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[IT뉴스]“챗GPT에 일자리 뺏길 걱정할 시간에” … 맥킨지의 ‘AI시대 생존법’ [더테크웨이브]

온카뱅크관리자

2026-06-11 19:27:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">맥킨지 파트너에게 듣는 AI시대 생존법</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zuDKjvvmvf">
          <p contents-hash="c52bdb4dca0f346bdf05514a1d037d96e3b5c587d5744e54a5f089abaee84342" dmcf-pid="qBsfEYYCyV" dmcf-ptype="general">요즘 경우선 맥킨지앤드컴퍼니 파트너는 클로드 코드(Claude Code)로 가족 일정을 공유하는 앱을 직접 만든다. 업무에선 AI 에이전트인 ‘인셉션(Inception)’도 활용해 문제를 정의하고 분석에 활용한다.</p>
          <p contents-hash="5c6c8b3fb23f2c69c9d57b0d72f72d01690667077ca47cc4293a353decebfda5" dmcf-pid="BbO4DGGhT2" dmcf-ptype="general">비나약 HV 맥킨지앤드컴퍼니 시니어파트너는 리서치, 학습, 고객 대응, 커뮤니케이션, 문제 해결, 코딩, 기타 행정 업무, 엔터테인먼트 등 8개 영역에 걸쳐 각기 다른 인공지능(AI) 워크플로를 운영하고 있다. 앤스로픽, 오픈AI, 구글 모델과 커서(Cursor) 같은 AI 기반 개발 툴까지 폭넓게 활용하며 일하는 방식을 지속적으로 업데이트한다.</p>
          <p contents-hash="5645ba164778ba95394e074d216890da059b5005e01a81614a7ffa8767e3afef" dmcf-pid="bKI8wHHlv9" dmcf-ptype="general">이것이 2026년 세계 최고 컨설팅 기업 파트너들이 일하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="2829753c33d1321c7b36cdad81ed195687e365c1ba41444e4dce9c2fc8d69f1c" dmcf-pid="K9C6rXXSlK" dmcf-ptype="general">직장인들 사이에선 AI를 쓰지 않으면 도태될 수 있다는 위기감이 크다. 맥킨지가 작년 11월 2000여개 글로벌 기업을 대상으로 진행한 설문 데이터는 불편한 숫자를 담고 있다. 응답 기업의 32%는 향후 1년 내 AI로 인해 인력이 감소할 것으로 전망했다. 12%는 10% 이상의 대규모 감축을 예상했다. 맥킨지글로벌연구소(MGI)는 현재 기술만으로도 미국 전체 업무 시간의 57%를 이론적으로 자동화할 수 있다고 분석했다.</p>
          <p contents-hash="d02a596f5f06382d13c0f903bee7b69d9a8f6a1118cfe206ee4a2cbfb2309cd7" dmcf-pid="92hPmZZvWb" dmcf-ptype="general">투자 포트폴리오뿐 아니라 직장인의 커리어 자본도 재설계가 필요한 시점이다. AI 에이전트 도입이 본격화되는 시점, 내가 가진 역량의 가격이 어떻게 움직일지를 살펴보고 대응해야 한다.</p>
          <p contents-hash="d6b6772fd06e421cde4c17fdde40b70ad3ddd6dba937e9e75db568a77fa2bb4f" dmcf-pid="2VlQs55TlB" dmcf-ptype="general">이번 주 <strong>&lt;더테크웨이브&gt;</strong>에서는 수많은 기업에 AI 전략을 조언하고 있는 맥킨지 파트너들과의 대화를 통해 이에 대한 해답을 모색한다. 이들의 컨설팅을 받으려면 통상 수억 원짜리 프로젝트 계약서에 도장을 찍어야 한다. 더테크웨이브가 직장인들을 위해 맥킨지 파트너들의 실전 조언을 가져왔다.</p>
          <p contents-hash="991d6f15a0f558aa3fa3d12b9b78cdddf5d0d3b9875d89da2c2083b81421cc5f" dmcf-pid="VfSxO11ySq" dmcf-ptype="general">두 파트너가 직장인들에게 전하는 메시지는 “AI가 일자리를 빼앗아 갈 것인가”가 아니라, “AI를 남보다 더 잘 활용하는 사람이 되고 있는가”라는 질문을 매일 던지라는 것이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="73f7850c25c7ae50354f3e977aff8a83e785536c8e48ff1642f16a4cc8f42184" dmcf-pid="fmVlBdd8yz" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI의 급격한 발전이 미국 노동시장의 판도를 뒤흔들고 있다. 이른바 AI가 일으키는 직업 대전환(Job Transformation·JX)이다. JX의 중심에는 한동안 기피 대상으로 여겨졌던 블루칼라가 자리 잡고 있다. 화이트칼라의 상징이었던 테크업계가 구조조정 태풍에 휘말린 사이, AI가 아직 침투하기 어려운 블루칼라 직업군이 2030세대에게 새로운 ‘기회의 땅’으로 부상하고 있는 모습까지 보인다. [매경DB]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192403767syfi.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="3QHjXKKphx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192403767syfi.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI의 급격한 발전이 미국 노동시장의 판도를 뒤흔들고 있다. 이른바 AI가 일으키는 직업 대전환(Job Transformation·JX)이다. JX의 중심에는 한동안 기피 대상으로 여겨졌던 블루칼라가 자리 잡고 있다. 화이트칼라의 상징이었던 테크업계가 구조조정 태풍에 휘말린 사이, AI가 아직 침투하기 어려운 블루칼라 직업군이 2030세대에게 새로운 ‘기회의 땅’으로 부상하고 있는 모습까지 보인다. [매경DB]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="6af73820ecf60ae5259cc36d3e992d298d25579e003355162f5b4a8e42906f43" dmcf-pid="4sfSbJJ6y7" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>직장에서 벌어지고 있는 일</strong>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3d0395df6bbf7ae3c9820537157198bc34789f8031d6f9d074d02875cad266bd" dmcf-pid="8O4vKiiPvu" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[매경DB]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192405088oosp.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="0Phdl00HCQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192405088oosp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [매경DB]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="6f72979faaa50b6bf66e2f73d3ef61eec179178017f6a15474245a361b8f80d0" dmcf-pid="6I8T9nnQSU" dmcf-ptype="general">
           <strong>-AI 에이전트가 챗GPT 같은 생성형 AI와 근본적으로 다른 점은 무엇입니까. 왜 더 파괴력이 크다고 하는 것입니까.</strong>
          </div>
          <p contents-hash="e7d26fd916f7aba8af4a53657eca70e9adce1b9c5ffdab54174764b16beb8dc9" dmcf-pid="PC6y2LLxhp" dmcf-ptype="general">AI 에이전트의 도입이 생성형 AI 기반 툴보다 느리다고 보지는 않습니다. 오히려 현재 전 세계적으로 토큰 사용량이 빠르게 증가하고 있는데, 주요 배경 중 하나가 AI 에이전트의 확산입니다.</p>
          <p contents-hash="c3cf8e495221342f30e15c9eb17bb3c9da5660af6c429b3a6d423a3cc8f62925" dmcf-pid="QhPWVooMS0" dmcf-ptype="general">초기 생성형 AI는 주로 사용자의 질문에 답하는 형태였습니다. 반면 AI 에이전트는 정보를 제공하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행할 수 있다는 점에서 차이가 있습니다.</p>
          <p contents-hash="86b592bce4db84baa6baf78cd824fcdd96a618a9314553f8cc0c8ab17bbbc326" dmcf-pid="xlQYfggRv3" dmcf-ptype="general"><strong>-실제 비즈니스 업계 어떤 분야에서 변화가 이뤄지고 있나요. </strong></p>
          <p contents-hash="fbdbb1c7c52bad9ad31844d80e21b9526f4e4336e69732987dbf87c54917d3bf" dmcf-pid="y8TRCFFYlF" dmcf-ptype="general">업계에서는 MCP(Model Context Protocol), A2A(Agent-to-Agent)와 같은 다양한 기술 표준을 개발하며 에이전트가 보다 효과적으로 작동할 수 있는 환경을 만들어가고 있습니다. 현재 AI 에이전트가 실제 대규모 환경에서 자율적으로 운영되며 성과를 내는 분야는 소프트웨어 엔지니어링입니다. 코드 작성, 테스트, 디버깅(오류수정), 시스템 유지·보수 등 다양한 영역에서 AI 에이전트의 활용 범위와 생산성이 빠르게 확대되고 있습니다.</p>
          <p contents-hash="c337e76f8a4c6be0bf76f92a007967c7373e91765a580a9cae09b754448b218e" dmcf-pid="W6yeh33Glt" dmcf-ptype="general"><strong>-에이전트를 먼저 도입한 기업 직원과 그렇지 않은 기업 직원 사이의 역량 격차는 앞으로 얼마나 빠르게 벌어질까요. </strong></p>
          <p contents-hash="fae16a755e20ee27e158d5fd64391899d1b1da8bd5f361b4995db8af1b03c6a0" dmcf-pid="YxGivUUZW1" dmcf-ptype="general">앞으로 기업 간 격차는 기술 접근성보다는 학습 속도에 따라 벌어질 가능성이 큽니다. 많은 기업이 비슷한 AI 툴을 도입할 수 있습니다.</p>
          <p contents-hash="5bf167ad73f88811dee5520a7b2963c8c38f47ccd7b4036b0467ba4692791dff" dmcf-pid="GMHnTuu5W5" dmcf-ptype="general">하지만 업무 프로세스를 재설계하고, AI 에이전트를 관리하는 체계를 구축하며, 리더와 구성원의 일하는 방식을 변화시키는 경험은 단기간에 따라 할 수 있는 것이 아닙니다. 선제적으로 움직인 기업들은 이러한 과정을 통해 일종의 ‘변화 역량’을 축적하게 됩니다. 개인에게도 정확히 같은 원칙이 적용됩니다.</p>
          <p contents-hash="e5c2b2e17b4bef727aa60cd99753b4068f9e08701ca009492c114b71ae726ab1" dmcf-pid="HRXLy771WZ" dmcf-ptype="general"><strong>※용어설명</strong></p>
          <p contents-hash="40854befb90fe513bd6b5ab7c7df649f867f1fe03943fd798b40d150509da39e" dmcf-pid="XeZoWzzthX" dmcf-ptype="general"><strong>AI 에이전트 (AI Agent)</strong> 단순한 질문에 답하는 것을 넘어, 스스로 상황을 판단하고 도구를 조작해 주어진 목표를 끝까지 완수해 내는 행동형 AI.</p>
          <p contents-hash="e5bc68ce097a574302a3b7da344b92b5d31b24455cb8eab009d345f201c946d3" dmcf-pid="Zd5gYqqFCH" dmcf-ptype="general"><strong>MCP(Model Context Protocol)</strong> AI가 복잡한 개발 과정 없이도 모든 앱과 데이터에 즉각 접속해 일할 수 있도록 꽂아주는 AI 전용 만능 어댑터.</p>
          <p contents-hash="8e2963f8055bbd5424bc11c98128ade018a8c0e5d012036f0ad8f731ec2fd7a3" dmcf-pid="5J1aGBB3WG" dmcf-ptype="general"><strong>A2A (Agent-to-Agent)</strong> 각기 다른 전문성을 가진 AI 에이전트들이 마치 회사 팀원처럼 업무를 분담하고 소통하며 협업하는 것.</p>
          <div contents-hash="ab4588efb2bc6364444b626ed6a7e3f6aaf0a00f85caa77e8906a3c19aabebe9" dmcf-pid="1itNHbb0yY" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>AI가 일터를 어떻게 바꿀까</strong>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c8645448d1cccfa3d7adac0454af6abf22b5b97247fd49a448a942b66f80d862" dmcf-pid="tnFjXKKphW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 도입으로 인한 인력 구조 변화 예상 설문 데이터. [맥킨지 State of AI 보고서]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192406398uomm.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="pMFNHbb0hP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192406398uomm.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 도입으로 인한 인력 구조 변화 예상 설문 데이터. [맥킨지 State of AI 보고서]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="ba7632dfed2ee8d8085bec28e1dd9857ce6ab59c33f8b7100af5a4fede5167cc" dmcf-pid="FL3AZ99Uly" dmcf-ptype="general">
           <strong>-AI로 인한 인력 감소를 예상하나요. 그렇다면 주로 어느 직군에서 충격이 가시화될까요. </strong>
          </div>
          <p contents-hash="9daf0c424b30de8889b9ff566d120dc85cc9d512a91fcb44bd925e33d42031e0" dmcf-pid="3I8T9nnQhT" dmcf-ptype="general">AI가 가져올 변화는 단순히 일자리를 줄이는 것보다 훨씬 광범위할 것입니다. 맥킨지글로벌연구소(MGI)의 연구에 따르면 이론적으로는 현재 기술만으로도 미국 전체 업무 시간의 약 57%를 자동화할 수 있는 것으로 나타났습니다. 다만 이는 기술적으로 가능한 수준을 의미할 뿐, 실제 일자리 감소를 예측한 수치는 아닙니다.</p>
          <p contents-hash="d490014d9d2f32ecc71491bcfd252c3882e7c7dc6e0275747b4a9bdb30de164c" dmcf-pid="0C6y2LLxyv" dmcf-ptype="general">대부분의 인간 고유의 역량은 계속 중요할 것으로 보입니다. 다만 방식은 달라질 것입니다. 정보 처리, 반복적인 분석, 문서 작성, 고객 지원, 소프트웨어 개발과 관련된 업무에서는 AI의 영향이 크게 나타날 가능성이 큽니다. 반면 판단력, 관계 형성, 리더십, 책임감과 같은 인간 고유의 역량은 더욱 중요해질 것입니다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2ffb8122ffb3dacd8201894bc90430129fdfcb1d6e1fa8a3df547a8e47abef82" dmcf-pid="phPWVooMCS" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) 발전에서 비롯된 ’직업 대전환(JX, Job Transformation)’의 물결이 회계사·변호사 등 전문직 화이트칼라들의 일감을 잠식하고 있다. 현 기술수준에서 AI가 가장 잘하는 업무가 저연차 전문직들이 담당하던 자료 검색과 분석, 초안 작성 등이기 때문이다. [매경DB]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192407720dftb.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="UWr9ATTsC6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192407720dftb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            인공지능(AI) 발전에서 비롯된 ’직업 대전환(JX, Job Transformation)’의 물결이 회계사·변호사 등 전문직 화이트칼라들의 일감을 잠식하고 있다. 현 기술수준에서 AI가 가장 잘하는 업무가 저연차 전문직들이 담당하던 자료 검색과 분석, 초안 작성 등이기 때문이다. [매경DB]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="525712eb074daeb49adc82316492dda8e76b80137aa58daec675778e27caf60f" dmcf-pid="UlQYfggRSl" dmcf-ptype="general">
           <strong>-그렇다면 사람들은 어떤 업무에 더 시간을 많이 쓰게 될까요. </strong>
          </div>
          <p contents-hash="5eb3708ba8e8e323da414e9a1425f8044af0c5350d5acd6629831fd29bfed6de" dmcf-pid="uSxG4aaeTh" dmcf-ptype="general">앞으로는 문서 작성이나 기초 리서치에 쓰는 시간은 줄어들고, 어떤 질문을 던질 것인지 정의하고, AI 에이전트가 효과적으로 작동할 수 있도록 설계하며, 결과의 정확성을 검증하고, 인간관계를 형성하며, 결과를 해석하고 판단하는 데 더 많은 시간을 쓰게 될 것입니다.</p>
          <p contents-hash="655b41df970733cc5d40c19ca68c25dd5e3ca7cfef8b6febc4beb5c3dad5234b" dmcf-pid="7vMH8NNdyC" dmcf-ptype="general">우리가 만난 많은 기업은 AI를 단순한 인력 대체 수단이 아니라 성장의 기회로 보고 있었습니다. AI가 사람을 대체하기보다는 사람의 역량을 확장하고 보완하는 방향으로 활용될 것이라는 의미입니다.</p>
          <div contents-hash="f06b44a29543b73c562e36d3e9ff8fd388a496e4c61cda3a906aab8b9dc092fb" dmcf-pid="zTRX6jjJSI" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>생존하려면 어떤 ‘기술’ 익혀야 할까</strong>
           </div>
<strong>-구체적으로 어떤 스킬이 자동화되고 어떤 스킬이 살아남을지 궁금합니다.</strong>
          </div>
          <p contents-hash="01e277ba14021d6fbb3407945c34cf17d06aab82c8a55d25a42a770cd54ab535" dmcf-pid="qyeZPAAiCO" dmcf-ptype="general">사람과 AI 에이전트, 로봇 간의 협업 구조를 분석한 맥킨지글로벌연구소(MGI)의 연구는 미국 노동 시장을 대상으로 2000개 직업, 6800가지 기술(Skill)을 분석했습니다. 그 결과 전체 업무 시간의 약 57%를 이론적으로 자동화할 수 있지만, 인간이 보유한 기술의 약 70%는 향후에도 여전히 유효하다는 결론을 얻었습니다.</p>
          <p contents-hash="77a97e967ff831da355676c65dca16e002bd6f8be6d058467eac166d9ad2b318" dmcf-pid="BWd5QccnSs" dmcf-ptype="general">자동화 가능성이 큰 스킬 기술로는 인보이싱(청구서 발행), 재고 관리, 특정 프로그래밍 언어 기술 등이 있습니다. 사람의 판단력과 디지털 기술이 결합하면서 여러 직무에서 두루 활용할 수 있는 ‘전용 가능 기술(Transferable Skills)’로 바뀝니다. AI 활용 역량(AI Fluency), 글쓰기, 리서치 등이 대표적입니다. 자동화 가능성이 낮은 스킬은 리더십, 커뮤니케이션 관련 역량처럼 주로 사람 간의 연결에 기반한 것들이 해당합니다.</p>
          <div contents-hash="977c9906cf38389c530ecf92c71bf67b1dbc68f3a91bb1198e77a69d9630146c" dmcf-pid="b0cqghhDym" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>회사는 이렇게 바뀐다</strong>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="56855e4f156f8216f2e33651d161f329c9a754434bfd0f0beb53e21dd0298b9a" dmcf-pid="KpkBallwSr" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 도입으로 인한 인력 구조 변화 예상 설문 데이터. [맥킨지 State of AI 보고서]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192408993dojz.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="u8I4DGGhC8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192408993dojz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 도입으로 인한 인력 구조 변화 예상 설문 데이터. [맥킨지 State of AI 보고서]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="f74a090e13598cb61ec967713944f113f5ded92e139c8c62a68918e7b22cfc1a" dmcf-pid="9UEbNSSrTw" dmcf-ptype="general">
           <strong>-성공적인 AI 전환을 마친 3~5년 뒤의 기업 조직도는 지금과 어떻게 달라져 있을까요. 많은 사람들이 실제로 내 역할은 어떻게 바뀔지 궁금해합니다. </strong>
          </div>
          <p contents-hash="dab66a555b8cfd3d9ab1a2887c8fb6bc2a65237eca89e413bd528b4d3e6e00a7" dmcf-pid="2uDKjvvmCD" dmcf-ptype="general">성공적인 AI 전환을 마친 기업은 단순히 몇 개의 AI 툴을 사용하는 회사와는 다른 모습일 것입니다. 사람과 AI 에이전트가 한 팀으로 일하는 구조로 변화할 가능성이 큽니다. 사람이 AI 에이전트와 협업한다는 것은 업무를 AI에 맡기는 것이 아니라, 함께 결과를 설계하고 검토하며 개선해 나간다는 의미입니다.</p>
          <p contents-hash="228db24dea91c0e80dedac187cb4c284f6c67e769b384f7457156cf1a578fcf0" dmcf-pid="V7w9ATTsCE" dmcf-ptype="general"><strong><i>기사 전문은 매일경제신문의 프리미엄 재테크 콘텐츠 플랫폼 매경플러스에서 확인할 수 있습니다. 스마트폰 카메라로 아래 QR코드를 찍으면 연결됩니다.</i></strong></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d79af0221117527b59c1c885a797d12ca45d60db0e41d1ce55f5b7c0006cb033" dmcf-pid="fzr2cyyOhk" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192410258tnwu.jpg" data-org-width="450" dmcf-mid="7j9CzRRfh4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/11/mk/20260611192410258tnwu.jpg" width="658"></p>
          </figure>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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