AI 고노출·저적응력 미국 노동자 610만 명, 브루킹스 연구 경고
브루킹스 연구소가 AI 노출이 높지만 적응력이 낮은 610만 명의 미국 노동자를 확인했습니다. 86%가 여성이며, 사무·행정 직종에 집중되어 있습니다.
AI가 내 직업을 대체할 때, 모든 사람이 전환할 수 있는 건 아닙니다
AI와 고용에 관한 대부분의 대화는 노동자를 교체 가능한 존재로 취급해요. 보고서가 당신의 일자리가 위험하다고 하면 재교육을 받으면 된다고 하죠. 코딩을 배우거나, 성장하는 도시로 이사하거나, 새 자격증을 따면 문제 해결이라고요.
그런데 그렇게 할 수 없다면요? 저축은 바닥이고, 가진 기술은 다른 곳에 쓰기 어렵고, 가장 가까운 일자리 시장이 차로 3시간 거리에 있다면?
2026년 1월 브루킹스 연구소에서 Sam Manning, Tomas Aguirre, Mark Muro, Shriya Methkupally가 발표한 새 연구가 바로 이 질문에 답합니다. 연구진은 AI가 어떤 직업을 자동화할 수 있는지뿐만 아니라, 자동화가 현실이 될 때 어떤 노동자가 적응할 능력이 있는지를 측정했습니다. 결과는 수백만 명이 그 능력을 갖추지 못했다는 것입니다.
취약성의 숫자들
[사실] 이 연구는 AI 노출도 상위 25%에 해당하는 미국 노동자 3,710만 명을 확인했습니다. 현재 AI 시스템이 수행할 수 있는 업무와 크게 겹치는 일을 하고 있다는 의미입니다. 미국 노동자 네 명 중 한 명꼴이에요.
여기서 흥미로워집니다. 3,710만 명 중 약 2,650만 명, 즉 70%는 중간 이상의 적응력을 보유하고 있습니다. [사실] 이전 가능한 기술, 재정적 여유, 젊은 나이, 다양한 일자리 시장 접근성 등을 어느 정도 갖추고 있어요. AI에 노출되어 있지만, 전환할 현실적인 선택지가 있는 거죠.
나머지 610만 명은 그렇지 않습니다. [사실] 이 노동자들은 높은 AI 노출과 낮은 적응력이 만나는 위험한 교차점에 있으며, 전체 미국 노동력의 약 4.2%에 해당합니다. AI가 점점 더 잘 수행하는 일을 하고 있지만, 전환할 자원이 부족한 거예요.
610만 명을 실감하기 어렵다면, 이는 미주리주 전체 인구와 비슷한 수치입니다. 와이오밍, 버몬트, 알래스카, 두 개의 다코타주를 합친 노동력보다 많아요.
이 노동자들은 누구인가
인구통계학적 프로필은 극명합니다. [사실] 610만 명의 취약 노동자 중 무려 86%가 여성입니다. 이건 약간의 성별 편향이 아닙니다 — 압도적인 수준이에요.
이 집중을 만들어내는 직종들이 이야기를 말해줍니다. 가장 큰 그룹은 사무 사무원으로 약 250만 명이고, 행정 보조원 및 비서가 약 170만 명으로 뒤를 잇습니다. 접수원이 약 96만 5천 명, 의료 비서가 83만 1천 명입니다. [사실] 이들은 역사적으로 여성이 많은 직종으로, 일상 업무인 일정 관리, 데이터 입력, 문서 처리, 고객 안내가 대형 언어 모델과 AI 어시스턴트가 현재 수행할 수 있는 것과 직접적으로 겹칩니다.
브루킹스 연구진은 적응력을 네 가지 차원으로 측정했습니다. [사실] 유동 금융 자산(소득 없는 기간을 버틸 수 있는가?), 연령(젊은 노동자일수록 재교육 시간이 많다), 지리적 노동시장 밀도(근처에 다른 일자리가 있는가?), 기술 이전 가능성(보유 능력이 성장 직종에 적용 가능한가?)입니다.
사무 및 행정 직종의 많은 노동자에게 네 가지 차원 모두 답은 비관적입니다. 이 직종의 중위 임금으로는 저축할 여유가 별로 없어요. 서류 정리, 전화 관리, 기초 데이터 처리 — 이것은 AI가 잘하는 기술이며, 성장하는 직종으로 쉽게 옮겨갈 수 있는 기술이 아닙니다. [주장 — 구조적 추론] 핵심 역량 자체가 자동화되는 대상일 때, "재교육하라"는 통상적인 조언은 상당한 지원 없이는 공허하게 들릴 수밖에 없어요.
지리적 요인이 상황을 악화시킨다
[사실] 이 연구에 따르면 취약성은 의외의 방식으로 지리적으로 집중됩니다. 대도시 지역에 집중되는 것이 아니라, 높은 노출-낮은 적응력 노동자들은 대학 도시(와이오밍주 래러미, 텍사스주 헌츠빌), 주도(일리노이주 스프링필드, 네바다주 카슨시티), Mountain West와 Midwest의 소규모 도시에 불균형적으로 많습니다.
[주장 — 연구자 분석] 이유를 보면 직관적으로 이해가 돼요. 이런 곳에는 대학, 정부 기관, 지역 병원 같은 소수의 주요 고용주가 있어서 대규모 행정 및 사무직을 고용합니다. 지역 일자리 시장이 얕아서, 일자리가 사라질 때 대안이 적어요. 그리고 이런 도시들은 실직 노동자가 새 역할을 찾을 수 있는 크고 다양한 대도시권으로부터 멀리 떨어져 있는 경우가 많습니다.
이 지리적 패턴은 정책적으로 중요합니다. [주장] 대도시 중심으로 설계된 연방 재교육 프로그램은 가장 필요한 노동자들을 완전히 놓칠 수 있어요. 카슨시티의 실직 접수원이 직면하는 도전은 샌프란시스코의 접수원과 근본적으로 다릅니다.
이 직종에 있는 분들에게 의미하는 것
이 직종에서 일하고 계신다면, 브루킹스 연구 결과는 심각하지만 절망적이진 않습니다. 610만 명이 내일 당장 일자리를 잃을 것이라는 예측이 아닙니다 — 대체가 가속화될 경우 누가 가장 준비가 안 되어 있는지를 파악한 것이에요.
실천 가능한 핵심은 연구진이 확인한 네 가지 차원에서 적응력을 키우는 것입니다. 재정적 회복력 — 소규모 비상 자금이라도(약 200만 원~300만 원, $1,450~$2,170) — 재교육을 위한 결정적인 시간을 제공합니다. 기술 인접성도 중요해요. 부서의 프로젝트 추적이나 예산 분석도 담당하는 행정 보조원은 주로 일정 관리만 하는 사람보다 이전 가능한 기술이 더 많습니다. 지리적 인식도 중요합니다 — 지역 일자리 시장의 깊이와 폭을 이해하면 경력 전환 시기 결정에 도움이 됩니다.
고용주와 정책 입안자에게 이 연구는 일률적 접근에 대한 경고입니다. [주장 — 정책적 시사점] 오스틴의 28세 데이터 입력 사무원에게 효과적인 재교육 보조금이 와이오밍 시골의 55세 의료 비서에게는 효과가 없을 겁니다. 610만 명은 하나의 덩어리가 아니에요 — 각자의 특수한 제약 조합에 맞춘 맞춤형, 지역 기반 지원이 필요한 개인들입니다.
각 직업에 대한 AI 영향을 더 자세히 살펴보려면 행정 보조원, 사무 사무원, 접수원, 의료 비서 페이지에서 태스크별 자동화율과 고용 전망 변화를 확인하실 수 있습니다.
Update History
- 2026-03-21: Brookings Institution 보고서(2026년 1월)를 기반으로 초기 발행
Sources
- Manning, S., Aguirre, T., Muro, M., & Methkupally, S. (2026). Measuring US workers' capacity to adapt to AI-driven job displacement. Brookings Institution.
_이 기사는 AI 지원 분석으로 작성되었습니다. 모든 통계는 참조된 연구에서 출처합니다. 전체 방법론과 AI 공개 정보는 AI 공개 페이지에서 확인하실 수 있습니다._