# 「AI 활용 가능자」만 쓰면 될까?

_작은 가게 구인 공고에 AI를 쓰는 법_

> 영문 구인 공고 15만 7,552건을 보면 2021년 이후 AI·데이터 기술 언급이 늘었다. 작은 가게는 「AI 활용 가능자」보다 AI가 할 일과 사람이 확인할 일을 함께 적는 편이 낫다.

- 종류: 칼럼
- 주소: https://aisitekorea.com/column/ai-skills-job-postings-157552
- 발행: AI사이트코리아 (https://aisitekorea.com)
- 작성일: 2026-10-08

AI가 들어간 구인 공고가 늘고 있다. 영문 구인 공고 15만 7,552건을 분석한 연구에서는 AI·데이터 기술 언급이 2021년 이후 의미 있게 늘었다(p=0.016). 하지만 여전히 가장 많이 요구된 것은 AI보다 업종 지식과 기본 능력이었다.

공고에서 줄어든 것은 단순 반복 업무이고, 늘어난 것은 AI를 다루면서 결과를 판단하는 능력이다.

## 요즘 구인 공고에서 AI가 정말 많이 늘었나?

늘었다. 루마니아 부쿠레슈티 경제대학교 연구진은 공개 데이터와 API에서 구인 공고 23만 922건을 모았고, 중복과 영어가 아닌 공고 등을 제외한 15만 7,552건을 2018~2025년에 걸쳐 분석했다.

연구진은 공고에 나온 기술을 AI·데이터, 단순 반복 업무, 기본 능력, 업종 전문 지식, 관리·결정 능력의 다섯 갈래로 나눴다. 그 결과 2021년 이후 의미 있게 늘어난 것은 AI·데이터 기술이었다.

| 항목 | 값 |
|---|---|
| 처음 모은 공고 | 23만 922건 |
| 정리 뒤 분석한 공고 | 15만 7,552건(영문) |
| 기간 | 2018~2025년(8년) |
| 자료 출처 | 공개 데이터 12종 + 공개 API 1개 |
| 기술 분류 | 5갈래(AI·데이터 / 단순 반복 / 기본 능력 / 업종 전문 / 관리·결정) |
| 업종 분류 | 9개(IT·의료·법률·교육·금융·디자인·물류·경영·영업) |
| 공고 주제 | 6개(마케팅·영업 / 돌봄·환자 / AI·데이터 / 회계·재무 / 임상·제약 / 인사·급여) |
| 세는 단위 | 공고 1,000건당 언급 수 |

AI·데이터 기술의 변화는 t=−4.70, p=0.016, 효과 크기 d=3.43으로 나타났다. 공고에 새로 자주 나온 말은 「프롬프트 작성」, 「미세 조정」, 「모델 검증」이었고, 「데이터 입력」과 「수작업 코딩」은 줄었다.

다만 여기서 바로 「일하는 방식이 AI 때문에 바뀌었다」고 말하면 안 된다. 이 연구가 본 것은 실제 직원의 업무가 아니라 구인 공고에 적힌 요구 사항이기 때문이다.

## AI 말고도 여전히 중요한 것은 무엇인가?

8년 동안 가장 자주 나온 요구는 업종 전문 지식과 기본 능력이었다. 기본 능력에는 소통·분석·윤리 같은 항목이 들어갔고, 2022년에는 기본 능력과 업종 전문 지식이 다시 빠르게 회복했다.

AI·데이터 기술은 다른 요구와 함께 움직이는 정도도 가장 약했다. 기본 능력, 업종 전문 지식, 관리·결정 능력은 서로 0.9 이상의 높은 상관을 보였지만, AI·데이터 기술과 다른 갈래의 상관은 0.49~0.63이었다.

| 기술 갈래 | 2018~2025 흐름 | 숫자 |
|---|---|---|
| AI·데이터 | 2021년 이후 증가 | t=−4.70, p=0.016, d=3.43 |
| 단순 반복(데이터 입력·수작업 코딩) | 꾸준히 감소 | 5% 기준 유의하지 않음 |
| 기본 능력(소통·분석·윤리) | 가장 자주 나온 갈래, 2022년 회복 | 5% 기준 유의하지 않음 |
| 업종 전문 지식 | 가장 자주 나온 갈래, 2022년 회복 | 5% 기준 유의하지 않음 |
| 관리·결정 | 기본 능력과 함께 움직임 | 상관 0.9 이상 |
| AI·데이터와 다른 갈래의 관계 | 가장 약하게 함께 나옴 | 상관 0.49~0.63 |

이 결과를 작은 가게에 적용하면 의미가 분명하다. 「AI를 쓸 줄 아는 사람」을 찾는 것보다 고객과 소통하고, 가게 일을 알고, AI가 만든 결과를 판단할 수 있는 사람을 찾는 것이 공고의 중심이 되어야 한다.

## AI는 사람을 대신하는 기술인가?

이 연구에서 공고 속 AI 표현을 보면, 사람을 대신한다기보다 사람을 돕는 도구로 쓰는 경우가 많았다. 연구진은 「돕는다·함께 만든다·사람이 확인한다」는 표현과 「자동화·대체·자율」이라는 표현을 비교했다.

전체 흐름에서는 2021년에 사람을 돕는 쪽 표현이 크게 늘었다가 2022~2023년에 내려갔고, 2024~2025년에 다시 회복했다. 영업·온라인 쇼핑과 교육에서는 특히 AI를 직원이 쓰는 도구로 적는 경우가 많았고, 「AI가 직원을 대신한다」는 표현은 드물었다.

| 업종 | 공고 속 AI의 쓰임 |
|---|---|
| 경영 | 돕는 쪽 말을 다른 업종보다 일찍, 강하게 씀 |
| 영업·온라인 쇼핑 | 2021년 이후 돕는 쪽 말이 크게 늘어남 |
| 교육 | 돕는 쪽 말이 주를 이룸(수업 보조 도구) |
| 의료 | 신중함. 돕는 쪽이 대신하는 쪽보다 많음 |
| IT | 2022년 이후 돕는 쪽 언급이 빠르게 늘어남 |
| 금융 | 돕기와 대신하기를 함께 씀. 2022년 이후 돕는 쪽 증가 |
| 법률 | AI·돕기 언급은 조금 늘고, 대신하기 말은 거의 없음 |
| 물류 | 2022년 무렵 잠깐 치솟았다 내려가는 등 오르내림이 큼 |

작은 가게의 공고에서도 같은 원칙을 적용할 수 있다. AI를 쓴다는 사실만 적지 말고, AI에게 맡기는 일과 사람이 확인하는 일을 함께 적는 방식이다.

## 그럼 「AI 활용 가능자」 대신 어떻게 써야 하나?

「AI 활용 가능자 우대」라고만 쓰면 지원자가 실제로 무엇을 해야 하는지 알기 어렵다. 예를 들어 상품 설명 초안을 AI로 만들고 가격과 재고는 직접 확인하는 업무라면 그 내용을 공고에 적는 편이 낫다.

「엑셀 입력 가능자」도 마찬가지다. 주문 기록을 정리하고 이상한 숫자를 찾아 사장에게 알리는 일이라면 단순 입력 능력보다 실제 업무에 필요한 판단을 보여줄 수 있다.

| 흔한 공고 문장 | 바꿔 쓴 예시 | 연구 결과와의 연결 |
|---|---|---|
| AI 활용 가능자 우대 | 챗GPT로 상품 설명 초안을 쓰고, 가격·재고를 직접 맞춰 볼 수 있는 분 | AI 기술이 따로 붙는 문제(상관 0.49~0.63)를 줄임 |
| 엑셀 입력 가능자 | 주문 기록을 정리하고, 이상한 숫자를 찾아 사장에게 알릴 수 있는 분 | 단순 입력 요구는 감소 추세 |
| 성실하고 밝은 분 | 고객 문의에 답하고, AI가 만든 답변을 고객에게 보내기 전에 고칠 수 있는 분 | 기본 능력이 8년 내내 가장 많이 요구됨 |
| 마케팅 경험자 | 우리 업종(예: 한식 반찬)의 계절 상품을 알고 블로그·홈페이지 글을 쓸 수 있는 분 | 업종 지식이 가장 많이 요구됨 |
| 자동화 업무 담당 | AI가 할 일과 사람이 확인할 일을 나누어 기록하는 업무 | 공고 대부분이 AI를 사람을 돕는 도구로 씀 |

핵심은 AI라는 단어를 크게 내세우는 것이 아니다. AI가 만든 결과를 그대로 쓰는 사람이 아니라, 가게의 업무를 알고 결과를 확인할 수 있는 사람을 찾는 것이다.

## 국내에서도 AI를 요구하는 공고가 늘었나?

국내 조사도 비슷한 방향을 보인다. 잡코리아 집계에서 2026년 1분기 「AI」가 들어간 공고는 5년 전보다 112% 늘었고, 신입 공고는 162% 늘었다. 비수도권 증가율은 232%로 수도권 110%보다 높았다.

라이트캐스트는 13억 건의 공고를 분석했고, AI 기술을 하나 요구한 공고의 연봉은 그렇지 않은 공고보다 28% 높았다. AI 기술을 요구한 공고 가운데 51%는 IT·컴퓨터 직무 밖에서 나왔다.

| 조사(주체·표본) | 숫자 |
|---|---|
| 라이트캐스트(2025.7, 공고 13억 건) | AI 기술 1개 요구 시 연봉 +28%(약 1만 8,000달러), 2개 이상 +43%, AI 요구 공고의 51%가 IT 밖 |
| PwC(2025) | AI 기술 요구 일자리 임금 차이 56%(전년 25%), 요구 기술 변화 속도 66% 더 빠름, AI 요구 공고 +7.5%(전체 공고 −11.3%) |
| 잡코리아(2026년 1분기, 5년 전 대비) | AI 공고 +112%, 신입 +162%, 비수도권 +232%, 수도권 +110% |
| 원티드랩(기업 153곳) | 채용 유지·확대 74.5%, 4~7년 차 집중 채용 49.7% |
| KISDI(2026.4) | 단독 자영업자의 생성형 AI 이용률 12.6% |

다만 국내 숫자와 영문 연구의 숫자는 같은 방식으로 계산한 것이 아니다. 영문 연구에는 한국어 공고와 동네 가게 아르바이트 공고가 들어 있지 않으므로, 국내 작은 가게의 채용이 똑같이 바뀌었다고 단정할 수는 없다.

## 작은 가게라면 공고에 무엇을 적어야 하나?

세 가지만 기억하면 된다. 첫째, AI보다 업종 지식과 기본 능력을 먼저 적는다. 둘째, 「AI 활용 가능자」처럼 넓은 표현만 쓰지 않고 실제로 AI를 어디에 쓰는지 적는다.

셋째, 사람이 확인할 일을 함께 적는다. 예를 들어 AI로 상품 설명 초안을 만들고 사람이 가격과 재고를 확인하는 식이다.

특히 사장님이 AI를 잘 쓰지 않는다면 「AI 활용」이라는 말을 넣는 것만으로는 부족하다. 혼자 일하는 자영업자의 생성형 AI 이용률은 12.6%라는 조사도 있다. 공고에 AI를 적기 전에 실제 가게에서 AI에게 맡길 일이 무엇인지부터 정하는 편이 낫다.

이 연구에는 한계도 있다. 온라인 구인 사이트에는 IT·온라인 쇼핑 공고가 많고 교육·의료 공고는 적어 업종 비교가 기울 수 있다. 여러 사이트에 다시 올라간 공고가 남아 일부 요구가 부풀려졌을 가능성도 있다.

또한 2025년 이후의 흐름을 보여주는 ARIMA 예측은 실제 확인된 숫자가 아니다. 연구진도 공고의 변화만으로 인력 변화가 일어났다고 볼 수 없다고 설명한다.

결국 작은 가게의 구인 공고에서 중요한 것은 「AI를 할 줄 아는 사람」이라는 문구가 아니다. 어떤 일을 AI에게 맡기고, 어떤 결과를 사람이 확인할지까지 적는 것이 더 구체적인 채용 기준이 된다.

요점 ① 영문 공고 15만 7,552건에서 AI·데이터 기술 언급이 2021년 이후 증가했고 p=0.016이었다. ② 8년 내내 가장 많이 요구된 것은 업종 전문 지식과 기본 능력이었고 AI·데이터와 다른 갈래의 상관은 0.49~0.63이었다. ③ 국내 「AI」 포함 공고는 5년 새 112% 늘었고 비수도권 증가율은 232%였다. ④ 작은 가게는 「AI 활용 가능자」보다 AI가 할 일과 사람이 확인할 일을 함께 적는 편이 낫다.

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## 자료 출처

 

- Generative-AI and the transformation of workforce. A job postings-driven analysis(부쿠레슈티 경제대학교·arXiv 2605.00843·2026.4·영문 공고 15만 7,552건, 2018~2025)

- 같은 연구진의 학술지 게재본(Computers, Materials & Continua 89권 1호·2026·t값·효과 크기·상관계수·업종별 서술·한계)

- Beyond the Buzz: AI Skills Command 28% Salary Premium(라이트캐스트·2025.7·공고 13억 건)

- 2025 Global AI Jobs Barometer(PwC·2025.6·세계 구인 공고 분석)

- 잡코리아 AI 키워드 공고 5년 비교(비즈워치·2026.4·잡코리아 2026년 1분기 공고)

- 잡코리아 「5년 간 AI 채용 공고 두 배 증가」(디지털인사이트·2026·잡코리아 공고 집계)

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