AI가 일자리를 가져가는 시대,
월급쟁이는 뭘 해야 할까

AI가 내 일을 대신하게 되면, 그래서 나는 뭘 해야 할까?

2020년 코로나19 이후 컴퓨터공학과 인기가 빠르게 올라갔다.

코딩만 배우면 좋은 직장에 간다고 다들 믿었다.

근데 몇 년 만에 분위기가 확 바뀌었다.

이제 AI가 코드를 짜고 오류도 찾는다.

기업도 신입 개발자를 예전만큼 안 뽑는다.

최근 《유 퀴즈 온 더 블럭》에 나온 김상배 MIT 교수는 이렇게 말했다.

“컴퓨터공학과를 졸업하면 걱정이 없었는데, 불과 1년 반 사이에 직업을 못 가지게 됐다.”

입학할 때 받은 지도를 들고 나와 보니 길이 이미 바뀌어 있는 셈이다.

그럼 개인은 뭘 해야 할까, 내가 지금 하는 건 끝에 적었다.

직업은 남는데 사람이 준다

한 사람이 AI 에이전트로 세 명 몫을 해낸다면?

회사가 세 명을 계속 둘 이유가 줄어든다.

대기업은 채용을 줄이고 조직을 합친다.

국제노동기구(ILO)는 전 세계 노동자 네 명 중 한 명이 생성형 AI에 어느 정도 노출된 직업에서 일한다고 분석했다.

노출도가 가장 높은 건 사무직이었다.

다만 직업이 통째로 사라지기보다 맡는 업무가 달라질 가능성을 더 크게 봤다.

가게 간판은 그대로인데 안에서 일하는 직원만 줄어드는 식이다.

직업 이름은 남아도, 그 일을 하는 사람 수는 줄어든다.

기술직으로 가면 안전할까

사무직 대신 용접이나 도배를 배우겠다는 사람이 늘고 있다.

건설 현장은 좁고 매번 구조가 달라서 로봇한테 아직 어렵다.

근데 영원한 안전지대는 아니다.

휴머노이드의 손이 정밀해지면 로봇은 공장 밖으로 나온다.

한 대가 익힌 기술은 다른 로봇에 복제된다.

몸 쓰는 일이 자동화되지 않는 게 아니다.

늦게 도착할 뿐이다.

일의 종류별로 정리하면 이렇다.

투자 분석도 결국 사무직이다

그럼 나는 괜찮을까?

투자도 상당 부분이 분석 노동이다.

재무제표, 공시, 백테스트 모두 AI가 잘하는 일이다.

모두가 비슷한 AI를 쓰면 정보 우위는 금방 사라진다.

트레이딩은 앞으로도 먹힐까?

솔직히 나도 아직 모르겠다.

내가 보기엔 남는 건 관점이다.

어떤 산업이 커질지, 시장이 뭘 놓치고 있는지, 내 생각과 반대로 갈 때 얼마나 기다릴지.

노동 다음엔 뭐가 남을까

요즘 20·30세대에는 울분이 크다.

월급 모으는 속도가 집값과 주가 오르는 속도를 못 따라갔기 때문이다.

근데 이제는 회사에 계속 다니는 것조차 당연하지 않다.

AI가 일자리를 줄이면 사람마다 마주하는 게 달라진다.

AI 시대의 격차는 연봉 차이보다 소유권 차이에서 더 크게 벌어진다.

그래서 질문이 바뀐다.

나는 무슨 일을 해서 돈을 벌 것인가?에서 나는 무엇을 소유하고 있는가?로.

생산성이 크게 올라도 그 성과가 모두에게 똑같이 돌아가진 않는다.

같은 빵집이라도 빵 굽는 사람과 빵집 주인이 받는 몫은 다르기 때문이다.

여기서 말하는 자본소득은 배당이랑 월세만이 아니다.

지분, 사업체, 브랜드, 저작권처럼 내가 일하지 않는 시간에도 가치가 쌓이는 자산은 다 들어간다.

물론 투자만으로 노동 문제가 풀리진 않는다.

AI가 만든 부를 어떻게 나눌지는 제도와 정책의 몫이기도 하다.

그래도 노동만으로 살 수 있던 시대가 끝나갈수록, 작게라도 생산 자산을 갖는 일은 생존에 가까워진다.

결국 남는 건 자본배분이다

나도 트레이딩을 하지만, 그 기술 하나로 평생 먹고살 수 있다곤 생각 안 한다.

내가 찾은 패턴은 AI가 더 빨리 찾을 수 있으니까.

AI가 좋은 기회를 찾아줘도 내가 정해야 할 건 남는다.

전략 하나가 안 먹혀도 전체 자산이 무너지지 않게 짜는 게 목표다.

결국 남는 건 AI의 분석을 검증하고, 내 관점을 만들고, 거기에 자본을 얼마나 실을지 정하는 능력이다.

그래서 뭘 하면 되나

노동의 종말 이후에도 자본은 남는다.

그래서 나는 일을 더 잘하는 것보다, 월급 일부를 매달 생산 자산으로 옮기는 데 집중한다.

개인의 위치를 정하는 건 직업보다, 무엇을 소유하고 그 자본을 어디에 배분하느냐가 될 거다.

그래서 오늘도 월급 중 자본이 일할 몫부터 정해 둔다.