직원 다섯 명 가게에서도 AI가 사람 일을 대신할까?

5인 미만 사업체에서 AI로 바꿔 수지가 맞는 과업은 0.5%였다

작은 가게에서 AI가 사람의 일을 통째로 대신할 가능성은 아직 크지 않다. KDI는 5인 미만 사업체에서 AI로 자동화해도 비용보다 이익이 큰 과업 비중을 0.5%로 추정했다. 작은 가게는 사람을 줄이는 계산보다 사람의 일을 덜고 매출을 높이는 쪽을 먼저 준비할 필요가 있다.

작은 가게의 AI 준비는 사람을 줄이는 것보다 사람의 일을 줄이는 데서 시작해야 한다.

AI가 일자리를 없앤다는데, 작은 가게도 해당될까?

AI가 일자리에 영향을 주는 것은 맞다. 다만 「AI가 영향을 줄 수 있는 직업」과 「AI 때문에 실제로 사라지는 일자리」는 같은 뜻이 아니다. KDI는 2026년 7월 20일 보고서에서 직업별 업무를 6천여 개 단위 과업으로 나눠, AI가 할 수 있는 일인지와 사람보다 비용이 적게 드는지를 함께 계산했다.

항목	내용
발간	2026년 7월 20일(연구보고서 2026-01)
과업 분석	6천여 개 단위 과업, 537개 직업
기업 분석	국가데이터처 기업활동조사 패널(2017~2023년)
AI로 자동화할 여지가 전혀 없는 과업	4,463개(전체의 65%)
평균 자동화 지표가 1% 이상인 직업	384개(72%)
과업 하나라도 자동화 여지가 있는 직업	482개(약 90%)

전체 과업 가운데 AI로 자동화할 여지가 전혀 없는 과업은 4,463개로 65%였다. 평균 자동화 지표가 1% 이상인 직업은 384개로 72%였지만, 직업 전체가 사라진다는 뜻은 아니다. 한 직업 안에서 일부 과업을 AI가 거들 수 있다는 뜻이다.

그런데 왜 작은 가게는 영향이 작을까?

핵심은 비용이다. 직원 한 명이 하는 일을 AI로 바꿨을 때 아낄 수 있는 인건비가 크지 않으면, AI를 들이고 돌리는 비용을 넘기 어렵다. 5인 미만 사업체에서 경제성이 있는 과업 비중은 0.5%였고, 300인 이상은 4.4%였다.

사업체 규모	자동화 가능성까지 반영한 경제성 있는 과업 비중	AI 기술 노출만 본 경제성 있는 과업 비중
5인 미만	0.5%	2.7%
5~29인	0.2%	1.0%
100~299인	2.9%	15.2%
300인 이상	4.4%	26.6%

그래서 작은 가게에서는 「직원 한 명을 AI로 바꿀 수 있는가」보다 「직원이 지금 하는 일 중 무엇을 AI가 덜어 줄 수 있는가」를 먼저 보는 편이 현실적이다.

회사 크기에 따라 AI를 얼마나 쓰나?

기업활동조사에서는 2023년 250인 이상 기업의 AI 활용률이 12.0%, 250인 미만은 4.5%였다. 다른 조사에서는 10인 이상 기업의 AI 활용률이 30.5%로 집계됐다. 조사 대상과 질문 방식이 달라 숫자를 그대로 비교하기는 어렵다.

조사(기준 연도)	대상	결과
기업활동조사(2023년)	250인 미만 / 250인 이상	AI 활용률 4.5% / 12.0%
기업정보화통계조사(2023년)	10인 이상 기업	AI 활용률 30.5%, 250인 이상 63.3%
기업정보화통계조사(2023년)	AI 미이용 이유	인프라·인력 부재 30.5%, 비용 부담 28.9%, 기술 복잡성 22.9%
기업정보화통계조사(2023년)	AI 이용 방식	상용 소프트웨어 구매 69.4%, 외부 업체 계약 21.8%, 상용 제품 자체 수정 13.4%

AI를 쓰지 않는 이유는 인프라·인력 부재 30.5%, 비용 부담 28.9%, 기술 복잡성 22.9%였다. AI를 직접 만들 필요도 없다. AI를 이용하는 기업 가운데 69.4%는 상용 소프트웨어를 사서 썼다.

나라 전체에서는 일자리가 얼마나 줄어들까?

KDI는 10년 뒤 AI 자동화의 영향권에 들어가는 일자리를 한 해 약 63만 8천 명으로 추정했다. 이 가운데 비용까지 맞아 실제로 대체될 수 있는 규모는 약 25만 6천 명(2024년 취업자의 2.1%)으로 봤다. 2025년 현재 실제 대체 규모는 약 1천 4백 명이다.

항목	추정
10년 뒤 AI 자동화 영향권 일자리(연간)	약 63만 8천 명
그중 경제성이 있는 대체 규모	약 25만 6천 명(2024년 취업자의 2.1%)
현재(2025년) 대체 규모	약 1천 4백 명
생산연령인구 연평균 감소(국가데이터처 전망 인용)	약 39만 명
경제성 있는 과업 종사자, AI 노출 기준	8.1%(약 206만 명), 매출 10.5%(약 916조 원)
경제성 있는 과업 종사자, 자동화 가능성 반영	1.4%(약 36만 명), 매출 1.8%(약 159조 원)
10년 총요소생산성 기여	1.5~3.5%(연 0.15~0.35%포인트, 기본 시나리오 2.3%)

영향은 전문가·사무·판매처럼 중·고숙련 직종에 몰린다. KDI는 연간 25만 6천 개의 대체 규모가 일하는 나이 인구가 줄어드는 속도(연 약 39만 명)보다 작아서 흡수할 여지가 있다고 봤다.

AI를 쓰면 매출이 바로 늘어날까?

AI를 하나 사서 설치한다고 매출이 바로 늘지는 않는다. AI를 포함한 신기술을 쓰는 기업의 1인당 매출은 기술을 쓰지 않는 기업보다 약 20% 높았다. 하지만 AI만 따로 떼어 보면 다른 신기술만 쓰는 기업보다 오히려 낮게 나왔다.

분석	결과
AI 포함 신기술 활용 기업의 1인당 매출(기술 미사용 기업 대비)	약 20% 높음(다른 모형 약 23%)
AI만의 추가 효과(다른 신기술만 쓰는 기업 대비)	계수 −0.21, 오히려 낮음
여러 분석을 종합한 AI 효과	1인당 매출 5~20%, 기업 매출 5~10% 증가
고용	0~−10% 범위, 통계적으로 뚜렷하지 않음
신기술 활용 기업 4,968곳 중 AI를 함께 또는 먼저 도입	1,001곳(약 20%)

KDI는 도입 초기에 데이터 정비와 업무 재설계 비용이 몰리기 때문으로 해석했다. 여러 분석을 종합하면 AI의 효과는 1인당 매출 5~20%, 기업 매출 5~10% 증가였다. 예약, 주문, 고객 기록 같은 기본 업무가 디지털로 정리돼 있어야 AI를 붙였을 때 쓸 바탕이 생긴다.

그럼 우리 가게는 앞으로 10년 동안 뭘 준비할까?

첫째, 사람을 줄일 일이 아니라 직원의 일을 줄일 곳을 찾는다. 둘째, 직접 만들기보다 이미 나온 구독형 서비스를 써 본다. 셋째, 재고 관리나 문의 응대처럼 효과를 확인하기 쉬운 일 하나부터 시작한다. 넷째, 예약·주문·고객 기록을 디지털로 먼저 정리한다.

할 일	근거
직원을 줄이는 계획보다 직원의 일을 줄이는 곳을 찾는다	5인 미만 경제성 있는 과업 0.5%
만들지 말고 구독형 AI 서비스부터 쓴다	AI 이용 기업의 69.4%가 상용 소프트웨어 구매
재고 관리·문의 응대처럼 효과가 보이는 일 하나로 시작한다	KDI가 예로 든 소매업 재고 관리, 영업 챗봇
예약·주문·고객 기록을 디지털로 먼저 정리한다	AI 단독 계수 −0.21, 다른 기술과 함께일 때 약 20%
판매·사무 직원의 역할을 미리 다시 짠다	대체 압력은 전문가·사무·판매 직종에 집중
같은 업종 가게끼리 도구와 경험을 나눈다	KDI가 중소기업 공동 대응을 권고

직원의 역할도 미리 다시 본다. 대체 압력이 전문가·사무·판매 직종에 몰릴 것으로 분석된 만큼, AI가 맡을 일과 사람이 맡을 일을 나눠 두는 준비가 필요하다.

① 5인 미만 사업체에서 AI로 자동화해도 경제성이 있는 과업은 0.5%, 300인 이상은 4.4%였다. ② 10년 뒤 AI로 대체될 경제성 있는 일자리는 연간 약 25만 6천 개(2024년 취업자의 2.1%)로 추정됐다. ③ AI 포함 신기술 활용 기업의 1인당 매출은 약 20% 높았지만, AI만 들인 효과는 오히려 낮았다. ④ 2023년 AI 활용률은 250인 미만 기업 4.5%, 250인 이상 기업 12.0%였다.

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자료 출처

작성일 2026년 9월 26일

#AI 경제 #KDI #일자리 #자동화 #중소기업

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