AI 위임력이 연봉 가른다… 엑셀 30년 경력 무색 [AI 노동혁명]

"엑셀 함수보다 AI 명령어를 잘 쓰는 신입이 더 비싸다." 국내 대기업 인사담당 임원들 사이에서 공공연히 나오는 말이다. 30년간 사무직 인재의 경쟁력을 가름하던 기준이 2026년을 기점으로 근본부터 뒤집히고 있다.

인공지능(AI)에게 업무를 쪼개 맡기고, 결과물을 감별하는 'AI 위임력(AI Delegation)'이 화이트칼라의 생존을 결정짓는 핵심 역량으로 부상했다. 미국 IT 전문지 와이어드(Wired)와 경영 컨설팅 기관 맥킨지(McKinsey), 가트너(Gartner)가 잇따라 발표한 분석 보고서들이 이 흐름을 수치로 뒷받침한다.




오픈클로(OpenClaw)는 사용자의 컴퓨터에서 파일 관리, 웹 브라우징, 코드 실행 등의 작업을 자율적으로 처리하는 오픈소스 AI 에이전트다. 단순 대화형 챗봇을 넘어 OS 권한을 바탕으로 실질적인 업무를 수행하는 'AI 비서' 역할을 한다. 마이크로소프트(MS) 코파일럿, 구글 제미나이(Gemini), 앤트로픽 클로드(Claude) 등 빅테크 제품들도 같은 방향으로 진화하면서, AI 에이전트는 인간처럼 화면을 인식하고 타이핑하며 마우스를 조작하는 수준에 이르렀다. 단순 검색을 넘어 멀티스텝 업무를 자율 수행하는 단계다.
가트너는 최신 보고서에서 2026년까지 기업용 소프트웨어의 약 40%에 AI 에이전트가 탑재될 것으로 내다봤다. 2028년에는 일상적인 업무 결정의 15%를 AI가 자동으로 처리할 것으로 전망했다. 가트너 측은 "사무직의 역할이 '직접 수행'에서 '지휘와 감독'으로 재편되는 속도가 예상보다 빠르다"고 진단했다.

실무 변화는 이미 시작됐다. 과거에는 경쟁사 가격 동향 분석을 위해 수십 개의 브라우저 탭을 열고 데이터를 엑셀에 일일이 옮겨야 했다. 이제는 "국내 경쟁사 10곳의 제품 가격을 조사해 시장 점유율 비교 차트를 생성하라"는 자연어 한 문장으로 동일한 결과물을 얻는다. 국내 한 제조업체 전략기획 팀장은 "반복 리포트 작성에 쓰던 시간의 60~70%를 AI가 대신한다"며 "팀원들에게 요구하는 역량 자체가 달라졌다"고 전했다.


맥킨지는 생성형 AI가 매년 전 세계에 2조 6000억 달러(약 3880조 원)에서 최대 4조 4000억 달러(약 6570조 원)의 경제적 부가가치를 창출할 수 있다고 분석했다. 이 가치의 75%는 마케팅·프로그래밍·고객 운영 등 지식 집약 분야에 집중된다는 점도 주목된다.

생산성 격차는 이미 임금 격차로 이어지고 있다. 분야에 따라 AI 활용 시 생산성이 15~50% 이상 높아진다는 분석이 나오는 가운데, 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 올해 초 "AI의 도움을 받아 개인이 수십억 달러 규모의 기업을 혼자 운영하는 '1인 유니콘'이 등장할 것"이라고 공언했다.
노동시장의 권력 이동은 채용 통계로 확인된다. MS가 발표한 '2024 워크 트렌드 인덱스'에 따르면, 경영진의 71%는 "경력이 많아도 AI 역량이 없는 지원자보다, 연차가 짧더라도 AI 활용 능력을 갖춘 지원자를 우선시하겠다"고 답했다. 업무 프로세스를 잘게 분해해 AI에 지시하는 '오케스트레이션(Orchestration)' 역량이 채용 시장의 새 기준으로 자리 잡은 것이다.


와이어드는 AI 의존도가 과도해질 경우 인간의 판단 능력이 퇴화하는 '비판적 사고 장애' 위험을 경고했다. 재무 모델의 논리 구조를 이해하지 못한 채 AI 산출물을 그대로 수용한다면, 오류의 최종 책임은 여전히 사람이 져야 한다는 것이다.

국내 회계법인 관계자는 "AI가 낸 숫자를 검증할 수 있는 기초 지식 없이는 감사 리스크가 오히려 커진다"며 "도구가 바뀌었을 뿐 원리를 아는 사람이 결국 살아남는다는 사실은 변하지 않는다"고 말했다. 데이터 입력이나 정기 보고서 작성 같은 반복성 업무는 AI가 대체하더라도, 결과물의 맥락을 읽고 전략적 판단을 내리는 역할은 인간의 몫으로 남는다.

한국직업능력연구원과 통계청 등의 자료에 따르면, 국내 근로자 중 AI를 포함한 신기술 분야 직업교육을 경험한 비율은 20% 미만(약 17.9~18%) 수준으로 조사되고 있다. AI 활용 능력이 보편화되기 전, 먼저 역량을 갖춘 인재가 노동시장에서 프리미엄을 누리는 구조는 당분간 지속될 전망이다.

이력서에 '엑셀 능숙'을 적는 시대가 저물고 있다. 앞으로의 경쟁은 '누가 더 빨리 클릭하느냐'가 아니라, '누가 AI를 더 정확하게 부리고 더 날카롭게 의심하느냐'에서 판가름 난다.


첫째, 역할을 먼저 지정하라. "너는 10년 경력의 재무 분석가야"처럼 AI에게 페르소나를 부여하면 답변의 전문성과 일관성이 높아진다. 맥락 없이 질문을 던지는 것과 결과물의 질이 확연히 달라진다.

둘째, 조건과 형식을 구체화하라. "요약해줘"보다 "500자 이내로, 결론을 첫 문장에 배치해 요약해줘"가 훨씬 정확한 결과를 낸다. 원하는 분량·형태·제약 조건을 명시할수록 재작업 횟수가 줄어든다.

셋째, 단계를 쪼개서 지시하라. 복잡한 업무를 한 번에 맡기면 AI는 방향을 잃는다. "1단계: 자료 수집 → 2단계: 비교 분석 → 3단계: 보고서 초안 작성"처럼 순서대로 분해해 지시하는 것이 '오케스트레이션'의 핵심이다. 업계에서는 이 과정 자체를 "AI와의 협업 설계"라고 부른다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com