OpenAI, EU AI 일자리 전환 지도 공개…고용 27%는 업무 재편 가능성

OpenAI 공식 발표에 따르면 회사 경제연구팀은 2026년 6월 29일 유럽연합 노동시장을 대상으로 한 ‘The AI Jobs Transition Framework for the EU’ 보고서를 공개했다. 보고서는 AI가 모든 직업을 같은 방식으로 바꾸지 않는다는 전제에서, EU 회원국의 직업 구조와 제도적 차이를 반영해 전환 가능성을 나눠 본 것이 특징이다.

OpenAI는 이번 분석에 유럽 직업·기술 분류 체계인 ESCO와 Eurostat 고용 데이터를 사용했다고 밝혔다. 회사는 2026년 4월 미국 노동시장을 대상으로 먼저 제시한 AI 일자리 전환 프레임워크를 유럽 시장에 확장했다.

보고서는 EU 고용을 네 가지 유형으로 분류했다. AI로 접근 비용이 낮아지면서 수요가 늘 수 있는 직업군은 약 12%, 상대적으로 높은 단기 자동화 가능성이 있는 직업군은 약 14%로 나타났다. 또 약 27%는 사람이 핵심 역할을 유지하더라도 업무 흐름과 요구 역량이 바뀔 가능성이 큰 직업군으로 분류됐다. 나머지 47%는 단기 변화가 비교적 제한적인 직업군으로 제시됐다.

국가별 차이도 드러났다. OpenAI는 룩셈부르크, 스웨덴, 네덜란드가 AI로 성장 가능성이 있는 직업 비중이 상대적으로 크고, 독일, 그리스, 이탈리아는 자동화 가능성이 높은 직업 비중이 더 크다고 설명했다. 이는 각국 산업과 직업 구조가 다르기 때문에 같은 AI 기술이라도 노동시장 충격의 양상이 달라질 수 있음을 보여준다.

다만 OpenAI는 이 분류가 고용 전망치가 아니라고 선을 그었다. 보고서의 네 가지 유형은 일자리가 줄거나 늘어난다는 확정 예측이 아니라, 정책기관과 기업, 교육기관이 어느 영역에서 전환 압력과 준비 필요성이 커질지 살펴보기 위한 계획용 지도에 가깝다.

이번 보고서는 AI 정책 논의가 모델 성능이나 규제 준수 문제를 넘어 노동시장 대응 체계로 이동하고 있음을 보여준다. OpenAI는 유럽의 직업 통계, 교육·훈련 정보, 구인 데이터, 임금 자료를 AI 역량 및 실제 업무 도입 지표와 연결하면 변화가 headline 고용 통계에 나타나기 전 더 이른 신호를 포착할 수 있다고 제안했다.

한국에도 시사점이 있다. AI 도입 효과는 산업 전체 평균보다 직무, 자격제도, 공공서비스 전달 방식, 교육 체계에 따라 다르게 나타난다. 따라서 기업의 AI 도입률만 볼 것이 아니라 직무별 재교육, 자격 기준, 공공·민간 서비스 업무 재설계까지 함께 살피는 접근이 필요하다.

출처: OpenAI https://openai.com/index/mapping-ai-jobs-transition-eu/
출처: OpenAI Economic Research PDF https://cdn.openai.com/pdf/the-ai-jobs-transition-framework-for-the-eu.pdf