영국 기업 19% 초급 채용 줄였다…AI가 바꾸는 신입 훈련

AI가 조사·초안 작성·코딩·행정 등 초급 직원에게 맡겨지던 업무를 대신하면서 영국 기업의 초급 채용 방식이 바뀌고 있다. 영국 기업 지도자의 19%는 최근 1년간 초급 채용을 줄였다고 답했다.

오픈대학교(Open University)의 ‘Business Barometer 2026’ 조사에서 영국 기업 지도자 1500명 가운데 51%는 AI가 채용 방식을 바꾸고 있다고 답했다. 초급 채용을 줄인 기업 가운데 42%는 AI가 초급 업무를 더 많이 수행하는 점을 이유로 들었다. 조사는 2026년 4~5월 진행됐다.

인력 부족과 채용 감소가 동시에 나타난 점도 조사에서 확인됐다. 응답 기업의 57%는 인력·기술 부족을 겪고 있다고 답했으며, 오픈대학교는 초급 직무 감소가 신입 인력이 경험을 쌓고 숙련 인력으로 성장하는 경로를 약화시킬 수 있다고 설명했다.

초급 직무에는 반복적인 조사와 자료 정리, 초안 작성처럼 AI가 처리하기 쉬운 업무가 포함돼 왔다. 기업은 같은 인력으로 더 많은 일을 처리할 수 있지만, 신입 직원은 이런 업무를 통해 조직의 맥락과 판단 기준을 익혀 왔다.

런던 광고대행사 Catalyst에서는 AI가 조사와 카피 초안 작성, 데이터 수집을 맡으면서 주니어 직원 한 명이 이전보다 많은 고객 계정을 담당할 수 있게 됐다.

토비아스 그린(Tobias Green) Catalyst 창업자는 “AI가 뒤에서 작업하고 직원이 고객에게 결과를 제시하는 구조”라고 말했다. AI가 실무 일부를 처리하고 직원은 결과를 설명·관리하는 방식으로 업무가 재편되고 있다는 뜻이다.

AI가 초급 직무를 모두 줄이는 방향으로 작동하는 것은 아니다. 영국·아일랜드 중견기업 의사결정자 500명을 조사한 Klarus의 보고서에서는 45%가 AI가 주니어 직원의 업무를 더 빠르고 효율적으로 만들었다고 답했고, 24%는 AI가 새로운 역할과 기회를 만들고 있다고 밝혔다.

쟁점은 업무 산출물보다 판단력에 있다. 체니 해밀턴(Cheney Hamilton) Bloor 직장 전환 연구 책임자는 “AI가 신입 직원의 결과물 수준을 높일 수 있지만, 결과가 틀렸는지 판단하는 능력까지 대신 제공하지는 않는다”고 지적했다.

AI가 만든 결과를 업무 맥락에 맞게 검토하고 수정하려면 해당 업무를 직접 경험한 사람이 필요하다. 초급 직원이 반복 업무를 충분히 거치지 못하면 결과를 검증하는 능력을 키우기 어려울 수 있다는 우려가 나오는 이유다.

소프트웨어 개발 분야에서도 역할 변화가 진행되고 있다. Claude Code와 Codex 같은 도구가 코딩 업무를 수행하면서 개발자는 AI 에이전트와 사람의 작업을 함께 감독하는 역할을 맡게 될 수 있다.

셸라 플라벨(Sheila Flavell) FDM Group 최고운영책임자(COO)는 이 과정에서 “협업 능력이 중요해질 것”이라고 말했다. 개발자의 업무가 코드 작성에만 머물지 않고 AI가 만든 결과를 조정·검토하는 방향으로 넓어질 수 있다는 설명이다.

청년층의 불안도 커지고 있다. 오픈대학교 조사에서 교육·고용·직업훈련에 참여하지 않는 16~24세 청년의 42%는 AI가 미래 취업 기회를 위협한다고 답했다.

기업의 청년층 교육 의향과 실제 프로그램 사이에는 차이가 있었다. 기업의 80%는 청년층을 교육할 의향이 있다고 답했지만, 실제 인턴십을 제공하는 기업은 33%, 졸업생 프로그램을 운영하는 기업은 34%에 그쳤다.

이번 조사 결과를 국내 채용시장에 그대로 적용하기는 어렵다. 조사 대상이 영국 또는 영국·아일랜드 기업에 한정됐기 때문이다. 국내에서는 올해 상반기 신입사원 채용 공고가 1년 전보다 13% 증가했다는 조사도 나와 국가와 조사 대상에 따라 흐름이 다를 수 있다.

미국 화이트칼라 초급 채용 논쟁을 국내 노동시장에 곧바로 대입하기 어렵다는 지적도 있다. 본지는 앞서 AI 노출도가 높은 직무에서 청년 고용 격차가 확대됐다는 분석을 전하며 산업별 채용 흐름과 실제 AI 도입 여부를 나눠 볼 필요가 있다고 보도했다.

AI가 초급 일자리를 줄이는지, 초급 직무의 형태를 바꾸는지는 아직 결론이 나지 않았다. 다만 기업은 AI 활용 능력과 함께 결과를 검증하고 업무 맥락에 맞게 판단하는 역량을 어떻게 가르칠지 정해야 하는 상황에 놓였다.