각국 정부와 기관이 노동시장의 AI에 어떻게 대응하고 있는지 추적합니다.
2025년 1월 이후 데이터
arXiv (Jabarian & Henkel)
프리프린트(arXiv 2607.28222v2, 2026-09-11), 자바리안(CMU)·헨켈(에라스무스). 필리핀 PSG Global Solutions(텔레퍼포먼스 자회사) 현장실험: 신입 고객서비스 지원자 70,884명을 사람 리크루터 또는 AI 음성 에이전트 면접에 무작위 배정, 채용 결정은 전부 사람. 오퍼율 8.70%(사람) vs 9.73%(AI), 상대 +12%; 입사 +18%; 2~4개월 재직 +18~19%; 기업 생산성 지표 3종 차이 없음. 메커니즘 '통제된 분산'(가이드라인 유사도 0.59 vs 0.43). 선택권 부여 시 78%가 AI 선택, 부정적 선별. 제1저자는 데이터 수집 후 파트너 기업 무급 수석 이코노미스트 취임.
Brookings Metro
프런티어 일자리에 대한 NAICS/SOC/O*NET 데이터의 사각지대 5종: 공급망 포함 시 반도체 공고 약 3배, SOC 코드 없는 바이오제약 기계 유지보수 인력 2.6만(2008)→5.7만(2025), 원자력 기술자 공고 +68%(2025) vs BLS -8% 전망(이후 +1%로 수정). Revelio Labs 데이터.
International Labour Organization
2026년 4월 13-17일 ILO 3자 기술회의(115명·54개국) 기록. 제조업 AI 첫 결론문(TMDWAI/2026/8, 11월 이사회 회부) 만장일치 채택. 17문단 중 11개 수정: 노동자 협의 조항에 '해당되는 경우' 삽입, 가이드라인 권고 삭제(사용자+미국), 위험평가 '장려', 감시·알고리즘 0회. 배경보고서: 제조업 고용 4.89~4.94억, GDP 16.5%; 사용자 장애 요인 비용 58%/숙련 43%/규제 19%.
International Labour Organization
ILO 혼합방법 진단 리뷰(프놈펜, 설문 1,237건 + 심층 인터뷰 29건): 택시·툭툭·배달 플랫폼 기사들은 주 6.7~6.8일, 하루 11~12시간 노동. 월 총수입은 581/501/477달러이나 순수입은 순위가 역전(택시 204달러 vs 배달 355달러). 79%가 고객 평점이 수입에 매우 큰 영향이라 답했고 49%가 주문 거절·취소로 페널티(주로 배정 축소) 경험. 약 절반이 사회보장 가입(전국 20.8% 대비 높음)이나 대부분 의료만 보장하는 NSSF 임의가입이며, 배달 라이더 3분의 1이 산재 경험.
Challenger, Gray & Christmas
2026년 8월 미국 감원 52,881건(+58% MoM, -38% YoY, 2022년 이후 가장 조용한 8월). 3~7월 사유 1위였던 AI가 4위로 하락(3,462건, 2025년 12월 이후 최저)했으나 연간 누적으로는 116,175건(~22%)으로 여전히 1위. 채용 계획은 전년 대비 725% 증가한 12,325명, 연간 누적 119,825명으로 2023년 이후 최강.
Federal Reserve Bank of Dallas
댈러스 연준 이코노믹스 기사(도디니·스미스, 2026-09-01). Lightcast 채용공고를 Anthropic 과업 기반 AI 노출 지수와 연결. 고노출 직업 공고는 같은 산업 내 저노출 직업 대비 2023년 말 약 5%, 2025~26년 약 7~8% 감소(노출도 10%p 차이 기준). 텍사스 기존 기업은 2026년 초까지 공고 8~9% 감축, 자동화 가능 과업 구성 −2%p(평균의 약 50%). 텍사스 전체 공고 2024년 약 1.8%, 2025년 2.6% 감소. 텍사스 기업 3분의 2가 AI 사용(TBOS 2026-05, 2년 전 40%).
National Bureau of Economic Research
사전등록 3개월 RCT(Autor + Google 공저자 6명): 미국 IP 로펌 11곳 특허변호사 133명, AI(Google InFlow) 2:1 배정, 블라인드 전문가 채점. AI는 드래프팅 품질 0.34 SD(10일)/0.38 SD(90일) 개선, 주니어 최대; 112분 과제 10분 절약. 90일차 AI 없는 레드라인: 처리군 +0.32 SD, 전부 시니어(+0.45 SD); 주니어 평균 ~0에 분포 양극화. 91/133 완주(이탈 32%), 15/91 AI 사용 의심 제외해도 강건.
arXiv
KPMG 백오피스 직원 3,925명의 2025년 8개월치 프롬프트 713,564건 현장 연구. 활용 정교함은 직급과 함께 상승, 전략·디지털혁신·PM 최고, 회계·재무 최저. 시간 경과에 따른 개선 없음, 공식 교육 효과는 이수 당월에만 존재.
arXiv (econ.GN)
중국 채용공고 7억 5,260만 건(2022-2026, 5개 플랫폼)을 요구사항 20,721개·과업 44,479개 카탈로그로 정리하고 월 단위 LLM 노출도를 측정한 프리프린트. 핵심 발견: AI 노출 직업의 공고 점유율 감소(-1.33)가 과업 범주 감소(-0.83)보다 훨씬 가파름 — 조정은 일자리 내용이 아니라 공고되는 직업을 통해 일어남. 직함 내부 노출 격차는 임금 구간에 따라 17%~48%.
U.S. Bureau of Labor Statistics
BLS가 2025-35 고용전망(+590만, 3.5% 성장 - 직전 10년 10.9% 대비 둔화)과 함께 831개 직업 대상 4단계 AI 노출 카테고리를 첫 도입. 이론 3종(Felten·Eloundou·Eisfeldt) + 관측 2종(Anthropic Claude·Microsoft Copilot 텔레메트리) 결합. 사무행정 -4.0%(-75.2만, 최대 감소), 보건의료가 신규 일자리 37%, 전문간호사 +41.0% 최고 성장.
arXiv (Angelini & Lyrvall)
Nature 2025 대학원생 설문의 박사과정생 3,785명 잠재계층분석: 분업 44%, 현상유지 34%, 전방위 16%, 미결정 7%의 4개 프로필. 문헌 과제(60%/48%)는 수용하되 저술·데이터 분석·실험 설계(33%/33%/36%)는 저항. 주간·매일 AI 사용이 현상유지 이탈을 강하게 예측(-1.911, p<0.01).
European Central Bank
ECB 블로그(디아스 다 실바·르바스타르·존더만, 2026-08-26), 라가르드 2026-09-14 연설 인용 출처. ECB 소비자기대조사(약 2만 명, 유로존 11개국): 업무 AI 사용 근로자 26%(2024)→41%(2025)→52%(2026), 주 약 3일. 고학력 61% vs 저학력 37%, 청년 +20%p. 사용자 중앙값 주 3시간 절약(근로시간의 7.7%); 사용하며 시간 절약하는 비중 48.8%뿐이라 경제 전체 이득 약 3.8%. 코딩은 주 약 8시간 절약이나 사용자 약 8%. 긍정 인식 43%→41% 하락. 근로자 41% 무관심(관리자 34%); 기업 절반가량 AI 교육 계획(SAFE).
National Bureau of Economic Research
전국 대표 서베이(RPS, 2025.8-2026.5 4개 파동) 기반 첫 과업 단위 생성형 AI 채택 지수. 채택은 넓지만 얕음: 직업 80%·과업 40% 이상이 채택률 20% 초과하나 대부분 과업에서 절반 미만. 노출 점수는 직업 간 변이의 5-53%만 설명, 챗로그 측정은 범용 과업 과잉 분류 (서베이와 상관 0.10-0.34).
Office for National Statistics
ONS 온라인 구인공고 물량(4자리 SOC 2020, Textkernel 수집·ONS 중복제거). 영국 전체 공고는 2022년 13,780,433건 정점에서 2024년 8,312,308건으로 39.7% 감소, 2019년 대비로도 27.3% 낮음. 최대 낙폭은 대졸 신입 디지털·컨설팅 직군에 집중, 영유아 교육·보육은 증가. 개발 중 공식통계 — 2026년 3월 비공개, 일부 월 추정 보정.
ADP Research
ADP 리서치·스탠퍼드 디지털 이코노미 랩 카나리아 대시보드 2026년 7월 수치(넬라 리처드슨, 2026-08-19). AI 고노출 직업 고용은 전년 대비 0.1% 증가로 월간 시리즈 첫 전 연령 플러스, 저노출 직업은 1.1% 증가. 22~25세는 전체 -1.3%, 고노출 -3%(2023년 10월 이후 34개월 연속 감소), 저노출 보합. 26~30세는 고노출 -2.1%, 저노출 +1.8%. 미국 민간 고용주 수만 곳·730개 이상 직업의 급여 데이터.
arXiv (UC Berkeley Haas, DIAL)
CentaurBench(arXiv:2608.18554v1, UC 버클리 하스 DIAL)는 LLM의 자동화 능력과 증강 능력을 경제적 실질성을 갖춘 7개 과제에서 분리 측정했다. 두 모드의 순위 상관은 rho=0.48에 그쳤고(p=0.187, 모델 9개), 7개 과제 중 5개에서 증강 1위와 자동화 1위 모델이 달랐다. 운영 연구·세무 신고 준비·여행 계획 3개 과제에서는 도움을 받지 않은 GPT-3.5-Turbo 작업자가 모든 조수 조건을 앞질렀다. 무지침 기준선보다 나은 평균 순위를 낸 조수는 GPT-5-Mini뿐이었다(3.66 대 3.79). 심사위원 간 일치율은 6,265건 비교에서 71.0%(자동화 74.5%, 증강 67.8%).
한국은행 (Bank of Korea)
한국은행 이슈노트 2026-19(오삼일·오영식): 2022.6~2026.6 청년(15~29세) 일자리 28.5만 개 감소, 그중 26.8만 개(94.0%)가 AI 고노출 업종. 같은 기간 50대는 23.0만 개 증가(75.2%가 동일 업종). 정보서비스 -31.4%, 출판 -27.4%, 컴퓨터 프로그래밍 -16.6%, 전문서비스 -11.6%. 자동화 비중 높은 업종일수록 청년고용 감소 크고 증강 비중은 무관. 2022.11 이후 대졸 청년 실업률 7.0% vs 비대졸 5.4%. 고노출 업종 청년 월 유출 3.7천→4.9천(+32%). AI는 경력직 선호·팬데믹 과잉채용·재택근무 위의 가속 요인이지 단일 원인은 아니라고 해석, 경력 사다리 재설계 제언.
arXiv (Song Yao)
캐글 2010-2026 참가 기록 444,698건 감사. 업로드/코드 두 대회 형식 병존. 메달의 예측력은 획득 후 첫 1년에 거의 집중. 업로드 대회 메달 스톡은 정보량의 82%를 잃었으나, 그 손실의 절반~4분의 3은 AI 이전에 이미 진행된 형식 퇴장(제도적 좌초)으로 설명됨. 공식 평생누적 등급은 메달 정보의 13-16%를 폐기하며, AI 이전 데이터만으로 만든 최근가중 지수가 이를 앞섬. 프리프린트, 동료심사 미통과.
International Labour Organization
ILO 필리핀 사무소장 칼리드 하산의 기고문. 1차 근거인 2026년 2월 ILO 정책 브리프(푸 후인, PSA 노동력조사 2024 1분기 마이크로데이터)로 연결: 필리핀 고용의 27.7%(1,270만 개)가 생성형 AI에 노출(ASEAN 최고), 그래디언트 4는 3.6%(170만 개)뿐이며 그중 약 78%가 사무직 코드. IT-BPM 2024년 180만 명 고용(콜센터 160만 명). IBPAP 회원사 약 3분의 2가 AI 도입, 전체 기업은 14.9%. 팩트체크: 기고문이 인용한 청년 6.1%는 GET for Youth 2026 표 2.2의 세계 행이며 필리핀 수치가 아님. 필리핀 청년 그래디언트 4는 4.2%(217,200개).
ILO / IAG on TVET (ETF, Cedefop, Eurofound, EC, ILO, UNESCO)
6개 국제기구(IAG TVET) 공동 종합 보고서: AI 도입이 스킬 수요의 폭과 깊이를 어떻게 바꾸는가 — 고차 인지·사회정서 스킬 수요 증가, 극소수 AI 인력(고용의 0.3-5%), 기초 스킬로서의 AI 리터러시, 수요에 못 미치는 훈련 공급.
The Anthropic Institute (arXiv 2609.07011)
Roodman & Massenkoff(Anthropic Institute WP 2026-01, arXiv 2609.07011)가 1973년 이후 미국 직업훈련 무작위 실험 56건·효과 추정치 146개를 메타분석: 고용 +1.7%p(3~5년차), 세전 소득 연 +791달러(제안 1인당), 비용 13,598달러, 편익비용비 1.44, 정부 회수 약 3/4. JTPA·WIA·Job Corps는 소폭 또는 무효과. 섹터 프로그램(Project QUEST·Per Scholas·Year Up)은 군집 평균 연 +3,000~4,000달러·최상위 5,000~10,000달러·편익비용비 7.18이나 합격률 약 20%(Per Scholas 7.1%)이며 복제가 어려움.
Federal Reserve Bank of Dallas
Dallas Fed SVP Roberto Coronado on AI impact for jobs not requiring bachelor degrees: administrative and IT roles greatly affected, truck drivers and auto mechanics less immediate change; short-term credentials add about $5,000/yr for high school or associate holders vs $2,600 for bachelor holders (Census-controlled).
World Bank
세계은행 연간 플래그십 보고서로, 도입(adopt)/적응(adapt)/전진(advance) 프레임워크를 통해 개발도상 경제의 AI 잠재력을 평가. 핵심 수치: 생성형 AI 자동화 위험 일자리 고소득국 14.2% vs 중·저소득국 4.5%, 생산성 향상 잠재력은 18.7% vs 16.2%로 거의 동일. ChatGPT는 출시 6개월 만에 중소득국이 전 세계 트래픽 50% 차지. 스몰 AI 현장 증거: 방글라데시 당뇨 안구 검진 일일 +40%, 가나 SMS 수학 튜터 학생당 약 5달러로 1년치 학습 효과, 텔랑가나 AI 몬순 예보로 농민 최대 560달러 절감.
arXiv (Hilman & Koltai)
LinkedIn/Indeed/Glassdoor 채용공고 분석(2025.12-2026.5, 10개국): AI 관련 공고의 75-85%가 STEM 직업에 집중, 보건·교육/서비스/생산·물류/공공서비스는 각 5% 미만. AI 스킬 수요는 entry level에 집중돼 직업 진입 전제조건으로 작동. STEM 코어 내부 수렴 + 나머지와의 분화 — 선진국·개도국 공통.
Statistics Canada
업무상 AI 사용에 관한 신규 정기 노동력조사(LFS) 부가조사의 첫 결과(참조기간 2026년 3월, 10개 주 15~69세 취업자). 지난 12개월간 업무에 생성 AI 도구 사용 35.9%, AI·자동화 기술 하나 이상 사용 41.6%. 노출×보완성 분류별 도입률은 고노출·고보완성 53.8%, 고노출·저보완성 45.9%, 저노출 14.2%. 산업별로는 전문·과학·기술 서비스 65.6%부터 숙박·요식 16.3%까지 분포. 고보완성 직업 내에서 15~24세 사용률이 39.1%로 가장 낮고 25~54세는 56.9%. 사용 깊이는 얕음 — 사용자 중 63.5%가 일부 업무, 24.9%가 거의 없는 업무, 8.0%가 대부분, 3.6%가 거의 모든 업무. 비사용자 64.1% 중 56.0%가 "업무에 해당 없음", 기술 부족은 5.8%에 불과.
Federal Reserve Bank of Dallas
Dallas Fed President Logan Houston visit: AI chatbot pilot matching job seekers to employers by skillset; GE Vernova Houston Learning Center turbine training, high schooler to field engineer in 7-8 years; Houston payrolls +2.1% annualized over 3 months ending May 2026.
ADP Research
ADP 리서치와 스탠퍼드 디지털 이코노미 랩(리처드슨, 왕)이 ADP 고객사 채용공고 500만 건 이상을 급여 데이터상 노동자 900만 명 이상과 연결. 분석 표본은 2019~2025년 선별 IT 직무 약 7,000명, 600개 이상 고용주, 2만 건 이상 노동자-연도 관측치. 공고를 O*NET 중간 작업활동 25개에 매핑하고 연령·성별·연도·회사 효과를 통제해 임금을 회귀분석. 8개 활동이 고임금(기술 설계·활용 조언, 데이터베이스 설계 등), 6개가 저임금(시스템·장비 문제 진단, 컴퓨터·정보기술 운영 모니터링 등)과 연결. 5개 과업은 2019~2022년 대비 2023~2025년 보상이 감소했고, 여기에 전체적으로는 고가치인 "시스템·프로세스·제품 모델 개발"이 포함됨. 효과 크기·표준오차·유의성 검정은 미공개. 결론: AI의 가장 크고 즉각적인 영향은 직업 전체가 아니라 과업에 나타남.
Bank for International Settlements
BIS 불리틴 130호는 AI 붐이 점점 더 부채로 조달되는 대규모 투자 급증(노출 상위 경제권 GDP의 약 1%)을 견인하고 있으며, 생산성 효과는 불확실·불균등하다고 진단. 노동 대체는 아직 제한적이나 콜센터·비즈니스 센터에서 초기 신호 포착. 광범위한 관망 도입 태도는 저채용·저해고 동학과 일치. AI가 경기 신호를 흐려 통화정책을 복잡하게 만든다고 분석.
World Bank
WDR 2026 배경 논문. 84개국 라이트캐스트 채용공고 5억 5,500만 건(2021Q1-2025Q2) 분석. 챗GPT 이후 고소득국에서 생성형 AI 취약도 중위값 이상 직종 공고가 5.8% 상대 감소, 중·저소득국은 영향이 작고 통계적으로 유의하지 않음. 도입률·교육연수·영어 능력·디지털 서비스 무역 특화가 높을수록 대체 효과 확대.
ADP Research
ADP·스탠퍼드 디지털 이코노미 랩 카나리아 대시보드 2026년 6월 수치. AI 고노출 직업 고용은 전년 대비 0.2% 감소, 저노출 직업은 0.6% 증가. 22~25세는 고노출 직업에서 4.3% 감소로 2023년 10월 이후 33개월 연속 감소했고 저노출은 보합. 26~30세는 각각 -2.6%, +0.9%. 미국 민간 고용주 수만 곳의 급여 파일, 약 400만 명, 730개 이상 직업 기반.
Anthropic
앤트로픽이 2억 달러 규모 Economic Futures Research Fund 연구 어젠다를 발표. 건당 500만~3,000만 달러(최소 100만 달러)를 대학·연구소·비영리에 지원, 기업 수준 AI 영향·전환 지원·소득 지원 현대화·사전 노동자 지분·공공투자 증거 5개 분야 대규모 RCT 중심.
Office for National Statistics
영국 통계청 개발 중 공식 통계. 10인 이상 기업 AI 도입률 2023년 9월 약 12%에서 2026년 6월 약 35%로 상승했으나, 도입 기업당 평균 AI 기술 수는 1.4개에서 1.6개로만 증가했고 광범위 사용은 10%에 그침. 영향 직무는 창작·디자인, 행정·사무직에 집중되며 중견기업 약 7%가 인원 감소 보고. BICS 159차 웨이브, 2026년 6월 5-28일, 응답률 26.7%.
Economic Innovation Group
Joshua Gans (Rotman/U. Toronto) reframes the "AI automates 90% of a job" claim as an economic question: whether the remaining 10% expands (focus effects, expertise recalibration, org redesign, demand elasticity) or shrinks headcount is indeterminate. Argues task-level exposure matters more than job-title automation, and that exposure/applicability scores are starting points, not employment forecasts — converting them requires investigating expertise thresholds, job bundling, market demand, and work intensity that payroll data obscures.
International Monetary Fund
IMF가 노출도-보완성 프레임워크를 이스라엘에 적용한 Selected Issues Paper. 근로자 23.1%가 고노출·저보완 직업(대체 위험), 32.8%는 저노출 직업 종사, 대다수는 AI 도입으로 이득 전망. 최고 위험군은 경영·행정 전문직, 판매직, ICT 전문가. 정책 결론은 포괄적 평생학습 전략.
IMF
사용 데이터 기반 첫 다중 파동 국가 간 AI 이득 집계: 노동비용 환산 연 2조 7천억 달러(86개국 GDP의 3.4%). AI 집중 지수는 모든 나라에서 고임금 직업 쏠림을 보이며 저소득국은 거의 완전 집중.
ILO
2026년 7월 8일 ILO 보고서. ASEAN 고용의 22.9%(약 8,000만 명)가 생성형 AI에 최소 수준 이상 노출된 직종에 있으나 최상위 노출 구간은 3.3%(1,170만 명)에 그친다. 노출 직종 고용은 2017년 6,600만 명에서 2025년 8,000만 명으로 증가해 광범위한 교란은 관측되지 않았다. 최상위 구간 비중은 여성 4.8% 대 남성 2.3%. 도입은 대기업·기술집약 직종에 집중되어 싱가포르 인력부 조사에서 기업 71.5%가 도입 미착수. 결과는 준비도와 정책 선택에 달렸다고 결론.
Federal Reserve Bank of Dallas
미국 생산성은 2024년 1분기 이후 연율 2.4% 성장(팬데믹 이전 1.6%). AI 노출도 상위 3개 부문(정보·금융보험·전문기술서비스)은 3.7% vs 나머지 1.7%, 노동시간의 16%로 생산성 증가분의 40%를 차지. 동일 노출도 지수가 적용되는 EU에서는 노출도-생산성 상관관계가 0. Anthropic AI 사용 지수(미국 3.69, EU-27 1.85, 에스토니아 3.05, 폴란드 1.41)가 격차를 설명 — 사용량이 높을수록 노출도-생산성 기울기가 강해짐. 인과가 아닌 상관관계.
Skills England (GOV.UK)
Skills England의 첫 연례 기술 보고서(2026년 7월 6일)는 영국 노동자의 70%가 AI 노출 직업에 있으며, 인지·사무 중심의 전문·분석·고임금 직군에서 노출이 가장 크다고 추정한다. 대졸 온라인 공고는 2025년 45%, 신입 공고는 25% 감소했고, AI 노출 기업은 신입 고용을 5.8% 줄였다. AI 역량 보유자는 56% 임금 프리미엄을 받는다. 우선순위 직업(노동력의 22.9%, 760만 명)은 2035년까지 180만 개 증가가 전망되며 돌봄 노동자·소프트웨어 개발자·IT 분석가가 주도한다. 핵심 제약은 기술이다. 기업 훈련 지출은 9% 감소(2019~2024, 494억→448억 파운드)했고, 정부는 TechFirst(1.87억 파운드)와 AI Skills Boost로 2030년까지 1,000만 명 재교육을 목표한다.
Challenger, Gray & Christmas
미국 기업들은 2026년 6월에 45,849건의 감원을 발표해 5월 대비 53% 감소했다. AI는 14,029건(31%)에서 사유로 지목돼 4개월 연속 감원 사유 1위를 기록했다. 2026년 연초 이후 AI 귀속 감원은 101,743건(약 23%)으로, 2025년 한 해 전체 추정치 54,836건(5%)을 크게 웃돌았다. 누적 총 감원은 443,604건으로 2025년 상반기(744,308건) 대비 40% 감소했다. 기술 섹터가 139,156건(전년比 +83%)으로 1위를 차지해 전체 감원의 약 3분의 1에 달했다. 누적 채용 계획은 91,405건으로 전년比 10% 증가했다.
Brookings Metro
브루킹스 메트로 하비에르 드 소자 브릭스는 AI 일자리 충격에 만병통치약 정책은 없다고 주장하며 해법을 네 갈래로 분류한다 — 브레이크(휴먼 인 더 루프, 자동화 영향평가), 조향(노동자 친화적 AI 설계 인센티브), 완충(실업보험 현대화·임금보험·재훈련 권리), 전환(주 노동시간 단축·부의 공유·세제 재조정). 핵심 발견은 "거대한 미스매치" — 1,000개 이상 직업에서 AI 노출도와 노조 가입률이 반비례. 민간부문 노조 가입률 6% 미만(BLS), 기업 리더 55%·투자자 68%가 신입 채용 축소 예상, 메타의 700+8,000명 AI 전환 감원, 일리노이·캘리포니아·뉴저지·뉴욕의 주 단위 입법을 인용. "훈련·재훈련만으로는 좋은 일자리가 만들어지지 않는다"고 경고.
Bank for International Settlements
BIS 연차경제보고서 2026 제1장: 태스크 수준 AI 시간 절감 20-50%, 총 생산성 향상은 1% 미만, AI 노출도 높은 미국 섹터의 생산성 상승이 고용 성장 둔화를 대가로 발생, 실적 발표에서 노동 투입 감축 신호 증가, 하이퍼스케일러 1조 달러+ 설비투자의 지속가능성 위험 경고.
Anthropic
앤트로픽 Economic Index 2026년 6월 "Cadences" 보고서. AI 사용이 인간의 리듬 — 주중, 일과, 주요 날짜 — 을 어떻게 비추는지 분석. 프라이버시 보호 텔레메트리(2026년 4월 10일~6월 10일)와 약 9,700명 연결 설문 기반. 핵심: 개인 사용은 주중 약 35%에서 주말 약 50%로 상승, 4월 14일 세금 질문 8배 폭증, 대화의 93%가 산출물 생성, 고임금 직군(마케팅 매니저·프로그래머)은 토큰 2.5배·턴당 산출 1.34배, 35% 이상이 12개월 내 AI가 대부분 업무 처리 예상하나 가장 많이 위임하는 사람들이 가장 낙관적(생산성 향상 86%, 실직 우려 10%뿐), 사회 초년생이 가장 큰 우려(1/3이 후배 실직 확률 60% 초과 전망), 컴퓨터·수학 직군 응답자 30% 대 미국 고용 4%, 물리적 직업 과소 대표. 기초 데이터: BLS OEWS(2025.5), 세계은행 WDI, UN WPP.
European Central Bank
ECB SAFE 조사 37차(2025년 10-12월, 유로존 5,000개 이상 기업): 기업 70% 이상이 AI를 쓰지만 집약적 사용은 7%뿐. 집약 사용자는 더 작고 젊은 ICT/전문서비스 기업으로 비용절감이 아닌 성장이 동기. 84%가 AI 투자 완료, 전체 투자의 약 20% AI 배분. 주요 장벽은 인력 부족(40%)과 자금.
arXiv
Upwork 노동자 49,610명·계약 226만 건(2021Q1-2026Q1) 분석. 생성형 AI가 AI 노출 카테고리에서 인적 자본 신호(자격·경력·평판)의 중요도를 7.8% 낮춤. 계약량 약 7% 감소, 저가 노동자로 수요 이동(점유율 3.2%->7.9%), 가격 가중치 상승(1.1%->1.8%), 고-저 인적자본 수요 격차 축소(10.3%->6.2%). 102개 하위 카테고리 평균 노출 0.252, 최고 법률번역 0.80, 최저 사진 0.02.
Statistics Canada
캐나다 통계청 조사: 캐나다 노동자의 생성형 AI 사용률이 1년도 안 돼 17%에서 30%로 거의 두 배 증가(2024년 9월~2025년 7월), 학위 보유 분석직·지식 부문에 집중.
Anthropic
Claude Code 세션 약 40만 건 분석(2025.10-2026.4, 약 23.5만 명): 계획 결정의 약 70%는 사용자, 실행 결정의 약 80%는 Claude. 검증된 성공률 초보 15% 대 중급+ 28-33%, 문제 세션 회복률 4% 대 15%. 소프트웨어 직군 34% 대 타 직군 29%. 디버깅 비중 33%->19% 감소, 평균 작업 가치 +27%.
PwC
PwC가 27개국 10억+ 채용공고 분석. AI 노출 기업 고용 52% 대 36%, 임금 24% 대 17% (2018년 대비). AI 역량 임금 프리미엄 62% (57%에서 상승). 두 갈래 시장: 전문화 직무가 대중화 직무보다 2배 빠르게 성장하고 임금 42% 더 빠르게 상승. AI 노출 신입 35% 증가, 그 외 10% 감소("시니어화"); 신입 AI 직무는 시니어 역량 요구 7배. AI 역량 일자리 8배 빠른 성장(69% 대 9%). 기술·미디어·통신 11%로 선두.
UK Government (DSIT & DWP)
영국이 £2,000만 규모 얼리 커리어 일자리 동맹(프로스펙트 노조 공동 의장, 마이크로소프트·액센츄어·BAE 시스템즈·JD 스포츠 등 파트너)을 출범시키고, 40만 학생을 대상으로 한 테크퍼스트 프로그램, 35만 배치·360개 이상 청년 허브로 거의 100만 청년을 지원하는 £8.2억 유스 개런티, 단계적 AI 부트캠프(2026년 여름 북서부 → 2027~2028 전국)를 발표. 2030년까지 영국 노동자 1,000만 명 AI 재교육 목표(170만 강좌 수료).
Federal Reserve Bank of Dallas
댈러스 연은 이코노미스트들은 AI 노출도 높은 직종에서 청년(25세 미만) 고용이 2022년 이후 약 13% 감소했다고 분석. 이 감소는 해고가 아니라 떨어지는 채용률 때문 — 청년들이 애초에 채용되지 못함. AI가 명시지(교과서 지식)를 처리하면서 암묵지(경험 기반 지식)는 희소해져, 기업들은 신입 채용은 줄이고 검증된 경력자를 두고 공격적으로 경쟁. 컴퓨터 시스템 설계 임금은 2022년 가을 이후 16.7% 상승(전국 7.5%), 경험 프리미엄 확대의 증거.
Federal Reserve Bank of Dallas
Survey of 313 Texas executives (May 12-20, 2026). 66.2% of firms use AI (flat vs Dec 2025). Among 203 AI-using firms, 76.4% report no impact on their need for workers; only 10.4% report any decrease. But 25.7% expect a decrease over the next few years (29.3% among current users) - a ~2.5x gap between realized and expected cuts. 71.4% report higher productivity for AI-using employees, yet only 7.4% report higher wage growth for them.
arXiv
Wang, Wei & Wang (2026) measure AI exposure dynamically at the job-posting level across the U.S. economy using a two-stage LLM pipeline. Decomposing the decline in AI exposure: 52% comes from hiring reallocation, 39.5% from within-job task redesign; observable job characteristics explain ~90% of exposure changes (Oaxaca-Blinder). Senior roles adjust earlier via reallocation; junior roles via a broader mix of reallocation, redesign, and their interaction.
PIIE
후바우어와 장의 PIIE 분석은 AI 도입이 숙련 편향적임을 발견. 고임금 서비스 섹터(정보·금융·전문 서비스)가 기업 도입률 30%+로 선두, 소매·숙박·음식 서비스는 후발. 대기업(250+)은 약 4%→12%로 세 배(2023-2025), 대기업 고용 점유율 37.6%(2000)→42.3%(2025). 임금과 AI 도입 간 약한 양의 상관. 일자리 대체 효과는 시기상조·불확실로 평가.
OpenAI Signals Research
OpenAI Signals Q1 2026 update documents ChatGPT consumer adoption broadening across age (35+ gaining share), gender (feminine-name users now majority), and geography (Dominican Republic +9, Haiti +9, Japan +8, Mexico +6, Tanzania +6, Brazil/Costa Rica/Myanmar/Papua New Guinea +5 in per-capita messaging rank between Q4 2025 and Q1 2026).
Challenger, Gray & Christmas
April 2026: 83,387 US job cuts (+38% MoM, -21% YoY). AI #1 reason at 21,490 cuts (26%), second straight month. YTD AI cuts 49,135 (16% of all 2026 cuts, up from 13%). YTD total 300,749 (-50% YoY). Technology led industries with 33,361 cuts in April (85,411 YTD, +33%). Hiring announcements down 69% MoM to 10,049.
IAB (Institute for Employment Research)
IAB-Kurzbericht 08/2026(프리드리히 & 카게를)에 따르면 독일 사업체의 생성형 AI 도입률이 5%(2023)에서 24%(2025)로 약 다섯 배 증가했으며, 약 15,000개 사업체 대상 IAB-Betriebspanel 조사에 기반한다. 직원 200명 이상 기업은 48%, 10명 미만은 21% 도입. 선도 업종은 정보통신(59%)·금융보험(50%)이며 건설·숙박·운송·원자재는 15% 미만. 도입 기업의 90%가 기성 도구를 사용하고, 16%만 구매 모델을 학습, 6%만 자체 모델을 개발. 약 절반이 재정 투자, 25% 이상이 AI 교육 제공, 20%가 직장 내 AI 규칙 보유.
Brookings Institution
Brookings synthesis arguing AI-driven growth acceleration is plausible but not guaranteed. Diffusion is highly uneven across sectors, firms, countries, demographic groups. Relative employment declines for early-career workers in AI-exposed occupations identified using high-frequency payroll data. Five-pillar policy recommendation including complementary capabilities investment, strategic procurement, transition tools, measurement standards, broad-based asset ownership.
arXiv
Tomei와 Klein Teeselink가 RL 실현가능성 지수(RLFI)를 제시. 894개 직업의 O*NET 태스크 17,951개를 강화학습이 학습할 수 있는지로 채점. 물리적 관문이 40.7%를 0점 처리. RLFI는 Eloundou LLM 노출도와 전체 0.88 상관이지만 디지털 실현 가능 태스크만 보면 0.15로 급락 — 접근 가능한 직업 중 무엇을 학습하느냐에서 엇갈림. 높은 RLFI/낮은 LLM 노출: 발전소 운전원, 철도 차장, 항공 화물 취급 감독원. 낮은 RLFI/높은 LLM 노출: 음악가, 의사, 자연과학 관리자. RL 노출은 임금상 봉우리형(중상위 정점, 로그급여 1p당 +12.2p), 경력상 뒤집힌 U(중반 정점). ChatGPT 이후 DiD: RL 노출 +1SD ~ 채용공고 -2.9%(p=0.085).
Yale Budget Lab
March 2026 CPS update finds no meaningful shift from December across most categories. Occupational dissimilarity, industry dissimilarity, and exposure/usage metrics all remain flat or continue along existing trends. Notable uptick in occupational mix dissimilarity between older and younger college graduates (high end of historical range). Anthropic February 2026 usage data shows observed usage more associated with automation than augmentation, consistent with prior November 2025 release. Conclusion: anxiety widespread but data suggests AI labor market impact remains largely speculative — picture reflects stability, not major disruption at economy-wide level.
ADP Research
ADP 2025 글로벌 워크포스 설문(미국 노동자 2,500만+ 페이롤 데이터 + 34개국 60만+ 설문): 노동자 50%가 주 수회 이상, 20%가 거의 매일 AI 사용. 매일 사용자는 완전 몰입(30% vs 비사용자 14%, 기준선 19%)·낮은 과부하(11% vs 23%)를 보이나, 능력 대비 덜 생산적이라 느낄 확률이 4배 높음 — 저자는 개인이 스스로 덜 해냈다고 인지하는 생산성 역설로 해석. 젊은층·남성이 채택 주도, 22-25세 AI 고노출(소프트웨어 개발·고객 지원) 조기 경력자는 고용 감소 우려·직업 안정성 비관.
ADP Research
ADP Research analysis (Nela Richardson and Tim Decker, 2026-04-21) of 25-year US employment composition trends. Professional services share grew from 14.9% (Jan 2000) to peak 17.6% (Jan 2022), declining to 16.8% (Jan 2025). Administrative/support roles fell from 47.5% (Jan 2020) to 39.5% (Jan 2025). Management/scientific consulting expanded from 10.1% (Jan 2020) to 17.3% (Jan 2025). Computer programming roles showed strongest 25-year growth. Data: BLS QCEW + ADP employment data + UMich consumer sentiment + Census retail sales + DOL unemployment claims. Affected occupations: legal services, accounting, architecture, engineering, design, advertising, computer programming, scientific research, management consulting, technical services.
arXiv
Yu & Li (April 2026) track 40 years of financial labor productivity across three regimes: computerization (1.36 AUM/employee coefficient), indexing (2.42), and agentic AI era (3.39 — 149%% higher than baseline). AI exposure correlates +0.5843 with AUM/employee but -0.0535 with revenue/employee, indicating volume-over-yield strategy. Mid-layer coordination roles face greatest pressure.
ILO
ILO Research Brief warning that AI exposure indicators (3.3% global highest exposure, 34% HIC vs 11% LIC, female 4.7% vs male 2.4%) measure technical task overlap with current AI capabilities — not predictions of job displacement.
OpenAI
OpenAI economist Alex Martin Richmond maps 921 US occupations covering 99.7% of US employment using a 4-dimension framework: technical capability, human necessity (regulatory/relational/physical), demand elasticity, and ChatGPT consumer usage data (H2 2025). Findings: 18% face higher short-term automation risk (legal, education, office/administrative); 46% likely see less change; 24% may see employment decline as task composition shifts; 12% could grow because of AI. Insulated roles include teachers, nurses, lawyers due to regulatory, relational and physical necessity. ChatGPT usage 3x higher in high-risk jobs.
OpenAI
OpenAI April 2026 workplace report: 28% of US workers use ChatGPT (up from 8% in 2024), Fortune 500 adoption 93%, 7M+ Enterprise/Team seats. Four core tasks: writing, research, programming, analysis. Adoption split sharply between IT/finance (deep) and healthcare/construction/transportation (lagging).
arXiv
Evaluation framework for AI work-domain capabilities. Low blog value (framework paper, not labor market impact evidence).
The Budget Lab at Yale
예일 버짓랩 2026년 3월 CPS 분석: 미국 실업률이 4.3%로 상승했지만 AI 노출도·자동화·증강 지표는 고용 변화와 무관. 노동시장 약화의 주원인은 AI가 아니라 이민 둔화. ChatGPT 2022 이후 직업 비유사성 지수는 평탄하며, 최근 졸업생(20-24세)은 상위 연령층(25-34세)과 격차 확대 없음.
Stanford HAI
Annual AI Index 2026 report highlights: software developer employment (22-25) down ~20% since 2024, 14-26% productivity gains in customer support/SW dev, 73% expert vs 23% public optimism gap, US ranks 24th in AI adoption (28.3%), AI researcher US inflow down 89% since 2017, GenAI consumer surplus $172B, 53% global usage, physician note-writing time reduced 83%.
ADP Research
ADP Research Global Workforce Survey of 39,000+ workers found only 25% globally and 28% in the U.S. feel their jobs are safe. Age breakdown: 18-26: 26%, 27-39 & 40-54: 30%, 55-64: 23%. Three contributing factors: geopolitical concerns, AI impact, ongoing inflation. Workers feeling secure are 6× more likely to be fully engaged and 3.3× more likely to report high productivity. Authored by Nela Richardson Ph.D. April 7 2026.
Morgan Stanley
Morgan Stanley analysis: AI added at most 0.1 percentage point to overall US unemployment rate. Gen AI impact is double-edged — same technology that automates tasks also augments labor and raises productivity.
Goldman Sachs
Goldman Sachs economist Elsie Peng finds AI substituting 25K jobs/month while augmenting 9K, net loss 16K. Gen Z hardest hit with 3.3pp wage gap widening. Insurance clerks, bill collectors at highest substitution risk.
Challenger, Gray & Christmas
March 2026: 60,620 total job cuts, AI led all reasons with 15,341 cuts (25%). Q1 YTD: 217,362 total, 27,645 AI (13%). Cumulative AI cuts since 2023: 107,094. Tech sector Q1 up 40%, Healthcare record Q1 high.
Brookings Institution
Analysis of 70M STARs (non-degree workers): 15.6M in high AI-exposed roles, 3.5M at dual risk (high exposure + low adaptive capacity). Nearly half of career advancement pathways from Gateway to Destination occupations are highly AI-exposed. Florida metros most affected. Uses Anthropic observed exposure measure.
European Central Bank
ECB 경제 보고서(2026년 4호)는 미국에서 AI 대체 고위험 직업이 2019-2025년 4% 넘게 감소하고 저위험 직업은 13% 성장했으며, 약 15%p의 고용 격차가 2022년 말 ChatGPT 출시 후 가장 빠르게 벌어졌다고 밝혔다. 저위험 비중은 고용의 23%->25%로 상승, 고위험은 35%->33%로 하락. 임금 성장 영향은 유의미하지 않음. 부문 고정효과 이중차분.
Stanford HAI
Economy chapter of 2026 AI Index. Key findings: software developers aged 22-25 employment fell nearly 20% from 2024; ~1/3 of surveyed organizations anticipate workforce reductions over coming year; expected decreases concentrated in service operations, supply chain, and software engineering; productivity gains measured at 14-15% (customer support) and 26% (software development). AI labor effects concentrated in hiring pipelines and youngest workers in exposed occupations.
National Bureau of Economic Research
Karger, Kuusela, Tetlock et al. (15 co-authors) ran a structured forecasting exercise across 5 groups (academic economists, AI company employees, policy researchers, superforecasters, general public). Median GDP growth forecast through 2050: 2.5% (vs CBO baseline 2.0%/1.7%). Under rapid AI scenario: GDP ~4%/year, labor force participation drops 62.7% to 55%, ~10M jobs displaced by AI specifically. Main driver of disagreement: not AI capability timelines, but what high-capability AI does to the economy. Policy preferences: experts favor targeted retraining + portable benefits; general public prefers UBI + federal job guarantees.
MIT / arXiv
MIT researchers evaluated 3,000+ text-based O*NET tasks through 17,000+ worker assessments. Found "rising tides" pattern: AI task success climbing from ~50% (2024-Q2) to ~65% (2025-Q3), projected 80-95% by 2029. Little evidence of sudden "crashing waves" displacement. Adoption timelines expected to substantially lag capability gains.
Stanford HAI
스탠퍼드 HAI의 2026 AI Index는 AI 역량·투자·채택의 가속화를 기록하고, AI 노출이 큰 초급 직종에서 젊은 노동자의 고용 감소 등 초기 노동시장 신호를 강조한다.
arXiv
MIT/IBM working paper develops a unified framework for optimal task automation. Convex AI accuracy cost curve makes partial automation the cost-minimizing equilibrium. 11% of computer-vision-exposed labor compensation captured at firm level; share rises sharply under economy-wide deployment. Calibrated with O*NET task data, 3,778 domain expert surveys, GPT-4o decompositions.
arXiv
Introduces Agentic Task Exposure (ATE) score framework. Analyzes 236 info-intensive occupations across 5 US tech hubs. 93.2% cross moderate-risk threshold by 2030 in Tier 1 regions. High-risk: credit analysts, judges, sustainability specialists (ATE 0.43-0.47). 17 emerging occupational categories in AI governance. Authors: Gupta & Kumar.
ILO / World Bank
ILO-세계은행 공동 연구로 WDR 2026 배경 보고서. 135개국 GenAI 노동시장 노출도 분석. 선진국은 사무·전문직 노출 최고, 개도국은 디지털 격차로 인해 생산성 이득보다 파괴가 먼저 도래할 위험. 여성·청년 불균형 취약.
arXiv (Wharton)
Wharton arXiv 논문: AI 해고 함정 — 자동화 경쟁에 뛰어든 기업들이 집단행동 문제를 만들어 역효과 우려.
Brookings Institution
Policy vision by Friedler, Booth, Schrank, Helper proposing worker-centered AI policies: minimum staffing laws in care sectors, tripartite institutions, participatory AI design. Cites 50%+ Americans fear AI displacement (Reuters/Ipsos). Occupations mentioned: teachers, nurses, social workers, software engineers, manufacturing, utility, guest room attendants.
Anthropic
Anthropic 경제 지수 2026년 3월: 전체 직업의 49%가 업무의 25% 이상에 AI를 사용. 초기 도입자와 후발 주자의 격차 확대.
Anthropic
Anthropic 내부 데이터: 엔지니어가 업무의 59%에 AI를 사용. 외부 추정과 실제 사용 패턴의 차이를 보여줌.
Stanford HAI + Indeed
Stanford HAI + Indeed 데이터: AI 채용은 급증하는 반면 비AI 채용은 정체 — 이중 트랙 노동시장 형성.
Brookings (Acemoglu, Autor, Johnson)
Acemoglu, Autor, Johnson(Brookings): 3대 경제학자가 현재 AI 개발 경로가 근로자에게 해를 끼친다고 주장.
Dallas Federal Reserve + HBR
HBR + Dallas Fed 종합: AI가 생산성 향상과 일자리 대체라는 서로 다른 경로로 근로자에게 동시에 도움과 피해를 줌.
Harvard Business Review + IBM
IBM이 경쟁사들이 감원하는 동안 초급 채용을 3배 확대. 역발상적 AI 인력 전략에 대한 HBR 사례 연구.
Stanford + Harvard
Stanford-Harvard 연구: AI가 전문성 격차를 해소하지 못함. 8개월 현장 연구에서 AI는 기존 기술 차이를 증폭.
Dallas Federal Reserve
Dallas Fed 데이터: 기술 분야 청년 고용이 ChatGPT 출시 수개월 전인 2022년 초부터 감소 시작.
International Labour Organization
ILO 워킹페이퍼 166은 135개국에 걸친 생성형 AI의 불균등한 노동시장 효과를 분석합니다. 선진국은 더 높은 자동화 노출(고용의 30~32%)에 직면하지만, 개발도상국은 역설에 처합니다. 일자리 대체에 취약한 노동자는 이미 인터넷에 연결되어 있는 반면, AI 생산성 향상의 수혜를 받을 위치의 노동자는 안정적 디지털 인프라가 부족합니다. 보고서는 일부 개발도상국에서 "혜택보다 파괴적 효과가 먼저 나타날 수 있다"고 경고하며, AI의 기술적 잠재력과 실제 구현 역량 사이의 격차를 강조합니다.
OpenAI + University of Michigan
ChatGPT wage usage study: In Jan-Feb 2026, US consumer ChatGPT users sent ~3M messages/day about wages, compensation, or earnings. Workers use ChatGPT to navigate wage info gaps, especially in labor markets with high uncertainty. Joint study with University of Michigan on how Americans engage with AI for wage information. Released 2026-03-17.
Brookings Institution
Brookings 33개월 분석: AI로 인한 대량 실업은 아직 없으나, 특정 산업에서 경고 신호가 포착됨.
Yale Budget Lab
33 months after ChatGPT release, AI exposure metrics, occupational dissimilarity, and industry dissimilarity all flat or within historical ranges. Recent vs older college graduate dissimilarity in 30-33% band since Jan 2021. Anthropic Feb 2026 usage data tilts toward automation rather than augmentation. Direct quote: exposure/automation/augmentation measures show no sign of being related to changes in employment or unemployment.
ILO
ILO 주력 보고서: 전 세계 실업자 1억 8,600만 명, AI가 생산성은 높이지만 고용 회복은 이루어지지 않는 역설. 4억 800만 명이 적절한 일자리 부족.
Brookings Institution
Brookings가 과거 재훈련 프로그램을 분석한 결과, 실직 근로자의 성공률이 제한적임을 발견.
Brookings Institution
Brookings 메타분석: AI 노동 연구는 아직 초기 단계이며, 대부분의 주장이 근거를 앞서간다고 지적.
Andrej Karpathy / Fortune
Karpathy(전 OpenAI)가 모든 미국 직업의 AI 노출도를 평가. 화이트칼라 전문직이 가장 높은 취약성.
ILO
ILO 138개국 정밀 지수: 직업 성별 분리 패턴으로 인해 여성이 자동화 위험 2배.
Brookings Institution
Brookings: AI 노출은 높지만 적응 역량이 낮은 미국 근로자 610만 명 — 구조적 취약성 지도.
Economic Innovation Group
EIG 연구: AI-청년-일자리 위기 서사에 반론 제기 — 고용 감소의 원인은 팬데믹 후 조정 등 AI 외 요인.
Anthropic Economic Research
앤트로픽이 "관측 노출도(observed exposure)" — 실제 작업 흐름 안에서 AI 배치를 측정하는 새 지표를 발표. 컴퓨터 프로그래머가 75%로 최고, 컴퓨터·수학 카테고리 전체는 관측 33%(이론 90%). 노동자 30%는 관측 노출도 0. 22-25세 고노출 분야 신규 채용 약 0.5%p 감소.
Cedefop
Cedefop analysis of EU online job advertisements shows VET (vocational education and training) occupations' share fell from 36% (2019-mid 2022) to 33% (mid 2022 trough), then recovered above 36% by early 2025 — coinciding with the emergence of generative AI in late 2022. Declining categories: software developers, sales & marketing, customer info workers, database specialists. Growing categories: engineering technicians, machinery mechanics, construction trades, transport workers.
ILO
이 ILO 연구는 생성형 AI가 직종별 성별 분리와 어떻게 맞물리는지 분석한다. 여성이 고노출 사무직에 종사할 확률이 남성의 약 두 배여서, 표적 정책이 없으면 노동시장 불평등이 확대될 수 있다고 결론짓는다.
Anthropic
Anthropic 인도 보고서: 세계 2위 AI 사용자 수이나 1인당 도입률은 101위 — 규모와 깊이의 격차.
Yale Budget Lab
예일 버짓랩은 현행 인구조사 데이터로 AI의 노동시장 영향을 추적하며, ChatGPT 출시 이후 직종별 노출도가 대체로 안정적이고 고용에 대한 대규모 충격의 뚜렷한 징후는 아직 없다고 분석한다.
NBER
Danish admin data + adoption surveys show rapid AI chatbot adoption and reported productivity gains, but precise null effects on earnings and recorded hours at worker/workplace level (within 2%) two years after ChatGPT launch. Employers reorganized tasks rather than reducing workforce.
ILO
이 ILO 연구 브리프는 생성형 AI에 대한 직종별 노출도를 정교화한 글로벌 지수를 제시한다. 사무·행정직이 가장 노출도가 높고, 여성이 이러한 직종에 집중되어 있어 남성보다 노출도가 높다고 밝힌다.
NBER
Survey of 750 corporate executives. Over half invested in AI. Little evidence of near-term aggregate employment declines. Larger companies anticipate reductions, smaller firms expect gains. Productivity paradox: executives perceive larger gains than data shows.
Challenger, Gray & Christmas
Challenger 보고서: 2026년 1~2월 AI 관련 해고 12,304건, 채용 계획은 전년 대비 56% 감소.
Bank for International Settlements (BIS Review)
Harvard Business Review
HBR 8개월 현장 연구: AI가 업무량을 줄이기보다 업무 강도를 높임 — 생산성의 역설.
Yale Budget Lab
Skeptical analysis of AI productivity boom claims. Productivity data is too noisy and lagged to confirm GenAI productivity gains.
ADP Research
ADP Research January 2026 payroll panel: job-changers 6.4% YoY wage growth vs job-stayers 4.5% (1.9pp premium, smallest since 2020). New-hire median base pay jumped from $18 to $19/hour after 18-month plateau, driven by construction and financial services. Average weekly hours 1 hour below pre-pandemic, near 7-year low. ~45% of workers now part-time (<35 hrs/wk), +6pp vs 2019. Sector switcher premium: construction +6.6pp, mining +5.6pp, leisure/hospitality negative. Authored by Nela Richardson Ph.D. and Liv Wang Feb 17 2026.
Brookings Institution
Brookings 프리랜서 시장 연구: 저숙련이 아닌 고숙련 프리랜서가 AI 타격을 가장 크게 받음.
The Budget Lab at Yale
The Hamilton Project (Brookings)
Acemoglu, Autor, Johnson은 AI가 노동자를 대체하기보다 보완하도록 방향을 잡아야 한다고 주장한다. 잘못된 유인과 자동화 편향 등 장애 요인을 짚고, AI를 더 친노동적으로 만들 9가지 정책을 제안한다.
NBER
Survey of 6,000 executives across US/UK/Germany/Australia finds 69% use AI but 90% report zero employment/productivity impact. Executives predict -0.7% employment next 3 years; employees expect +0.5% growth.
arXiv (Payrolls to Prompts)
arXiv 연구: 기업이 프리랜서 예산 1달러 삭감당 AI에는 3센트만 지출 — 대체가 불완전함.
arXiv
Analyzes 9,978 Egyptian job postings using knowledge graphs. Finds 20.9% of jobs face high automation risk, but only 24.4% of at-risk workers have viable transition pathways. 75.6% face structural barriers requiring comprehensive reskilling, not incremental upskilling. Process-oriented skills appear in 15.6% of feasible transitions.
Bank of Korea
Analysis of Korean youth in "resting" status: 6.3%p higher probability for non-college youth, reservation wage 31M KRW (not high), AI cited as labor market deterioration factor, debunks "high standards" narrative
PwC + World Economic Forum
PwC+WEF joint survey of 9,394 entry-level workers across 48 economies. 47% curious about AI, 38% excited, 29% worried. 76% say job security is most important factor, but only 53% feel confident. Presented at Davos 2026.
Harvard Business Review
HBR 분석: CEO들이 AI의 입증된 성과가 아닌 잠재력만으로 해고 결정. AI 투자 50건 중 1건만 혁신적.
arXiv
Ryan Stevens (Ramp applied science) analyzes firm-level spending on Ramp expense management platform (2021 Q3 - 2025 Q3). Top-exposed firms substitute $1 in labor for only $0.03 in AI spend (33x cost savings); mid-exposed firms at $0.30. Online labor market spending fell from 0.66% (2021 Q4) to 0.14% (2025 Q3); AI spending rose from 0% to 2.85% over same period. 50%+ of firms reduced online labor spending to 0%. Limitation: covers online freelance markets only, no occupation-level decomposition.
Anthropic
Anthropic 경제 지수: 실제 AI 생산성 향상은 1.0%이며 헤드라인의 1.8%가 아님. 대부분 자동화가 아닌 증강 용도.
Economic Innovation Group
이 EIG 워킹페이퍼에서 Zanna Iscenko와 Fabien Curto Millet(구글 이코노믹스팀)은 AI가 신입직 고용을 잠식하는지 분석합니다. AI 노출 직업에서 채용 공고가 더 크게 감소했지만, 그 변곡점은 ChatGPT 공개 수개월 전인 2022년에 시작되었습니다. 시점은 대규모 언어모델 출시보다 금리 인상이라는 거시경제 변화와 더 잘 맞아떨어져, AI가 신입 채용 약화의 주된 동인이라는 지배적 서사에 의문을 제기합니다.
University of Pittsburgh + RAND
Pittsburgh/RAND 1,050만 LinkedIn 프로필 분석: AI 노출 직업이 ChatGPT 출시 8~10개월 전부터 악화.
World Economic Forum
WEF 일자리의 미래 2026 보고서는 전 세계 고용주를 대상으로 AI와 자동화가 2030년까지 직무를 어떻게 재편할지 조사했다. 대규모 일자리 소멸과 함께 그보다 더 큰 신규 일자리 창출, 요구 역량의 큰 변화를 전망한다.
Federal Reserve Bank of Dallas
댈러스 연준 이코노미스트들은 ChatGPT가 출시된 2022년 말 이후 200개 이상 직업의 고용·임금 추세를 분석합니다. AI는 노출도가 가장 높은 산업(컴퓨터 시스템 설계 약 5% 감소)에서 고용을 줄이는 동시에, 같은 분야의 숙련 노동자 임금은 끌어올리고 있습니다. 신입 노동자가 가장 큰 어려움을 겪는데, AI가 정형화된 교과서적 지식은 복제하지만 수년간 쌓인 암묵지는 대체하지 못하기 때문입니다. 결국 노동시장 영향은 AI가 업무를 자동화하느냐 증강하느냐에 달려 있습니다.
Eurofound
이 유로파운드 정책 브리프는 EU 회원국 전반의 일자리 질이 개선되고 있는지, 그리고 노동 기준이 수렴하는지 발산하는지를 평가합니다. 공정성, 보건·안전, 일과 삶의 균형, 디지털 전환을 위한 숙련, 사회적 대화와 단체교섭의 역할 등 핵심 지표를 분석하고, 사회보장 접근성 격차와 지속적인 성별 격차도 함께 다룹니다. 국가 간 비교 증거는 EU 양질 일자리법(Quality Jobs Act) 개발을 포함한 현행 정책 논의에 활용되도록 마련되었습니다.
IAB / Labour Economics
미국·독일 노동자 5,147명 대상 서베이 실험(2019, YouGov). 절반 이상이 자동화로 전체 실업률이 오를 것이라 봤고 약 90%가 불평등한 충격을 예상했으나, 본인 실직을 우려한 비율은 30% 미만(두 인식의 상관 0.1 미만). 과학적 정보(Graetz & Michaels 2018 — 로봇이 전체 고용을 유의하게 줄이지 않음)를 무작위 제공하자 전체 실업 공포가 약 0.15 표준편차 감소했고 4주 뒤 추적조사(n=2,225)에서도 유지됐다. 다만 사전 신념에 따라 효과가 이질적이며 정책 선호는 정반대로 갈렸다. 생성형 AI 이전 데이터라는 한계.
NBER
Agrawal/McHale/Oettl: AI as productivity tool vs task replacer, wage inequality depends on skill distribution
한국은행
Korea has 57K AI specialists but 6% wage premium (vs US 25%), 16% brain drain, 30% firms lack AI job definitions.
Cedefop
Cedefop foresight report naming AI the most influential yet unpredictable force shaping continuing skills development (CSD) by 2040, presenting four scenarios (A opportunities / B polarisation / C slow adoption / D dystopia) and cross-cutting red flags. Paired with the 2024 European AI skills survey (42% need AI skills vs 15% trained = 27pp gap).
Stanford HAI
2026 predictions: emergence of high-frequency AI economic dashboards tracking task/occupation-level productivity, displacement, new roles. Shift from speculation to careful measurement. Round-up prediction article, not primary research.
PwC
PwC 조사: AI 노출 직업이 비노출 직업 대비 생산성 4배, 임금 프리미엄 56% 더 높음.
한국은행
BOK Issue Note 2025-36: 57K AI workforce with 58% holding graduate degrees, 69% large firms plan to expand AI hiring.
arXiv
UK Civil Service study analyzing 193,497 job vacancies and 1,542,411 tasks for AI exposure. Finds productivity gains, not just displacement. Authors propose redesign framework: automate, optimize, reallocate.
Bureau of Labor Statistics
BLS가 2024-34 공식 고용 전망에 최초로 AI 영향을 반영 — 방법론의 전환점.
McKinsey Global Institute
MGI report: $2.9T US value by 2030, 57% work hours automatable, 40% jobs highly automatable, 70%+ skills transferable
한국은행
Youth employment declined 2.11M over 3 years with 98.6% in AI-exposed sectors. Junior workers with codified knowledge most vulnerable.
McKinsey & Company (QuantumBlack)
맥킨지 QuantumBlack은 2025년 6~7월 105개국 1,993명을 대상으로 기업의 AI 도입을 조사했습니다. 응답자의 88%가 최소 한 개 업무 기능에서 AI를 정기적으로 사용한다고 답해 1년 전 78%에서 상승했으나, 대다수 기업은 여전히 실험·파일럿 단계이며 약 3분의 1만이 확장에 착수했습니다. 62%가 AI 에이전트를 최소한 실험하고 있고 23%가 에이전트형 시스템을 확장 중이지만, 기업 수준 EBIT 영향을 보고한 비율은 39%에 그쳤습니다. 최고 성과 기업은 효율성만이 아니라 성장·혁신을 추구하며 워크플로를 재설계합니다.
한국은행 (Bank of Korea)
BOK 이슈노트 제2025-30호. 한국 AI 高노출 업종에서 청년(15-29세) 고용이 3년간 21.1만개 감소했고 그 중 20.8만개(98.6%)가 AI 高노출 업종에서 발생. 같은 기간 시니어(50대+) 고용은 20.9만개 증가했고 그 중 14.6만개가 AI 노출 업종에서. AI 확산이 '연공편향(seniority-biased) 기술변화' 패턴을 보임 — 초급(코드화 가능 반복 작업) 일자리는 AI로 대체되지만 암묵지·사회적 기술이 필요한 직군은 AI와 보완관계. 한국 GenAI 사용률 63.5%(업무 51.8%) — 미국 대비 약 2배, 인터넷 도입 대비 8배 빠른 확산.
Yale Budget Lab
Martha Gimbel analysis: AI exposure intersects with workforce aging and immigration. Some aging-heavy occupations (legal secretaries, admin assistants) show higher AI exposure; passenger attendants show minimal applicability. AI exposure concentrates in occupations with lower shares of foreign-born workers. Commentary piece, no numerical breakdowns in article body.
OpenAI
GDPval benchmark: 1,320 tasks across 44 knowledge-work occupations in 9 top-GDP sectors (Real estate, Government, Manufacturing, Professional services, Health care, Finance, Retail, Wholesale, Information). Top models (GPT-5, Claude Opus 4.1) rated as good as or better than humans in ~50% of tasks. 100x faster and cheaper than experts. Occupations include: software developers, lawyers, registered nurses, mechanical engineers, accountants, financial analysts, customer service reps, pharmacists, project management specialists, police supervisors, producers/directors, and others. Based on O*NET + BLS May 2024 wage data.
arXiv
Introduces a Remote Labor Index to measure AI automation capability across remote-work tasks. Key finding: AI capabilities on remote-work benchmarks are rising rapidly but remain below human baseline for complex multi-step tasks. Relevant for occupations dominated by remote knowledge work.
The Budget Lab at Yale
예일 버짓랩의 이 분석은 직업·산업 비유사성 지표와 AI 노출 지표를 함께 사용해 AI가 미국 노동시장을 측정 가능한 수준으로 재편하고 있는지 평가합니다. 데이터는 ChatGPT 도입 이후 노동시장 구성 변화 속도에 실질적 가속이 없음을 보여주며, 비유사성과 노출 지표는 평탄하거나 기존 추세를 따릅니다. 저자들은 이 양상이 경제 전반의 큰 혼란이라기보다 안정성을 반영한다고 결론지으면서, 더 나은 데이터가 필요하고 분석을 정기적으로 갱신하겠다고 밝혔습니다.
arXiv
Meta-review of AI exposure and employment literature. Synthesizes theoretical frameworks, empirical estimates, and emerging evidence across 2023-2025. Tests consistency of exposure scores (Felten, Webb, Pizzinelli) with observed hiring patterns.
OpenAI / NBER
Aaron Chatterji, Thomas Cunningham, David J. Deming, Zoe Hitzig, Christopher Ong, Carl Yan Shan, Kevin Wadman. NBER WP 34255 (Sep 2025). ChatGPT adopted by ~10% of world adult population by Jul 2025; gender gap narrowing; higher growth in lower-income countries. Non-work messages grew 53% -> 70%+. 75% of conversations focus on practical guidance, information seeking, and writing. 49% of messages are Asking mode (advisor) showing decision-support value especially in knowledge-intensive jobs. Privacy-preserving automated classifier on de-identified messages. Companion to OpenAI compensation paper (#64) and GDPval (#65).
ADP Research
ADP Research는 스탠퍼드 디지털 이코노미 랩의 연구를 바탕으로 생성형 AI가 연령대별 고용을 어떻게 바꾸는지 분석합니다. 소프트웨어 개발·고객 지원 등 AI 노출 분야에서 22~25세 노동자 고용은 2022년 말부터 2025년 7월 사이 약 6% 감소한 반면, 같은 직무의 고령 노동자는 6~13% 고용 증가를 보였습니다. 분석은 업무를 자동화하는 AI 도구와 인간 노동을 증강하는 도구를 구분하며, 쉽게 자동화 가능한 직무의 초기 경력자가 가장 취약하다고 결론짓습니다.
Bank of Korea
63.5%% of Korean workers use GenAI (51.8%% for work), 3.8%% work time reduction, 1.0%% productivity gain, autonomous robot collaboration 11%%->27%%, equalizing effect for junior workers
Jobs and Skills Australia
JSA Gen AI Capacity Study Overarching Report. First national whole-of-labour-market study by Australian government. 358 occupations analyzed using ANZSCO + two-axis (augmentability + automatability) framework. Key findings: 79% low risk, 21% meaningful exposure (routine clerical concentrated).
Jobs and Skills Australia
호주 Jobs and Skills Australia의 생성형 AI 역량 연구(2025년 8월 14일)에 동반되는 데이터셋으로, 이 분석은 호주 경제 전반의 산업 수준 AI 노출도와 도입 양상을 제시합니다. 어떤 산업이 가장 큰 AI 노출에 직면하고 도입이 어디에 집중되는지를 보여줌으로써 직업 수준 데이터를 보완하며, 생성형 AI의 잠재력·현재까지의 영향·호주의 디지털 및 AI 전환 지원에 필요한 사항에 대한 전체 노동시장 관점을 뒷받침합니다.
Jobs and Skills Australia
호주 Jobs and Skills Australia의 생성형 AI 역량 연구(2025년 8월 14일 발표)의 일부로, 이 데이터셋은 ANZSCO v1.3 단위 분류를 사용해 직업별 AI 노출도를 매핑합니다. 업무 적응 정도, 직무 간 노동 이동, 전반적 직업 역동성 등 AI에 대응한 일자리 변화를 측정합니다. 결과는 자동화보다 증강이 대체로 우세하며, 자동화 잠재력은 정형적 직무와 여성 다수 직업에 집중되고, 신입직에서는 아직 광범위한 일자리 대체 증거가 없다고 나타냅니다.
Economic Innovation Group
EIG의 Sarah Eckhardt와 Nathan Goldschlag는 AI가 현재 미국 노동시장에서 실질적인 일자리 손실을 일으키는지를 5가지 AI 노출 지표로 검증했습니다. 실업률, 경제활동참가율, 직업 전환, 산업별 고용 어디에서도 AI 노출 노동자의 의미 있는 일자리 손실 증거는 없었고, 오히려 노출도가 높은 노동자의 실업률이 더 낮았습니다. 저자들은 AI 도입이 가속화되고 있으나(기업 약 9%) 실제 경제적 확산은 아직 완만하며 대다수 기업이 중립 또는 긍정적 고용 효과를 보고한다고 결론지었습니다.
arXiv
Empirical analysis linking AI capability advancement to labor market outcomes. Higher AI exposure associated with reduced employment, higher unemployment rates, and shorter work hours. Evidence consistent with 2025 AI-related hiring slowdowns and layoffs.
OECD
OECD 고용전망 2025는 회원국 노동시장 상황을 검토하고 AI 채택이 일자리·임금·역량 수요에 미치는 영향을 분석했다. 직종별 노출도가 불균등하며 지금까지 순고용 효과는 제한적이라고 진단한다.
arXiv
Studies 2015-2022 US data using instrumental variables. Finds automation AI negatively impacts new work, employment, and wages in low-skilled occupations, while augmentation AI fosters new work and raises wages for high-skilled occupations. Concludes AI may accelerate existing wage inequality.
AI 및 노동시장 연구를 위해 지속적으로 모니터링하는 기관과 단체입니다. 현재 55개의 활성 출처를 추적하고 있습니다.
각 출처에는 신뢰도 등급이 부여되어 있으며(S가 최상위), 글이 인용하려면 그 도메인이 이 목록에 먼저 올라 있어야 합니다 — 그 밖의 것은 데이터베이스가 거부합니다. 출처 추가는 자동으로 이뤄지는 절차가 아니라 저희가 내리는 결정이며, 파이프라인이 스스로 발견한 후보에 대해서는 그 결정을 기록으로 남깁니다.