직원을 줄이고 AI를 쓰는 게 정말 더 오래 버티는 길일까?

직원을 두고 AI를 같이 쓰는 가게와 직원을 줄이고 AI로 돌리는 가게는 돈을 버는 방식이 다르다. 사람+AI는 고객 한 명이 늘 때 더 많이 남기지만, 자동화는 더 적은 고객으로도 본전을 맞출 수 있다. 기준 설정에서는 AI가 팀 업무의 35.9% 미만을 대신하면 사람+AI만 가능한 균형이고, 39.2%를 넘으면 자동화만 가능한 균형이다.

직원이 있어도 AI를 같이 쓰는 게 나을 때는 언제인가?

사람을 두면 월급이 나간다. 고객이 적은 달에도 같은 비용을 부담해야 한다. 반면 AI는 주문이 있을 때 사용료가 발생하고, 주문이 없으면 사용료도 멈춘다.

대신 사람이 하는 일이 있으면 고객 한 명이 늘 때 남는 몫이 더 커질 수 있다. 맞춤, 확인, 책임, 차별화처럼 사람이 붙어서 생기는 가치가 있기 때문이다.

자동화는 반대다. 고객 한 명당 남는 몫은 작아도 최소 인원이 줄어든다. 그래서 많은 고객을 확보하지 않아도 본전을 맞추기 쉽다.

우리 가게는 인건비와 AI 사용료 중 무엇부터 봐야 하나?

먼저 고객이 없어도 계속 나가는 비용을 봐야 한다. 직원이 있으면 월급이 여기에 해당한다. AI 사용료는 실제로 쓴 만큼 나가는 운영비다.

이 차이는 가게 하나의 계산에서 끝나지 않는다. 직원에게 지급한 월급의 일부는 다른 가게에서 다시 쓰인다. 여러 가게가 동시에 직원을 줄이면 동네에서 쓰이는 돈도 줄어들 수 있다.

그래서 자동화는 비용을 줄이는 선택인 동시에 주변 가게의 고객 수에도 영향을 줄 수 있다. 동네 수요가 줄면 남은 가게도 사람을 유지하기 어려워지고 자동화를 선택할 수 있다.

옆 가게가 자동화하면 우리 가게도 영향을 받을까?

연구의 모형에서는 그렇다. 한 가게가 직원을 두면 직원이 받은 월급의 일부가 같은 동네에서 다시 소비된다. 하지만 월급을 지급한 가게가 그 효과를 모두 가져가는 것은 아니다.

반대로 여러 가게가 사람을 줄이면 동네에서 쓰이는 월급이 줄어든다. 그러면 남은 가게도 사람을 유지할 만큼 고객이 충분하지 않아 자동화를 선택할 수 있다.

임금이 내려가면 사람을 다시 쓰는 비용도 줄어든다. 하지만 동시에 동네에서 월급으로 쓰이는 돈도 줄어든다. 그래서 임금이 움직여도 사람을 많이 쓰는 상태와 자동화된 상태가 모두 가능한 구간이 남을 수 있다.

AI가 일을 얼마나 대신하면 갈리는가?

연구진은 미국 2022년 경제센서스를 기준으로 전문·과학·기술 서비스업의 매출과 인건비를 비교했다. 매출은 약 2.667조 달러, 인건비는 1.023조 달러로 매출이 인건비의 2.61배였다.

여기에 동네 수요로 돌아오는 월급의 정도와 사람이 붙어서 생기는 마진 차이를 넣어 계산했다. 마진 차이 0.08, 0.15, 0.20은 실제 측정값이 아니라 설명을 위한 설정이다.

표에서 기준 설정은 AI 대체 비율이 35.9% 미만이면 사람+AI만 가능하고, 39.2%를 넘으면 자동화만 가능하다는 결과다. 그 사이는 두 방식이 모두 가능한 구간이다.

AI를 많이 쓰면 바로 직원을 줄여야 하나?

AI가 할 수 있는 일과 실제로 사람을 줄이는 일은 같지 않다. 연구진은 이 차이를 반영하기 위해 업무 노출 정도에 실제 대체로 이어지는 비율을 곱해 대체 비율을 정했다.

AI가 대신하는 비율이 4%와 16%인 사례에서는 사람+AI만 균형이었다. 37.5%에서는 두 길이 모두 가능했고, 42%에서는 수요가 큰 동네에서도 자동화가 우세했다.

37.5% 사례에서는 사람을 쓰는 가게의 비율이 51.9%보다 많으면 사람을 쓰는 상태로, 적으면 자동화된 상태로 동네가 움직인다. 이처럼 AI 대체 비율만 보는 것이 아니라 주변 가게들이 어떤 선택을 하는지도 중요하다.

임금이 내려가면 사람을 쓰는 가게로 돌아올 수 있나?

연구진은 임금이 노동 수요에 따라 움직이는 정도도 계산했다. 임금이 움직일수록 두 방식이 모두 가능한 구간은 좁아지지만 완전히 사라지지는 않았다.

임금을 조정할 수 있다고 해서 자동화와 고용 사이의 문제가 없어지는 것은 아니다. 일자리를 잃은 직원이 같은 동네에서 다른 일자리로 소득을 되찾는 정도가 높으면 두 방식이 모두 가능한 구간은 더 좁아진다.

한국 가게는 어떤 숫자를 봐야 하나?

한국은 혼자 운영하는 자영업자가 고용원이 있는 자영업자보다 많다. 2025년 8월 기준 고용원이 있는 자영업자는 143만 5천 명으로 1년 새 5천 명 줄었고, 고용원이 없는 자영업자는 424만 1천 명으로 6만 5천 명 줄었다.

음식점의 인건비 부담도 커졌다. 일반음식점의 매출에서 식재료비와 인건비가 차지하는 비중은 2015년 58.8%에서 2024년 71.6%로 올랐다. 같은 기간 인건비는 2.7배 늘었고 매출은 1.7배 늘었으며, 영업이익률은 25.4%에서 8.7%로 떨어졌다.

2024년 일반음식점의 매출은 인건비의 약 3.23배다. 다만 미국 전문서비스업의 2.61배와는 업종과 나라가 다르므로 그대로 비교할 수는 없다. 자신의 가게에서 매출을 인건비로 나눠보는 출발점으로 보는 것이 맞다.

AI를 쓰고 있다면 무엇부터 계산해야 하나?

소상공인의 AI 활용은 아직 초보 수준이 많다. 2026년 6월 중소기업중앙회 조사에서는 소상공인의 디지털·AI 기술 활용이 80.0%였지만, 초보 수준이 83.3%였다. AI 통화비서·챗봇을 쓴다는 답은 66.9%였다.

따라서 AI를 쓰고 있다는 사실만으로 사람을 줄여야 한다고 볼 수는 없다. 실제로 AI가 가게 업무의 몇 %를 대신하고 있는지가 더 중요하다.

먼저 매출을 인건비로 나눠본다. 다음으로 직원이 하는 업무 가운데 AI가 실제로 대신할 수 있는 비율을 따져본다. 마지막으로 사람이 붙었을 때 고객 한 명당 더 남는 몫이 실제로 있는지 확인해야 한다.

이 연구는 실제 가게 데이터를 분석한 결과가 아니라 이론 모형이다. 연구진도 구조 추정이 아니라고 썼으며, 마진 차이와 실제 해고로 이어지는 비율은 설명을 위해 정한 값이다.

따라서 35.9%나 39.2%를 우리 가게의 절대 기준으로 받아들일 수는 없다. 미국 전문서비스업의 숫자를 한국 음식점이나 미용실, 학원에 그대로 적용해서도 안 된다. 다만 인건비와 AI 사용료를 단순히 가격만 비교하지 말고, 고객 수와 동네 수요까지 함께 봐야 한다는 점은 분명하게 보여준다.

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자료 출처

• The Reverse Big Push: Generative AI and Self-Fulfilling Automation(중앙재경대·인민대, arXiv 2608.25602, 2026.8 제출, 미국 2022 경제센서스 기준 설명용 계산)
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• 2025년 8월 경제활동인구조사 비임금근로 부가조사 결과(국가데이터처, 2025.11 발표, KDI 경제정보센터 게재)
• 2025년 8월 경제활동인구조사 비임금근로 부가조사 보도자료(정책브리핑, 2025.11)
• 식재료비+인건비가 매출의 7할(국민일보 보도, 농식품부·한국농촌경제연구원 외식업 경영실태 2024)
• 소상공인 83%는 '디지털 초보'(헤럴드경제 보도, 중소기업중앙회 2026.6 발표, 소상공인 500곳)
• 소상공인 80% AI 쓰지만 대부분 '기초·입문' 수준(시사저널 보도, 중소기업중앙회 같은 조사)
• 자영업자 현황(e-나라지표, 국가데이터처)