세계은행: 남아시아 일자리 중 AI 대체 취약군은 7%

남아시아 일자리 가운데 AI 노출도가 높으면서 보완성은 낮은, 즉 대체에 가장 취약한 일자리는 7%다. 다른 개발도상 지역 평균은 15%다. 세계은행이 10월 6일 낸 「남아시아 경제 업데이트 2026년 10월호」는 인도 기업의 AI 사용을 다룬 첫 기업 조사와, 미국 기업과의 아웃소싱 거래 관계에 관한 새 데이터를 함께 실었다.

도입률은 미국의 절반, 깊이는 더 얕다

[사실] 세계은행 기업조사(WBES) AI 모듈은 2025~26년 종업원 5인 이상 공식 부문 기업을 인도 1,355곳, 미국 401곳 조사했다. 어떤 형태로든 AI를 쓰는 기업은 인도 23.4%, 미국 42.7%다. 유료 소프트웨어·고급 도구·과업·업무 기능·조달 방식까지 반영한 도입 지수로는 인도 평균 0.27, 미국 0.85다.

[사실] AI에 돈을 내는 기업은 인도 3.5%, 미국 23.1%다. [추정] 유료 기업이 모두 사용 기업에 속한다고 보면, 인도 AI 사용 기업 중 약 15%만 비용을 내고 미국은 약 54%가 낸다. 인도의 사용은 대부분 무료 온라인 플랫폼에 기대고 있다.

[사실] 인도의 도입률은 2024년 중반 거의 0이었고 2025년 초부터 가속했다. 같은 기간 미국의 증가세는 둔화했다. 향후 3년 생산성 전망을 묻자, AI 발전이 빨라질 경우 인도 기업은 평균 3%, 미국 기업은 1.3%의 이득을 예상했다. 인도 기업의 4분의 3가량은 거의 이득이 없다고 봤고, 8%는 20% 이상을, 15%는 최대 10% 감소를 예상했다.

AI 노출이 큰 분야에서 아웃소싱 거래가 늘었다

[사실] ChatGPT 공개 이후, 미국 기업의 산업 AI 노출도가 1표준편차 높을수록 남아시아 기업과의 고객·파트너 관계 증가 폭이 27.5% 더 컸다. 고객 관계만 보면, 남아시아 거래 상대의 노출도가 중앙값보다 높을 때 이 수치는 63.1%, 낮을 때는 7.4%였다. [추정] 약 8.5배 차이다.

[사실] 앞선 세계은행 연구는 노출도가 높은 서비스를 공급하는 인도 기업들이 ChatGPT 이후 채용을 크게 줄였고, 그 감소가 외국 구매 기업도 노출도가 높은 경우에 몰렸다고 보고했다. [주장] 저자들은 새 거래 관계 데이터를 근거로 리쇼어링보다 수요 증가 효과가 더 크다고 해석한다. 이들이 제시한 후보 경로 하나는 기존 아웃소싱과 맞닿은 새 일감으로, 모델 미세조정에 쓰이는 AI 생성 소프트웨어·텍스트의 전문가 검수가 그 예다.

채용은 보완적 기술 쪽으로 이동 중

[사실] 인력의 AI 노출도가 높은 기업들은 ChatGPT 이후 채용을 줄였고, 공고를 노출도는 낮고 보완성은 높은 직무 쪽으로 옮겼다. AI 기술을 요구하는 공고의 임금 프리미엄은 30% 가까이 된다. 남아시아 노동자의 15%는 노출도와 보완성이 모두 높은 일자리에 있다. [추정] 대체 취약 일자리 1개당 이런 일자리가 약 2개인 셈이다.

교사: AI 앱은 기본기를 넘지 못했다

[사실] 파키스탄 퀘타에서 2~5학년 학생 4,938명을 대상으로 6주 겨울학교 무작위 실험을 진행했다. 앱은 수업 계획안을 만들고, 평가 문항을 출제·채점하고, 교실 녹음을 바탕으로 교사에게 코칭 피드백을 줬다. 교사 주도 반은 시험 점수를 0.10표준편차 올렸고 통계적으로 유의했다. AI 보조 반은 0.05로 0과 구별되지 않았다. 평균 출석률은 26.3%였다.

무엇을 준비할까

• 아웃소싱 분야의 고객 서비스 상담원, 컴퓨터 프로그래머, 데이터 입력원. [추정] 보고서가 예로 든 고객 지원, 정형적 소프트웨어 개발, 백오피스 처리에 해당한다. 보고서가 짚은 인접 일감은 AI 산출물의 검수와 품질 점검이다.
• 소프트웨어 개발자와 분석가. 지원서에 AI 기술을 명시하는 것이 공고에서 측정된 30% 프리미엄을 겨냥하는 방법이다.
• 초등학교 교사. 퀘타에서는 학생이 오지 않는 곳에서 도구가 측정 가능한 효과를 더하지 못했다. 출석과 수준별 맞춤 수업이 먼저였다.

한계

거래 관계 분석은 관계의 금액이 아니라 개수를 세며, 미국 직업 구조로 만든 노출 지표를 남아시아 기업에 적용했고, 대형 수출 기업이 과대 표집됐을 수 있다. 기업 조사는 남아시아에서 인도만 포함하며, 교육 실험 결과는 예비 결과다. 채용 감소 결과는 별도의 세계은행 연구에서 나온 것으로, 원 연구를 직접 읽지 않고 이 보고서의 요약을 옮겼다.

출처

• World Bank, "Adopting AI for Growth", South Asia Economic Update (October 2026), 2026년 10월 6일, CC BY 3.0 IGO: https://documents.worldbank.org/curated/en/099552210132636511

이 분석에 대해

이 글은 AI의 도움을 받아 보고서 전문(요약 및 2장)을 바탕으로 작성했다. [추정] 표시 수치(유료 비중 15%·54%, 8.5배 격차, 2대 1 비율, 직업 대응)는 보고서 수치를 바탕으로 한 자체 계산 또는 해석이다. 이 글은 세계은행 원저작물을 각색한 것이며, 각색물의 견해와 의견은 전적으로 작성자의 책임이고 세계은행이 보증하지 않는다. 이 번역은 세계은행이 작성한 것이 아니며 세계은행 공식 번역으로 간주되어서는 안 된다. 세계은행은 이 번역의 내용이나 오류에 대해 책임지지 않는다.