인공지능이 인도를 뒤흔들고 있다: 인도의 경제 기적은 위기에 처한 것일까? AI가 수백만 개의 일자리를 위협한다 – 이미지: Xpert.Digital
번스타인 보고서, "인공지능이 인도의 경제 성장을 위협한다" 경고
인도에 닥친 AI 충격: 인도의 경제 기적은 위기에 처한가? AI가 수백만 개의 일자리를 위협하고 있다
인공지능의 발전은 인도의 인구학적 이점을 경제적 불리함으로 전환시킬 위협을 가하고 있습니다. 미국 투자은행 번스타인의 새로운 보고서는 오랫동안 유지되어 온 인도의 경제 기적에 대한 통념에 의문을 제기합니다. 향후 20년 동안 5세에서 24세 사이의 젊은 인도인 약 5억 명이 노동 시장에 진입할 예정입니다. 이러한 "인구 배당금"이 지금까지 경제 성장의 보장으로 여겨져 왔지만, 인공지능은 인간 노동자보다 더 효율적이고 비용 효율적으로 많은 일자리를 대체함으로써 이러한 이점을 무효화할 수 있습니다.
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인구 배당금의 개념과 그것이 인도에 미치는 중요성
인구 배당 효과란 노동 가능 인구 비율이 비노동 가능 인구(어린이 및 노인) 대비 증가할 때 발생하는 경제 성장 잠재력을 의미합니다. 인도의 경우, 이는 특히 인구 변화로 인해 출산율이 감소하고 사회 연령 구조가 변화하여 노동 가능 인구가 증가하는 추세를 의미합니다. 노동력이 이미 감소하기 시작한 중국과는 달리, 인도의 노동력은 2030년까지 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
이론적으로 이러한 발전은 여러 가지 경제적 이점을 가져올 것입니다. 젊은 노동력 공급이 많아 임금 인상률을 적정 수준으로 유지하는 반면, 세수 증가는 투자 잠재력을 확대합니다. 동시에 부양 가족의 균형이 변화하여 근로자들이 부양해야 할 노인과 자녀의 수가 상대적으로 줄어들면서 저축률이 높아지고 투자 및 소비 기회가 늘어납니다.
이러한 인구 구조적 이점은 오랫동안 인도의 가장 큰 경제적 자산으로 여겨져 왔습니다. 전망은 낙관적이었습니다. 현재 추산에 따르면 인도는 2039년까지 미국을 제치고 중국에 이어 세계 2위 경제 대국이 될 수 있을 것으로 예상됩니다.
인공지능(AI)이 인도 경제에 민감한 부분을 건드리고 있다
번스타인 보고서는 이러한 낙관적인 전망에 근본적인 의문을 제기합니다. 특히 우려스러운 점은 인공지능이 인도의 경제적 강점으로 여겨져 온 서비스 부문, 즉 IT 아웃소싱, 비즈니스 프로세스 관리, 지식 노동 분야에 정확히 영향을 미치고 있다는 사실입니다. 1천만 명이 넘는 사람들이 이 분야에 종사하고 있으며, 그중 상당수는 인도 소득 상위 25%에 속합니다.
근본적인 문제는 인공지능(AI) 솔루션이 이미 이러한 작업들을 훨씬 더 정확하고 빠르게 수행할 수 있으며, 인도의 신입 전문가를 고용하는 비용보다 훨씬 저렴하다는 점입니다. 산업 자동화와 달리 AI로의 전환은 최소한의 투자만으로도 가능하기 때문에 변화를 가속화합니다. 번스타인 분석은 "AI의 부상은 인도의 인구 구조적 이점들을 모두 없애버릴 위험이 있다"고 강력하게 경고합니다.
노동 시장의 하위 계층에서조차 엘리베이터 운전원, 주차 안내원, 요금소 직원과 같은 단순 직종은 AI 시스템으로 대체될 수 있습니다. 산업 부문이 해결책이 될 수 있을까요? 번스타인 보고서에 따르면 현재 인도 인구의 12%만이 제조업에 종사하고 있으며, 인도는 이 분야에서 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.
인공지능 시대의 인도 혁신 역설
특히 우려스러운 점은 관찰자들이 "혁신의 역설"이라고 부를 만한 현상입니다. 인도는 전 세계적으로 인공지능(AI) 전문가 비율이 가장 높은 국가 중 하나이며 수천 개의 AI 스타트업이 있지만, 관련 특허 등록 건수는 이에 거의 반영되지 않고 있습니다. 인도는 전 세계 AI 특허의 0.2%만을 등록한 반면, 중국은 61%, 미국은 21%를 차지하고 있습니다.
번스타인 분석가들은 이러한 격차의 원인을 잘못된 전략에 있다고 지적합니다. 중국은 마이크로블로그, 전기 자동차, AI 모델 등 서구 기술에 대한 자체적인 대안을 꾸준히 개발해 온 반면, 인도는 서구 플랫폼을 그대로 수용했다는 것입니다. 그들은 "인도는 인터넷 시대에 '외국 기술 금지, 자체 기술 개발'이라는 접근 방식을 택하지 않았고, 이제는 너무 늦었다"라고 냉혹하게 평가합니다.
이러한 추세는 딥시크(DeepSeek)와 같은 중국 AI 기업들의 최근 성공 사례에서 더욱 두드러집니다. 딥시크의 R1 AI 모델은 성능 면에서 많은 서구 경쟁사들을 능가했으며, 비용은 훨씬 저렴했습니다. 이 회사는 이미 후속 모델인 R2를 개발 중이며, 올봄 출시될 예정입니다.
세계적 맥락에서 본 인도의 노동 시장 문제
인공지능이 제기하는 과제는 인도에만 국한된 것이 아닙니다. 전 세계 연구에 따르면 선진국 경제조차도 막대한 변화에 직면하고 있습니다. 맥킨지 연구에 따르면 독일에서는 2030년까지 인공지능으로 인한 변화로 최대 300만 개의 일자리(전체 고용의 7%)가 영향을 받을 수 있습니다.
핵심적인 차이점은 선진국에서는 사회 안전망과 재교육 프로그램이 전환기를 완화해 줄 수 있지만, 인도에서는 상당수 인구에게 이와 유사한 지원 체계가 부족하다는 점입니다. 더욱이 교육 수준과 현실의 고용 시장 사이에는 심각한 격차가 존재합니다. 대학 졸업자의 70%, 두 번째 학위 소지자의 42%가 자신의 기술 수준보다 낮은 직종에 종사하고 있습니다. 인공지능(AI)은 이러한 문제를 더욱 악화시킬 가능성이 높습니다.
또 다른 우려스러운 차이점은 서구 국가들이 인공지능 기술을 요구하는 직종에 대해 훨씬 높은 연봉을 제시한다는 점입니다. 미국의 경우 평균 25% 더 높습니다. 그러나 인도에서는 인공지능 전문가에 대한 이와 같은 재정적 인센티브가 부족하여 인재 유출이 가속화될 수 있습니다.
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인도 경제의 구조적 문제점
인공지능이 제기하는 도전은 이미 구조적 문제에 시달리고 있는 인도 경제에 큰 타격을 주고 있습니다. 과거의 경제 성장은 그에 비례하는 고용 증가로 이어지지 못했습니다. 2007년 이후 인도의 고용 인구는 특히 농촌 지역 여성들 사이에서 소폭 감소했습니다.
인도 경제 구조의 변화 속도가 너무 느립니다. 서비스 부문이 경제 성장을 주도하고 있지만, 경제활동인구 중 서비스 부문에 종사하는 비율은 22%에 불과합니다. 노동집약적인 산업 부문은 증가하는 일자리 수요를 충족할 만큼 충분히 성장하지 못했습니다. 정기적인 소득을 얻는 사람들의 비율은 여전히 16%로 낮은 수준입니다.
인도 정부는 일자리 창출을 촉진할 적절한 틀을 마련해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 여기에는 인프라 확충, 교육 및 의료 시스템 개선, 농업 생산성 향상, 부패 척결, 노동 시장 개혁 등이 포함됩니다.
미래 전망: 모범 사례에서 경고의 사례로?
인도는 성공 모델에서 경고의 사례로 전락할 위험에 처해 있습니다. 오랫동안 성장 동력으로 여겨져 온 인구학적 이점이 오히려 사회적, 경제적 부담으로 작용할 수 있습니다. 핵심 질문은 바로 이것입니다. 인도는 인공지능 혁명의 속도를 따라잡을 수 있을까요, 아니면 미래에 뒤처지게 될까요?
이러한 과제를 극복하기 위해 인도는 인공지능 연구 개발에 대규모 투자를 하고, 교육 시스템을 개혁하며, 국가의 고유한 인구 통계학적 상황을 고려한 인공지능 전략을 개발해야 합니다. 구체적으로 말하자면, 이는 노동력 절감을 주된 목표로 삼는 것이 아니라 인간 노동력을 보완하는 인공지능 혁신을 장려하는 것을 의미합니다.
동시에 인도 정책 입안자들은 인공지능 시대에 인구 구조적 이점을 활용할 새로운 방안을 모색해야 합니다. 여기에는 개인 서비스, 창조 산업 또는 지속 가능한 농업과 같이 인공지능 자동화에 덜 취약한 분야를 육성하는 것이 포함될 수 있습니다.
인도의 경제 정책에 대한 경종
번스타인의 분석에서 나온 경고는 인도의 경제 정책에 대한 시급한 경각심을 일깨워줍니다. 한때 인도의 가장 큰 경제적 이점으로 여겨졌던 인구 배당 효과가 인공지능의 발전으로 인해 오히려 인구 부담으로 변모할 수 있다는 것입니다.
당면 과제는 막대합니다. 향후 20년 동안 인공지능(AI)이 점점 더 큰 영향을 미치는 고용 시장에서 5억 명의 젊은이들에게 생산적인 일자리가 필요할 것입니다. "젊은 인구 증가 = 일자리 증가 = 경제 성장"이라는 기존의 공식은 더 이상 통하지 않습니다. 인도는 경제 전략을 근본적으로 재고하고 글로벌 AI 환경에서 고유한 위치를 찾아야 합니다. 그렇지 않으면 인구 구조적 이점이 제대로 발휘되기 전에 낭비될 위험이 있습니다.
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