연구보고서 | 인공지능과 사무직 보조 역할의 미래: 비서 직무를 중심으로 한 구조적 변화 분석(2)

최득진 AI 리서치 컨설턴트 | 주필
등록 2025-09-02 15:47:08

작성자: AXINOVA R&D 원장 최득진 박사

^{[국제법학 박사 | AI 리서치 컨설턴트 | 평생교육사 | 사회분석 전문가 | ChatGPT AI 1급 지도자]}

[보고서(1)]

1. 서론: 대체 너머의 질적 진화

2. 새로운 산업 환경: 변화를 추동하는 기술적·기업적 동인

2.1 AI 행정 플랫폼의 보편화
2.2 포스트 팬데믹 기업 생태계

3. 이중 분화의 미래: 구조적 변혁의 해부

3.1 일상적 노동의 자동화
3.2 전략적 파트너의 부상
3.3 AI 시대의 인간 필수 역량

[보고서(2)

4. AI 전환의 사회적·윤리적 파장

4.1 세대 간 격차: 청년층의 진입 장벽 심화
4.2 자동화의 젠더 편향성
4.3 인간-AI 협업의 윤리적 과제

5. 전환의 탐색: 적응적 미래를 위한 제언

5.1 기업 전략: AI-인간 하이브리드 인력 설계
5.2 공공 정책: 공정한 전환을 위한 정책적 지원

6. 결론: 사무 행정 업무의 미래를 조율하다

[참고자료]

4. AI 전환의 사회적·윤리적 파장

AI가 주도하는 사무직의 구조적 변화는 기술적, 경제적 차원을 넘어 심각한 사회적, 윤리적 문제를 야기한다. 이 전환 과정은 모든 사회 구성원에게 중립적으로 작용하지 않으며, 특히 특정 세대와 젠더 그룹에 불균형적인 충격을 가함으로써 기존의 사회적 불평등을 심화시킬 위험을 내포하고 있다. 또한, 인간 고유의 상호작용과 관계 형성 능력이 기술적 효율성 논리에 의해 저평가될 수 있다는 윤리적 딜레마도 제기된다.

4.1 세대 간 격차: 청년층의 진입 장벽 심화

AI로 인한 가장 즉각적이고 뚜렷한 사회적 충격은 청년 및 신입 인력의 노동 시장 진입이 어려워지는 현상이다. 스탠퍼드 대학교 연구진이 ‘탄광 속의 카나리아(canaries in the coal mine)’라고 명명한 이 현상은 AI가 미래 노동 시장에 미칠 광범위한 구조적 변화의 전조가 되고 있다.³⁹

핵심 연구 결과: 스탠퍼드 대학의 연구는 2022년 말 생성형 AI가 본격적으로 확산된 이후, AI에 가장 많이 노출된 직군에서 22세에서 25세 사이 청년층의 고용이 상대적으로 13% 감소했음을 밝혀냈다.³ 같은 기간, 동일 직군에 종사하는 고경력 근로자의 고용은 오히려 6%에서 9%가량 증가하며 뚜렷한 세대 간 격차를 보였다.³ 특히 소프트웨어 엔지니어링 및 고객 서비스와 같은 분야에서는 신입 직원의 고용이 약 20% 감소하는 등 충격이 더욱 집중적으로 나타났다.⁴
대체 메커니즘: 이러한 현상이 발생하는 근본적인 이유는 AI가 신입 직원의 주요 업무를 구성하는 ‘정형화되고 반복적인 과업’을 자동화하는 데 매우 효율적이기 때문이다. 반면, 고경력 전문가들이 보유한 ‘암묵적 지식(tacit knowledge)’과 경험 기반의 문제 해결 능력은 AI가 쉽게 대체할 수 없다.³ 과거 신입 사원들은 소위 ‘허드렛일(grunt work)’을 수행하며 실무 경험을 쌓고 선배로부터 멘토링을 받는 전통적인 도제식 학습 모델을 통해 성장했다. 그러나 AI가 이러한 허드렛일을 대체하면서, 청년들이 경험을 축적하고 경력 사다리를 오를 수 있는 기회 자체가 사라지고 있다.⁴²
경제적 결과: 이는 청년층에게 더 적은 일자리, 경력 발전의 지연, 그리고 치열해진 경쟁으로 이어진다. 결과적으로 해당 분야에서 대학 학위가 주는 경제적 이점은 감소하고 있으며, Z세대 구직자의 49%는 AI가 자신의 대학 교육 가치를 떨어뜨렸다고 믿는 것으로 나타났다.³ 또한, AI 도입으로 인한 생산성 향상이 임금 상승으로 이어지지 않고, 청년층의 임금은 정체 상태에 머물러 있어 부의 분배 문제까지 제기되고 있다.³⁹

4.2 자동화의 젠더 편향성

AI 자동화의 영향은 젠더 측면에서도 심각한 불균형을 드러낸다. 역사적으로 형성된 직업의 성별 분리(occupational segregation) 구조로 인해, 여성은 AI로 인한 일자리 위협에 남성보다 훨씬 더 취약한 위치에 놓여 있다.

정량적 불균형: 다수의 국제 연구는 이러한 젠더 격차를 통계적으로 입증한다. 유엔(UN)과 국제노동기구(ILO)의 공동 연구에 따르면, 고소득 국가에서 AI 자동화 위험이 가장 높은 직업군에 속한 여성 고용 비율은 9.6%로, 남성의 3.2%에 비해 거의 세 배에 달한다.² 미국 노동 시장을 분석한 한 연구는 더욱 충격적인 결과를 보여주는데, 일하는 여성의 79%가 자동화 고위험 직군에 종사하는 반면, 남성은 58%에 그쳤다.²⁰
구조적 원인: 이러한 불균형은 여성이 비서, 사무 보조, 데이터 입력원 등과 같은 사무 및 행정 지원 직무에 과도하게 집중되어 있기 때문에 발생한다.² 이 직무들은 AI가 대체하기 가장 용이한 정형화된 인지 노동의 전형적인 예이다.²²
악순환의 구조: 문제는 여기서 그치지 않는다. AI가 대체하는 전통적인 여성 집중 직무가 사라지는 동시에, AI 기술 개발과 활용을 주도하는 새로운 고임금 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 분야에서는 여전히 여성이 소수이다. 전 세계적으로 AI 전문가 중 여성 비율은 22%에 불과하다.⁴⁴ 이는 여성이 자동화로 인해 기존 일자리에서 밀려나는 동시에, 새롭게 창출되는 기회에서도 구조적으로 배제되는 ‘이중의 불이익’에 직면하게 됨을 의미한다. 이러한 ‘기술 강화 유리천장(tech-reinforced glass ceiling)’은 성별 임금 격차를 다시 확대하고, 지난 수십 년간 이루어온 성 평등의 진전을 후퇴시킬 수 있는 심각한 위험 요인이다.⁴⁶

이러한 세대 및 젠더 간 불균형을 명확히 하기 위해, 주요 지표를 아래 표와 같이 비교 분석할 수 있다.

표 3: AI가 노동 시장 인구 구조에 미치는 비교 영향 분석

인구 집단	핵심 지표	통계	출처
청년층 (22-25세)	AI 노출 직군 고용 변화 (2022년 이후)	-13% (상대적 감소)	³
고경력층 (>30세)	AI 노출 직군 고용 변화 (2022년 이후)	+6% ~ +9% (증가)	³
여성 (미국)	자동화 고위험 직군 종사자 비율	79%	²⁰
남성 (미국)	자동화 고위험 직군 종사자 비율	58%	²⁰
여성 (고소득 국가)	최고 위험 직군 고용 비율	9.6%	²
남성 (고소득 국가)	최고 위험 직군 고용 비율	3.2%	²
여성	AI/STEM 분야 종사자 비율	22%	⁴⁴

출처: ² 기반 재구성

4.3 인간-AI 협업의 윤리적 과제

효율성과 생산성 향상이라는 명분 아래 AI 도입이 가속화되면서, 인간 고유의 가치와 관련된 근본적인 윤리적 문제들이 대두되고 있다.

인간 상호작용의 가치 저하: 업무 커뮤니케이션과 관계 관리를 AI에 과도하게 의존할 경우, 공감, 신뢰, 미묘한 비언어적 소통과 같은 인간 상호작용의 본질적 가치가 저평가될 위험이 있다.³⁴ 기업은 이제 AI 챗봇이 고객에게 전달하는 ‘감성적 어조(emotional tone)’까지 책임져야 하는 시대에 접어들었으며, 이는 기계가 인간적 상호작용을 대체하는 것의 한계와 책임을 동시에 보여준다.⁴⁸
알고리즘 편향과 공정성: 채용 및 인사 평가에 사용되는 AI 시스템이 훈련 데이터에 내재된 사회적 편견을 학습하고 증폭시킬 수 있다는 점은 이미 여러 사례를 통해 입증되었다.⁴⁹ 특히 여성이나 소수 인종에 대한 편견이 알고리즘에 고착화될 경우, 이는 기술의 이름으로 행해지는 새로운 형태의 차별을 낳을 수 있다.⁴⁴
책임과 인간 감독의 원칙: 궁극적으로 AI는 인간의 판단을 돕는 도구여야 하며, 최종적인 책임은 인간에게 있어야 한다. 유네스코(UNESCO)의 ‘AI 윤리 권고’와 같은 국제적 규범은 AI 시스템이 인간의 최종적인 책임과 책무를 대체해서는 안 되며, 중요한 결정 과정에는 반드시 인간의 감독(human oversight)이 보장되어야 함을 강조한다.⁵¹ 이는 AI가 업무를 ‘자동화’하더라도, 그 결과에 대한 ‘책임’은 자동화될 수 없음을 의미한다.

5. 전환의 탐색: 적응적 미래를 위한 제언

AI가 촉발한 구조적 변화에 효과적으로 대응하기 위해서는 기업과 정책 당국 모두 과거의 패러다임에서 벗어나 새로운 전략을 수립해야 한다. 핵심은 기술적 변화를 거부하는 것이 아니라, 인간의 잠재력을 극대화하고 사회적 포용성을 강화하는 방향으로 전환을 관리하는 데 있다. 이는 기업 차원의 인적 자원 개발 전략과 정부 차원의 정책적 지원이 유기적으로 결합될 때 가능하다.

5.1 기업 전략: AI-인간 하이브리드 인력 설계

기업은 AI를 단순한 비용 절감 도구가 아닌, 인간 직원의 역량을 강화하고 새로운 가치를 창출하는 파트너로 인식하는 근본적인 관점의 전환이 필요하다.

AI-인간 협업 모델 구축: 성공적인 기업은 AI와 인간의 역할을 명확히 구분하고 시너지를 창출하는 업무 프로세스를 재설계해야 한다. AI에게는 데이터 처리, 정보 요약, 반복적 행정 업무와 같이 효율성이 중요한 과업을 맡기고, 인간 직원에게는 전략 수립, 창의적 문제 해결, 고객과의 공감대 형성, 복잡한 협상과 같이 인간 고유의 역량이 요구되는 고부가가치 업무에 집중하도록 해야 한다.³⁵ 이는 단순히 업무를 분담하는 것을 넘어, AI가 제공한 데이터를 인간이 비판적으로 해석하고, AI가 자동화한 시간을 인간이 더 깊은 관계 형성에 사용하는 공생적 관계를 만드는 것을 의미한다.⁵³
목표 지향적 재교육 및 역량 강화(Reskilling and Upskilling) 투자: 기존의 직무 교육은 더 이상 유효하지 않다. 기업은 3.3절에서 분석한 미래 핵심 역량, 즉 비판적 사고, 감성 지능, 데이터 리터러시, 협상, AI 관리 능력 등을 중심으로 한 체계적인 재교육 프로그램을 설계하고 투자해야 한다.⁵⁵ 이러한 프로그램은 모든 직원에게 일괄적으로 적용되는 것이 아니라, 각 개인의 경력 경로와 목표에 맞춰 개인화되어야 하며, 강의실 교육을 넘어 실제 업무와 연계된 현장 훈련(on-the-job training) 방식을 적극적으로 도입하여 학습 효과를 극대화해야 한다.⁵⁵
경력 경로의 재설계: 전통적인 진입 경로가 사라지는 현실에 맞춰, 기업은 새로운 인재 개발 파이프라인을 구축해야 한다. 예를 들어, 신입 사원을 위한 ‘AI-인간 하이브리드’ 순환 직무를 만들어 AI 시스템을 감독하고 활용하는 경험과 전통적인 전문 업무를 동시에 습득하게 할 수 있다.⁴² 또한, 고경력 전문가가 AI 도구를 활용하여 주니어 직원을 멘토링하는 구조화된 프로그램을 통해 암묵적 지식을 효과적으로 전수하는 새로운 도제 제도를 마련할 필요가 있다.⁴² 이러한 노력은 4.1절에서 지적한 ‘경력 사다리 붕괴’ 문제에 대한 기업 차원의 가장 현실적인 대응책이 될 것이다.

이러한 기업의 재교육 노력이 성공하기 위해서는, 이를 단순한 인사(HR) 부서의 교육 프로그램으로 취급해서는 안 된다는 점을 명심해야 한다. 여러 연구에 따르면, 재교육 프로그램은 현업의 중간 관리자들이 인재를 독점하려 하거나 변화를 지지하지 않을 때 실패할 확률이 높다.⁶⁰ 따라서 성공적인 전환을 위해서는 재교육을 전사적인 ‘전략적 과제’로 격상시키고, 모든 리더와 관리자의 핵심 성과 지표(KPI)에 인재 개발 책임을 포함시키는 문화적, 조직적 변화가 선행되어야 한다. 이는 ‘새로운 훈련 패러다임’으로의 전환을 의미하며, 리더십의 강력한 의지가 필수적이다.⁶⁰

5.2 공공 정책: 공정한 전환을 위한 정책적 지원

정부는 노동 시장의 급격한 변화로 인해 발생하는 사회적 충격을 완화하고, 모든 국민이 AI 시대에 적응할 수 있도록 지원하는 포용적인 정책 프레임워크를 구축해야 할 책임이 있다.

국가 차원의 직업 전환 및 재교육 프로그램: 정부는 대규모 실업 발생 가능성에 대비하여, 민관 협력 모델을 기반으로 한 국가 주도의 재교육 시스템을 구축해야 한다. 이는 실업자뿐만 아니라, 현재 재직 중이지만 미래에 직무 전환이 필요한 근로자까지 포함하는 포괄적인 프로그램이어야 한다.⁶⁰ 특히, 싱가포르의 ‘금융 기술 몰입 프로그램(Technology in Finance Immersion Program)’과 같이 특정 산업계와 협력하여 신기술 분야의 인력을 양성하는 모델은 좋은 참고 사례가 될 수 있다.⁶¹
디지털 역량 인증제 및 평생 학습 지원: 정부는 AI 리터러시, 데이터 분석 등 핵심 디지털 역량에 대한 국가 공인 인증 제도를 도입하여, 개인의 역량을 객관적으로 증명하고 기업이 인재를 채용하는 데 활용할 수 있도록 지원해야 한다.⁵⁶ 또한, 교육 바우처, 세금 감면 등의 인센티브를 통해 국민들이 자발적으로 평생 학습에 참여하는 문화를 조성하고, 이를 위한 사회적 인프라를 확충해야 한다.⁵⁸
노동 시장의 AI 활용에 대한 규제적 보호 장치 마련: AI 기술이 노동자의 권익을 침해하지 않도록 최소한의 규제적 안전망을 마련하는 것이 시급하다. 미국 일리노이주의 ‘AI 영상 면접법(Artificial Intelligence Video Interview Act)’과 같이, 채용 과정에서 AI를 사용할 경우 지원자에게 고지하고 동의를 얻도록 의무화하는 법률이 필요하다.⁶⁴ 나아가, AI에 의한 해고나 징계와 같은 중대한 결정에 대해서는 인간의 검토를 의무화하고, 노동자가 그 결정의 근거에 대해 설명을 요구하고 이의를 제기할 권리를 보장하는 법적 장치를 검토해야 한다.⁶⁵ 이는 기술 발전을 저해하지 않으면서도, 알고리즘의 투명성과 책임성을 확보하여 공정한 노동 환경을 유지하기 위한 필수적인 조치이다.

정부 정책의 초점은 자동화를 막으려는 시도에 맞춰져서는 안 된다. 기술의 발전은 불가피하며, 이를 인위적으로 막는 것은 국가 경쟁력 저하로 이어질 뿐이다.⁵⁹ 따라서 가장 효과적인 정책은 노동력의 ‘적응성(adaptability)’을 높이는 사회적, 교육적 인프라를 구축하는 데 집중되어야 한다. 이는 특정 기술에 종속되지 않는 문제 해결 능력, 의사소통 능력과 같은 ‘이전 가능한(transferable) 소프트 스킬’ 교육을 강화하고 ⁵⁹, 훈련과 실제 일자리를 직접 연결하는 도제 제도를 활성화하며 ⁶³, 실직자들이 새로운 경력에 도전하는 위험을 줄여주는 임금 보험(wage insurance)과 같은 사회 안전망을 확충하는 것을 포함한다.⁶³ 이는 기술 변화에 대한 방어적 자세에서 벗어나, 변화를 기회로 활용하는 능동적이고 적응적인 정책으로의 전환을 의미한다.

6. 결론: 사무 행정 업무의 미래를 조율하다

본 보고서는 인공지능(AI)이 비서 및 행정 지원 직무에 미치는 영향을 다각적으로 분석하며, 이 변화가 단순한 직업의 소멸이 아닌 근본적인 ‘질적 진화’와 ‘구조적 이중 분화’ 현상임을 규명했다. AI는 일정 조율, 문서 요약, 데이터 입력과 같은 정형화된 인지 노동을 빠르게 흡수하고 있다. 이로 인해 전통적인 사무 보조 역할의 기반이 약화되고 있으며, 특히 경력이 짧은 청년층과 행정직에 집중된 여성 인력에게 불균형적인 고용 충격을 가하고 있다. 이는 경력 사다리의 단절과 사회적 불평등 심화라는 심각한 과제를 우리 사회에 던지고 있다.

그러나 자동화의 물결 이면에서는 새로운 가치 창출의 기회가 동시에 부상하고 있다. AI가 반복적인 업무의 부담을 덜어줌에 따라, 인간 비서는 기계가 모방할 수 없는 고유의 역량, 즉 전략적 사고, 비판적 분석, 감성 지능 기반의 대인 관계 관리, 복합적 문제 해결 능력을 중심으로 자신의 역할을 재정의하고 있다. 이들은 더 이상 단순한 지원 인력이 아니라, 경영진의 의사결정을 돕고 조직의 목표 달성에 기여하는 핵심적인 ‘전략적 파트너’로 진화하고 있다.

따라서 우리 앞에 놓인 핵심 과제는 AI와의 경쟁이 아니라 ‘AI와의 협업을 어떻게 설계하고 조율할 것인가’이다. 미래의 유능한 행정 전문가는 AI를 두려워하는 사람이 아니라, AI를 자신의 역량을 증폭시키는 강력한 도구로 활용하는 ‘오케스트레이터(orchestrator)’가 될 것이다.²⁷ 이들은 AI가 생성한 방대한 정보 속에서 핵심을 꿰뚫는 통찰을 제공하고, AI가 놓치는 인간적 맥락과 미묘한 감정을 포착하며, AI가 할 수 없는 윤리적, 전략적 판단을 내리는 역할을 수행하게 될 것이다.

이러한 미래를 성공적으로 맞이하기 위해서는 개인, 기업, 정부의 공동 노력이 절실하다. 개인은 끊임없이 새로운 기술을 학습하고 인간 고유의 역량을 연마하는 평생 학습의 자세를 견지해야 한다. 기업은 단기적인 비용 절감의 유혹을 넘어, 인간 직원의 재교육과 역량 강화에 과감히 투자하고 AI와 인간이 시너지를 내는 협업적 조직 문화를 구축해야 한다. 마지막으로, 정부는 이 거대한 전환 과정에서 소외되는 이들이 없도록 포용적인 사회 안전망을 확충하고, 모든 국민이 새로운 시대에 필요한 역량을 갖출 수 있도록 공정한 교육 및 훈련 정책의 기틀을 마련해야 한다.

결론적으로, AI의 발전은 비서 직무의 종말을 고하는 것이 아니라, 오히려 그 가치를 한 단계 격상시킬 잠재력을 품고 있다. 우리의 과제는 이 잠재력을 실현하기 위해 인간과 기계의 협력 모델을 현명하게 정립하고, 이에 발맞춘 교육, 정책, 조직의 혁신을 체계적으로 병행해 나가는 것이다. 이를 통해 우리는 생산성의 극대화와 인간적 가치의 보존이 공존하는, 지속 가능한 미래의 업무 환경을 만들어나갈 수 있을 것이다.

[참고자료]

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2) AI threatens one in four jobs – but transformation, not replacement, is the real risk | UN News, 9월 2, 2025에 액세스, https://news.un.org/en/story/2025/05/1163486
3) AI is destroying entry-level jobs for young Americans and how it’s only getting worse: Stanford Study reveals, 9월 2, 2025에 액세스, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/ai-is-destroying-entry-level-jobs-for-young-americans-and-how-its-only-getting-worse-stanford-study-reveals/articleshow/123558176.cms
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7) Really Innovative Microsoft Copilot Use Cases : r/microsoft_365_copilot - Reddit, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/microsoft_365_copilot/comments/1c5fvlg/really_innovative_microsoft_copilot_use_cases/
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29) Executive Assistant Responsibilities: Key Duties Explained - Navan, 9월 2, 2025에 액세스, https://navan.com/blog/executive-assistant-responsibilities
30) Executive Assistant Responsibilities: Skills, Duties, and a Free Template - Pearl Talent, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.pearltalent.com/resources/executive-assistant-job-description
31) Executive Assistant at Virgin Atlantic Helps Secure Partnership - Cambridge Spark, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.cambridgespark.com/en-gb/case-studies/executive-assistant-helps-secure-partnership
32) Case Studies - Assist, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.assistvirtualpartners.com/case-studies
33) Top Skills for Executive Assistants in 2025 You Need - The EA Campus, 9월 2, 2025에 액세스, https://theeacampus.com/blog/top-skills-for-executive-assistants-in-2025/
34) What role will human skills play in an AI-enhanced workplace? - Quora, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.quora.com/What-role-will-human-skills-play-in-an-AI-enhanced-workplace
35) The Future of Work: AI, Automation, and Human Skills - Potential.com, 9월 2, 2025에 액세스, https://potential.com/articles/the-future-of-work-ai-automation-and-human-skills/
36) 5 Essential Skills for Modern Executive Assistants - Worxbee, 9월 2, 2025에 액세스, https://worxbee.com/articles/5-essential-skills-for-modern-executive-assistants
37) The Art of Executive Assistance: Nurturing Relationships and Amplifying Influence - Compt, 9월 2, 2025에 액세스, https://compt.io/podcast/the-art-of-executive-assistance-nurturing-relationships-and-amplifying-influence-renee-viens/
38) How to Move From Executive Assistant to Strategic Partner - Troop Travel, 9월 2, 2025에 액세스, https://trooptravel.com/blog/build-strategic-business-partnership
39) Stanford study likens AI’s impact on jobs to ‘canaries in a coal mine,’ warns entry-level workers face the highest risk, and explains why, 9월 2, 2025에 액세스, https://economictimes.indiatimes.com/magazines/panache/stanford-study-likens-ais-impact-on-jobs-to-canaries-in-a-coal-mine-warns-entry-level-workers-face-the-highest-risk-and-explains-why/articleshow/123635238.cms
40) Not just AI jobs: These 10 professions are set to see strong growth in next 10 years, says US labor bureau, 9월 2, 2025에 액세스, https://economictimes.indiatimes.com/magazines/panache/not-just-ai-jobs-these-10-professions-are-set-to-see-strong-growth-in-next-10-years-says-us-labor-bureau/articleshow/123638611.cms
41) Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence - Stanford Digital Economy Lab, 9월 2, 2025에 액세스, https://digitaleconomy.stanford.edu/wp-content/uploads/2025/08/Canaries_BrynjolfssonChandarChen.pdf
42) AI's Disruption of Entry-Level Work: What HR Leaders Need to Know - SHRM, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.shrm.org/topics-tools/flagships/ai-hi/ai-s-disruption-of-entry-level-work--what-hr-leaders-need-to-kno
43) 59 AI Job Statistics: Future of U.S. Jobs | National University, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.nu.edu/blog/ai-job-statistics/
44) AI threatens women's job market participation - LSE Business Review, 9월 2, 2025에 액세스, https://blogs.lse.ac.uk/businessreview/2025/02/10/ai-threatens-womens-job-market-participation/
45) The future of women at work: Transitions in the age of automation | McKinsey, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.mckinsey.com/featured-insights/gender-equality/the-future-of-women-at-work-transitions-in-the-age-of-automation
46) A gender perspective on artificial intelligence and jobs: The vicious cycle of digital inequality, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.bruegel.org/working-paper/gender-perspective-artificial-intelligence-and-jobs-vicious-cycle-digital-inequality
47) Can AI fix the gender gap in STEM? Here's what the data says - The World Economic Forum, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.weforum.org/stories/2025/03/ai-stem-women-gender-gap/
48) 10 Ethical Considerations Shaping the Future of AI in Business, 9월 2, 2025에 액세스, https://eller.arizona.edu/news/10-ethical-considerations-shaping-future-ai-business
49) Editorial: Artificial intelligence (AI) ethics in business - PMC, 9월 2, 2025에 액세스, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10523296/
50) Addressing the gender bias in artificial intelligence and automation | OpenGlobalRights, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.openglobalrights.org/addressing-gender-bias-in-artificial-intelligence-and-automation/
51) Ethics of Artificial Intelligence | UNESCO, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics
52) The impact of artificial intelligence on human society and bioethics - PMC, 9월 2, 2025에 액세스, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7605294/
53) AI vs. Human productivity: striking the perfect balance in the workplace - HR Future, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.hrfuture.net/strategy-operations/hr-tech-digital-transformation/ai-vs-human-productivity-striking-the-perfect-balance-in-the-workplace/
54) How Hybrid AI-Human Support Transforms Customer Service - Startek, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.startek.com/insight-post/blog/hybrid-ai-human-support/
55) Reskilling in the Age of AI: How to Future-Proof Your Workforce - Workhuman, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.workhuman.com/blog/reskilling-in-the-age-of-ai/
56) AI and beyond: How every career can navigate the new tech landscape, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.weforum.org/stories/2025/01/ai-and-beyond-how-every-career-can-navigate-the-new-tech-landscape/
57) Future-Proofing Your Teams: Strategies for Upskilling, Reskilling, and Recruiting - LHH, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.lhh.com/en-us/insights/future-proof-your-team-in-age-of-ai
58) How to Keep Up with AI Through Reskilling - Professional & Executive Development, 9월 2, 2025에 액세스, https://professional.dce.harvard.edu/blog/how-to-keep-up-with-ai-through-reskilling/
59) Laying the Groundwork: Strategies to mitigate automation's disruption potential | NC Commerce, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.commerce.nc.gov/news/the-lead-feed/laying-groundwork-strategies-mitigate-automations-disruption-potential
60) Reskilling in the Age of AI - National Academies, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.nationalacademies.org/event/docs/DE61F2C3FEE57427840C92B5525E7FB28BCB8D298D03?noSaveAs=1
61) Reskilling in the Age of AI, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.rieti.go.jp/en/events/23112201/pdf/sadun_en.pdf
62) How Automation and AI Will Change Employment in the Public Sector - CAF, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.caf.com/en/currently/news/how-automation-and-artificial-intelligence-will-change-employment-in-the-public-sector/
63) Adjusting to Automation: Public Policy and the “Future of Work” Max Meyers* and David Besankoⱡ, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/besanko/htm/Meyers-Besanko%20Adjusting%20to%20Automation%20v2.pdf
64) Brief Artificial Intelligence in the Workplace: The Federal and State Legislative Landscape, 9월 2, 2025에 액세스, https://www.ncsl.org/state-federal/artificial-intelligence-in-the-workplace-the-federal-and-state-legislative-landscape
65) The Current Landscape of Tech and Work Policy: A Guide to Key Concepts, 9월 2, 2025에 액세스, https://laborcenter.berkeley.edu/tech-and-work-policy-guide/

최득진 AI 리서치 컨설턴트 | 주필