이슈는 no2.today 데일리 이슈 브리핑의 다른 글에서도 확인할 수 있습니다.
청년고용 자주 묻는 질문
Q. AI 때문에 청년 일자리 28만5천개가 사라졌다는 뜻인가요?
그렇게 단정할 수 없습니다. 28만5천개는 해당 기간 전체 청년층 일자리 감소 규모이고, 그중 26만8천개가 AI 고노출 업종에서 감소했다는 것이 연구 결과입니다. 한국은행도 팬데믹 이후 조정과 경력직 선호 등 다른 요인을 함께 봐야 한다고 설명했습니다.
Q. 어떤 업종에서 청년 일자리가 많이 줄었나요?
정보서비스업, 출판업, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업, 전문서비스업 등이 대표적입니다. 모두 지식노동과 디지털 업무 비중이 상대적으로 높은 분야입니다.
Q. AI를 많이 쓰면 무조건 고용이 줄어드나요?
이번 분석에서는 그렇지 않았습니다. AI가 사람의 과업을 대신하는 자동화 비중이 높은 업종에서는 감소 폭이 컸지만, 사람이 AI를 보조수단으로 사용하는 증강 비중이 높은 업종에서는 같은 패턴이 뚜렷하지 않았습니다.
Q. 취업 준비생은 무엇을 준비해야 할까요?
보고서의 정책 방향을 개인 관점에서 해석하면 AI를 피하기보다 실제 업무에서 활용하면서 경험과 숙련을 쌓는 능력이 중요해질 가능성이 큽니다. 다만 특정 직업의 미래를 이번 연구 하나만으로 단정할 수는 없습니다.
정리하면 청년고용 감소가 AI 고노출 업종에 집중된 것은 확인된 통계적 사실입니다. 그러나 이것만으로 AI가 감소분 전체를 직접 없앴다고 결론 내릴 수는 없습니다. 더 중요한 신호는 신입이 들어와 경험을 쌓는 기존 경력 사다리가 약해지고 있다는 점입니다. 앞으로는 AI를 사람의 대체재로만 사용할지, 청년의 숙련을 높이는 도구로 활용할지가 노동시장의 중요한 갈림길이 될 수 있습니다.
참고자료
※ 본 콘텐츠는 2026년 8월 18일 공개된 한국은행 연구 결과와 공개 보도를 바탕으로 정리한 정보 제공용 자료입니다. 청년고용 변화와 AI 노출 업종 사이의 관계가 확인됐더라도 개별 일자리 감소의 직접 원인이 모두 AI라는 뜻은 아닙니다. 향후 노동시장과 AI 활용 방식 변화에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.
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