[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 고용시장의 데이터와 체감 온도 사이에 괴리가 날로 커지는 양상이다.

미국 실업률은 4%대 초중반으로, 표면상으로는 완전 고용에 가깝지만 화이트칼라 노동자들의 현실은 한 마디로 위기다.

기업이 아닌 구직자들이 리크루터들에게 비용을 지불하고, 더 나은 조건의 일자리를 찾기 위해 유행했던 '대퇴사' 대신 있는 힘을 다해 버티는 소위 '잡 허깅(job ugging)'까지 원칙이 무너지는 상황이 곳곳에서 포착된다.

AI 도구를 활용해 업종별 고용 통계와 임금 추세, 기업 설문, AI 영향 연구를 통합해 수십 가지 지표를 교차 검증한 결과 AI 도입과 자동화가 화이트칼라 노동시장에 침투해 일으키는 구조 변화가 드러났다.

◆ AI 도입과 '질적' 고용 한파 = 전체 고용 지표와 화이트칼라 시장의 온도차가 뚜렷하다. 2025년 미국 경제는 58만4000개의 일자리를 추가했지만 이는 직전 몇 년에 비해 크게 줄어든 수치로, 팬데믹 이후 가장 약한 고용 증가였다.

보건·사회복지 부문이 70만 개 이상을 새로 만들며 성장을 이끌었지만 정부·제조업과 함께 전문·비즈니스 서비스(professional and business services) 부문에서는 오히려 9만7000개 일자리가 사라졌다. 같은 기간 구인 건수는 2020년 이후 최저 수준까지 떨어졌고, 특히 비즈니스 서비스와 정보통신 부문에서 감소폭이 컸다.

화이트칼라 시장의 체감은 더 냉랭하다. 채용 공고는 오랫동안 열려 있지만 실제 채용은 하지 않거나, 인터뷰를 여러 번 진행하고도 돌연 공고를 철회하는 사례가 적지 않다. 

AI 도구로 업종별·연령대별 고용 변화를 모형화하면, 그림은 더 분명해진다. 헬스케어와 저임금 서비스 부문은 고용이 늘고, 중간급 사무직과 전문직은 제자리 걸음을 하거나 감소하는 'K자형' 노동시장이 형성되고 있다. 통계가 잡아내지 못하는 '질적인 고용 한파'가 화이트칼라를 중심으로 진행 중인 셈이다.

◆ 역리크루팅, 구직자가 리크루터에게 돈을 내는 '역전' = 구조적 압박이 가장 극단적으로 드러난 사례가 바로 역리크루팅이다.

최근 월스트리트저널(WSJ)은 절박한 구직자들이 돈을 내 가며 일자리를 찾는다고 보도했다. 전통적으로 리크루터와 헤드헌터는 기업으로부터 수수료를 받았지만 최근 들어 구직자가 수백에서 수천 달러를 내고 리크루터의 네트워크와 조언을 '사서' 쓰는 사례가 늘고 있다는 얘기다.

해외 취업 플랫폼과 AI 채용 솔루션 업체들의 데이터를 AI 분석 도구로 재가공하면 이 현상의 배경이 계량적으로도 드러난다.

한 리포트에 따르면 2025년 미국에서 화이트칼라 직무 공고 한 건당 평균 지원자 수는 팬데믹 이전 대비 1.5~2배로 늘었지만 실제 면접까지 진입하는 비율은 20%대 초반에 불과했다. 자동화된 이력서 필터링과 알고리즘 매칭이 강화되면서 상당수 지원자는 면접관의 눈을 한 번도 못 본 채 탈락한다. 이런 환경에서 정보와 네트워크가 부족한 구직자일수록 유료 리크루팅과 커리어 코칭 서비스에 의존하게 된다.

이는 단순한 구직난을 넘어 구조적 불평등을 키울 위험이 있다는 지적이다. 기업이 부담하던 채용 비용 일부가 구직자에게 전가되면서 경제적으로 여유가 있는 지원자가 더 많은 '노출 기회'를 사는 구조가 형성되기 때문이다.

AI 기반 채용 필터링이 강화될수록 알고리즘의 눈에 띄기 위한 이력서 최적화와 키워드 튜닝 같은 '보이지 않는 추가 노동'이 필요해지고, 이를 전문 서비스에 맡기는 수요가 늘어난다. 노동시장 접근 자체가 점점 더 돈과 정보 수준에 따라 차등화되는 셈이다.

◆ '대퇴사'에서 '잡 허깅'으로 = 불과 몇 년 전까지만 해도 미국 노동시장은 이른바 대퇴사(Great Resignation), 즉 더 나은 조건을 찾아 과감히 회사를 떠나는 흐름이 두드러졌다. 반면 2025~2026년으로 오면서 데이터는 정반대 방향으로 꺾이고 있다.

글로벌 채용 리포트와 컨설팅 자료를 AI 도구로 분석한 결과, 여러 보고서에서 이직률과 자발적 퇴사율이 팬데믹 직후 대비 절반 수준으로 떨어졌다는 공통된 결론을 내리고 있다.

월스트리트저널과 다른 해외 매체들은 이런 현상을 '잡 허깅(job‑hugging)'이라는 표현으로 설명한다. 새 일자리가 충분히 매력적이지 않거나 채용이 워낙 선별적으로 이뤄지다 보니 많은 직장인이 지금 자리라도 지키는 게 최선이라고 판단한다는 것.

인디드(Indeed)와 같은 글로벌 채용 사이트의 데이터에서도 2025년 채용 공고 수는 2022~2023년 고점 대비 크게 줄었고, 특히 화이트칼라·오피스 직무에서 게시 기간이 길어지는 대신 실제 채용 전환율은 떨어진 것으로 나타난다.

AI 모델로 구성한 시나리오 분석을 통해 보면 잡 허깅은 단기적 심리 현상을 넘어 노동시장 전체를 경직시키는 요인으로 작용한다. 이직이 줄어드면서 신규 채용 수요가 동반 감소하고, 이직을 통한 임금 인상 압력도 약해진다. 기업은 인건비를 관리하기 쉬워지지만, 노동자 입장에서는 위험 회피를 위해 기회를 포기하는 구조에 갇히게 된다.

◆ 임금과 커리어 사다리, AI가 끊어 놓은 첫 번째 단 = 이직률 감소와 채용 축소는 임금 추세에도 직격탄을 날린다. AI 도구로 여러 해외 임금 리포트를 교차 분석해 보면, 2025년 미국과 주요 선진국에서 명목 임금 상승률은 3% 안팎에 그치고, 인플레이션을 감안한 실질임금 개선은 미미하거나 일부 집단에만 집중돼 있다는 사실을 확인할 수 있다. 과거에는 이직이야말로 연봉을 올릴 수 있는 가장 강력한 레버리지였지만, 이직 자체가 줄어들면서 협상력이 약해진 것.

AI와 자동화는 이 구조를 더욱 심화시킨다. 세계경제포럼의 'Future of Jobs 2025' 보고서에 따르면, 전 세계 고용주 가운데 40%는 "AI가 자동화할 수 있는 영역에서 인력을 줄일 계획"이라고 답했다. 인스티튜션랩스(IntuitionLabs)의 분석에서는, 설문 응답 기업의 66%가 "AI 때문에 엔트리 레벨 채용을 줄이고 있다"고 밝혔고, 42%는 "5년 안에 상당수 엔트리 화이트칼라 직무가 사라질 수 있다"고 전망한다.

이렇게 되면 커리어 사다리의 첫 단이 끊긴다. 인스티튜션랩스는 이를 두고 "AI가 화이트칼라의 견습(apprenticeship) 모델을 잘라냈다"고 표현한다. 과거에는 반복적·단순 업무를 하면서 현장을 배우고 점차 복잡한 일을 맡게 되는 경로가 있었지만 이제 그 '반복적 업무' 자체가 알고리즘에게 넘어가면서 향후 관리자가 될 인력조차 충분한 실전 경험을 쌓기 어렵게 되는 것이다.

동시에, 소수의 고숙련 AI 및 데이터 인력은 높은 연봉을 누리지만 대다수 일반 화이트칼라는 낮은 임금과 불안정 고용, 경력 단절 사이에서 줄타기를 하게 된다.

AI 도구로 다양한 시나리오를 시뮬레이션한 결과, 현재 추세가 유지될 경우 전체 실업률은 크게 오르지 않더라도 세대·직군·스킬에 따른 소득 격차와 경력 격차가 빠르게 벌어질 가능성이 확인됐다. 고용이 숫자상으로는 유지되더라도 '좋은 일자리'와 '나쁜 일자리'의 차이가 극단적으로 벌어진다는 얘기다.

◆ AI와 구조적 전환이 만든 '감춰진 불황' = 현재 화이트칼라 노동시장은 표면적 지표와 다른 '감춰진 불황'에 들어간 상태라는 의견에 힘이 실린다.

역리크루팅은 구직자가 채용 시장 입장권을 돈 주고 사는 현상이자 기업과 플랫폼 중심으로 기울어진 매칭 구조를 상징한다. 잡 허깅은 이직이라는 안전밸브가 막힌 상태에서 위험 회피 심리가 집단적으로 작동하는 모습으로 풀이된다. 임금 정체와 커리어 사다리 붕괴는 AI·자동화가 반복 업무를 흡수하는 과정에서 가장 약한 고리인 엔트리·중간층 화이트칼라를 압박한 결과다.

AI와 자동화는 생산성을 높이고 새로운 산업을 열 수 있는 잠재력이 크지만 전환 비용이 특정 집단과 세대에 집중되고 있다는 경고다.

shhwang@newspim.com