먼저 해외에서는 AI가 HR의 어떤 영역에 영향을 주고 있는지, 채용, 업무 변화, 성과·보상, 근로시간 중심으로 짚어보겠습니다.

1. 채용 - 빠른 선별보다 ‘공정한 검토’가 중요해지고 있습니다

채용 영역에서는 AI가 채용공고 작성, 이력서 요약, 지원자 추천, 면접 질문 생성까지 빠르게 활용되고 있습니다. 다만 MIT Sloan이 소개한 실험 연구에 따르면, AI로 채용공고를 작성할 경우 공고 작성 시간은 평균 44% 줄고 공고 게시 가능성은 19% 높아졌지만, AI가 작성한 공고는 실제 채용으로 이어질 가능성이 15% 낮았습니다. 

이는 채용공고 작성 부담이 줄어들면서 실제 채용 의사보다는 지원자 풀을 파악하기 위해 공고를 게시하는 사례가 나타났고, AI가 작성한 공고의 구체성과 정보가 부족해 적합한 지원자와의 매칭이 어려워진 데 따른 것으로 분석되었는데요. 결과적으로 공고 수는 늘었지만 실제 채용 성사 건수는 늘지 않았고, 일부 공고는 실제 채용 의지가 낮은 ‘유령 공고’처럼 작동할 수 있다는 점이 확인된 것입니다

규제 환경도 함께 움직이고 있는데요. EU AI Act는 채용·지원서 분석·필터링, 후보자 평가, 승진·해고 결정, 업무 배치, 성과·행동 모니터링에 쓰이는 AI를 고위험 영역으로 분류하고 있습니다. 고위험 AI 시스템에는 기록관리와 인간 감독 등에 관한 요건도 적용됩니다. 따라서 기업이 채용 과정에서 AI를 활용할 때에는 단순히 AI의 추천 결과에 의존하기보다, 평가 기준과 인간의 검토·판단 절차를 명확히 관리하는 것이 중요해지고 있습니다

*출처 : MIT Sloan, 'What can happen when employers use AI to write job posts' / EU AI Act Service Desk, 'Annex III (제4호 Employment, workers management)'

2. 업무 변화 — 직업보다 ‘일의 단위’가 먼저 바뀌고 있습니다

AI가 바꾸는 것은 직업 그 자체보다, 직업 안에 포함된 업무 단위에 가깝습니다. 엘룬두·매닝·미쉬킨·락의 연구는 미국 근로자의 약 80%가 업무 과업의 최소 10%, 약 19%가 업무 과업의 절반 이상에서 LLM에 노출될 수 있다고 추정했습니다. 이는 AI가 특정 직업을 곧바로 대체한다는 의미라기보다, 직업 안의 자료조사, 문서 초안, 데이터 정리, 고객응대, 분석 보조 같은 업무가 먼저 재배치될 수 있음을 보여줍니다.

영국에서도 비슷한 흐름이 확인되는데요. 로이터는 영국 고용주 36%가 AI와 자동화의 영향 등으로 지난 1년간 청년층(16-24세) 대상 엔트리레벨 일자리를 줄였다고 보도했습니다. 소기업은 24%, 중기업은 48%, 대기업은 46%가 엔트리레벨 일자리를 줄였다고 응답했습니다. 별도 문항에서 응답 기업의 43%는 AI·자동화 투자로 엔트리레벨 일자리가 줄었다고 답했습니다. 이러한 변화가 모두 AI 때문이라고 단정할 수는 없지만, AI가 신입 근로자가 주로 수행하던 기초·반복 업무와 초기 경력 형성 기회에도 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.

*출처 : Eloundou, Manning, Mishkin & Rock, 'GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of LLMs'/ Reuters, 'One in three UK employers have cut entry-level jobs'

3. 성과·보상 기준 — AI 활용 역량이 새로운 평가 요소가 되고 있습니다

AI 활용 역량은 일부 직무에서 보상과 연결되는 신호로 나타나고 있습니다. Lightcast의 2025년 채용공고 분석에 따르면, AI 역량을 요구하는 공고는 그렇지 않은 공고보다 제시 임금이 평균 28% 높았고, 이는 연간 약 1만 8천 달러 차이에 해당합니다. 또한 2024년 기준 AI 역량을 요구하는 공고의 절반 이상은 IT·컴퓨터과학 외 직군에서 나타났습니다.

성과 자체가 달라지는 사례도 있습니다. NBER의 고객지원 상담원 연구에서는 생성형 AI 기반 대화 지원 도구를 사용한 상담원의 생산성이 평균 약 14% 증가했습니다. 특히 숙련도가 낮거나 경험이 적은 상담원에게서 효과가 더 크게 나타났습니다.

이러한 임금 및 성과의 차이가 AI 역량만으로 발생했다고 단정할 수는 없습니다. 다만, AI 활용에 따른 생산성 향상이 확인되고 있는 만큼, 향후 성과평가·보상체계에서는 개인의 직무역량과 AI 도구의 기여를 어떻게 구분하고 반영할 것인지에 대한 검토가 필요할 것입니다.

*출처 : Lightcast, 'Beyond the Buzz: Developing the AI Skills Employers Actually Need' /  NBER, 'Generative AI at Work'

4. 근로시간 — AI로 시간이 줄어도 일이 줄었다는 뜻은 아닙니다

AI는 반복 업무 시간을 줄일 수 있지만, 그 시간이 곧바로 업무 부담 감소로 이어지는 것은 아닙니다. 하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, 겉보기에는 그럴듯하지만 실제로는 내용이 부족해 동료의 검토와 재작업을 유발하는 AI 산출물을 ‘workslop’이라고 설명했습니다. 즉, AI가 일을 줄여주는 것이 아니라 오히려 재작업을 늘릴 수도 있다는 점입니다.

또한 ILO는 AI 기반 알고리즘 관리와 모니터링이 확산되면서 생산성과 서비스 품질을 높일 수 있는 반면, 근로자 감시, 업무강도 증가, 직무품질 저하 같은 쟁점도 함께 나타날 수 있다고 지적합니다. 따라서 AI 도입 이후에는 단순히 “업무 시간이 줄었는가”만 볼 것이 아니라, 재작업이 늘었는지, 업무강도가 높아졌는지, 구성원의 자율성이 줄었는지 등도 함께 확인해야 할 것입니다.

*출처 : Harvard Business Review, 'AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity'/ ILO, 'Algorithmic management practices in regular workplaces are already reality'

그렇다면 이러한 AX 흐름과 영향에 맞춰 2026년 현재 우리나라에서는 어떤 준비를 하고 있을까요? 정책 흐름은 크게 채용 서비스 고도화, AI 역량 강화, 기업의 AX 도입 지원으로 볼 수 있습니다.

1. 채용 — 고용24 AI 고용서비스 확대

채용 영역에서는 공공 고용서비스가 먼저 움직이고 있습니다. 고용노동부는 2026년 6월 30일 고용24를 통해 구직자·구인기업·행정직원을 위한 AI 고용서비스 3종을 공개했는데요.

구직자는 취업확률 기반 구직컨설팅을 통해 이력서·자기소개서·직업훈련 보완점을 확인할 수 있고, 기업은 채용확률 기반 구인컨설팅으로 채용조건과 구인공고에 대한 피드백을 받을 수 있습니다. 행정직원은 AI 구인공고 검증을 통해 성·연령 차별, 최저임금 미달 등 법 위반 가능성을 사전에 점검할 수 있습니다.

▶ 고용노동부, 고용24 AI 고용서비스 안내 바로가기

2. 역량 강화 — AI 워커와 AI+역량 Up 프로젝트

직무 변화에 대응하기 위한 훈련 지원도 본격화되고 있습니다. 고용노동부는 2026년 4월 16일 ‘AI 워커’ 직업훈련 시범사업을 발표했는데요. ‘AI 워커(Worker)’란 자신의 전문 분야에서 AI 도구를 능숙하게 활용하여 업무 생산성을 높이는 노동자를 의미합니다. 이 사업에서는 업무 흐름을 이해하고, 업무 단계별로 적절한 AI 도구를 선택하며, AI 산출물을 생성·검증·보완하는 역량을 기르 데 초점을 둡니다. 시범사업은 영상콘텐츠 제작, UI·UX 디자인, 출판물 제작 3개 직종을 대상으로 시작했으며, 내일배움카드 발급자는 참여할 수 있고 수강료의 90% 이상을 정부가 지원합니다.

더 큰 틀에서는 고용노동부가 2025년 12월 18일 「AI+역량 Up 프로젝트」를 발표했는데요. 이 프로젝트는 향후 5년간 노동시장에 있는 국민 100만 명 이상에게 AI 직업능력개발을 지원하는 것을 목표로 하며, 노동시장 진입기 구직자, 활동기 재직자·기업, 전환기 근로자 등 생애·직무 단계별로 AI 활용역량을 높이는 데 초점을 두고 있습니다. 

지역 중소기업을 위한 훈련 인프라도 확대되고 있습니다. 고용노동부와 한국산업인력공단은 중소기업 AI훈련확산센터 10개소와 AI특화 공동훈련센터 20개소를 선정했습니다. AI훈련코치와 능력개발전담주치의 등 약 500명의 전문인력이 2만5천 개 지역 중소기업을 방문해 기업 상황을 진단·처방하고, 체계적 현장훈련 등 맞춤훈련을 지원하는 방식입니다. 

▶ 고용노동부, AI 워커 직업훈련 시범사업 안내 바로가기

▶ 고용노동부, AI+역량 UP 프로젝트 안내 바로가기

3. 기술전환 — 산업·제조 AX 통합공고와 AI 통합 바우처 지원

기업의 기술전환을 지원하는 AX 사업도 확대되고 있습니다. 과학기술정보통신부·산업통상부·중소벤처기업부는 2026년 3월 19일 「2026년도 주요 산업·제조 AX 사업」을 통합 공고했습니다. 이는 부처별로 흩어져 있던 AX 지원사업을 기업이 한 번에 비교하고 확인할 수 있도록 한 공고로, 주요 사업에는 AI 에이전트, AI 응용제품 신속 상용화, 산업AI 솔루션 실증·확산, AI 통합 바우처, AI 가상융합, 제조AI 특화 스마트공장 등이 포함되었습니다.

이 중 AI 통합 바우처는 기업의 AI 기술 도입과 활용을 지원하는 사업으로, AI 바우처·데이터 바우처·클라우드 바우처 등을 통해 AI 솔루션 구매·활용, 데이터 구매·가공, 클라우드 서비스 이용 등 기업의 AI 전환에 필요한 요소를 지원합니다.

특히 2026년에는 AX 원스톱 바우처를 통해 기존의 개별 지원 방식에서 나아가, 기업의 AX 과제 수행에 필요한 AI·클라우드·데이터를 통합적으로 지원하고 있습니다.

▶ 과학기술정보통신부, AX 지원사업 관련 공고 바로가기

4. 서비스 중소기업 — 중소기업 스마트서비스 지원사업

중소벤처기업부도 서비스 분야 중소기업의 AI·디지털 전환을 지원하고 있습니다. 「2026년 중소기업 스마트서비스 지원사업」은 서비스 분야 중소기업이 AI·디지털 기술을 활용해 새로운 비즈니스 모델을 만들거나, 물류·공급망 관리, 마케팅·영업·광고 등 서비스 품질 향상에 필요한 솔루션을 구축할 수 있도록 지원하는 사업입니다.

서비스 분야 중소기업과 솔루션 기업이 컨소시엄을 구성해 참여할 수 있으며, 기존에 구축한 솔루션의 기능을 개선하거나 서비스 범위를 확장하는 고도화 과제도 지원합니다.

HR 관점에서 이 사업은 인사노무 자체를 지원하는 사업은 아니지만, 서비스 업무의 자동화와 품질 개선을 통해 직무 역할, 필요 역량, 교육훈련, 인력 운영 방식까지 함께 점검하는 점에서 의미가 있을 것입니다.