뉴욕시 AI 일자리 보고서, 보스턴 신입 채용에도 ‘업무 재설계’ 신호

뉴욕시 감사원장실이 5월 21일 공개한 AI 경제 보고서는 인공지능이 도시 일자리와 세수에 미칠 영향을 다섯 가지 시나리오로 나눠 제시했다. 보고서의 핵심은 AI가 곧바로 모든 일자리를 대체한다는 단정이 아니라, 금융·전문서비스·정보산업처럼 지식노동 비중이 큰 도시에서 초급 직무와 사무직 업무 구조가 빠르게 바뀔 수 있다는 점이다.

보고서 ‘AI and New York City’s Fiscal Future’는 가장 가능성이 높다고 본 ‘AI 활용 경제’ 시나리오에 35% 확률을 부여했다. 이 경우 AI는 생산성을 높이되 경제 충격은 제한적이며, 뉴욕 민간 일자리는 2030년까지 연평균 약 5만2천 개 늘어나는 흐름을 보인다. 반대로 AI 투자 붐이 꺼지는 ‘AI 둔화’ 시나리오는 25% 확률로 제시됐고, 이 경우 2026년 중 민간 일자리 5만2,500개 감소와 2027 회계연도 세수 34억 달러 감소 가능성이 포함됐다. 자동화가 새 일자리 창출보다 빠르게 진행되는 ‘직무 대체’ 시나리오는 20%, 더 넓은 백색칼라 충격을 가정한 ‘AI 쇼크웨이브’는 5%로 분류됐다. 생산성과 임금이 함께 개선되는 ‘생산성 붐’ 시나리오는 15%다.

이 보고서가 보스턴 독자에게도 의미 있는 이유는 두 도시 모두 고학력 지식노동, 금융·컨설팅·소프트웨어, 대학·병원·연구기관에 기대는 구조를 갖고 있기 때문이다. 보스턴은 뉴욕보다 경제 규모는 작지만, 생명과학·헬스케어·로보틱스·AI 연구와 전문서비스가 밀집해 있다. 따라서 AI 도입의 영향은 단순 제조 자동화보다 연구지원, 데이터 분석, 고객 운영, 규제 문서, 사무직 리서치 업무에서 먼저 나타날 가능성이 있다.

보스턴 기업들의 인식도 비슷한 방향을 보여준다. KPMG가 공개한 ‘2026 Perspectives: Local Insights from Boston’ 조사에서 보스턴 지역 기업 리더 81명 중 93%는 2026년 AI 사용을 늘릴 계획이라고 답했다. 91%는 외부 채용 필요를 줄이기 위해 기존 직원의 AI 역량 향상에 투자한다고 했고, 52%는 엔트리 레벨 채용을 줄이고 있다고 응답했다. 동시에 78%는 인력 증가를 예상했지만, 이는 전년 85%보다 낮아진 수치다. 채용이 사라진다기보다, 새로 뽑는 사람에게 기대하는 역할이 바뀌고 있다는 해석이 더 현실적이다.

유학생과 졸업 예정자에게 가장 중요한 신호는 초급 직무의 문턱이다. 과거에는 리서치 정리, 기본 코드 작성, 보고서 초안, 데이터 클리닝 같은 업무가 신입의 진입 통로가 되는 경우가 많았다. 이제 이런 업무 중 일부는 AI 도구로 더 빠르게 처리된다. 따라서 이력서와 인터뷰에서는 단순히 “AI를 사용할 수 있다”는 표현보다, 어떤 도구로 어떤 작업 시간을 줄였는지, 결과를 어떻게 검증했는지, 개인정보·보안·저작권 리스크를 어떻게 관리했는지를 설명하는 경험이 더 설득력을 가질 수 있다.

OPT, STEM OPT, H-1B를 고려하는 독자에게도 간접적인 의미가 있다. 이번 보고서가 비자 제도 변경을 말하는 것은 아니지만, 기업이 외부 채용을 더 선별적으로 하면 스폰서십이 필요한 후보자는 직무 필요성과 전문성을 더 명확히 보여줘야 하는 환경에 놓일 수 있다. 개인별 이민 판단은 학교 DSO나 이민 전문가와 확인해야 하지만, 구직 단계에서는 회사의 과거 스폰서십 기록, 해당 직무가 장기적으로 유지될 가능성, 팀이 AI 도입 후 어떤 역할을 새로 필요로 하는지를 함께 살펴보는 편이 현실적이다.

현직자에게는 “AI가 내 일을 대체할까”보다 “내 업무 중 어떤 부분이 표준화되고, 어떤 부분이 더 높은 책임으로 이동하는가”가 더 실무적인 질문이다. 뉴욕시 보고서는 현재 AI 활용이 문서 작성, 문서 분석, 정보 검색 같은 영역에 많이 머물러 있으며, 전체 고용 영향은 아직 제한적이라고 설명한다. 다만 반복 사무 업무는 줄고 숙련 기술 역할은 늘어나는 조짐이 있다. 보스턴의 바이오·헬스케어·핀테크·대학 연구 조직에서는 데이터 품질 관리, 모델 결과 검증, 규제 문서 해석, 보안·프라이버시 관리, AI 워크플로 설계 같은 역할의 중요성이 커질 수 있다.

창업 관심자에게도 메시지는 분명하다. 투자자와 고객은 더 이상 “AI를 붙였다”는 설명만으로 움직이지 않는다. 병원, 금융, 교육, 공공기관처럼 보스턴권에 많은 고객군은 정확성, 감사 가능성, 데이터 보호, 기존 업무 시스템과의 연결을 본다. AI 에이전트, 즉 사람이 정한 목표에 따라 여러 단계를 처리하는 소프트웨어를 만들더라도 실제 구매자는 비용 절감 수치, 오류율, 책임 소재, 보안 기준을 확인하려 한다.

지금 당장 확인할 부분은 세 가지다. 첫째, 지원하려는 직무의 반복 업무가 얼마나 AI로 처리되는지 채용공고와 인터뷰에서 살펴봐야 한다. 둘째, 포트폴리오나 업무 사례에서는 AI 사용 여부보다 검증·개선·협업 과정을 설명할 수 있어야 한다. 셋째, 회사 유형을 비교할 때 빅테크, 병원·대학 연구기관, 컨설팅, 초기 스타트업은 AI 도입 속도와 채용 안정성이 서로 다르다는 점을 감안해야 한다.

뉴욕시 보고서는 AI 시대의 결론을 확정하지 않는다. 생산성 향상, 투자 둔화, 직무 대체, 세수 충격이 모두 가능한 경로라고 본다. 보스턴 취업시장에서도 같은 점이 중요하다. AI는 채용문을 한 방향으로만 닫거나 여는 변수가 아니라, 초급 직무의 내용과 기업이 인재를 평가하는 기준을 바꾸는 변수에 가깝다. 앞으로 봐야 할 관전 포인트는 실제 채용공고에서 AI 활용 역량이 어떻게 요구되는지, 신입 채용 축소가 일시적 조정인지 구조적 변화인지, 그리고 보스턴의 바이오·헬스케어·AI 스타트업이 자동화와 고용을 어떤 균형으로 가져가는지다.