4차원 분석 모델

이 프레임워크는 단순한 'AI 노출' 측정을 넘어 4가지 차원을 결합합니다 :

• 기술적 AI 역량 — GPT-4급 모델이 해당 직종의 핵심 업무를 인간 중간 수준 이상으로 수행할 수 있는지 여부. GPT-4급 모델은 사무직 업무의 60~80%에서 인간 중간 수준 이상의 성능을 보입니다 .
• 인간 필요성(Human necessity) — 규제 명령, 관계 신뢰, 물리적 현장성 등으로 완전 자동화로부터 보호받는 요소. 규제(판사·법정 변호사), 관계(교사·심리치료사·호스피스 간호사), 물리적(배관공·전기공·돌봄 노동자) 요인이 보호막을 형성합니다 .
• 수요 탄력성(Demand elasticity) — 비용에 관계없이 고정된 비탄력적 수요인지, AI가 비용을 낮춤에 따라 시장이 확장될 수 있는 탄력적 수요인지 .
• 관찰된 챗GPT 사용량 — 실제 채택 패턴과 대조 검증. 자동화에 가장 취약한 직종(데이터 입력 사무원·회계사)의 근로자는 덜 취약한 직종에 비해 관련 업무에 AI를 3배 더 많이 사용합니다 .

4가지 전환 유형

이러한 차원을 결합하고 검증한 결과, 모든 직종은 네 가지 범주로 분류됩니다 :

1. 높은 자동화 위험(~미국 일자리의 18%) — AI 노출 높음, 인간 필요성 낮음, 비탄력적 수요. 데이터 입력, 부기, 고객 서비스, 계산원, 법률 지원 업무, 분류 사무원 등이 포함됩니다. 단기적으로 일자리 소멸 가능성이 가장 높은 직종입니다.

2. 재편될 직종(~일자리의 24%) — AI 노출 높음, 인간 필요성 강함. 업무 구성이 크게 변화하지만, 관계·규제·물리적 핵심 기능에는 인간 노동자가 필수적입니다. 직종 자체는 존속하더라도 고용 규모는 줄어들 수 있습니다.

3. 성장·확대될 직종(~일자리의 12%) — 높은 AI 노출과 탄력적 수요가 결합되어 AI가 비용을 낮추고 시장을 확장해 더 많은 일자리를 창출합니다. AI가 생산성 승수 역할을 하는 성장 분야의 직종이 예시입니다.

4. 상대적 영향 없음(~일자리의 46%) — 애초에 AI 노출이 낮은 직종(물리적·관계적·규제적 장벽). 단기적 AI 영향이 최소화됩니다.

미국 vs EU 자동화 위험: 18% vs 14%

오픈AI 프레임워크는 미국 일자리의 약 18%가 단기 자동화 위험이 상대적으로 높다고 추정합니다 . EU의 경우, EU 산하 직업훈련개발센터(CEDEFOP)의 별도 분석에 따르면 EU 성인 노동자의 약 14%가 매우 높은 자동화 위험에 직면해 있습니다 . 이 위험은 일상적·반복적 업무와 사회적 기술 수요가 낮은 직종에 집중되어 있으며, 남성 노동자에게서 더 높게 나타납니다 .

중요 전제: EU 14% 수치는 CEDEFOP의 독립적 기술 수요 방법론에 기반한 것이지, 오픈AI 프레임워크를 직접 적용한 결과는 아닙니다. 그러나 방향성은 일관됩니다. EU의 더 규제된 노동 시장, 강력한 사회 보호, 다른 직종 구성이 미국보다 낮은 단기 자동화 비율을 만들어냅니다.

국가별 차이

코파스(Coface)의 2026년 4월 유럽 국가별 AI 노출 분석에 따르면 :

• 자동화 위험 높은 국가: 룩셈부르크, 영국, 스위스, 네덜란드, 노르웨이, 덴마크가 가장 높은 자동화 노출 업무 비중을 보입니다(터키 약 12%에서 영국 약 20%까지 분포).
• 룩셈부르크, 스웨덴, 네덜란드는 성장 지향적 고숙련 서비스 고용 비중이 크지만, 금융·전문 서비스 분야의 AI 노출도 높습니다.
• 독일, 그리스, 이탈리아는 다른 위험 프로필을 보입니다. 제조업, 일상적 행정 업무 비중이 크고 디지털 서비스 침투율이 낮아 무역재(제조품) 부문의 자동화 잠재력이 더 큽니다 .

오픈AI의 'EU 경제 청사진 2.0'(2026년 1월)은 국가별 AI 침투율과 집중 사용도를 추가로 세분화합니다. 리투아니아와 라트비아는 높은 인구 침투율과 고급 AI 사고 능력의 높은 집중 사용도를 모두 갖춘 국가로 두드러지며, 다른 EU 국가들은 확산에서 크게 뒤쳐져 있습니다 .

정책 맥락: 차테르지의 브뤼셀 방문, EU AI법, 일자리 대체

로니 차테르지는 2024년 10월 오픈AI의 초대 수석 이코노미스트로 임명되었으며, 바이든·오바마 행정부에서 경제 자문관을 역임했습니다. 그의 핵심 메시지는 경제가 '중간 단계(in-between times)'에 있으며, 대부분의 사람들이 현재 AI를 대체재가 아닌 보완재로 사용한다는 것입니다 . 2026년 6월 말 현재, 차테르지는 유럽에서 일련의 고위급 대화에 참여 중이며, POLITICO Europe 주최의 "AI와 일의 미래: EU는 전환에 준비되어 있는가?" 이벤트도 포함됩니다 .

주요 정책 쟁점:

• 오픈AI는 EU AI법 일반 목적 행동 강령(General Purpose Code of Practice)에 서명한 최초의 미국 기반 AI 개발사입니다 .
• 카네기 국제평화기금(Carnegie Endowment)은 AI법과 함께 "EU 2028~2034년 예산에 포함된 전용 유럽 노동 전환 프레임워크"가 필요하다고 주장합니다 .
• 유럽연합 집행위원회는 AI와 디지털 기술이 "전반적으로 유럽에서 고용을 증가시킬 것이지만, 그 이득은 고숙련·주력 연령 근로자와 여성에게 집중되고, 저숙련·청년 근로자와 구조적으로 취약한 지역은 더 큰 위험에 노출될 것"이라고 지적합니다 .

ECB 조사: 제한적인 AI 집중 사용

유럽중앙은행(ECB)의 '기업 금융 접근성 조사(SAFE)' 2025년 4분기 자료(5,000개 이상 유로존 기업 대상)는 AI 채택의 현실을 보여줍니다 :

• 2025년 말 기준 70% 이상의 기업이 어떤 형태로든 AI를 사용한다고 보고했습니다 .
• 그러나 생산·혁신·경쟁 방식 자체를 바꿀 정도로 집중적으로 AI를 사용하는 기업은 약 7%에 불과합니다 .
• 세부: 27%는 AI를 전혀 사용하지 않음, 33%는 매우 드물게 사용, 31%는 중간 정도 사용, 7~9%만 집중적으로 사용 .
• 상당한 투자 격차가 존재합니다. 대부분의 기업이 AI를 사용하지만 전용 AI 인프라에 투자하는 기업은 적습니다. 투자하는 기업들은 2026년 총 투자의 평균 9%를 AI에 할당할 계획입니다 .
• ECB는 "확산 속도가 빠르게 증가하고 있지만" 일상적 사용과 혁신적 통합 사이의 격차는 여전히 매우 크다고 결론지었습니다 .

EU의 기술 주권을 위한 노력

오픈AI의 'EU 경제 청사진 2.0'은 유럽의 AI 경쟁력을 주권(sovereignty) 개념으로 직접 프레이밍합니다 . EU 국가들을 AI 침투율과 고급 '사고' 능력의 고강도 사용으로 세분화한 결과, 소수의 국가(리투아니아, 라트비아)만이 광범위한 접근성과 깊은 확산을 결합한 것으로 나타났습니다. '기술 주권(technological sovereignty)'이라는 광범위한 전략적 추진은 EU의 AI 인프라 투자 계획, AI법의 규제 야망, 그리고 2028~2034년 다년 재정 프레임워크에 포함된 전용 EU 노동 전환 예산을 요구하는 카네기 국제평화기금과 같은 기관들의 요구에 반영되어 있습니다 . 유럽연합 집행위원회의 자체 분석은 AI가 유럽에서 전반적인 고용을 증가시킬 것으로 예측하지만, 목표 정책 없이는 구조적으로 취약한 지역과 저숙련 근로자가 소외될 것이라고 경고합니다 .

4차원 분석 모델

이 프레임워크는 단순한 'AI 노출' 측정을 넘어 4가지 차원을 결합합니다 :

• 기술적 AI 역량 — GPT-4급 모델이 해당 직종의 핵심 업무를 인간 중간 수준 이상으로 수행할 수 있는지 여부. GPT-4급 모델은 사무직 업무의 60~80%에서 인간 중간 수준 이상의 성능을 보입니다 .
• 인간 필요성(Human necessity) — 규제 명령, 관계 신뢰, 물리적 현장성 등으로 완전 자동화로부터 보호받는 요소. 규제(판사·법정 변호사), 관계(교사·심리치료사·호스피스 간호사), 물리적(배관공·전기공·돌봄 노동자) 요인이 보호막을 형성합니다 .
• 수요 탄력성(Demand elasticity) — 비용에 관계없이 고정된 비탄력적 수요인지, AI가 비용을 낮춤에 따라 시장이 확장될 수 있는 탄력적 수요인지 .
• 관찰된 챗GPT 사용량 — 실제 채택 패턴과 대조 검증. 자동화에 가장 취약한 직종(데이터 입력 사무원·회계사)의 근로자는 덜 취약한 직종에 비해 관련 업무에 AI를 3배 더 많이 사용합니다 .

4가지 전환 유형

이러한 차원을 결합하고 검증한 결과, 모든 직종은 네 가지 범주로 분류됩니다 :

1. 높은 자동화 위험(~미국 일자리의 18%) — AI 노출 높음, 인간 필요성 낮음, 비탄력적 수요. 데이터 입력, 부기, 고객 서비스, 계산원, 법률 지원 업무, 분류 사무원 등이 포함됩니다. 단기적으로 일자리 소멸 가능성이 가장 높은 직종입니다.

2. 재편될 직종(~일자리의 24%) — AI 노출 높음, 인간 필요성 강함. 업무 구성이 크게 변화하지만, 관계·규제·물리적 핵심 기능에는 인간 노동자가 필수적입니다. 직종 자체는 존속하더라도 고용 규모는 줄어들 수 있습니다.

3. 성장·확대될 직종(~일자리의 12%) — 높은 AI 노출과 탄력적 수요가 결합되어 AI가 비용을 낮추고 시장을 확장해 더 많은 일자리를 창출합니다. AI가 생산성 승수 역할을 하는 성장 분야의 직종이 예시입니다.

4. 상대적 영향 없음(~일자리의 46%) — 애초에 AI 노출이 낮은 직종(물리적·관계적·규제적 장벽). 단기적 AI 영향이 최소화됩니다.

미국 vs EU 자동화 위험: 18% vs 14%

오픈AI 프레임워크는 미국 일자리의 약 18%가 단기 자동화 위험이 상대적으로 높다고 추정합니다 . EU의 경우, EU 산하 직업훈련개발센터(CEDEFOP)의 별도 분석에 따르면 EU 성인 노동자의 약 14%가 매우 높은 자동화 위험에 직면해 있습니다 . 이 위험은 일상적·반복적 업무와 사회적 기술 수요가 낮은 직종에 집중되어 있으며, 남성 노동자에게서 더 높게 나타납니다 .

중요 전제: EU 14% 수치는 CEDEFOP의 독립적 기술 수요 방법론에 기반한 것이지, 오픈AI 프레임워크를 직접 적용한 결과는 아닙니다. 그러나 방향성은 일관됩니다. EU의 더 규제된 노동 시장, 강력한 사회 보호, 다른 직종 구성이 미국보다 낮은 단기 자동화 비율을 만들어냅니다.

국가별 차이

코파스(Coface)의 2026년 4월 유럽 국가별 AI 노출 분석에 따르면 :

• 자동화 위험 높은 국가: 룩셈부르크, 영국, 스위스, 네덜란드, 노르웨이, 덴마크가 가장 높은 자동화 노출 업무 비중을 보입니다(터키 약 12%에서 영국 약 20%까지 분포).
• 룩셈부르크, 스웨덴, 네덜란드는 성장 지향적 고숙련 서비스 고용 비중이 크지만, 금융·전문 서비스 분야의 AI 노출도 높습니다.
• 독일, 그리스, 이탈리아는 다른 위험 프로필을 보입니다. 제조업, 일상적 행정 업무 비중이 크고 디지털 서비스 침투율이 낮아 무역재(제조품) 부문의 자동화 잠재력이 더 큽니다 .

오픈AI의 'EU 경제 청사진 2.0'(2026년 1월)은 국가별 AI 침투율과 집중 사용도를 추가로 세분화합니다. 리투아니아와 라트비아는 높은 인구 침투율과 고급 AI 사고 능력의 높은 집중 사용도를 모두 갖춘 국가로 두드러지며, 다른 EU 국가들은 확산에서 크게 뒤쳐져 있습니다 .

정책 맥락: 차테르지의 브뤼셀 방문, EU AI법, 일자리 대체

로니 차테르지는 2024년 10월 오픈AI의 초대 수석 이코노미스트로 임명되었으며, 바이든·오바마 행정부에서 경제 자문관을 역임했습니다. 그의 핵심 메시지는 경제가 '중간 단계(in-between times)'에 있으며, 대부분의 사람들이 현재 AI를 대체재가 아닌 보완재로 사용한다는 것입니다 . 2026년 6월 말 현재, 차테르지는 유럽에서 일련의 고위급 대화에 참여 중이며, POLITICO Europe 주최의 "AI와 일의 미래: EU는 전환에 준비되어 있는가?" 이벤트도 포함됩니다 .

주요 정책 쟁점:

• 오픈AI는 EU AI법 일반 목적 행동 강령(General Purpose Code of Practice)에 서명한 최초의 미국 기반 AI 개발사입니다 .
• 카네기 국제평화기금(Carnegie Endowment)은 AI법과 함께 "EU 2028~2034년 예산에 포함된 전용 유럽 노동 전환 프레임워크"가 필요하다고 주장합니다 .
• 유럽연합 집행위원회는 AI와 디지털 기술이 "전반적으로 유럽에서 고용을 증가시킬 것이지만, 그 이득은 고숙련·주력 연령 근로자와 여성에게 집중되고, 저숙련·청년 근로자와 구조적으로 취약한 지역은 더 큰 위험에 노출될 것"이라고 지적합니다 .

ECB 조사: 제한적인 AI 집중 사용

유럽중앙은행(ECB)의 '기업 금융 접근성 조사(SAFE)' 2025년 4분기 자료(5,000개 이상 유로존 기업 대상)는 AI 채택의 현실을 보여줍니다 :

• 2025년 말 기준 70% 이상의 기업이 어떤 형태로든 AI를 사용한다고 보고했습니다 .
• 그러나 생산·혁신·경쟁 방식 자체를 바꿀 정도로 집중적으로 AI를 사용하는 기업은 약 7%에 불과합니다 .
• 세부: 27%는 AI를 전혀 사용하지 않음, 33%는 매우 드물게 사용, 31%는 중간 정도 사용, 7~9%만 집중적으로 사용 .
• 상당한 투자 격차가 존재합니다. 대부분의 기업이 AI를 사용하지만 전용 AI 인프라에 투자하는 기업은 적습니다. 투자하는 기업들은 2026년 총 투자의 평균 9%를 AI에 할당할 계획입니다 .
• ECB는 "확산 속도가 빠르게 증가하고 있지만" 일상적 사용과 혁신적 통합 사이의 격차는 여전히 매우 크다고 결론지었습니다 .

EU의 기술 주권을 위한 노력

오픈AI의 'EU 경제 청사진 2.0'은 유럽의 AI 경쟁력을 주권(sovereignty) 개념으로 직접 프레이밍합니다 . EU 국가들을 AI 침투율과 고급 '사고' 능력의 고강도 사용으로 세분화한 결과, 소수의 국가(리투아니아, 라트비아)만이 광범위한 접근성과 깊은 확산을 결합한 것으로 나타났습니다. '기술 주권(technological sovereignty)'이라는 광범위한 전략적 추진은 EU의 AI 인프라 투자 계획, AI법의 규제 야망, 그리고 2028~2034년 다년 재정 프레임워크에 포함된 전용 EU 노동 전환 예산을 요구하는 카네기 국제평화기금과 같은 기관들의 요구에 반영되어 있습니다 . 유럽연합 집행위원회의 자체 분석은 AI가 유럽에서 전반적인 고용을 증가시킬 것으로 예측하지만, 목표 정책 없이는 구조적으로 취약한 지역과 저숙련 근로자가 소외될 것이라고 경고합니다 .