맥킨지(McKinsey) : 57% 자동화가 가능한데도 일자리는 왜 사라지지 않는가

이미 미국 전체 노동 시간의 57%를 자동화할 수 있는데도 일자리는 안사라진다? - 맥킨지(McKinsey)가 말하는 AI 시대의 진짜 변화

인공지능이 기존 직업을 대규모로 대체할 것이라는 우려는 오랫동안 대중 여론을 지배해 왔습니다. 특히 생성형 AI, 자율 에이전트, 고도화된 의사결정 시스템의 급속한 발전으로 인해 “이제 인간 노동은 필요 없어진다”는 전망도 자주 등장하고 있습니다. 메이크봇은 그동안 다수의 글로벌 리포트를 분석하며, 이러한 담론이 실제 기술 적용 구조와 어떻게 다르게 해석될 수 있는지를 집중적으로 검토해 왔습니다. 맥킨지(McKinsey)의 최신 분석도 같은 방향을 가리킵니다

McKinsey Global Institute가 최근 발표한 보고서 「Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI」는 이를 보다 기술적이고 데이터 기반으로 설명합니다. 보고서는 AI가 미국 노동 시간의 최대 57%를 자동화할 수 있다는 수치가 실제 인력 대체를 의미하는 것이 아니라, ‘과업 단위(Task-level)’에서의 기술적 잠재력을 측정한 결과임을 강조합니다.

실제 업무는 단순한 작업의 나열이 아니라, 맥락·상황 변화와 인간의 판단이 결합된 복합적 활동입니다. 따라서 McKinsey는 미래를 “인간이 사라지는 시대”가 아니라, 인간과 기계가 새로운 방식으로 협력하는 시대로 바라보고 있습니다.

이 통찰은 비즈니스 경영 전략, 생산성 계획, 인력 개발, 장기 경쟁력 확보 등 다양한 기업 의사결정에 중요한 시사점을 제공합니다. 지금부터 McKinsey가 이러한 결론에 도달한 이유와, AI 자동화·AI 혁신 시대를 준비하는 조직이 이해해야 할 핵심 내용을 살펴보겠습니다.

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57% 자동화 전망을 둘러싼 오해

기술적 가능성과 현실은 다릅니다

McKinsey가 제시한 “미국 노동 시간의 57%가 자동화 가능하다”는 수치는 문서 작성, 일정 조율, 데이터 정리, 패턴 분석과 같은 개별 작업(Task)의 기술적 자동화 가능성을 분석한 결과입니다.

하지만 기술적으로 가능하다고 해서 현실에서 바로 대체가 이루어지는 것은 아닙니다. 실질적인 자동화 구현을 위해서는 다음 요소들이 충족되어야 합니다:

• 전체 프로세스의 구조적 재설계
• 인간의 감독과 최종 판단
• 조직 구조 및 역할 재편
• 규제와 윤리 기준 준수
• 고객·이해관계자의 기대 조율

대부분의 조직은 워크플로우 중심으로 운영되기 때문에, 일부 작업을 자동화한다고 해서 직무 전체가 사라지지는 않습니다. McKinsey가 강조하듯 조직의 프로세스 전반을 재설계하지 않은 채 단순히 AI 도구만 도입하는 것은 실제 가치를 만들어내지 못합니다.

이 차이는 “AI가 대규모 실업을 초래할 것”이라는 기존 서사를 근본적으로 흔들며, 이는 자연스럽게 McKinsey 보고서의 핵심 메시지인 ‘인간 역량의 지속적 가치’로 이어집니다.

인간의 역량은 여전히 강력합니다

자동화 가능한 업무와 그렇지 않은 업무의 70% 이상이 동일한 스킬을 요구합니다

보고서의 중요한 발견 중 하나는 인간 역량의 강한 지속성입니다. McKinsey의 데이터에 따르면, 기업이 현재 요구하는 스킬의 70% 이상이 자동화 가능한 업무와 불가능한 업무 모두에서 활용되고 있습니다. 즉, 기술 환경이 변하더라도 대부분의 핵심 역량은 여전히 필요하다는 뜻입니다.

AI가 흔들 수 있는 영역

• 반복적인 회계·정산 업무
• 정형화된 문서 생성
• 규칙 기반 프로그래밍
• 반복적 분석·리서치 작업

AI가 대체할 수 없는 영역

• 갈등 조정
• 공감 기반의 케어
• 협상과 코칭
• 디자인 씽킹 및 창의적 문제 해결
• 불확실성 속 판단
• 감정 지능과 사회적 상호작용

금융, 의료, 고객 지원, 엔지니어링처럼 AI 도입도가 높은 분야에서도 인간은 여전히 다음과 같은 중요한 역할을 담당합니다:

• 감독 및 점검
• 맥락 기반 해석
• 품질 관리
• 윤리적 판단
• 인간적 신뢰와 안심 제공

이는 여러 연구 결과와도 일치합니다. 간호, 환자 케어, 유아 교육, 배관·수리 등 감정 지능이나 직접적인 손기술이 핵심인 직업군은 자동화 난도가 매우 높습니다.

결국 이러한 변화는 AI 시대의 핵심 역량이란 AI를 효과적으로 활용하고 협업하는 능력(AI Fluency)이라는 결론으로 이어집니다.

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AI 활용 역량의 부상

미국 노동 시장에서 가장 빠르게 성장하는 역량

가장 눈에 띄는 통계 중 하나는 “AI Fluency(인공지능 활용 역량)”에 대한 수요가 불과 2년 만에 7배 증가했다는 사실입니다. 이는 현재 미국 노동 시장에서 가장 빠르게 성장하는 역량 요구사항입니다.

여기서 AI Fluency는 코딩을 의미하지 않습니다. AI Fluency란 다음과 같은 능력을 말합니다:

• AI 도구를 효과적으로 활용하는 능력
• 모델의 출력 결과를 해석하는 능력
• 자율 에이전트를 적절히 조율하는 능력
• 의사결정 과정에 AI를 적용하는 능력
• 인간-기계가 결합된 하이브리드 워크플로우에서 협업하는 능력

즉, AI는 노동자를 대체하고 있는 것이 아니라, 노동자가 무엇을 알아야 하는지를 재정의하고 있다는 의미입니다. AI Fluency는 디지털 리터러시가 중요 역량으로 자리 잡았던 것처럼, 앞으로 모든 산업과 직무에서 요구되는 새로운 기본 역량으로 자리매김하고 있습니다.

이러한 요구 변화는 단순히 스킬셋에 그치지 않고, 일상의 업무 구조 자체를 개편하고 있습니다.

자동화는 실행에서 ‘오케스트레이션’으로의 전환을 이끕니다

자동화는 실행에서 ‘오케스트레이션’으로의 전환을 촉진합니다

McKinsey는 “계산기가 수학자를 없애지 않고 오히려 그들의 수준을 높여주었다”는 비유를 사용합니다. 자동화의 확산도 이와 유사한 흐름을 보입니다. AI가 반복적 실행 업무를 맡게 되면서, 인간은 점점 더 다음과 같은 고부가가치 역할에 집중하게 됩니다:

• 의사결정을 안내하는 역할
• 문제를 정의하고 맥락을 설정하는 작업
• 효율적인 워크플로우 설계
• 판단과 직관이 필요한 상황 대응
• 예외 상황 관리
• 안전·규정 준수 보장
• 기계가 대체할 수 없는 ‘인간적 존재감’ 제공

이처럼 인지적 에너지의 배분이 수행(execution)에서 전략(strategy)으로, 작업(task)에서 오케스트레이션(orchestration)으로 이동하는 것이 McKinsey가 말하는 “인간–기계 파트너십” 시대의 핵심입니다.

그리고 이러한 역할 변화는 결국 조직 자체의 진화가 수반될 때 비로소 성공적으로 작동합니다. 이제 다음 단계는 “일 자체의 재설계”입니다.

조직 재설계는 이제 핵심적인 필수 과제가 되었습니다

이제 조직 재설계는 필수적인 과제가 되었습니다

보고서는 명확하게 말합니다. 미국은 2030년까지 최대 2.9조 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있지만, 이는 조직이 업무 구조를 근본적으로 재구상할 때만 가능하다고 강조합니다.

‘일의 재설계’에는 다음과 같은 요소들이 포함됩니다:

• 새로운 프로세스 구축
• 직무 역할의 재정의
• AI가 통합된 팀 구조 설계
• 성과 지표의 업데이트
• 실험을 장려하는 조직 문화 조성
• 직원들의 적응·전환을 위한 교육 및 역량 강화

단순히 작업을 자동화하는 데서 멈추는 기업은 기대한 성과를 얻지 못하는 경우가 많습니다.
반대로 워크플로우를 재엔지니어링하는 조직은 생산성이 기하급수적으로 향상됩니다.

이미 산업 현장에서는 이러한 변화가 현실로 나타나고 있습니다. HP의 구조 개편, Capita의 채용 자동화, 여러 기업에서의 에이전틱 AI(agentic AI) 도입 사례는 한 가지 공통점을 보여줍니다. 변화를 만드는 것은 도구가 아니라 ‘업무 흐름의 재설계’라는 점입니다.

그렇다면 이러한 미래는 어떤 모습일까요? 그 답을 찾기 위해 우리는 다시 역사적 사례로 돌아가게 됩니다.

미래의 인력 구조는 변화하게 됩니다

일자리는 사라지지 않습니다. 변화할 뿐입니다.

산업의 역사를 보면, 기술 혁신은 일자리를 없애기보다 재편해 왔습니다. 거대한 기술 전환은 고용 구조를 바꾸지만, 일자리를 없어지는 않는다는 사실입니다. McKinsey는 AI 또한 같은 궤적을 따를 것이라고 예측합니다. 일자리는 소멸이 아니라 ‘전환’을 겪게 됩니다.

이 변화는 단계적으로 진행됩니다:

1. 반복적 작업이 자동화됩니다.
2. 직무와 역할이 새로운 워크플로우에 맞게 재편됩니다.
3. AI Fluency 같은 새로운 역량이 필수 요건이 됩니다.
4. 완전히 새로운 종류의 직업이 등장합니다.

이미 다음과 같은 새로운 직업군이 빠르게 부상하고 있습니다:

• AI 감독 및 검증 전문가
• 자율 에이전트 운영 관리자
• 워크플로우 아키텍트
• 인간-AI 협업 통합 매니저

자동화가 가속화될수록 새로운 역할, 새로운 전문성, 새로운 커리어 경로가 등장할 것입니다.

한국의 AI 혁신을 세계에 알리다: 이탈리아 SIGIR 2025에서 공개된 메이크봇의 HybridRAG 프레임워크. 여기 더 있어요!

AI는 노동자를 대체하지 않습니다 - 일의 설계도 자체를 다시 쓰고 있습니다

McKinsey가 전하는 핵심 메시지는 단순하지만 매우 중요한 의미를 담고 있습니다. AI는 대부분의 작업을 자동화할 만큼 강력하지만, 대부분의 노동자를 대체할 만큼 강력하지는 않습니다. 인간의 판단력, 감정 지능, 창의성, 맥락적 사고, 그리고 돌봄의 가치는 여전히 대체할 수 없습니다. AI가 ‘실행’을 잘한다면, 인간은 ‘오케스트레이션(조율)’에 강합니다. 미래의 일은 어느 한쪽의 영역이 아니라, 인간과 AI가 함께 만드는 파트너십의 시대입니다.

이 변화를 일찍 받아들이고 AI 활용 역량(AI Fluency)에 투자하며, 워크플로우를 재설계하고, 지능형 시스템을 책임감 있게 도입하는 조직은 향후 10년 동안 압도적인 가치를 얻게 될 것입니다. 반대로 이러한 전환을 놓치는 기업은 새로운 AI 혁신 시대에서 뒤쳐질 위험이 있습니다.

AI가 업무 시간의 57%를 자동화할 수 있지만 인간 노동력을 대체하지는 못하는 이 시대에, 메이크봇은 조직이 인간 - 기계 협업의 진정한 가치를 실현할 수 있도록 지원합니다. 메이크봇은 범용적인 도구를 제공하는 것이 아니라, 산업별 특화 LLM 에이전트와 조직의 실제 워크플로우에 최적화된 엔드투엔드 AI 시스템을 제공합니다. 이는 McKinsey가 강조한 것처럼, 작업 단위(Task-level) 자동화가 아니라 프로세스 전체의 재설계가 필요하다는 원칙과 정확히 일치합니다.

금융·유통·공공 부문의 엔터프라이즈 솔루션에서 헬스케어 등 산업 특화 에이전트까지, 메이크봇은 조직이 AI와 경쟁하는 것이 아니라 AI를 조율하고 활용할 수 있도록 돕습니다.

또한 BotGrade, MagicTalk, MagicSearch, MagicVoice 등 즉시 도입 가능한 생성형AI 기반 플랫폼과 SIGIR 2025에서 검증된 HybridRAG 기술을 기반으로, 메이크봇은 조직의 AI 도입을 실험 단계에서 실행 단계로 계속합니다. 1,000개 이상의 엔터프라이즈 고객이 신뢰하고, 글로벌 특허로 검증된 메이크봇은 AI의 잠재력을 실질적인 경제적 성과로 전환합니다.

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