— AI가 업무와 기술을 어떻게 재편하는가
이번 호 뉴스레터는 2026년 5월 12일 맥킨지 웹사이트에 게재된 'Agents, robots, and us: How AI reshapes work and skills in Europe'라는 McKinsey Global Institute 보고서를 기반으로 정리하였으며, 기존에 2025년 11월 발표된 미국 중심 연구 'Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI'을 확장하여, 유럽 노동력과 GDP의 4분의 3 이상을 차지하는 10개 경제권(독일·영국·프랑스·이탈리아·스페인·네덜란드·폴란드·스웨덴·덴마크·체코)을 분석 대상으로 삼았다.
맥킨지가 유럽 10개국을 대상으로 분석한 결과, 현재 근무 시간의 약 58%가 기존 기술을 사용해 이론적으로 자동화 가능한 것으로 나타났다. 이 중 44%는 AI 기반 에이전트를 통해, 14%는 로봇을 통해 자동화가 가능하다. 나머지 시간은 복잡한 판단력, 예측 불가능한 환경에 대한 적응력, 상황적 추론 등 인간의 능력이 필요한 활동으로 구성된다.
이 수치는 미국과 비슷한 수준이지만, 유럽 특유의 산업 구성으로 인해 다소 차이가 있다. 특히 유럽은 노동력 감소와 고령화, 만성적인 노동력 부족, 그리고 미국을 비롯한 다른 국가들에 비해 더딘 생산성 증가라는 문제에 직면해 있어, 자동화 잠재력의 실현이 갖는 의미가 남다르다.
다만 보고서는 이러한 수치가 실현 가능성이지 실제 채택 가능성을 의미하지 않는다고 강조한다. 비용, 규제, 조직의 준비 상태와 같은 요소들이 실제 도입 속도를 좌우할 것이다.
보고서는 사람, 에이전트, 로봇 간의 상대적 기여도에 따라 직업을 7가지 유형으로 분류했다. 전체 고용의 약 31%는 인간의 판단력, 대인 관계, 정형화되지 않은 물리적·사회적 환경에 대한 적응력에 크게 의존하는 '사람 중심' 직무다. 반면 27%는 사람이 에이전트, 로봇, 혹은 둘 다와 함께 일하는 '하이브리드' 직무에 해당한다.
나머지 42%의 고용은 인공지능 중심 직종으로 전환될 가능성이 있는 분야에 집중되어 있다. 이러한 직종은 일반적으로 구조화되고 정형화된 업무를 수행하는 경향이 있다. 흥미로운 점은, 영업 사원이나 의료 보조원과 같은 직종에서는 여전히 사람이 중심적인 역할을 하지만, 업무 흐름이 바뀌면서 사람들이 더 가치 있는 활동에 집중하고 AI 에이전트나 로봇이 보다 구조화된 작업을 처리할 수 있게 된다는 것이다.
자동화의 경제적 가치는 산업 전반에 걸쳐 고르지 않게 분포한다. 유럽 10개국 전체를 기준으로 2030년까지 실현 가능한 총 경제적 가치는 약 1조 8,800억 달러이며, 이 중 AI 에이전트가 약 82%, 로봇이 약 18%를 차지한다.
금융·보험, 교육 서비스, 전문 서비스업과 같은 산업에서는 AI 에이전트의 점유율이 90% 이상으로 가장 높다. 반면 제조업, 건설업, 숙박 및 음식 서비스업과 같이 육체노동 집약적인 산업에서는 로봇의 점유율이 약 30% 이상으로 높게 나타난다. 국가별로는 독일이 약 4,860억 달러로 가장 큰 경제적 가치를 창출할 잠재력을 지니고 있으며, 영국(3,750억 달러), 프랑스(2,380억 달러)가 그 뒤를 잇는다.
가치 창출을 위해서는 워크플로우를 재설계하는 것이 핵심이다. 조직이 업무를 완료하기 위해 사용하는 여러 단계의 프로세스인 워크플로는 자동화의 가치가 실현되는 부분이지만, 대부분은 AI 이전 환경에 맞춰 설계되었다. 기존 프로세스 내의 개별 작업에 AI를 적용하는 것은 전체 프로세스의 비효율성이 여전히 남아 있기 때문에 제한적인 효과만 가져오는 경우가 많고, 작업 수준에서의 점진적인 개선은 의미 있는 성과로 이어지는 경우가 드물다. 이는 기업의 약 90%가 AI를 정기적으로 사용한다고 보고하지만, 실제로 측정 가능한 결과를 얻는 기업이 40% 미만인 이유를 설명한다.
유럽 전역에서 AI 관련 능력에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. AI 활용 능력, 즉 AI 시스템을 사용·관리하고 나아가 AI를 활용해 새로운 것을 창조하는 능력에 대한 수요는 2023년 이후 5배 증가했으며, 현재 전체 고용의 약 5%를 차지하는 직종의 채용 공고에 이러한 능력이 포함되어 있다. 한편, 인공지능 시스템 구축 및 배포와 관련된 기술적 인공지능 역량에 대한 수요는 1.7배라는 비교적 완만한 증가세를 보였다.
직종별로 살펴보면, 컴퓨터·수학 관련 직종에서 가장 많은 약 450만 명의 종사자가 AI 기술을 필요로 하며, 그 뒤를 이어 경영 및 비즈니스·금융 관련 직종에서 각각 약 180만 명과 120만 명이 AI 기술을 필요로 한다. 상위 3개 직종군이 전체 AI 기술 수요의 약 75%를 차지한다. 국가별로는 2025년 기준 스웨덴에서 전체 직업 중 4분의 1 이상이 AI 관련 기술을 필요로 할 것으로 예상되며, 이는 해당 지역에서 가장 높은 수준이다.
대부분의 업무 프로세스는 자동화 가능한 작업과 자동화 불가능한 작업을 결합하기 때문에, 기술과 인력을 사람과 기계로 명확하게 구분하기는 어렵다. 보고서는 오히려 인공지능에 의해 대체되기보다는 AI와 협력하여 기술을 활용하는 방향으로 나아갈 것이라고 전망한다.
회복력, 영향력, 공감 능력과 같은 기술들은 자동화에 대한 노출도가 낮다. 중간 범위에는 협업, 분석 능력, 문제 해결 능력이 포함된다. 품질 관리, 소프트웨어 개발, 청구서 발행, 회계, SQL 프로그래밍과 같은 기술들은 자동화에 대한 노출도가 높다.
기존에 AI와 로봇이 자동화를 통해 상당수 업무를 대체할 것이라고 많은 사람들이 개략적으로 생각하기는 했지만, 이번 맥킨지 보고서는 심층 연구를 통해 그 규모를 계량화하여 추정하였다는 데에 의의가 있다.
한국은 제조업 비중이 크고 노동력 감소와 고령화를 동시에 겪고 있다는 점에서 유럽과 유사한 구조적 압력에 놓여 있다. 비록 이 조사가 유럽 국가들을 대상으로 한 것이지만, 자동화 가능 추정 수치(58%)가 작년에 미국을 대상으로 추정한 수치(57%)와 크게 다르지 않고, 우리나라에서도 크게 다르지 않을 것으로 편집자는 예상한다.
한편, 이번 보고서가 제시한 '하이브리드 직무' 개념은 한국 제조 현장에도 그대로 적용될 수 있다. 로봇공학 도입이 이미 폭넓게 이루어진 자동차·전자 산업뿐 아니라, 품질 관리·공급망 조정·계획 수립과 같은 영역에서 AI 에이전트 기반 시스템이 결합될 때 비로소 완전한 자동화 잠재력이 실현된다는 점을 눈여겨볼 필요가 있다.
특히 주목할 대목은 AI 활용 능력에 대한 수요가 AI 기술 자체에 대한 수요보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다는 분석이다. 이는 한국 기업들에게도 시사점을 준다. 특정 개발자나 데이터 과학자만이 아니라, 컴퓨터·수학, 경영, 비즈니스·금융 등 폭넓은 직군의 인력이 AI를 실무에 자연스럽게 활용할 수 있는 조직 전반의 역량 구축이 선결 과제라는 뜻이다. 채용과 교육 훈련의 초점을 AI 전문 인력 확보에서 전 직원의 AI 활용 역량 강화로 옮겨야 할 시점이다.
마지막으로, 보고서가 반복해서 강조하듯 자동화 잠재력의 실현 규모는 기술 도입 속도뿐 아니라 조직이 업무 흐름을 어떻게 재구성하는가에 달려 있다. 기존 프로세스 안의 개별 작업에 AI를 접목하는 방식으로는 제한적 효과에 그치는 경우가 많다는 지적은, 부서 단위의 점진적 도입에 머물러 있는 한국의 상당수 조직들에게 던지는 조언이기도 하다. 업무 인수인계를 간소화하고 조직 계층을 줄이며, 역할과 시스템에 분산된 활동을 통합하는 근본적인 워크플로우 재설계 없이는, 아무리 뛰어난 AI 기술을 도입하더라도 그 잠재력의 상당 부분은 실현되지 못한 채 남게 될 것이다.
본 번역은 맥킨지가 작성한 것이 아니며, 공식적인 번역이 아닙니다. 정확한 영어 원문 확인을 위해서는 원문 사이트를 참조하시기 바랍니다.
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— AI가 유럽의 업무와 기술을 어떻게 재편하는가
이번 보고서는 기존의 미국 중심 연구였던 '에이전트, 로봇, 그리고 우리: AI 시대의 기술 파트너십'을 확장하여, 유럽 노동력과 GDP의 4분의 3 이상을 차지하는 10개 경제권(독일·영국·프랑스·이탈리아·스페인·네덜란드·폴란드·스웨덴·덴마크·체코)을 분석 대상으로 삼았다.
연구진: Sylvain Johansson, Anu Madgavkar, Ulf Schrader, María Jesús Ramírez, Xavier Rigby
MGI가 유럽 10개국을 대상으로 분석한 결과, 현재 근무 시간의 약 58%가 기존 기술을 사용해 이론적으로 자동화될 수 있는 것으로 나타났다. 이 중 44%는 AI 기반 에이전트를 통해, 14%는 로봇을 통해 자동화가 가능하다. 나머지 시간은 복잡한 판단력, 예측 불가능한 환경에 대한 적응력, 상황적 추론 등 인간의 능력이 필요한 활동으로 구성된다.
이 수치는 미국과 비슷한 수준이지만, 유럽 특유의 산업 구성으로 인해 다소 차이가 있다. 특히 유럽은 노동력 감소와 고령화, 만성적인 노동력 부족, 그리고 미국을 비롯한 다른 국가들에 비해 더딘 생산성 증가라는 문제에 직면해 있어, 자동화 잠재력의 실현이 갖는 의미가 남다르다.
다만 보고서는 이러한 수치가 실현 가능성이지 실제 채택 가능성을 의미하지 않는다고 강조한다. 비용, 규제, 조직의 준비 상태와 같은 요소들이 실제 도입 속도를 좌우할 것이다.
보고서는 사람, 에이전트, 로봇 간의 상대적 기여도에 따라 직업을 7가지 유형으로 분류했다. 전체 고용의 약 31%는 인간의 판단력, 대인 관계, 정형화되지 않은 물리적·사회적 환경에 대한 적응력에 크게 의존하는 '사람 중심' 직무다. 반면 27%는 사람이 에이전트, 로봇, 혹은 둘 다와 함께 일하는 '하이브리드' 직무에 해당한다.
나머지 42%의 고용은 인공지능 중심 직종으로 전환될 가능성이 있는 분야에 집중되어 있다. 이러한 직종은 일반적으로 구조화되고 정형화된 업무를 수행하는 경향이 있다. 흥미로운 점은, 영업 사원이나 의료 보조원과 같은 직종에서는 여전히 사람이 중심적인 역할을 하지만, 업무 흐름이 바뀌면서 사람들이 더 가치 있는 활동에 집중하고 에이전트나 로봇이 보다 구조화된 작업을 처리할 수 있게 된다는 것이다.
자동화의 경제적 가치는 산업 전반에 걸쳐 고르지 않게 분포한다. 유럽 10개국 전체를 기준으로 2030년까지 실현 가능한 총 경제적 가치는 약 1조 8,800억 달러이며, 이 중 에이전트가 약 82%, 로봇이 약 18%를 차지한다.
금융·보험, 교육 서비스, 전문 서비스업과 같은 산업에서는 에이전트의 점유율이 90% 이상으로 가장 높다. 반면 제조업, 건설업, 숙박 및 음식 서비스업과 같이 육체노동 집약적인 산업에서는 로봇의 점유율이 약 30% 이상으로 높게 나타난다. 국가별로는 독일이 약 4,860억 달러로 가장 큰 경제적 가치를 창출할 잠재력을 지니고 있으며, 영국(3,750억 달러), 프랑스(2,380억 달러)가 그 뒤를 잇는다.
유럽 전역에서 AI 관련 기술에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. AI 활용 능력, 즉 AI 시스템을 사용·관리하고 나아가 AI를 활용해 새로운 것을 창조하는 능력에 대한 수요는 2023년 이후 5배 증가했으며, 현재 전체 고용의 약 5%를 차지하는 직종의 채용 공고에 이러한 능력이 포함되어 있다.
직종별로 살펴보면, 컴퓨터·수학 관련 직종에서 가장 많은 약 450만 명의 종사자가 AI 기술을 필요로 하며, 그 뒤를 이어 경영 및 비즈니스·금융 관련 직종에서 각각 약 180만 명과 120만 명이 AI 기술을 필요로 한다. 상위 3개 직종군이 전체 AI 기술 수요의 약 75%를 차지한다. 국가별로는 2025년 기준 스웨덴에서 전체 직업 중 4분의 1 이상이 AI 관련 기술을 필요로 할 것으로 예상되며, 이는 해당 지역에서 가장 높은 수준이다.
대부분의 업무 프로세스는 자동화 가능한 작업과 자동화 불가능한 작업을 결합하기 때문에, 기술과 인력을 사람과 기계로 명확하게 구분하기는 어렵다. 보고서는 오히려 인공지능에 의해 대체되기보다는 AI와 협력하여 기술을 활용하는 방향으로 나아갈 것이라고 전망한다.
리더십, 소통, 공감 능력에 기반한 기술은 자동화에 대한 노출도가 상대적으로 낮아 AI로 대체되기보다는 보완될 가능성이 높다. 반면 언어 능력, 사무 장비 및 기술과 같은 분야는 자동화에 대한 노출도가 가장 크게 감소하는 것으로 나타났으며, 비즈니스 분석, 개인적 특성, 품질 보증 및 관리, AI·머신러닝 관련 기술은 가장 큰 폭으로 성장하는 것으로 나타났다.
이번 MGI 보고서가 던지는 메시지는 명확하다. 자동화의 관건은 기술이 무엇을 할 수 있는가가 아니라, 조직이 업무를 어떻게 재설계하는가에 달려 있다는 것이다. 한국 기업과 정부 리더들에게도 이 관점 전환은 시사하는 바가 크다.
한국은 제조업 비중이 크고 노동력 감소와 고령화를 동시에 겪고 있다는 점에서 유럽과 유사한 구조적 압력에 놓여 있다. 이번 보고서가 제시한 '하이브리드 직무' 개념은 한국 제조 현장에도 그대로 적용된다. 로봇공학 도입이 이미 폭넓게 이루어진 자동차·전자 산업뿐 아니라, 품질 관리·공급망 조정·계획 수립과 같은 영역에서 에이전트 기반 시스템이 결합될 때 비로소 완전한 자동화 잠재력이 실현된다는 점을 눈여겨볼 필요가 있다.
특히 주목할 대목은 AI 활용 능력에 대한 수요가 기술 자체에 대한 수요보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다는 분석이다. 이는 한국 기업들에게도 시사점을 준다. 특정 개발자나 데이터 과학자만이 아니라, 컴퓨터·수학, 경영, 비즈니스·금융 등 폭넓은 직군의 인력이 AI를 실무에 자연스럽게 활용할 수 있는 조직 전반의 역량 구축이 선결 과제라는 뜻이다. 채용과 교육 훈련의 초점을 AI 전문 인력 확보에서 전 직원의 AI 활용 역량 강화로 옮겨야 할 시점이다.
마지막으로, 보고서가 반복해서 강조하듯 자동화 잠재력의 실현 규모는 기술 도입 속도뿐 아니라 조직이 업무 흐름을 어떻게 재구성하는가에 달려 있다. 기존 프로세스 안의 개별 작업에 AI를 접목하는 방식으로는 제한적 효과에 그치는 경우가 많다는 지적은, 부서 단위의 점진적 도입에 머물러 있는 한국의 상당수 조직들에게 던지는 경고이기도 하다. 업무 인수인계를 간소화하고 조직 계층을 줄이며, 역할과 시스템에 분산된 활동을 통합하는 근본적인 워크플로우 재설계 없이는, 아무리 뛰어난 AI 기술을 도입하더라도 그 잠재력의 상당 부분은 실현되지 못한 채 남게 될 것이다.
본 번역은 맥킨지가 작성한 것이 아니며, 공식적인 번역이 아닙니다. 정확한 영어 원문 확인을 위해서는 원문 사이트를 참조하시기 바랍니다.
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