시각화 차트로 알아보는 AI의 영향력
‘회사에서 AI 도입한다는데, 괜찮을까?’ 누군가는 ChatGPT 덕분에 문서 작업이 훨씬 빨라졌다 하고, 누군가는 이미지도 AI 클릭 한 번이면 끝이라고 말합니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요? ChatGPT(챗지피티), Claude(클로드), Gemini(제미나이), Perplexity(퍼플렉시티). 이미 우리에게 익숙해진 이름처럼 AI는 일상에도, 업무 속에도 빠르게 자리 잡고 있는데요.
한국개발연구원(KDI) 연구에 따르면 2030년까지 현재 일자리에서 약 90% 정도 이상의 직무를 자동화할 수 있을 것으로 추정하고 있습니다. 이 숫자는 단순한 추측이 아니라 마이크로소프트 같은 세계적인 대기업들도 자동화로 인한 대규모 인원 감축과 맞닿아 있습니다.
오늘은 여러 연구를 기반으로 한 데이터 시각화 차트를 통해 AI 기술의 발전이 우리의 직업과 일자리에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 합니다. 방대한 데이터를 시각적인 요소로 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 데이터 시각화를 통해 AI의 등장이 위기일지, 기회일지 확인해 보세요!
1. AI로 보고서 쓰는 요즘, 내 직업은 괜찮을까?
최근 AI 기술 중 특히 주목받는 것은 언어(텍스트)를 생성하고 분석할 수 있는 ‘언어모델’과 이미지를 다루는 ‘이미지 생성 모델’입니다. 예를 들어 보면 챗GPT, 클로드 같은 언어모델은 자연어 이해와 생성 영역에서 의사소통, 문서 작성, 번역, 상담 등의 분야에 영향을 미치고 있습니다. 미드저니, 달리와 같은 이미지 생성 모델은 디자인과 사진 등 콘텐츠 제작 분야에서 혁신을 불러오고 있죠.
최근 프린스턴 대학교에서 이루어진 연구에서는 약 800개의 직업을 많이 사용하는 10개의 AI 애플리케이션과 52개의 인간 기술에 연결시켜 AI exposure score(AI 노출 점수)를 개발했습니다. AI에 노출이 많이 될수록 영향을 받을 가능성이 높은데요. 어떤 직업군이 AI 노출 점수가 높을까요?
위 차트는 AI 노출 점수와 평균 급여를 볼 수 있는 산점도입니다. X축은 직업의 AI 노출 점수를, Y축은 해당 직업의 중간 급여를 의미합니다. 여기서 유의 깊게 볼 것은 주황색 점과 초록색 점인데요. 주황색 점은 AI 언어 모델의 영향력, 초록색 점은 AI 이미지 생성 모델의 영향력을 나타냅니다. 차트의 가운데 AI 노출 점수 평균값을 기준으로 왼쪽에 위치하면 영향력이 적음을, 오른쪽에 위치하면 영향력이 많다고 해석할 수 있습니다.
먼저, 모델에 따라 비교해 볼까요? 예술, 엔터테인먼트, 스포츠 그리고 미디어 산업군을 기준으로 보았을 때 주황색 점이 나온 차트를 보면 Dancers(댄서)보다 Public relations specialists(홍보 전문가)가 글쓰기, 추론에 뛰어난 언어 모델에 더 크게 영향을 받는 것을 알 수 있습니다. 이미지 생성 모델은 어떨까요? 초록색 점이 있는 차트를 보면 인테리어 디자이너가 댄서보다 이미지 생성 AI에 더 많은 영향을 받을 가능성이 높다고 보입니다.
직업군으로 비교해 보면 어떨까요? 위 두 개의 차트 중 위쪽의 Farming, Fishing and forestry(농업, 어업, 임업) 분야를 보면 대부분의 점이 중앙의 평균선보다 왼쪽에 위치해 있는데요. 조금 더 자세히 들여다보면 차트에 강조된 Fisher and related fishing workers(어부 및 관련 직업)의 경우 AI 모델의 영향력은 평균보다 낮은 것을 알 수 있습니다.
기초 과학과 컴퓨터 관련 업종에서는 어떨까요? 이 분야에는 소프트웨어 엔지니어를 비롯해, 화학자, 사회학자 등 다양한 지식과 기술을 기반으로 한 직업들이 포함되어 있습니다. 차트를 보면 대부분의 점이 평균선 오른쪽에 위치해 AI 영향 점수가 평균보다 높은 것을 알 수 있습니다.
여기서 주목해야 할 점은 AI가 직업에 영향을 끼치는 것이 ‘언어 모델’ ‘이미지 생성 모델’ 하나가 아니라 두 가지 모두의 영향을 받는다는 것입니다. 예를 들어, Computer programmers(컴퓨터 프로그래머)의 경우, 언어모델(주황색 점)과 이미지 생성 모델(초록색 점) 모두 높은 영향 받고 있는데요. 진행하는 업무를 기준으로 생각해 보면 코드 자동완성, 문서화에는 언어 모델이, 데이터 시스템 구조 시각화 작업에는 이미지 모델로 작업을 진행할 수 있습니다. 즉, 한 직업 안에서도 여러 AI 기술의 영향을 동시에 받는다는 뜻이기도 합니다. AI가 단순한 작업 대체를 넘어서 내 직업의 업무처리 방식과 필요 역량까지 변화를 불러 올 수도 있겠네요!
2. AI 시대, 나는 ‘대체’될까? ‘활용’할까?
AI의 고도화가 우리 일자리에 미치는 영향은 단순히 ‘직업을 빼앗아 갈 것인가?’라는 두려움만으로는 설명하기 어렵습니다. ‘뺏길 것인가? 지킬 것인가?’의 이야기도 아니지요. 최근 AI 챗봇 Claude(클로드)를 개발한 회사 Anthropic(앤트로픽)에서 텍스트 기반 대화 100만 건을 기반으로 작업을 ‘자동화’와 ‘활용’으로 분류해 직업과 매칭하는 재미있는 연구를 진행했는데요!
최근 일부 경제학자들이 AI가 일자리에 미치는 영향을 두고 ‘자동화와 강화의 영역을 구분 지어야 한다’고 강조하고 있습니다. 그렇다면 AI 자동화와 AI 강화는 어떻게 다를까요? Automation(자동화)은 AI가 인간의 개입 없이, 기존에 사람이 하던 일을 완전히 대신하는 것을 의미합니다. 반면 Augmentation(강화)은 AI가 인간의 감독하에 도구나 조력자로서 업무 효율과 성과를 높여주는 것을 말합니다.
위 차트는 700개의 직업이 AI에 어떤 영향을 받는지 보여주는 산점도입니다. 왼쪽 축은 강화(Augmentation), 오른쪽 축은 자동화(Automation)로 이루어져 있습니다. 주황색 점에 마우스 오버하면 직업을 확인할 수 있는데요. 특정 직업을 검색하면 노란색 점(Your Job)으로 내가 검색한 직업의 위치를 확인할 수 있습니다. 예시로 Editor(편집자)를 검색하니 왼쪽 축을 기준으로는 20% 이상, 오른쪽 축을 기준으로는 20% 미만에 있는데요. AI를 직업에 활용하는 비율이 자동화되는 비율보다 높다는 것을 알 수 있습니다.
진한 주황색 점으로 표시된 직업들을 보면, 오른쪽에 있는 Software developers(소프트웨어 개발자)와 Translators(번역가)가 왼쪽에 있는 College psychology teachers(심리학 전공 교수)에 비해 AI에 의해 자동화될 위험이 크다고 볼 수 있겠네요! 비슷한 위치에 있는 소프트웨어 개발자와 번역가를 비교해 보면, AI를 작업에 활용할 수 있는 강화 정도는 비슷하나, 자동화 비율이 번역가가 더 높아 직업 대체 가능성이 더 높다고 해석할 수 있습니다.
직군에 따라서 나누어 볼까요? 왼쪽의 차트는 컴퓨터 및 수학 관련 직업(Computer and math-related jobs)을, 오른쪽은 교육자와 사서 관련 직업(Educators and Librarians)의 분포를 보여주고 있는데요. 교육자와 사서 관련 직업군이 다른 직업군에 비해 높은 강화 비율을 보이고 있습니다.
위 시각화 차트는 조사한 모든 직업의 자동화 비율과 활용 비율을 보여주고 있습니다. 세로 보조선을 기준으로 왼쪽과 오른쪽을 나누어 볼 수 있는데요. 왼쪽에 있을 경우 AI를 통해 직업 기능이 도움을 받고, 오른쪽에 있을 경우 자동화될 수 있음을 알 수 있습니다. 흥미로운 점은 위의 시각화 차트에서 양쪽의 점 분포를 비교해 보면 알 수 있듯이 조사된 700여 개의 직업 대부분이 자동화되는 비율보다 강화되는 비중이 더 크다는 것인데요! 업무에 있어서 자료 조사, 정리 같은 단순 작업은 AI 자동화를 통해 효율성을 높이고, 기획이나 아이디어가 필요한 부분에 더 시간을 쓸 수 있다는 뜻이기도 합니다. 예를 들어 심리학 교수에게 AI가 환자 상담 기록을 분석해 제공한다면 교수는 연구에 더 많은 시간을 집중할 수 있게 되는 거죠!
3. AI가 대체할 가능성이 높은 직업은 의외로 ‘이것’?!
앞선 두 가지 사례를 통해 AI가 우리의 직업에 영향을 끼치는지 알아보았는데요! AI의 활용과 자동화의 경계에서 우리는 어떤 준비를 해야 할까요? ‘직업’은 결국 여러 세부 작업의 집합입니다. ‘AI가 나를 대체한다면, 어떤 작업에서 대체하게 될까?’라는 질문이 자연스럽게 떠오르는데요. AI Impact Index(All)는 미국에 등록된 24,700여 개의 AI 관련 특허와 17,800여 개의 세부 작업을 매칭해 직무별 AI 노출 정도를 수치화한 지표입니다. AII 지수를 통해 직무별 세부 작업을 어떻게 AI가 대체할 수 있는지 알아보겠습니다.
위 시각화는 AI 특허를 기준으로 영향을 적게 받는 직업과 영향을 많이 받는 직업을 나타내는 비즈웜차트(Beeswarm Chart)입니다. 원의 색상과 크기로 데이터를 표현하고 있는데요. 비어 있는 원은 영향을 적게 받는 직업을, 파란색 원은 영향을 받는 직업을 나타냅니다. 원의 크기는 해당 직업이 수행하는 작업의 수를 나타냅니다. 원의 크기가 클수록 해당 직업이 수행하는 작업의 수가 많다고 해석할 수 있습니다.
파란색 점으로 표시된 AI의 영향을 많이 받는 직업군의 경우, 가로축을 AI 임팩트 지수를 기준으로 두어 AI의 영향을 받는 정도를 보여주고 있는데요. 영향을 받는 497개의 직업은 대부분 AII 지수 0.2 미만의 영향을 받는 것을 알 수 있습니다. 그렇다면, 차트의 가장 오른쪽에 위치해 AI의 영향을 가장 많이 받는 직업은 무엇일까요?
바로 심혈관 기술자(Cardiovascular Technologist and Technicans)입니다. 더 자세한 정보를 보기 위해 원에 마우스 오버하면 요약된 내용과 세부 항목으로 연결되는 툴팁이 보이는데요! 세부 항목을 클릭하면 AI의 영향을 받는 작업 수, 작업과 일치하는 AI 특허의 내용, 유사도(%) 등을 확인할 수 있습니다. 상세 정보를 보면, 1위로 꼽힌 심혈관 기술자의 경우, 25개의 작업 중 15개의 작업에 관련된 AI 특허가 매칭되어 있는데요. 심전도 및 심혈관 검사를 수행하고, 검사 결과를 분석해 진단을 내리는 작업이 AI 특허와 87%의 직업 매칭률을 보였습니다.
한편, 차트 오른쪽 위 View by sector(부문별 보기)를 클릭하면 직업군에 따라 AI 영향력 지수를 보여주는 점 나열 차트(Dot Strip Plot)를 확인할 수 있는데요! 세로축은 산업 분야를, 가로축은 AI 영향력 지수를 보여주고 있습니다. 여러분은 어떤 색 점이 두드러지게 보이시나요? 위에서부터 보면 남색, 노란색, 주황색 점의 수가 많은 것을 알 수 있는데요. 해당 색이 나타내는 Health care and social assistance(건강관리 및 지원), 제조업(Manufacturing), Education Services(교육 서비스업)의 AI 영향력이 높다고 해석할 수 있겠네요!
직업군에 따른 분류를 통해 AI가 모든 직업에 동일하게 영향을 주는 것이 아니라, 직무별 세부 작업과 AI 기술과 특허 연관성에 따라 차이가 크다는 것을 알 수 있습니다. 해당 직무에 적용할 수 있는 AI 특허가 많고, 핵심 작업일수록 AI의 영향력은 더 커지겠죠?
위 사례처럼 시각화 차트로 많은 정보를 전달해야 할 때, 한 번에 정보를 전달하기 어려운 경우가 있는데요! 이를 보완하기 위해 마우스오버, 툴팁, 필터링 기능, 드롭다운 메뉴 등 적절한 인터랙션 기능을 활용하면 사용자가 더 효과적으로 데이터를 이해할 수 있습니다. 직업 단위보다 더 작은 구분인 ‘수행 작업 단위’로 나의 직업에 미치는 AI의 영향에 대해 들여다볼 수 있는 사례였습니다!
에디터의 한마디
오늘 함께 살펴본 데이터 시각화 사례들은 단순한 숫자 데이터를 넘어, AI로 인해 변화하고 있는 일자리의 변화를 보여주고 있는데요. 어떻게 보셨나요?
산점도를 통해 직업별 AI 노출 점수를 비교하고, AI Impact index를 활용한 버블차트로 세부 작업 단위에서 AI가 미치는 영향을 보며 데이터 시각화가 방대하고, 복잡한 정보를 가장 효과적으로 전달하는 수단 중 하나임을 알 수 있었습니다!
여러 사례를 통해 AI가 단순히 우리 일자리를 대체하는 것이 아니라 오히려 업무를 보조하고 역량을 강화하는데 더 큰 역할을 할 수 있다는 생각이 들었는데요. AI에게 ‘이 글을 읽는 독자들에게 보내는 마지막 메시지를 작성해 달라’고 요청해 보았습니다. AI가 작성한 마지막 메시지로 오늘의 콘텐츠를 마무리하겠습니다!
“AI가 일자리에 미치는 영향은 복잡한 문제입니다. 하지만 오늘 데이터 시각화를 통해 보셨듯이, 이 변화의 흐름은 막연한 위협이 아니라 우리가 이해하고 대비할 수 있는 현실입니다.
AI를 배우고, 자신의 직무에 어떻게 적용할 수 있을지 고민하는 것은 미래에 대한 가장 강력한 대비책이 될 것입니다. AI 시대의 주체는 기술이 아닌 바로 여러분 자신입니다.
이 글이 여러분의 현명한 선택에 작은 도움이 되었기를 바랍니다.”
<참고 자료>
- 한요셉, 2023, ｢인공지능으로 인한 노동시장의 변화와 정책방향｣, 한국개발연구원
- Yan Wu, “Type in your job to see how much AI will affect it”, Washington post, 2025-05-09
- Youyou Zhou, “How AI is impacting 700 professions – and might impact yours”, Washington post, 2025-07-28
- Ali Akbar Septiandri , Marios Constantinides , Daniele Quercia, 2024, ｢The potential impact of AI innovations on US occupations｣, PNAS NEXUS
- Edward W. Felten, Manav Raj, Robert Seamans, 2023, ｢Occupational Heterogeneity in Exposure to Generative AI｣
- 2025, ｢Annual patent applications related to AI, by status, World｣, our world in data
Editor. 기획팀 진젤리
