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한 팀장은 “인공지능 기술은 높은 가능성에도 불구하고 아직까지 광범위하게 사용되고 있다고 보기 어렵다”면서도 “대규모 기업에서 기술 도입이 활발하므로 인공지능 기술이 도입된 기업에 재직하고 있는 근로자의 비중은 상당하다”고 말했다.
그러면서 “인공지능 기술 도입 및 영향률 확대는 총량적으로는 노동시장에 큰 영향을 보이지 않지만, 전문직 수요는 증가시키고 청년층 및 전문대졸 이상 중심으로 중간숙련 수요는 감소시키는 것으로 분석된다”고 설명했다.
기업 단위 패널데이터 분석 결과에 따르면 인공지능 기술 도입 전후로 기업 단위 고용이나 1인당 인건비는 별다른 변화가 없었다. 지역 노동시장 단위의 분석에서도 인공지능 영향률에 따른 고용이나 임금의 큰 변화는 관찰되지 않았으나 연령대별·학력별·직업별로는 큰 차이 있는 것으로 나타났다.
이런 방향의 변화가 향후 빨라진다면 노동시장 유연성 제고와 사회 안정망 강화, 청년일자리 등에 대한 관심이 필요하다는 지적이다.
한 팀장은 “재직자 직무구성이나 근로조건의 변경이 합리적인 범위 내에서 충분히 일어날 수 있어야 한다”며 “인력 측면의 높은 경직성은 필요 이상의 자동화와 과도한 신규채용 축소로 이어질 수 있으므로 균형있는 접근이 필요하다”고 강조했다.
이날 세미나에서는 생산가능인구가 급감하는 상황에서 고령층의 경제활동 확대가 청년층 인구 감소 영향을 완화할 수 있을지에 대한 분석도 이뤄졌다.
‘인구구조 변화와 중장년층 인력 활용’을 발제한 김지연 KDI 경제전망실 동향총괄은 “실업 시점의 연령이 높을수록 기존 일자리와 직무 구성이 서로 다른 일자리로 재취업하는 경향이 있다”며 “50세 미만 연령대에서 실직한 경우 분석·사회 직무 비중에 유의한 변화가 없는 반면, 50세 이상 연령대에서 실직한 경우 해당 직무 비중이 큰 폭으로 감소한다”고 설명했다.
이어 “노동시장에서 고령층과 청년층이 서로 매우 다른 직무를 수행하고 있으며, 분석·사회 직무 비중이 높은 일자리에서 고령층이 청년층을 대체하기 어려울 것으로 예상된다”며 “지속적인 재교육을 통해 근로자들이 빠르게 변화하는 직무 수요에 대응할 수 있는 능력을 키우는 한편, 중고령층 고용을 억제하는 제도적 요인들을 완화할 필요하다”고 제안했다.