신규 졸업생 채용 5.6% 증가 전망, AI 시대 첫 직장은 ‘실무 증거’를 더 본다

미국 대학 졸업생 취업시장에 대한 불안은 커졌지만, 최근 지표는 단순한 침체보다 더 복합적인 흐름을 보여준다. 채용문이 전반적으로 닫힌 것은 아니지만, 기업들은 신입에게도 AI 활용 경험, 문제 해결 사례, 인턴십 같은 실무 증거를 더 구체적으로 요구하고 있다.

Vox는 6월 23일 미국 신규 졸업생 취업시장을 다루며, AI와 고용 둔화에 대한 체감 불안이 실제 데이터보다 앞서가는 부분이 있다고 분석했다. 뉴욕연방준비은행 자료에 따르면 2026년 1분기 22~27세 최근 대학 졸업자의 실업률은 약 5.7%, 불완전취업률은 41.5%였다. 노동시장 진입이 쉽지 않다는 신호지만, 대학 학위의 경제적 가치가 사라졌다고 보기는 어렵다.

뉴욕연은의 2025년 분석은 2024년 기준 대학 학위의 중간 투자수익률을 12.5%로 추정했다. 최근 몇 년간 학사 학위 보유자의 중간 연소득은 약 8만 달러로, 고졸 근로자의 약 4만7천 달러보다 높았다. 미 노동통계국(BLS)의 2024년 자료에서도 학사 학위 보유자의 주간 중간임금은 1,543달러, 고졸자는 930달러로 나타났다. 학위만으로 취업이 보장되는 환경은 아니지만, 장기 임금 프리미엄은 여전히 확인된다.

채용 전망도 한 방향으로만 나쁘다고 보기 어렵다. 미국대학고용주협회(NACE)의 2026년 봄 Job Outlook 업데이트는 기업들이 2026년 졸업생 신규 채용을 전년보다 5.6% 늘릴 것으로 예상한다고 밝혔다. 다만 이 증가는 산업별로 고르지 않다. 정보산업, 엔지니어링 서비스, 도매, 건설, 일부 전문서비스는 채용 확대 쪽으로 분류된 반면, 유틸리티, 컴퓨터·전자 제조, 일부 제조업, 식음료 제조, 화학·제약 제조는 축소 쪽으로 제시됐다.

보스턴권의 유학생과 초기 커리어 구직자에게 중요한 대목은 이 산업별 차이다. 보스턴은 바이오·헬스케어, 대학 연구, 엔지니어링 서비스, 소프트웨어 스타트업이 함께 움직이는 지역이다. 따라서 “STEM이면 유리하다”는 식의 큰 분류보다, 자신이 지원하는 세부 산업과 직무의 채용 온도를 따로 봐야 한다. 예를 들어 바이오·제약 제조 쪽 공고가 줄어드는 시기에도, 임상 데이터, 규제 문서 자동화, 연구 운영, 헬스케어 소프트웨어처럼 다른 접점에서는 수요가 남아 있을 수 있다.

핵심 변화는 채용 규모보다 채용 기준에 있다. NACE 조사에서 기업의 거의 70%는 ‘스킬 기반 채용’을 사용한다고 답했다. 이는 학교 이름이나 전공명만 보는 것이 아니라, 지원자가 실제로 어떤 문제를 풀었고 어떤 도구를 사용했으며 결과를 어떻게 설명할 수 있는지를 본다는 뜻이다. 같은 조사에서 AI 기술을 요구하는 전체 일자리는 13.3%, 신입 공고는 10.5%로 나타났다. 아직 모든 직무가 AI 직무로 바뀐 것은 아니지만, 신입에게도 AI 도구를 업무 흐름 안에서 사용할 수 있는지를 묻는 비중은 커지고 있다.

연방준비제도는 3월 발표한 FEDS Notes에서 AI 도입률이 높은 산업이나 기업에서 지금까지 전체 채용공고가 줄었다는 명확한 증거는 찾지 못했다고 밝혔다. 다만 이 분석은 전체 채용공고 수준을 본 것이며, 특정 직무나 특정 연차의 구직자가 더 어려움을 겪을 가능성까지 배제한 것은 아니다. 즉 “AI가 신입 일자리를 모두 없앤다”는 해석은 데이터로 확인되지 않았지만, 초급 업무의 내용이 바뀌고 있다는 점은 채용 현장에서 이미 보인다.

소프트웨어 개발 직무에서는 단순 코딩 능력만이 아니라 AI 코딩 도구를 활용한 디버깅, 코드 리뷰, 제품 요구사항 해석 능력이 더 중요해지고 있다. 데이터·비즈니스 분석 직무에서는 대시보드 작성 자체보다 데이터 품질 점검, 모델 결과 검증, 비즈니스 의사결정과의 연결이 더 강하게 요구된다. 바이오·헬스케어 쪽에서는 실험, 임상, 규제 문맥을 이해하면서 AI 도구를 보조적으로 쓰는 능력이 차별점이 될 수 있다. AI가 업무를 대신한다는 표현보다, 반복 업무는 줄고 사람이 설명·검증·조정해야 하는 부분이 커진다고 보는 편이 현실에 가깝다.

채용 일정 변화도 봐야 한다. NACE는 정규직 채용의 37%, 인턴 채용의 27%가 봄에 이뤄지고 있다고 밝혔다. 팬데믹 이전에는 정규직 채용의 상당 부분이 가을 리크루팅에서 결정됐지만, 최근에는 기업들이 예산과 수요를 더 늦게 확정하는 흐름이 강해졌다. 졸업 예정자와 OPT를 준비하는 유학생은 가을 결과만으로 시장을 단정하기보다, 봄 이후 열리는 포지션, 계약직, 인턴십 전환 가능성도 함께 살펴볼 필요가 있다.

비자 이슈가 있는 구직자는 채용공고의 직무 내용만큼 회사의 스폰서십 경험도 확인해야 한다. H-1B, OPT, STEM OPT, E-Verify, 전공과 직무의 관련성은 개인 상황과 회사 정책에 따라 달라질 수 있다. 따라서 일반적인 기사 정보만으로 판단하기보다 학교 국제학생 오피스, 회사 HR, 필요할 경우 전문 자문을 통해 확인하는 편이 안전하다.

현직자와 이직 준비자에게도 메시지는 비슷하다. 기업들이 AI를 이유로 비용을 줄이는 사례는 이어지고 있지만, 동시에 AI 운영, 데이터 거버넌스, 보안, 제품 자동화, 고객지원 자동화 설계, 모델 평가 같은 역할은 더 중요해지고 있다. 이직 시장에서 설득력이 있는 것은 “AI를 써봤다”는 말 자체보다, 어떤 업무 시간을 줄였는지, 오류를 어떻게 검증했는지, 팀의 프로세스가 어떻게 바뀌었는지를 설명하는 능력이다.

창업이나 스타트업 취업을 보는 독자라면 회사의 성장성뿐 아니라 자금 여력과 채용 계획의 현실성을 함께 봐야 한다. 초기 기업은 AI 도구를 활용해 적은 인원으로 더 많은 일을 하려는 경향이 강하지만, 동시에 제품, 데이터, 고객 운영을 연결할 수 있는 인재를 필요로 한다. 이 경우 포트폴리오는 도구 목록보다 문제, 접근 방식, 결과를 중심으로 정리하는 편이 채용 기준 변화와 더 잘 맞는다.

이번 지표들은 미국 신규 졸업생 취업시장이 쉽다는 의미도, AI 때문에 첫 직장이 사라지고 있다는 의미도 아니다. 더 정확한 해석은 채용문이 좁아진 분야와 열려 있는 분야가 갈리고, 신입에게 요구되는 실무 증거가 빠르게 구체화되고 있다는 것이다. 보스턴의 한인 유학생과 초기 커리어 구직자는 전공 선택이나 회사 규모만 볼 것이 아니라, 산업별 채용 흐름, AI 활용이 포함된 실무 경험, 비자·근무 조건 확인을 함께 놓고 판단해야 한다. 앞으로 볼 변수는 금리와 기업 예산, AI 투자 성과, 그리고 신입 직무가 실제로 어떤 업무 묶음으로 재설계되는지다.