# 쉬었음 청년 희망직업의 AI 대체압력 및 장기 전망

## 1. 범위와 해석

- 원자료: 2021~2025년 8월 경제활동인구조사 부가조사 CSV 5개.
- 분석대상: 만 15~29세 중 지난주 주된 활동상태가 `쉬었음`인 비경제활동인구.
- 예측대상: 이들 중 `향후 1년 이내 취업·창업 희망=1`이고 `취업희망직종코드 1~9`가 있는 응답자.
- 단위: 원자료 `가중값 / 1,000 = 명`, 표에서는 천 명.
- 주의: 원자료 희망직업은 직업 대분류라서 세부 직업별 대체율이 아니라 직업군별 task-substitution pressure로 해석해야 한다.

## 2. 핵심 결론

2025년 쉬었음 청년은 446.0천 명이다. 이 중 300.9천 명, 67.5%가 1년 내 취업·창업을 희망했고, 희망 직종까지 응답한 사람은 205.0천 명이다.

희망 직종 응답자 기준 평균 AI 대체압력은 56.6/100, 평균 장기전망은 59.3/100이다. 고위험 직업군은 56.0천 명, 27.3%이며, 장기전망 취약 직업군은 69.2천 명, 33.8%이다. 점수 가중 task-exposure equivalent는 약 116.1천 명이다.

가장 큰 리스크는 `사무 종사자`와 `판매 종사자`다. 합계 56.0천 명 규모이고, 문서·입력·경리·안내·계산·매장판매·텔레마케팅 같은 정형 태스크가 AI, RPA, 무인화, 이커머스 전환의 직접 영향을 받는다. 반대로 최대 희망군인 `전문가 및 관련 종사자`는 AI 노출도는 중간 이상이지만 장기전망은 가장 좋다. 이 집단의 핵심 위험은 일자리 소멸보다 입직 난도 상승, 포트폴리오·도메인 지식·AI 활용 역량 요구의 상승이다.

## 3. 2025년 직업군별 평가

|순위|희망 직업군|인원(천명)|비중|AI 대체압력|장기전망|판정|
|---:|---|---:|---:|---:|---:|---|
|1|전문가 및 관련 종사자|68.1|33.2%|55|78|중간-높음 / 좋음|
|2|사무 종사자|44.4|21.7%|82|42|높음 / 취약|
|3|서비스 종사자|43.7|21.3%|38|63|중간-낮음 / 보통+|
|4|장치·기계 조작 및 조립 종사자|13.2|6.5%|58|38|중간-높음 / 취약|
|5|기능원 및 관련 기능 종사자|12.6|6.1%|45|55|중간 / 보통|
|6|판매 종사자|11.6|5.7%|70|35|높음 / 취약|
|7|단순노무 종사자|7.7|3.8%|34|50|중간-낮음 / 보통-|
|8|관리자|3.7|1.8%|42|66|중간 / 보통+|

## 4. 2021~2025년 변화

쉬었음 청년은 2021년 445.1천 명에서 2025년 446.0천 명으로 거의 같은 수준이지만, 청년 인구가 줄면서 청년 내 비중은 5.1%에서 5.6%로 올랐다. 희망직종 응답자는 198.1천 명에서 205.0천 명으로 소폭 증가했다.

|희망 직업군|2021|2025|증감(천명)|증감률|
|---|---:|---:|---:|---:|
|전문가 및 관련 종사자|49.4|68.1|18.7|37.9%|
|사무 종사자|48.3|44.4|-3.9|-8.0%|
|서비스 종사자|48.3|43.7|-4.5|-9.4%|
|장치·기계 조작 및 조립 종사자|8.8|13.2|4.4|49.7%|
|기능원 및 관련 기능 종사자|16.3|12.6|-3.7|-23.0%|
|판매 종사자|13.1|11.6|-1.5|-11.3%|
|단순노무 종사자|8.4|7.7|-0.6|-7.5%|
|관리자|5.6|3.7|-2.0|-35.1%|

전문가 희망은 2021년 대비 18.7천 명 늘었다. 반면 사무·서비스·기능 희망은 줄었다. 이는 쉬었음 청년의 희망이 고숙련·전문직으로 이동하지만, 해당 시장은 AI 보완역량이 없는 입직자에게 더 까다로워지는 방향이라는 점을 뜻한다.

## 5. 외부 전망을 결합한 판단

WEF Future of Jobs 2025는 2030년까지 일자리 변동이 현재 공식 고용의 22%에 해당하고, 1억7천만 개 창출과 9천2백만 개 대체가 동시에 발생할 것으로 본다. 빠르게 성장하는 직무는 빅데이터, 핀테크, AI·머신러닝, 소프트웨어, 정보보안 등 기술 직무이고, 감소 직무는 계산원, 행정비서, 자료입력, 회계·감사 등 사무·서무 직무가 중심이다.

한국고용정보원 2023~2033 중장기 전망은 저출산·고령화와 디지털 전환으로 직업별 명암이 갈리고, 보건·사회복지, 공학, 정보통신 전문가 쪽은 증가하지만 매장판매직과 장치·기계조작직은 감소할 수 있다고 본다. 한국노동연구원은 AI가 직무 전체를 즉시 없애기보다 일부 과업을 자동화하거나 보완하는 방식으로 작동한다고 설명하며, 사무직 자동화 잠재력과 전문직 증강 잠재력을 구분한다.

## 6. 정책·개인 전략

사무 희망자는 일반 사무가 아니라 `AI 사용 사무`로 재정의해야 한다. 문서작성, 데이터 정리, 회계보조, 고객응대는 자동화될수록 단순 실행보다 검증, 예외처리, 개인정보·보안, 업무 프로세스 설계 능력이 중요하다.

전문가 희망자는 AI 활용을 기본 도구로 전제해야 한다. 개발·데이터·공학·보건·사회복지·교육 중에서도 현장 도메인 지식과 AI 도구 활용을 결합한 경로가 유리하다.

서비스 희망자는 돌봄·보건·조리·보안처럼 물리적 현장성과 대면 신뢰가 있는 분야는 상대적으로 방어력이 있다. 다만 단순 예약, 안내, 콜센터형 응대는 빠르게 자동화된다.

판매 희망자는 매장 계산·단순 영업보다 고객관리, 라이브커머스, B2B 세일즈, 제품 컨설팅, 데이터 기반 CRM 쪽으로 이동해야 한다.

## 7. 주요 출처

- 통계청, [2025년 8월 경제활동인구조사 비경제활동인구 부가조사 결과](https://mods.go.kr/boardDownload.es?bid=210&list_no=439131&seq=5)
- WEF, [Future of Jobs Report 2025: Jobs outlook](https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/in-full/2-jobs-outlook/)
- WEF, [Future of Jobs Report 2025 press release](https://www.weforum.org/press/2025/01/future-of-jobs-report-2025-78-million-new-job-opportunities-by-2030-but-urgent-upskilling-needed-to-prepare-workforces/)
- 한국고용정보원, [중장기 인력수급 전망 2023~2033](https://www.keis.or.kr/keis/ko/proj/113/pblc/detail.do?categoryIdx=131&pubIdx=11209)
- 한국노동연구원, [인공지능(AI) 발전의 고용효과](https://dl.kli.re.kr/library/10320/contents/7150962)
- ILO, [Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure](https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure)
- OECD, [Artificial intelligence and jobs: No signs of slowing labour demand yet](https://www.oecd.org/en/publications/2023/07/oecd-employment-outlook-2023_904bcef3/full-report/artificial-intelligence-and-jobs-no-signs-of-slowing-labour-demand-yet_5aebe670.html)
- Eloundou et al., [GPTs are GPTs](https://arxiv.org/abs/2303.10130)