AI's impact on the US labor market 리서치 보고서 해설

개요

이 미국 거시 대시보드는 AI 도입이 이미 고용을 훼손하고 있는지를 검토한다. BofA는 최근 자료가 광범위한 AI 주도 일자리 감소를 보여주지 않는다고 결론짓지만, 최근 대학 졸업자와 일부 화이트칼라 부문은 주의가 필요하다고 본다.

핵심 견해

BofA의 핵심 전제는 기술 충격이 전체 직업이나 총노동수요보다 주로 과업을 대체한다는 것이다. 보고서는 초기의 대체 효과 뒤에 새로운 과업과 역할이 생기면서 재고용 효과가 나타날 것으로 본다. AI가 미국 민간부문 일자리의 거의 84%를 차지하는 화이트칼라 서비스 경제를 겨냥한다는 점에서 중요하지만, 기관은 AI가 널리 우려되는 고용 붕괴를 초래하지는 않을 것이라는 낙관적 견해를 유지한다. 보고서는 먼저 Felten, Raj and Seamans (2021)의 AI 노출 지수를 이용해 206개 산업에서 AI 노출과 고용의 관계를 검증한다. AI 노출이 가장 높은 산업의 고용은 ChatGPT 3.5 출시 이후 대체로 변하지 않은 반면, 노출이 가장 낮은 산업은 약 2% 성장했다. 그러나 더 세분화한 산업 간 증거에서는 AI 노출과 고용 증가 사이에 상관관계가 거의 없다. 이에 따라 BofA는 2019년 이후 초기 몇 년간의 과도한 채용 같은 AI 이외 요인이 AI 노출이 높은 부문의 상대적으로 부진한 채용을 설명할 수 있다고 본다. 총근로시간에서도 같은 결론이 나타난다. AI 노출이 높은 부문에서 기업들이 노동 투입 강도를 줄이고 있는 것으로 보이지 않는다. 기관은 이어 AI가 고용을 직접 줄이기보다 노동수요를 약화시키는지 검토한다. 노동수요는 고용과 구인 공고의 합으로 정의하고, 지난 2주 동안의 AI 사용에 대한 Census Bureau의 Business Trend and Outlook Survey 지표를 사용한다. 2026년 1월 이후 AI 사용 수준과 노동수요 변화 사이에는 상관관계가 거의 없다. 다만 BofA가 주목하는 예외는 정보 및 금융·보험 부문이다. 두 부문 모두 AI 사용률이 높고 6월까지 5개월 동안 노동수요가 감소했으며, 이는 AI 도입을 통한 인건비 상쇄 노력을 시사할 수 있다. 청년 노동시장 성과는 주요 우려 영역이다. 22–27세, 그중에서도 이 연령대 대학 졸업자의 실업률은 2023년 저점에서 상승했고 2019년 수준을 웃돈다. BofA는 지난해 상승의 일부를 무역정책 불확실성으로 인한 채용 지연으로 보지만, 불확실성이 완화된 뒤에도 최근 대학 졸업자의 개선은 미미했다고 지적한다. 따라서 기관은 기업들이 장기적으로 인건비를 낮추기 위해 자본지출을 늘리면서 AI가 초급 고용 성과 악화에 기여할 수 있다고 본다. BofA는 AI 투자 확대에 따른 상쇄 효과도 제시한다. 데이터센터 관련 자본지출이 비주거 건설 고용의 재가속을 뒷받침했고, 관련 제조업은 그렇지 않은 제조업보다 더 빠르게 성장했다. 비주거 건설은 연초 이후 95k개의 일자리를 추가했고 AI 관련 제조업은 32k개를 추가했으며, 두 부문은 올해 민간부문 신규 일자리의 약 25%를 차지한다. 자본지출 계획이 계속 상향 조정되는 가운데, 보고서는 이 부문들이 단기적으로 잠재적인 AI 관련 일자리 대체를 계속 상쇄할 것으로 예상한다. 전반적으로 BofA는 청년 실업률의 완만한 상승 외에는 AI가 현재 광범위한 고용 증가의 주요 역풍이라는 징후를 거의 발견하지 못했다.

분석 프레임워크

보고서는 AI 노출 지수에 따라 구분한 206개 산업의 고용 증가와 근로시간을 비교한 뒤, AI 사용률과 고용 및 구인 공고의 합으로 정의한 노동수요 변화를 비교한다. 이어 청년 실업률과 자본지출 연계 건설·제조업 고용을 별도로 살펴 상쇄 효과를 평가한다.

방법론 메모

• 산업 분석 프레임워크물량·가격 분해

  AI 노출 수준이 다른 산업 간 고용과 근로시간 비교

  보고서는 AI 노출이 더 큰 산업에서 더 적은 일자리 또는 더 낮은 노동 투입 강도와 연관되는지를 검증하기 위해 고용 수준과 근로시간을 구분한다.

• 기타기타

  Felten, Raj and Seamans AI 노출 지수와 Census Bureau AI 사용 데이터에 기반한 횡단면 비교

  BofA는 단순한 시기상 일치를 인과관계의 증거로 보지 않고, 측정된 AI 노출 또는 사용 수준이 서로 다른 산업의 결과를 비교한다.

핵심 데이터

• 미국 민간부문 일자리 중 서비스 부문 비중nearly 84%보고서는 AI가 화이트칼라 서비스 경제를 겨냥한다고 지적한다.
• 분석 대상 산업 수206AI 노출 지수를 활용한 산업 간 고용 증가 분석이다.
• AI 노출이 가장 높은 산업의 고용largely unchanged since November 2022ChatGPT 3.5 출시 이후 측정한 수치이다.
• AI 노출이 가장 낮은 산업의 고용around 2% growthAI 노출이 높은 산업과의 비교이다.
• 정보 부문의 AI 사용률 및 노동수요 변화42.1%; -1.9%2026년 6월 AI 사용률과 2026년 1월부터 6월까지의 구인 공고 및 고용 합계 변화이다.
• 금융·보험 부문의 AI 사용률 및 노동수요 변화34.8%; -1.1%2026년 6월 AI 사용률과 2026년 1월부터 6월까지의 구인 공고 및 고용 합계 변화이다.
• 비주거 건설업 추가 일자리95k year to dateAI 투자와 데이터센터 구축에 기인한 것으로 설명된다.
• AI 관련 제조업 추가 일자리32k year to date자본지출과 연계된 고용 증가이다.
• 민간부문 신규 일자리 비중~25%올해 비주거 건설과 AI 관련 제조업의 합산 비중이다.

영향과 시사점

BofA의 데이터 해석은 AI가 아직 광범위한 일자리 파괴 요인이 되지 않았다는 견해를 뒷받침한다. 상품 생산 부문의 자본지출 주도 고용은 현재 중요한 상쇄 요인이지만, 보고서는 초급 노동시장 성과와 일부 AI 사용률이 높은 화이트칼라 부문을 부정적 효과가 나타날 수 있는 영역으로 지목한다.

위험

• AI는 22–27세 최근 대학 졸업자의 고용 성과 악화와 지속적인 실업률 상승에 기여할 수 있다.
• 정보 및 금융·보험 부문은 AI를 활용해 인건비를 상쇄하고 있을 수 있으며, 두 부문 모두 6월까지 5개월 동안 노동수요가 감소했다.

주시할 점

• BofA가 주시할 부문으로 지목한 정보 및 금융·보험의 노동수요 추이.
• 무역정책 불확실성이 완화됨에 따라 22–27세 최근 대학 졸업자의 실업률이 개선되는지 여부.
• 상향 조정된 AI 관련 자본지출 계획이 건설 및 제조업 고용을 계속 지지하는지 여부.