보스턴 AI 사용률 35.1%, 채용 불안보다 ‘활용 격차’가 먼저 보인다

마이크로소프트가 AI와 일자리를 둘러싼 메시지를 한층 신중하게 조정하고 있다. 브래드 스미스 마이크로소프트 부회장 겸 사장은 6월 16일 Axios 인터뷰에서 AI 시대의 일자리 변화를 두고 과도한 공포보다 현실적 준비가 필요하다는 취지의 입장을 밝혔다. 보스턴권 독자에게 중요한 대목은 AI가 단순히 일자리를 없애는 기술로만 움직이는 것이 아니라, 지역별·직무별로 누가 더 빨리 업무에 적용하느냐의 문제로 번지고 있다는 점이다.

마이크로소프트가 5월 공개한 미국 AI 확산 보고서에 따르면, 미국 근로연령 인구의 AI 사용률은 31.3%로 집계됐다. 매사추세츠주는 33.4%로 전국 11위, 보스턴-매사추세츠·뉴햄프셔 광역권은 35.1%로 150만 명 이상 대도시권 35곳 중 15위였다. 보스턴권은 전국 평균보다 높지만, 워싱턴 DC, 댈러스, 마이애미, 휴스턴, 애틀랜타 등 일부 대도시권보다는 낮은 수준으로 나타났다.

이 수치는 보스턴이 AI 활용에서 뒤처진 지역이라는 뜻은 아니다. MIT, 하버드, 노스이스턴, 보스턴대 등 대학과 병원, 바이오테크, 금융, 전문서비스 산업이 밀집한 도시답게 AI를 실험할 기반은 이미 넓다. 다만 AI 활용 경쟁이 샌프란시스코나 시애틀 같은 전통적 테크 허브만의 문제가 아니라는 점은 분명해지고 있다. 워싱턴 DC의 공공·정책 업무, 텍사스 대도시권의 기업 운영, 남동부 서비스 경제권에서도 AI 도구 사용이 빠르게 확산되고 있기 때문이다.

스미스 부회장의 메시지도 이 흐름과 맞닿아 있다. 그는 대학 졸업식에서 AI 언급에 반발하는 학생들의 분위기를 테크 업계가 가볍게 봐서는 안 된다고 말했다. 동시에 AI가 몇 년 안에 경제 전반을 완전히 뒤바꿀 것처럼 말하는 전망에는 속도 조절이 필요하다는 취지로 설명했다. 마이크로소프트 보고서 역시 AI가 전기나 컴퓨터처럼 여러 산업에 퍼지는 범용 기술이 될 가능성을 인정하면서도, 실제 확산 속도는 기업 조직, 교육, 제도, 사람의 적응 속도에 좌우된다고 분석했다.

보스턴의 유학생과 졸업 예정자에게 이 변화는 “AI 전공자만 유리하다”는 단순한 결론으로 읽기 어렵다. 더 현실적인 질문은 자신의 전공 지식에 AI를 어떻게 붙여서 보여줄 수 있느냐다. 바이오 전공자는 실험 데이터 정리와 문헌 검토, 컴퓨터공학 전공자는 코드 생성보다 테스트·검증·보안, 경영·경제 전공자는 시장조사와 재무모델링, 디자인·커뮤니케이션 전공자는 콘텐츠 제작뿐 아니라 사실 확인과 브랜드 리스크 관리 역량을 함께 보여줄 필요가 커질 수 있다.

이력서나 면접에서도 “AI를 쓸 줄 안다”는 표현만으로는 충분하지 않을 가능성이 크다. 어떤 업무 시간을 줄였는지, 어떤 데이터 출처를 확인했는지, 어떤 판단은 사람이 다시 검토했는지를 설명하는 능력이 더 설득력 있는 포트폴리오가 될 수 있다. 기업 입장에서는 AI 도구 사용 자체보다 결과물의 정확성, 보안, 책임 소재를 함께 볼 가능성이 높기 때문이다.

현직 직장인에게는 생산성 압박과 기회가 동시에 온다. 회사가 AI 도구를 도입하면 문서 작성, 회의 요약, 초안 작성 같은 업무는 더 빨라질 수 있다. 하지만 그 결과물이 고객 데이터, 규제, 보안, 의료·금융 리스크와 충돌하지 않는지 검토하는 일은 오히려 더 중요해질 수 있다. 보스턴처럼 헬스케어와 바이오, 대학 연구, 금융 서비스가 함께 있는 시장에서는 AI 사용 자체보다 데이터 거버넌스, 개인정보 보호, 모델 평가, 업무 프로세스 재설계 역량이 실무적인 차별점이 될 수 있다.

취업비자나 스폰서십을 고민하는 독자에게도 AI 확산은 양면적이다. AI 관련 직무라고 해서 스폰서십 가능성이 자동으로 높아지는 것은 아니다. 기업은 여전히 예산, 임금 수준, 채용 승인, 이민 규정 변화, 내부 인력 재배치 가능성을 함께 본다. 특히 초급 직무에서는 “AI 도구를 쓸 수 있다”는 점보다 회사가 바로 투입할 수 있는 업무 이해도와 검증 능력을 더 따질 수 있다. 개인별 비자 판단은 전문가 상담이 필요한 영역이지만, 구직 단계에서는 해당 회사의 스폰서십 이력, 팀의 실제 채용 규모, 직무가 단기 프로젝트인지 핵심 제품·운영과 연결되는지를 함께 확인하는 편이 현실적이다.

창업이나 스타트업에 관심 있는 독자에게는 또 다른 의미가 있다. AI 도구 덕분에 작은 팀도 제품 초안, 고객지원, 마케팅 실험을 빠르게 돌릴 수 있다. 그러나 보고서가 보여주듯 지역별 채택률은 균일하지 않다. 보스턴 스타트업이라면 기술 자체보다 병원, 연구실, 대학, 기업 고객이 실제로 받아들일 수 있는 워크플로를 설계하는 능력이 중요해진다. 특히 의료·바이오·교육 분야에서는 “AI가 한다”는 설명보다 사람이 어디서 승인하고, 오류가 났을 때 어떻게 추적하며, 민감한 데이터를 어떻게 보호하는지가 투자자와 고객의 판단 기준이 될 수 있다.

지금 당장 확인할 점은 비교적 분명하다. 첫째, 자신의 직무를 단순한 직함이 아니라 업무 묶음으로 나눠 볼 필요가 있다. AI가 대신할 수 있는 일, AI와 함께 빨라지는 일, 사람이 판단해야 하는 일을 구분하면 준비 방향이 더 선명해진다. 둘째, 이력서와 면접에서는 AI 도구 이름을 나열하기보다 결과 검증, 데이터 출처 확인, 협업 프로세스 개선 사례를 구체적으로 보여주는 편이 낫다. 셋째, 이직을 고민한다면 회사가 AI를 비용 절감 명분으로만 쓰는지, 아니면 내부 역량과 데이터를 키우는 방향으로 쓰는지를 살펴볼 필요가 있다.

보스턴은 AI 활용률이 전국 평균보다 높고, 대학과 지식산업 기반도 탄탄하다. 하지만 그 자체가 안정된 채용을 보장하지는 않는다. 앞으로의 관전 포인트는 AI가 몇 개의 직무를 대체하느냐보다, 각 산업과 조직이 어떤 업무를 새로 만들고 어떤 검증 책임을 사람에게 남길 것인가다. 보스턴 한인 직장인과 유학생에게 필요한 준비도 같은 방향에 있다. AI를 두려워하거나 홍보 문구처럼 받아들이기보다, 자신의 전공과 업무 안에서 실제로 쓸 수 있는 방식과 사람이 책임져야 할 판단 영역을 분명히 만드는 것이 더 현실적인 대응이다.