“채용 기준이 달라진다” AI가 뒤흔드는 IT 일자리의 현주소

AI가 비즈니스 전반에 깊숙이 스며들면서 IT 인력 시장도 빠른 속도로 재편되고 있다. 지난 1년 동안 IT 업계는 AI로 인한 업무 환경의 변화를 겪었다. AI는 필요한 기술 역량의 수요를 바꾸고, 일부 IT 경력 개발 과정을 재정의했으며, 거의 모든 기업에서 일상 운영 방식까지 흔들어 놓았다. IT 리더와 구성원들이 워크플로우와 프로세스에 AI를 끼워 넣는 과정에서 업무 방식 자체가 달라지고 있다는 의미다.

최근 다시 감원 소식이 헤드라인을 장식하는 가운데, 기업은 AI를 구현·도입·보호·최적화하는 데 필요한 ‘특정 역량’ 중심으로 채용 방향을 전환하고 있다. 동시에 내부 인력을 재교육해 이런 역량을 갖추도록 만드는 전략도 병행하는 분위기다.

2026년으로 접어들며 채용 시장의 우선순위는 IT 보안, AI/ML 통합, 데이터 분석, 거버넌스와 컴플라이언스, 소프트웨어 엔지니어링·개발, AI 거버넌스와 윤리 등으로 바뀌었다. 하지만, 기업이 찾는 역량과 지원자 이력서에 담긴 역량 사이의 격차는 여전히 크다. 빠르게 변하는 인력 시장에 대응하기 위해 IT 채용과 교육 전략이 어떻게 바뀌고 있는지, 현재 IT 일자리의 흐름을 정리했다.

경력보다 기술 역량 우선의 채용 확산

지난 1년 사이 기업은 경력·학력·배경보다 ‘기술 역량’ 자체를 우선해 채용하는 쪽으로 이동했다. 전통적인 기준이 완전히 사라진 것은 아니지만, 조직에 “지금 필요한 역량” 또는 “조직에 부족한 역량”을 정확히 채울 수 있는 인재를 찾는 데 초점을 맞추고 있다. 이는 과거라면 이력서 단계에서 걸러졌을 후보군까지 인재 풀을 넓히는 방법이 되기도 한다.

인력 채용업체 로버트 하프(Robert Half)의 자료에 따르면, 2025년 IT 리더의 65%는 2024년보다 공석에 맞는 숙련 인력을 찾기 더 어려웠다고 답했다. 2026년 상반기에는 61%가 정규직 인력을 늘릴 계획이며, 55%는 같은 기간 계약직·임시직 채용을 확대하겠다고 밝혔다.

로버트 하프는 지난 1년 동안 “평균 이상의 연속 성장과 꾸준한 수요”를 보인 직무로 AI/ML 엔지니어, 사이버보안 엔지니어, 데이터 분석가, 데이터 과학자, 데브옵스 엔지니어, ERP 비즈니스 분석가, IT 프로젝트 매니저, 네트워크/클라우드 엔지니어, 소프트웨어 엔지니어, 시스템 관리자 등을 꼽았다.

또 로버트 하프가 IT 리더를 대상으로 실시한 설문에서 가장 두드러진 역량 격차를 보인 직무는 다음과 같다.

• AI/ML(45%)
• IT 운영 및 인프라(36%)
• IT 거버넌스 및 컴플라이언스(25%)
• 클라우드 아키텍처 및 운영(24%)
• 데이터 엔지니어링 및 분석(22%)

‘AI 리터러시’ 공고 70% 이상 증가…에이전트 역량도 급부상

AI 관련 수요는 계속 증가하고 있다. 링크드인(LinkedIn)의 ‘AI 노동시장 업데이트’ 보고서에 따르면, AI 리터러시를 요구하는 채용 공고는 전년 대비 70% 이상 증가했다. 2025년 가장 빠르게 성장한 AI 역량으로는 AI 에이전트가 꼽혔다. 프롬프트 엔지니어링 같은 AI 역량 수요도 IT를 넘어 마케팅, 영업, 디자인 직무로 확장되고 있다.

링크드인은 2025년에 성장 폭이 컸던 AI 역량으로 마이크로소프트 애저 AI 스튜디오, AI 생산성, 스프링 AI, 커스텀 GPT, 프롬프트 플로우, LLM옵스, AI 전략, 오픈AI API, 자동화 피처 엔지니어링 등을 제시했다.

2023년과 비교하면 결이 달라졌다는 것을 알 수 있다. 당시에는 모델 학습, 하이퍼파라미터 최적화 등 ‘AI 도구를 만드는 데 필요한 역량’이 빠르게 성장했지만, 불과 몇 년 만에 기업들은 ‘AI 도구를 최대한 활용할 수 있는 인력’과 ‘도구 개발을 뒷받침할 인력’을 함께 채용·육성하는 방향으로 무게중심을 옮기고 있다.

AI가 기술 작업을 더 많이 떠맡을수록 소프트 스킬의 중요성이 커진다는 분석도 나온다. 로버트 하프에 따르면, IT 리더는 AI 기반 솔루션을 감독·가이드하기 위해 다음과 같은 역량을 갖춘 인재를 찾고 있다.

• 비판적 사고 및 문제 해결(72%)
• 적응력 및 지속적 학습(69%)
• 창의성 및 혁신(65%)
• 커뮤니케이션(36%)
• 감성 지능(22%)

IT 연봉 강세 속에 전문 역량에 프리미엄까지

로버트 하프는 2026년 IT 직군 평균 연봉이 1.6% 상승할 것으로 전망했다. 직무별로는 AI/ML 엔지니어와 데이터 사이언티스트 연봉이 4.1% 오르고, 소프트웨어·애플리케이션 개발 직군은 2.3%, 컨설팅·엔터프라이즈 시스템 직군과 데이터 엔지니어링·분석·리포팅 직무는 1.7% 상승할 것으로 내다봤다.

또 IT 리더의 87%는 “전문 역량을 보유한 후보자에게는 그렇지 않은 후보자보다 더 높은 연봉을 제시하는 것이 일반적”이라고 답했으며, 52%는 “해당 역할이 핵심 비즈니스 니즈를 지원한다면, 더 높은 초봉을 두고 협상할 의향이 있다”라고 밝혔다.

다만 69%는 지원자의 보상 기대치를 따라잡는 데 대한 부담을 드러냈다. 이에 대응해 초봉 인상뿐 아니라 복지·혜택 확대, 채용 공고에 연봉 범위를 명시하는 방식 등을 준비하고 있다.

연봉 프리미엄이 붙을 수 있는 역량은 다음과 같다.

• AI/머신러닝, 데이터 사이언스
• 사이버보안
• 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 보안, 클라우드 아키텍처
• 소프트웨어 및 애플리케이션 개발
• 데이터 분석, BI, 리포팅

사무실 복귀 정책으로 불만과 갈등 증가

IT 관리 솔루션 기업 아이반티(Ivanti) 보고서에 따르면, IT 전문가의 64%는 지난 12개월 동안 ‘사무실 복귀’ 압박을 경험했다고 답했다. 엄격한 사무실 복귀 의무화뿐 아니라 경영진의 권고 형태까지 포함한 수치다. 유연성을 중시하는 흐름 속에서 사무실 복귀가 인재 이탈과 사기 저하를 촉발할 수 있다는 우려도 커지고 있다.

기업이 사무실 복귀를 추진하는 이유로는 생산성 개선(41%)과 더 강한 기업 문화(37%)가 주로 언급됐다. 사이버보안을 이유로 드는 사례도 많지만, IT 전문가의 절반 이상(56%)은 보안만으로 엄격한 RTO를 정당화하기에는 부족하다고 봤다. 또 경영진이 RTO로 생산성을 높이려는 것과 달리, 근로자의 82%는 재택근무가 사무실 근무와 “동등하거나 더 생산적”이라고 답했다.

그럼에도 더 높은 연봉이 제시된다면 사무실 복귀 의향도 높아진다는 조사 결과도 나왔다. 로버트 하프에 따르면, 직원의 75%는 연봉이 인상된다면 사무실 복귀 의사가 높아진다고 답했고, 이 가운데 69%는 “10% 이상”의 인상이 있어야 고려하겠다고 밝혔다.

사무실 복귀 이후의 ‘유지’도 과제로 떠올랐다. 아이반티 설문 응답자의 48%는 ‘리센티즘(resenteeism)’을 느낀다고 답했다. 일에 대한 불만이 크지만 여러 이유로 회사를 떠나지 않고 버티는 상태를 뜻한다. 37%는 ‘프리젠티즘(presenteeism)’을 한다고 말했다. 생산성을 내기 위해서가 아니라 ‘출근해 일하는 모습을 보이기 위해’ 사무실에 나오는 현상이다.

AI가 IT 직무 지형 재편…업스킬링이 ‘최대 과제’

세계경제포럼(WEF)의 ‘일자리의 미래 보고서 2025’는 고용주 60%가 2030년까지 AI가 비즈니스를 변화시킬 것으로 예상한다고 밝혔다. 또 고용주 63%가 역량 격차를 “비즈니스 전환의 최대 장벽”으로 본다고 했으며, 85%는 직원 업스킬링에 우선순위를 두겠다고 답했다. 역량 확보 방식과 관련해 70%는 신규 채용할 계획이고, 40%는 역량 중복으로 인력을 축소할 계획이라고 답했다. 50%는 “축소되는 역할에서 성장하는 역할로 인력을 전환”할 계획이라고 답했다.

현장에서도 직원들의 AI 활용은 빠르게 확산 중이다. 채용 플랫폼 인디드(Indeed)의 ‘Workforce Insights Report 2025’에 따르면, 응답자의 80%는 생성형 AI를 활용해 하루에 최소 1시간을 절감한다고 답했다. 또 기술직 종사자의 37%는 지난 2년 동안 생성형 AI 때문에 자신의 역할이 “재정의되거나 재구성됐다”고 밝혔다. AI가 단순·반복 업무를 더 많이 대체하면서, 기업은 ‘AI 시대의 직무’에 맞게 IT 역할을 다시 설계하고 있다.

이에 따라 조직은 프롬프트 엔지니어링, AI 기초 등 직원들이 AI를 효과적으로 활용해 생산성과 효율을 높일 수 있는 교육 과정을 늘리는 추세다. 업스킬링은 ‘AI 워크슬롭(AI workslop)’ 같은 함정도 피하는 데 도움이 된다. AI 워크슬롭은 직원이 AI를 부적절하게 사용해 결과물 품질이 떨어지고, 결국 동료가 AI 생성 콘텐츠를 다시 고치거나 편집하느라 일이 더 늘어나는 상황을 가리킨다. AI 투자 성과를 극대화하려면, 기업 내부에서 교육과 업스킬링 기회를 꾸준히 제공하는 전략이 중요해질 전망이다.
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