한국 IT·전문직 2030 취업자 13만 명 줄었다, 사라진 건 '나쁜 일자리'가 아니었다

지난 1년간 한국 IT·전문직 20·30대 취업자가 13.1만 명 사라졌다. 코로나 이후 5년 만의 최대 감소폭이다. 그런데 줄어든 건 저임금 반복 직무가 아니다. 한국노동연구원은 AI 노출도가 높은 고임금 청년 직종이 15% 감소했고, 저임금 직종은 오히려 늘었다고 밝혔다.

어떤 직무가 직격탄을 맞았나

한국은행 보고서에 따르면 업종별 청년 고용 감소는 이렇다.

• 정보 서비스업: -23.8%
• 출판업: -20.4%
• 컴퓨터 프로그래밍업: -11.2%

콘텐츠를 생산하거나, 정보를 처리하거나, 코드를 짜는 직무다. 이 세 분야의 공통점은 생성 AI가 직접 수행할 수 있는 작업이라는 점이다. AI 도입 기업(전체의 18%)에 충격이 집중됐고, 하버드 연구팀이 6,200만 명 데이터로 추적한 결과도 같은 방향을 가리켰다. AI를 도입한 기업 내 주니어 고용은 18개월 내 9~10% 감소했다.

기업의 선택이 바뀌었다. 신입 정규직을 뽑는 대신 '경력직 1명 + AI 도구' 체제로 전환하는 구조다. 학습에 투자한 직무, 인지·분석·코딩 중심의 역할이 AI와 가장 먼저 경쟁하게 된 셈이다.

그렇다면 늘어난 직무는 어디인가

글로벌 시장은 반대 방향이다. HeroHunt가 LinkedIn·Indeed·WEF 데이터를 집계한 결과, 2026년 AI/ML 채용은 전년 대비 88% 성장했다. AI Engineer 포지션은 전통 소프트웨어 엔지니어보다 300% 빠르게 늘고 있다.

그런데 이 수치를 '전환하면 된다'는 신호로 읽으면 안 된다. 88%는 절대 수치가 아니라 성장률이고, AI Engineer 포지션의 진입 요건은 신입 수준이 아니다. YC 최신 배치 AI 스타트업들도 소수 고숙련 인력 집중 채용 구조다. 신입 진입 장벽은 한국이든 글로벌이든 높아지고 있다는 게 공통점이다.

즉 구분선은 국가가 아니라 직무다. AI를 만드는 역할(AI Engineer, MLOps, 데이터 분석)은 수요가 늘고, AI에 대체되는 역할(정보 처리, 콘텐츠 생산, 단순 코딩 외주)은 줄고 있다.