미국 대졸 신입 실업률, AI의 광범위한 대체는 아직 미확인

2026년 9월 26일 현재 공개된 미국 자료는 인공지능이 대학 졸업 직후의 일자리를 이미 대규모로 대체했다는 주장에 단정적인 근거를 제공하지 않는다. 뮌헨 CESifo의 경제학자 Robert Fairlie와 Jane Wu는 미국 인구조사국의 현재인구조사 미시자료를 분석했다. 이들이 정의한 최근 대졸자는 학사 학위를 받고 상위 학위 과정에 진학하지 않은 22세부터 25세까지의 사람이다. 이 집단의 2026년 여름 실업률은 7.3%였다. 이는 2022년부터 2024년 여름에 관측된 6.3%에서 7.8% 사이 범위 안에 있다.

7.3%가 곧 취업난이 없다는 뜻은 아니다

연구진은 노동수요 변화가 가장 먼저 신규 채용 축소로 나타날 수 있다고 봤다. AI가 초급 사무직의 비교적 표준화된 업무를 수행할 수 있게 되면, 기업은 장기 근속자를 바로 해고하기보다 단순한 역할의 신입 채용을 줄일 수 있다는 가설이다. 여름은 졸업생이 노동시장에 집중적으로 진입하는 계절이어서 실업률이 오르기 쉽다. 따라서 논문은 한 해의 수치만 보지 않고 2022년 이후의 계절적 흐름과 전년 대비 변화를 함께 비교했다. 2022년은 미국 고용이 팬데믹 이전 수준으로 돌아오고 ChatGPT가 출시된 해이기도 하다.

분석은 최근 대졸자를 같은 연령대의 비대졸자와 비교하고, 30세부터 49세까지의 대졸자와도 비교했다. 또 2023년 연구를 바탕으로 AI가 수행하기 쉬운 직무에 얼마나 노출됐을 가능성이 있는지도 나눠 살폈다. 2022년부터 2026년까지 대부분의 비교에서 집단 간 추세 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 적극적으로 구직하지는 않지만 일을 원한다고 답한 사람까지 포함해도 2026년 수치는 특별히 이례적이지 않았다. 이는 개인의 구직 어려움을 부정하는 결과가 아니라, 전국 수준에서 AI를 광범위한 실업의 원인으로 단정하기 어렵다는 뜻이다.

• CESifo 작업논문: 2026년 여름 최근 대졸자의 실업률은 7.3%로, 이전 여름의 6.3%~7.8% 범위 안에 있었다.
• 뉴욕 연방준비은행: 2026년 6월 22세~27세 대졸자의 실업률은 5.7%였고, 같은 집단의 2년 전보다 1%포인트 높았다.
• 뉴욕 연방준비은행: 최근 졸업생의 저취업률은 42%였다. 이는 학사 학위를 요구하지 않는 일자리에서 일하는 비율이며, 전체 대졸자는 33.7%였다.
• NACE: 고용주의 28%는 업무에서 AI를 활용할 수 있는 초기 경력 인재를 찾고 있다고 답했다.

서로 다른 자료는 서로 다른 장면을 비춘다

이 결론은 스탠퍼드대의 앞선 연구와 대비된다. 스탠퍼드 연구는 이른바 AI 영향 직종에서 초급 고용이 다른 분야보다 크게 뒤처졌다고 봤다. 다만 사용한 지표가 다르다. 스탠퍼드 연구는 인사 서비스 기업 ADP의 급여 자료를 이용했다. CESifo 연구진은 ADP 자료가 경제의 적지 않은 단면을 포착하지만, 더 넓은 인구조사가 담는 일부 요소는 놓칠 수 있다고 설명했다. 또한 직업의 공급과 실업률은 같은 개념이 아니다. AI 때문에 특정 분야의 일자리 수가 줄어도, 그 일자리를 원하는 사람의 규모가 변하면 실업률은 다르게 움직일 수 있다.

CNBC가 소개한 뉴욕 연방준비은행의 분석도 최근의 채용 둔화를 AI 하나로 설명하는 데 신중했다. 이 은행은 구인공고 연구에서 AI가 최근 노동시장 변화에 기여할 수는 있지만 채용 둔화의 주된 동인은 아니라고 썼다. 고용주 조사에서는 기업들이 AI를 주로 재교육을 통해 도입하려 하며 채용에 미치는 영향은 제한적일 것이라는 응답이 나왔다. 이는 AI가 업무 내용을 바꾸지 않는다는 뜻이 아니다. 현재 자료만으로는 광범위한 신입 실업과 AI 사이의 직접적 연결을 확정하기 어렵다는 의미다.

채용의 입구는 이미 달라지고 있다. LinkedIn 조사에 따르면 2026년 초 채용 담당자의 66%는 면접 전 후보자 선별에 AI 사용을 늘릴 계획이라고 답했다. 구직자의 81%는 구직에 AI를 이미 사용했거나 사용할 계획이라고 답했다. 지원서가 채용 담당자에게 닿기 전 자동화된 시스템을 통과하는 단계가 늘어나는 셈이다. 학생과 졸업생은 일자리를 찾는 일뿐 아니라 직무기술서에 맞는 경력, 기술, 프로젝트를 어떻게 보여줄지도 고민해야 한다. 면접 기회를 얻지 못한 이유는 채용 공고 수, 경쟁, 선별 설계, 이력서 내용 등 여러 요인이 겹칠 수 있다.

AI 역량 표시는 늘지만 채용 보증은 아니다

초기 경력 플랫폼 Handshake는 2026년 졸업생이 이력서에서 AI 역량을 언급한 비율이 2022년 졸업생의 두 배라고 밝혔다. 그 언급의 74%는 수업 이수보다 실제 프로젝트와 연결돼 있었다. 미국대학고용주협회 NACE는 AI 역량을 요구한 채용공고 비율이 봄에 16.5%로, 전년 가을의 10.5%보다 높아졌다고 전했다. 이 수치는 고용주가 관련 역량을 더 많이 요구한다는 신호다. 그러나 AI 기술이 있으면 일자리 부족, 경력 요구, 직급 장벽을 자동으로 해결할 수 있다는 증거는 아니다.

NACE는 학생과 고용주 사이의 인식 차이도 지적했다. 2026년 학생 조사에서 졸업예정자의 거의 3분의 1은 AI 역량이 자신의 미래 경력에 거의 중요하지 않거나 전혀 중요하지 않다고 답했다. 절반 이상은 미래를 위해 AI 역량을 쌓지 않고 있으며, 구직에도 AI를 쓰지 않는다고 답했다. NACE의 Shawn VanDerziel 회장 겸 최고경영자는 고용주가 졸업생의 AI 준비를 점점 더 요구하는 반면, 상당수 학생은 AI가 자신의 일에 들어와야 하는지 자체를 묻고 있다고 말했다. 이는 도구 숙련도만이 아니라 일의 방식과 기준에 관한 문제이기도 하다.

개별 구직자가 느끼는 압박은 전국 평균 실업률보다 훨씬 클 수 있다. CNBC가 전한 Seton Hall 학생 사례에는 지원서 50개를 내고 면접 두 번만 받은 사람이 있었고, 최대 150개 일자리에 지원했다고 말한 사람도 있었다. 노동시장 조사기업 Revelio Labs의 Evan Sohn 최고경영자는 AI를 더 빨리 도입하는 기업이 동종 기업보다 더 빨리 채용하기도 하지만, 그 기업들이 초급 인력보다 고위 직급을 우선할 수 있다고 말했다. 이는 학생과 업계 관계자의 경험 및 견해이며, CESifo 논문이 AI를 원인으로 입증한 결론은 아니다.

한국의 청년 고용에 미국 수치를 그대로 대입할 수는 없다. 7.3%와 5.7%도 각각 다른 연령 범위, 다른 시점, 다른 조사 설계에서 나온 값이다. 다만 AI와 일자리의 관계를 볼 때 실업률 하나만으로 판단해서는 안 된다는 점은 참고할 만하다. 실업, 학사 학위를 요구하지 않는 일자리로의 취업, 구인공고 수, 지원서 선별, 기업의 역량 요구를 구분해 살펴야 한다. 미국의 2026년 졸업생 자료는 광범위한 대체를 확인하지 못했지만, 전공과 학력에 맞는 첫 일자리를 찾는 문제가 사라졌다는 뜻도 아니다.

CESifo 연구진은 직장에서의 AI 사용 강도가 계속 높아질 경우 2027년 이후 졸업생은 2026년 졸업생보다 더 큰 영향을 받을 수 있다고 경고했다. 사용이 깊어질수록 효과가 나타나는지를 확인하려면 추가 연도의 자료가 필요하다. 현재 가능한 가장 신중한 결론은 AI가 아무 영향도 없다는 것도, 이미 신입 일자리를 광범위하게 대체했다는 것도 아니라는 것이다. 2026년 여름의 미국 실업 자료에는 통계적으로 뚜렷한 대규모 신입 대체 신호가 아직 나타나지 않았다.