AI 공정 도입 이후 중소 제조업 현장의 고용 변화 분석

자동화는 생산성을 높였지만, 일자리는 줄어들었습니다

2025년 현재, 중소 제조업계는 인력 부족과 인건비 상승이라는 이중 압박 속에서 AI 기반 자동화 공정 도입을 빠르게 확산시키고 있습니다. 특히 정부의 스마트공장 지원 정책과 각종 자동화 설비 보조금이 뒷받침되면서, 과거 대기업 위주였던 AI 제조 시스템이 이제는 중소 제조업체까지 확대 적용되는 추세입니다.
AI 공정의 핵심은 기계 학습, 이미지 인식, 예지 보전, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등을 기반으로 인간의 개입 없이도 공정 운영이 가능한 수준의 효율화를 달성하는 데 있습니다. 이로 인해 생산성이 크게 향상된 것은 사실이지만, 동시에 중소 제조업 현장에서는 기존 인력의 고용 불안, 직무 재편, 숙련공 소외 등 다양한 문제가 나타나고 있습니다.
본 글에서는 AI 공정이 도입된 이후 중소 제조업의 고용 구조가 어떻게 변화했는지, 실제 현장 노동자와 기업이 겪는 실질적 변화는 무엇인지에 대해 구체적으로 분석하겠습니다.

AI 공정이 대체한 작업: 반복 노동부터 숙련 기술까지

AI 기반 자동화 공정은 우선적으로 반복적이고 정형화된 생산 작업을 중심으로 적용되었습니다. 예를 들어 단순 조립, 부품 분류, 불량 검사, 포장, 물류 이동 등은 비전 AI와 협동 로봇(Cobot)의 도입으로 빠르게 기계화되었고, 이로 인해 해당 분야에서 근무하던 작업자의 수요는 눈에 띄게 감소했습니다.
특히 이미지 분석 기반 품질검사 AI는 사람보다 빠르고 정밀하게 불량 여부를 판별할 수 있기 때문에, 검사직 숙련 인력조차도 대체되는 사례가 나타났습니다. 일부 업체는 품질관리 인력을 절반 이하로 줄이는 데 성공했고, 이에 따라 다년간 검사 업무를 맡아온 숙련 노동자들이 돌연 대체되는 현상도 발생했습니다.
이러한 자동화 흐름은 단순 반복 노동자뿐만 아니라 중간 숙련 기술자에게도 영향을 주고 있으며, 특히 청년층보다는 50대 이상의 중장년 현장직 근로자가 상대적으로 큰 타격을 받고 있습니다. 기존 작업 방식에 익숙하고, 새로운 시스템 도입에 적응이 느린 이들은 신기술이 도입되자마자 직무에서 배제되거나 전환 교육 없이 사무보조나 단기계약직으로 이동되는 사례가 증가하고 있습니다.

 

고용의 질 변화: 일자리는 줄고, 요구 역량은 높아졌습니다

AI 공정의 도입 이후, 중소 제조업체는 단순 인력 투입 방식에서 소수의 고숙련·고기술 인력 중심 운영 구조로 전환되고 있습니다. 이 과정에서 전체 고용 인원은 줄어드는 반면, 남아 있는 인력에게는 더 높은 기술 역량과 문제 해결 능력을 요구하게 되었습니다.
예를 들어, 과거 단순 조립 작업자였던 직원은 이제 AI 장비의 오류를 감지하고, 생산 데이터를 분석하며, 기계 인터페이스를 조작할 수 있어야 합니다. 이러한 역량은 단기간에 학습하기 어려우며, 기존 현장 경험만으로는 대응하기 어려운 영역입니다.
또한 AI 공정을 유지·관리하는 기술직 인력은 대체로 계약직 또는 외부 기술지원 인력으로 채워지고 있으며, 이는 기존 상시 근로자와의 고용 안정성 격차를 더 크게 만듭니다. 다시 말해, 기술은 상향되었지만, 고용은 유연화되었고, 노동자의 교체 가능성은 더 높아진 구조가 형성된 것입니다.
이러한 구조 속에서 기존 현장 인력은 업무 숙련도를 유지하면서도 새로운 기술을 빠르게 학습해야 하는 이중 부담을 지게 되며, 실패할 경우 곧바로 재배치 혹은 퇴직 압박으로 이어지는 상황이 벌어지고 있습니다.

 

신입 고용 기회의 감소와 청년 취업시장 위축

AI 공정의 확산은 숙련공뿐만 아니라 신규 채용에도 큰 영향을 주고 있습니다. 과거 중소 제조업체는 고졸 또는 전문대 졸업자를 대상으로 한 현장직 신입사원 채용을 활발히 운영해왔지만, 자동화가 이루어진 이후에는 신입 인력을 육성할 필요성이 낮아졌습니다.
대신 기업은 기존 인력 재배치 또는 외부 기술자 활용을 통해 인건비를 최소화하고 있으며, 신규 인력 채용 시에는 기계 조작 경험자나 자동화 시스템 유경험자를 우선 선호하고 있습니다.
이로 인해 제조업 취업을 희망하는 청년층의 진입 기회가 축소되고 있으며, 일부 기술고등학교나 직업교육기관에서는 졸업생들의 실습 내용이 현장 시스템과 맞지 않아 채용률이 감소하고 있는 상황입니다.
즉, AI 공정은 생산성을 높이는 동시에 ‘훈련을 통해 성장하는 노동시장 구조’를 무너뜨리고, 즉시 투입 가능한 인재만을 선호하는 방향으로 노동시장을 경직화시키고 있습니다. 이는 장기적으로 중소 제조업 생태계 전반에 걸쳐 인력 양성의 단절과 기술 단절을 초래할 수 있는 위험한 신호입니다.

 

고용 불안에 대응하기 위한 전략과 정책 방향

AI 공정 도입이 불가피한 흐름이라면, 이제는 기술 변화에 따른 고용 대응 전략과 제도적 안전장치가 필요합니다.
첫째, 정부와 중소기업청은 중소 제조업 종사자 대상 ‘AI 공정 전환 맞춤형 재교육 프로그램’을 강화해야 합니다. 단순 기술 교육이 아니라, 현장 공정 시나리오 중심의 실무 교육과 자격 연계 교육 체계가 필요합니다.
둘째, 중소기업은 기존 인력을 ‘AI 생산 운영자’로 전환할 수 있는 직무 설계를 고려해야 하며, 단순 해고가 아니라 재배치와 직무 통합을 통한 인력 활용 방안을 마련해야 합니다.
셋째, 신규 인력 채용 시에도 AI 활용 기술만을 우선시하기보다, 교육과 성장 가능성을 고려한 유연한 인재 선발 기준이 필요합니다. 이는 제조업 인력 구조의 지속성과 다양성을 보장하는 중요한 장치가 될 수 있습니다.
마지막으로, AI 시스템 공급업체와 중소기업 간 협력 체계를 구축하여, 기술 도입 초기의 고용 충격을 완화하고, 장기적으로는 일자리의 질적 전환이 이루어질 수 있는 환경을 조성해야 합니다.