AI를 잘 쓰는 직원에게 월급을 더 줘야 할까?

PwC의 62% 임금 차이는 모든 AI 활용 직원의 이야기가 아니다

AI를 잘 쓰는 직원에게 월급을 더 줘야 한다는 뜻으로 PwC의 62%를 받아들이기는 어렵다. 이 숫자는 AI 기술을 요구하는 채용공고의 임금 프리미엄이고, 가게에서 AI를 조금 활용하는 직원의 임금을 뜻하지 않는다. 지금은 직원 한 명의 AI 실력보다 가게 전체가 AI를 쓸 수 있는 환경을 먼저 갖추는 것이 더 직접적인 문제다.

PwC의 62%는 ‘AI를 쓸 줄 아는 사람’의 월급 차이가 아니라 ‘AI 기술을 요구하는 직무’의 임금 차이다.

“62%면 AI 잘 쓰는 직원 월급도 올려야 하나?”

PwC의 2026 Global AI Jobs Barometer는 27개국에서 나온 채용공고 10억 건 이상을 분석했다. 여기서 말하는 62%는 AI 기술을 요구하는 직무가 그렇지 않은 직무보다 얼마나 높은 임금을 제시하는지를 보여주는 수치다.

이 임금 프리미엄은 수년 전 25%에서 지난해 57%로 높아졌고, 2026년에는 62%가 됐다. 업종별로도 차이가 컸으며 소비자시장 관련 직무는 118%, 정부·공공부문은 16%로 나타났다.

구분	수치	비고
AI기술 직무 임금 프리미엄(2026)	62%	전년 57%, 수년 전 25%
업종별 최고(소비자시장)	118%
업종별 최저(정부·공공)	16%
AI직무 채용 증가율	69%	전체 노동시장 9%
표본	27개국, 채용공고 10억 건 이상	2026.6.15 발표

가게 사장님 입장에서 중요한 점은 이 숫자의 대상이다. 프롬프트 엔지니어링이나 머신러닝처럼 AI 기술 자체가 직무의 조건으로 들어간 채용공고를 분석한 결과이므로, 일반적인 가게 직원이 생성형 AI를 사용할 줄 안다는 이유만으로 같은 임금 프리미엄을 적용할 근거는 아니다.

“그럼 AI를 잘 쓰는 직원은 중요하지 않은 건가?”

그렇지는 않다. PwC 자료를 보면 AI 기술을 요구하는 직무의 채용 증가율은 69%로, 전체 노동시장의 9%보다 높았다.

다만 여기서도 핵심은 직원 개인의 사용 능력만이 아니다. 같은 보고서는 기업이 AI에 얼마나 노출돼 있는지에 따라 생산성과 인력 성장에서도 차이가 나타났다고 설명한다.

AI 노출도가 높은 기업은 2018년 대비 생산성이 34% 늘었고, AI 노출도가 낮은 기업은 24% 늘었다. 상위 20% 기업의 생산성 증가는 163%였고, 인력 성장은 AI 노출도가 높은 기업이 52%, 낮은 기업이 36%였다.

구분	AI노출 상위 기업	AI노출 최소 기업
생산성 증가(2018년 대비)	34%	24%
상위 20% 기업 생산성 증가	163%	-
인력 성장	52%	36%

이 숫자가 보여주는 방향은 비교적 분명하다. AI를 한 직원이 잘 쓰는 것과 회사가 AI를 업무에 활용하는 것은 다른 문제다.

가게에서도 직원에게 AI 사용법만 알려주는 것과 가게 차원에서 AI를 쓰게 하는 것은 구분해서 볼 필요가 있다. 구독료를 지원할지, 어떤 업무에 AI를 활용할지, 직원이 사용할 수 있도록 안내할지 같은 조직의 환경도 함께 봐야 한다.

“직원마다 AI 활용 능력 차이가 커지는 것 아닌가?”

직무 안에서도 AI가 하는 역할은 같지 않다. PwC는 AI가 전문가의 판단을 더 키워주는 직무를 ‘전문화 직무’, AI를 통해 비전문가도 할 수 있는 일이 늘어나는 직무를 ‘대중화 직무’로 나눴다.

전체 채용공고 가운데 전문화 직무는 22%, 대중화 직무는 52%였다. 전문화 직무는 대중화 직무보다 일자리 증가 속도가 2배 빠르고, 2021년 이후 임금 상승률도 42%포인트 더 빠르게 나타났다.

구분	전문화 직무	대중화 직무
채용공고 비중	22%	52%
일자리 증가 속도	2배 빠름	기준
임금 상승률(2021년 이후)	42%포인트 더 빠름	기준
미국 신입직 시니어급 역량 요구	7배	기준

미국의 신입직 채용공고 240만 건을 따로 분석한 결과도 있다. AI 노출도가 높은 신입 채용공고에서는 시니어급 역량을 요구하는 경우가 노출도가 낮은 공고보다 7배 많았고, 이런 신입직은 2019년 이후 35% 늘어난 반면 그 외 일반 초급 직무는 10% 줄었다.

이 자료를 가게 직원에게 그대로 적용해서는 안 된다. 다만 AI가 단순히 새로운 도구 하나가 아니라, 어떤 업무를 누가 할 수 있는지와 필요한 역량을 바꾸고 있다는 점은 볼 수 있다.

“한국에서는 실제로 어디에서 차이가 벌어지고 있나?”

한국 자료를 보면 개인 직원 사이의 차이보다 업종과 기업 규모에서 차이가 먼저 나타난다. 정보통신업과 금융보험업은 임금 상승률이 연 4~5%대로 나타났고, 도소매업과 숙박음식점업은 1% 안팎에 머물렀다.

기업 규모에서도 차이가 있다. 생성형 AI 단순 활용률은 대기업 66.5%, 중소기업 52.7%로 13.8%포인트 차이가 났다.

구분	대기업	중소기업	격차
AI 활용률	66.5%	52.7%	13.8%포인트
조직 요인 통제 후 격차	-	-	4%포인트
서비스업 격차	-	-	9.2%포인트
제조업 격차	-	-	24.2%포인트
수도권 vs 비수도권 중소기업	57.3%	47.8%	-

그런데 이 차이를 전부 직원 개인의 능력 차이라고 보기도 어렵다. 회사 지원 분위기나 구독료 지원 같은 조직 요인을 통제하면 대기업과 중소기업의 활용률 격차는 4%포인트로 줄었다.

업종별로는 제조업의 격차가 24.2%포인트로 서비스업의 9.2%포인트보다 컸다. 수도권 중소기업의 활용률은 57.3%, 비수도권 중소기업은 47.8%였다.

“그래서 가게는 직원 월급을 어떻게 정해야 하나?”

현재 자료만 놓고 보면 AI를 조금 사용할 줄 안다는 이유만으로 직원 월급을 바로 올려야 한다고 보기는 어렵다. PwC의 62%는 AI 기술 자체를 요구하는 직무의 임금 차이고, 가게의 일반적인 직원에게 그대로 적용되는 수치가 아니기 때문이다.

대신 가게가 먼저 살펴볼 것은 직원이 AI를 사용할 수 있는 환경이다. 직원이 AI를 사용할 수 있도록 구독료를 지원할지, 어떤 업무에 활용할지 안내할지, 회사 차원에서 AI 사용을 권장할지부터 정하는 것이 현재 자료와 더 맞닿아 있다.

직원이 AI를 사용해서 실제 업무에서 어떤 역할을 맡게 되는지는 그다음에 볼 문제다. AI를 단순히 사용할 줄 아는지와 AI를 활용해 맡는 업무의 범위가 달라지는지는 같은 이야기가 아니다.

결국 PwC의 62%를 보고 “AI 잘 쓰는 직원에게 월급을 더 줘야 한다”고 바로 결론 내릴 필요는 없다. 지금 확인되는 격차는 개인의 AI 활용 능력만으로 설명되지 않으며, 업종과 기업 규모, 그리고 회사가 AI를 사용할 수 있게 만드는 환경에서도 나타나고 있다.

요점 ① PwC 2026 조사에서 AI 기술 직무의 임금 프리미엄은 62%로, 전년 57%였다. ② AI 노출도가 높은 기업의 생산성 증가는 34%, 낮은 기업은 24%였고 상위 20% 기업은 163%였다. ③ 한국의 대기업과 중소기업 생성형 AI 활용률은 66.5%와 52.7%로 13.8%포인트 차이가 났다. ④ 조직 요인을 통제하면 대기업과 중소기업의 AI 활용률 격차는 4%포인트로 줄었다.

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자료 출처

작성일 2026년 9월 29일

#AI 경제 #임금 격차 #PwC #중소기업 #노동시장

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