노벨상 경제학자는 왜 AI가 10년 동안 대신할 일을 5%로 보는가

마이크로소프트에서 AI를 이끄는 무스타파 술레이만은 2026년 2월 파이낸셜타임스 인터뷰에서 컴퓨터로 하는 전문직 업무 대부분이 12~18개월 안에 AI로 자동화될 것이라고 말했습니다. 예로 든 직업은 변호사, 회계사, 프로젝트 관리자, 마케터였습니다. 그런데 10월 초 그가 X에 소개한 숫자는 전혀 달랐습니다. 노벨 경제학상을 받은 대런 아세모글루 MIT 교수의 글로, AI가 앞으로 10년 동안 대신할 사람의 일은 약 5%라는 추정이 핵심이었습니다.

제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 웨이스가 이 글에서 주목한 것은 5%라는 숫자보다 그 숫자를 계산한 방식입니다. 아세모글루는 AI가 할 수 있는 일과 실제로 바뀌는 일을 따로 계산합니다. 웨이스는 그 둘의 차이가 곧 기업이 AI를 도입하면서 넘어야 할 일이라고 봅니다.

마이크로소프트 AI 책임자는 8개월 사이에 전혀 다른 추정을 소개했습니다

술레이만의 두 발언은 이렇게 정리할 수 있습니다.

아세모글루의 글은 마이크로소프트 AI가 펴내는 잡지 『The Humanist Review』 창간호(2026년 7월)에 실렸습니다. 제목은 「Will AI replace workers? Not if we build it right」, 우리말로 옮기면 「AI가 사람을 대신할까? 제대로 만든다면 아니다」입니다. 술레이만은 마이크로소프트의 윈도·서피스 행사를 몇 시간 앞두고 이 글을 소개했습니다.

2월의 발언과 10월의 소개는 정반대처럼 보입니다. 하지만 6월에 술레이만이 직접 내놓은 해명을 함께 보면 두 말이 만나는 지점이 드러납니다. 그가 말한 자동화의 단위는 직업이 아니라 그 안의 일이었습니다.

아세모글루는 AI가 할 수 있는 일과 실제로 바뀌는 일을 따로 계산합니다

아세모글루의 계산은 두 단계입니다.

• 기술적으로 할 수 있는 일 — 미국 업무 가운데 AI가 기술적으로 자동화할 수 있는 일은 약 20%입니다.

• 10년 안에 실제로 바뀌는 일 — 그 20% 가운데 10년 안에 실제로 자동화되는 것은 약 4분의 1입니다. 그래서 약 5%가 나옵니다.

아세모글루는 이 숫자를 스스로 「추측에 가깝다(admittedly no more than a guesstimate)」고 적었습니다. 모델이 자신을 비롯한 많은 사람의 예상보다 빨리 발전했다는 점도 인정했습니다. 그래도 숫자를 낮게 잡으며 그가 든 이유는 이렇습니다. 연구실에서는 성능이 좋아 보여도, 실제 기업이 같은 일에 도구를 도입했을 때(in the wild) 나오는 결과는 그만큼 인상적이지 않다는 것입니다.

5%는 연구실에서 AI가 할 수 있는 일과 기업 안에서 실제로 바뀌는 일이 다르다는 숫자입니다.

기술이 나온 때와 실제로 퍼진 때가 크게 벌어진 일은 전에도 있었습니다. 이 소식을 전한 기술 매체 윈도우스 레이티스트(Windows Latest)는 전기를 예로 들었습니다. 뉴욕과 런던에는 1881년에 이미 중앙 발전소가 있었지만, 공장과 가정의 절반 정도가 전기를 쓰게 된 것은 1920년대였습니다.

20%와 5% 사이에는 기업이 넘어야 할 일이 있습니다

할 수 있는 일과 실제로 바뀌는 일은 4배 차이가 납니다. 이 차이가 어디서 생기는지는 AI로 사람을 줄였다가 되돌린 사례에서 잘 드러납니다.

호주 커먼웰스은행은 2025년 AI 음성 봇을 도입하면서 고객센터 직무 45개를 줄이기로 했습니다. 은행은 봇이 주당 통화를 2,000건 줄였다고 설명했습니다. 금융노조는 이 숫자를 반박했습니다. 실제 현장에서는 팀장들까지 전화를 받아야 했습니다. 결국 은행은 그 45개 직무가 필요 없다고 본 판단이 「오류」였다고 인정하고 사과했습니다. 직원들은 원래 자리에 남거나, 다른 부서로 옮기거나, 자발적 퇴직을 고를 수 있게 됐습니다.

웨이스는 이 사례를 이렇게 읽습니다. 고객센터 직원 한 사람이 하던 일 가운데 일부는 봇이 맡을 수 있었겠지만, 나머지 일과 예외 상황까지 한꺼번에 넘기기는 어려웠던 것으로 볼 수 있습니다. 직무 하나를 통째로 AI에게 넘기려 하면, 그 직무에 묶여 있던 다른 일들이 갈 곳을 잃습니다.

AI가 대신하는 단위는 사람이 아니라 일입니다

직무 하나는 여러 일의 묶음입니다. 고객센터 상담원의 하루에는 단순 조회 응답, 본인 확인, 예외 상황 판단, 다른 부서 연결, 불만 고객 응대가 섞여 있습니다. AI가 잘하는 것은 이 가운데 단순 조회 응답이나 본인 확인처럼 반복되고 기준이 분명한 일입니다. 판단이 필요한 예외와 사람 사이의 조율은 여전히 사람 몫입니다.

실제 사용 기록도 같은 방향을 가리킵니다. 같은 기사가 소개한 구글의 연구(ATLAS)는 익명으로 처리한 AI 사용 기록 1,500만 건을 분석했습니다. 보통 직무에서 AI가 쓰이는 일은 약 21%였고, AI를 쓴 경우 가운데 일 하나를 처음부터 끝까지 AI가 마친 경우는 10%가 안 됐습니다. 사람들은 AI에게 일을 통째로 넘기기보다, 일의 한 부분을 돕게 하는 데 훨씬 많이 사용합니다.

그래서 「AI가 우리 회사 직원 몇 명을 대신할까」는 답이 잘 나오지 않는 질문입니다. 같은 질문을 이렇게 바꾸면 답이 나옵니다.

• 우리 회사에서 반복되고 기준이 분명한 일은 무엇인가 — 이 일이 AI가 먼저 맡을 후보입니다.

• 그 일이 끝난 뒤 다음 일은 누가 받는가 — 일을 떼어 낸 뒤에도 흐름이 끊기지 않아야 합니다.

• AI가 틀렸을 때 누가 알아채는가 — 예외를 잡는 사람이 정해져 있어야 AI에게 일을 넘길 수 있습니다.

웨이스는 아세모글루가 말한 20%와 5%의 차이 가운데 상당 부분이 이 질문들에 답하는 데서 생긴다고 봅니다. 기술적으로 가능한 일은 이미 20%에 이르렀지만, 기업이 일을 떼어 내고 흐름을 다시 짜는 속도는 아직 그 뒤를 따라가고 있습니다.

웨이스는 사내에서 AI에게 사람이 아니라 일을 맡깁니다

웨이스는 지난 7월부터 사내 업무 도구를 직접 만들어 쓰고 있습니다. 이 도구에서 AI가 맡는 것은 직원 한 사람의 자리가 아니라 정해진 일입니다. 블로그 글을 여러 채널에 올리는 일, 새 일을 시작하기 전에 같은 일을 한 기록이 있는지 찾는 일, 글 속 회사 수치를 기준 문서와 대조하는 일이 그런 예입니다.

일마다 무엇을 하고 무엇을 하지 않는지 규칙으로 적어 두고, 결과는 사람이 확인합니다. 밖으로 나가는 결정, 돈과 계약, 사람에 관한 일은 AI가 정하지 않고 대표에게 올라갑니다. 일 단위로 나누어 맡기면 AI가 틀렸을 때 어느 일에서 틀렸는지 바로 보이고, 그 일만 고치면 됩니다.

우리 회사에서 AI가 먼저 맡을 일을 고르는 4가지 질문

아래 질문에는 직무가 아니라 일 하나를 골라 답합니다. 네 질문에 모두 「그렇다」가 나오는 일이 첫 후보입니다.

각 질문이 묻는 것은 이렇습니다.

• 같은 방식으로 자주 반복되나 — 한 달에 한 번 하는 판단보다 하루에 수십 번 하는 일이 먼저입니다.

• 잘했는지 판정 기준이 있나 — 기준이 없으면 AI가 한 일이 맞았는지 틀렸는지 판단할 수 없습니다.

• 필요한 자료가 한곳에 있나 — 자료가 담당자 PC와 메일에 흩어져 있으면 AI는 자료를 찾는 데서 멈춥니다.

• 틀렸을 때 알아챌 사람이 있나 — 커먼웰스은행 사례처럼 확인할 사람부터 줄이면, 문제가 생긴 뒤에야 알게 됩니다.

AI가 10년 동안 대신할 일이 5%라는 추정은 AI가 약하다는 뜻이 아닙니다. 기업이 일을 떼어 내고 흐름을 다시 짜는 만큼만 AI가 실제로 일을 맡는다는 뜻입니다.

WACE(웨이스)는 공장이 스스로 판단하고 멈추지 않게 하는 제조 AI 운영체제 VEXPLOR를 만드는 회사다.

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