AI가 미국식 성공 공식까지 바꾸는 중, 대졸 신입보다 전기·광섬유 기술자가 더 급해짐

AI가 ‘대학 나오면 중산층’ 공식을 흔드는 중

• CNBC가 잡은 핵심 장면은 꽤 상징적임. AT&T가 필요한 인재는 명문대 신입 사무직보다 전기와 광섬유를 만질 줄 아는 현장 기술자라는 것

  • AT&T CEO 존 스탠키는 “전기를 아는 사람, 포토닉스를 이해하는 사람, 집에 들어가 인프라를 연결할 수 있는 사람”이 필요하다고 말함
  • 그런데 그런 사람을 미국에서 나무에서 따오듯 구할 수 있는 상황이 아니라고 함
  • AI가 사무직 일부를 흡수하는 동안, AI 인프라를 실제로 깔 사람은 부족한 역설이 생긴 셈임

• 전후 미국의 성공 공식은 오랫동안 단순했음. 대학 가고, 학위 받고, 사무직으로 중산층 진입

  • 20세기 초에는 미국 17세의 약 10명 중 1명만 고등학교를 마쳤고, 고등교육은 훨씬 더 드문 선택이었음
  • 2차대전 이후 GI 법안과 공립대 확산으로 고등교육이 폭발적으로 늘었고, 학위는 상향 이동의 상징이 됨
  • 그런데 AI가 신입 사무직의 첫 업무를 가져가면서 이 공식의 첫 계단이 흔들리고 있음

• 아직 대규모 해고가 사무실을 비우는 수준은 아니지만, 신입 채용 쪽에서는 이미 압력이 보임

  • 뉴욕 연방준비은행 데이터 기준, 1990년 이후 22~27세 최근 대졸자의 평균 실업률은 4.5%였는데 2025년에는 약 5.4%로 올랐음
  • 스탠퍼드 디지털경제연구소의 “Canaries in the Coal Mine?” 연구는 AI 노출도가 높은 직무의 초기 경력 노동자가 덜 노출된 젊은 노동자보다 고용 성장률이 16% 느렸다고 봄
  • 이 효과는 처음 논문 초안의 13%에서 16%로 커졌고, 연구진은 일시적 반등으로 보이지 않는다고 설명함

• 미국 인구조사국 연구도 비슷한 그림을 보여줌
  • 2022년 3분기부터 2025년 2분기 사이, 금융·보험·전문서비스처럼 AI 노출도가 높은 산업에서 2224세 고용이 1215% 감소했다고 분석함
  • 이로 인해 초기 경력 일자리 약 15만 개가 줄어든 것으로 추정됨
  • 중요한 건 이 감소가 해고보다 신규 채용 감소에서 거의 전부 나왔다는 점임. 즉 “있는 사람을 자른다”보다 “새 사람을 덜 뽑는다” 쪽임

신입 사무직의 일이 AI 관리로 바뀌는 중

• 투자은행 애널리스트, 주니어 컨설턴트, 로펌 1년 차 같은 직무의 미래가 질문대에 올라옴

  • 예전에는 신입이 자료 조사, 초안 작성, 모델링, 정리 작업을 하며 실력을 쌓았음
  • 이제 그 업무 일부를 생성형 AI와 에이전트형 AI가 가져갈 수 있음
  • 회사 입장에서는 대규모 신입 클래스를 계속 뽑아 미래 인재 파이프라인을 만들지, 아니면 AI에 투자할지 고민하게 됨

• JPMorgan Chase의 최고분석책임자는 채용 규모가 “일부는 커지고, 일부는 작아질 수 있다”고 말함

  • 신입의 역할도 직접 일을 하는 사람에서 AI 시스템을 관리하는 사람으로 이동할 수 있다고 봄
  • 표현이 좀 무섭긴 한데, “모든 직원이 관리자가 된다. 다만 AI 시스템의 관리자”라는 식임
  • 이 변화는 AI 네이티브인 젊은 직원에게 기회일 수도 있지만, 그냥 이메일을 쓰거나 검색 대체로 AI를 쓰는 수준이면 부족하다는 얘기이기도 함

• 스타트업 CEO들의 발언은 더 노골적임

  • Cart.com CEO 오마이르 타리크는 신입이 Claude나 OpenAI를 깊게 써서 “세 명 몫을 할 수 있다”고 말할 수 있으면 채용하겠다고 함
  • 반대로 대학 커리큘럼에서 배운 지식만 들고 오면, AI가 30초 안에 읽을 수 있는 내용을 4년 반 동안 읽은 것 아니냐는 식으로 말함
  • 꽤 거칠지만, 신입에게 요구되는 기준이 “배웠다”에서 “AI와 함께 산출물을 만든다”로 바뀌고 있다는 신호임

반대로 현장 기술직은 AI 인프라 붐의 수혜를 받고 있음

• AI는 클라우드 위에 떠 있는 추상적인 물건처럼 보이지만, 실제로는 데이터센터·전력·광섬유·냉각·건설의 문제임

  • 엔비디아 CEO 젠슨 황은 세계경제포럼에서 “인류 역사상 최대 인프라 구축”이 진행 중이고, 배관공·전기공·건설 노동자·철강 노동자·네트워크 기술자가 필요하다고 말함
  • 그는 많은 역할이 6자리 연봉을 받을 수 있다고도 언급함
  • AI가 화이트칼라 업무를 줄이면서, 동시에 블루칼라 인프라 일자리를 밀어 올리는 셈임

• AT&T는 이 흐름에 맞춰 엄청난 돈을 쓰고 있음

  • 향후 5년간 광섬유 네트워크 확장과 AI 데이터센터 수요 대응에 2500억 달러를 투자할 계획임
  • 이 중 약 15%는 채용과 교육에 쓰이지만, 본사 사무직보다 현장 기술자 중심임
  • 올해 약 3000명의 기술자를 채용하려 하고, 최근 3년 동안 이미 1만 명을 뽑았음
  • 1인당 교육비로 5만~8만 달러를 쓸 수 있다고 밝힘

• 기사에 나온 24세 기술자 카이슨 쿡 사례는 이 변화가 추상적인 얘기가 아니라는 걸 보여줌

  • 그는 대학을 중퇴한 뒤 2022년 AT&T에 들어갔고, 1년도 안 돼 집을 살 만큼 저축했다고 함
  • 현재는 세 침실짜리 집을 보유하고, 모기지 외 부채가 없고, 오후 4시 30분쯤 일을 마치는 삶을 살고 있음
  • 이후 AT&T가 학비를 내줘 다시 학사 학위도 땄지만, 지금 역할 자체는 4년제 학위가 필수인 직무가 아님

• 물론 현장직이 마냥 낭만적인 선택지는 아님

  • 통신선 설치·수리 노동자는 전체 노동자보다 치명적 산업재해 비율이 높음
  • 25피트 이상 전신주에 올라가야 하고, 최대 60파운드를 들거나 옮겨야 하며, 비·눈·폭염 속에서도 일할 수 있어야 함
  • 휴일 근무, 좁은 공간 작업 같은 조건도 따라붙음

• 그래도 쿡이 던진 한마디는 이 기사 전체를 요약함

  • 그는 “로봇이 당장 전신주를 오르진 못할 것”이라며 AI가 자기 일을 빼앗을 걱정은 전혀 없다고 말함
  • 컴퓨터가 못 하는 물리적 작업, 특히 인프라 구축과 유지보수는 AI 시대에 오히려 더 귀해질 수 있다는 얘기임

• 한국 개발자에게도 이건 남의 나라 취업 기사로만 볼 일이 아님

  • 주니어 개발자가 맡던 반복 구현, 테스트 초안, 문서화, 리서치 일부는 이미 AI가 빠르게 먹고 있음
  • 반면 AI 시스템을 실제 제품·인프라·조직 프로세스에 붙이는 능력은 더 중요해짐
  • “학위나 첫 직장 타이틀”보다 “AI로 어떤 업무 단위를 끝까지 굴릴 수 있나”가 커리어 초반의 새 신호가 될 가능성이 큼