“한 번 배우고 평생 일하는 시대는 끝났습니다.” CES 2026에서 McKinsey 글로벌 대표 Bob Sternfels와 General Catalyst CEO Hemant Taneja가 한 말입니다. AI가 일자리를 위협한다는 이야기는 이제 새롭지 않죠. 하지만 실제 현장에서 일어나는 변화의 속도와 규모는 예상보다 훨씬 빠릅니다.

TechCrunch가 보도한 CES 2026 All-In 팟캐스트에서 두 임원은 AI 시대의 노동 시장 변화를 논의했습니다. 동시에 Analytics Vidhya는 AI가 대체할 수 없는 81개 직업을 분석한 가이드를 발표했죠. 두 관점을 종합하면 AI 시대 생존 전략이 보입니다.

출처:

• McKinsey and General Catalyst execs say the era of ‘learn once, work forever’ is over – TechCrunch
• 81 Jobs that AI Cannot Replace in 2026 – Analytics Vidhya

AI 기업의 성장 속도, 상상을 초월하다

General Catalyst의 Taneja CEO는 구체적인 숫자를 제시했습니다. Stripe가 1,000억 달러 가치에 도달하는 데 12년이 걸렸지만, Anthropic은 지난해 600억 달러에서 올해 “수천억 달러”로 급증했다는 겁니다. 이런 속도라면 조만간 1조 달러 AI 기업이 등장할 거라고 그는 예측했어요.

문제는 기업들이 이 변화에 어떻게 대응하느냐입니다. McKinsey의 Sternfels는 현장에서 듣는 가장 흔한 질문을 공유했죠. “지금 CFO 말을 들어야 할까요, CIO 말을 들어야 할까요?” CFO는 투자 대비 효과가 명확하지 않다며 도입을 미루자고 하고, CIO는 당장 도입하지 않으면 경쟁에서 뒤처진다고 주장합니다.

McKinsey 자체도 변화 중입니다. 2026년 말까지 직원 수만큼의 AI 에이전트를 도입할 계획이라고 하는데요, 흥미로운 건 전체 인원을 줄이지 않는다는 점입니다. 대신 고객 대면 인력은 25% 늘리고, 백오피스 인력은 25% 줄인다고 해요. AI가 단순히 일자리를 없애는 게 아니라 역할을 재배치한다는 증거죠.

AI가 건드리지 못하는 14개 영역

그렇다면 어떤 일자리가 상대적으로 안전할까요? Analytics Vidhya는 McKinsey, PwC, 세계경제포럼 등의 보고서를 분석해 81개 직업을 14개 섹터로 분류했습니다.

가장 명확한 건 의료와 돌봄 분야입니다. AI는 스캔 이미지를 분석하고 보고서를 요약할 수 있지만, 고통받는 환자 곁에 앉아있을 순 없어요. 정신 건강 상담은 더 분명합니다. 침묵의 의미를 읽고, 맥락을 이해하고, 공감을 전달하는 일은 프롬프트로 해결되지 않죠.

창작 분야도 마찬가지입니다. AI가 이미지를 생성하고 글을 쓸 수 있다는 건 맞습니다. 하지만 의도를 가지고 창작하진 못해요. “AI가 쓴 문장은 리듬과 문법이 완벽할 수 있지만, 독자와 진짜 연결을 만들진 못한다”는 기사 저자의 지적이 핵심입니다. 브랜드 전략, 영화 연출, 음악 작곡처럼 인간의 감정과 경험이 직접 반영되는 일은 여전히 사람의 영역이죠.

건설과 유지보수는 물리적 세계의 예측 불가능성 때문에 안전합니다. 현장에선 도면대로 되는 일이 없어요. 벽은 울퉁불퉁하고, 배선은 엉망이고, 파이프는 제자리에 없습니다. AI는 환경이 예측 가능할 때만 작동하는데, 건설 현장은 매 순간 변수투성이죠.

의외일 수 있지만 리더십과 기업가 정신도 대체 불가 영역입니다. AI는 전략 문서를 생성하고 재무 모델을 만들 수 있어요. 하지만 불완전한 정보 속에서 결정을 내리고, 그 결과에 책임지는 건 여전히 사람의 몫입니다. 창업가에게 AI가 사업 계획을 짜줄 순 있어도, 투자자 앞에서 비전을 설득하고 위기 속에서 팀을 이끄는 건 할 수 없죠.

그 외에도 교육, 법률, 스포츠, 공공 서비스, 응급 대응, 요리, 농업 등이 포함됩니다. 공통점은 명확해요. 공감, 윤리적 판단, 물리적 존재, 책임, 창의성이 필요한 일들입니다.

22년 배우고 40년 일하는 공식은 깨졌다

안전한 직업이 있다는 건 위안이 되지만, 현실은 더 복잡합니다. Taneja CEO는 핵심을 찔렀어요. “22년 동안 배우고 40년 일한다는 생각은 이미 망가졌습니다.” 이제는 평생 “스킬링과 리스킬링”을 해야 한다는 겁니다.

Sternfels도 비슷한 말을 했습니다. AI 모델이 많은 작업을 처리할 수 있지만, 인간이 가져야 할 핵심은 건전한 판단력과 창의성이라고요. 단순히 기술을 배우는 게 아니라, 기계가 할 수 없는 영역에서 자신만의 가치를 만들어야 한다는 뜻이죠.

팟캐스트 진행자 Jason Calacanis는 이렇게 정리했습니다. “AI 에이전트를 만드는 시간이 신입 사원을 교육하는 시간보다 짧아진 세상에서, 사람들은 열정, 추진력, 배짱을 보여줘야 합니다.” 기술만으로는 부족하고, 태도와 적응력이 더 중요해진다는 얘기예요.

불안과 적응 사이에서

AI가 일자리를 위협한다는 건 부정할 수 없는 사실입니다. 하지만 공황에 빠질 필요는 없어요. 변화는 빠르지만, 인간만이 할 수 있는 일도 분명히 존재하니까요.

중요한 건 자신이 어느 위치에 있는지 정직하게 파악하는 겁니다. 단순 반복 작업이 주를 이루는 역할이라면, 지금이 변화할 타이밍입니다. 반대로 공감, 판단, 창의성이 핵심인 분야에 있다면, 그 강점을 더 갈고닦아야 하죠.

한 가지 확실한 건, “한 번 배워서 끝”이라는 생각은 이제 통하지 않는다는 겁니다. AI 시대는 평생 학습자만 살아남는 시대니까요.

참고자료:

• McKinsey, PwC, World Economic Forum의 AI와 일자리 전망 보고서들이 Analytics Vidhya 기사의 기반이 되었습니다.