74%가 매주 AI를 써도 성과가 안 나는 이유: 로펌·회계법인에서 터진 AI 실행 격차

나는 AI가 장기적으로 많은 직업을 바꿀 거라고 생각한다. 그런데 2026년 7월 초에 나온 자료들을 묶어 읽어보면, 가장 먼저 바뀌는 건 직업명보다 돈이 되는 일의 정의​다.

예전에는 “AI를 쓸 수 있느냐”가 질문이었다. 지금은 “AI를 써서 무엇을 더 정확하게, 더 안전하게, 더 빨리 검증할 수 있느냐”가 질문이 됐다. 그래서 나는 요즘 AI 뉴스를 볼 때 해고 숫자보다도, 실행 격차​라는 단어를 먼저 떠올린다.

AI는 이미 널리 쓰이고 있다. 그런데 기업마다 성과가 다른 이유는 도구가 아니라 운영 방식에 있다. 이 글에서는 최근 2~3주 사이 나온 기사와 영상을 바탕으로, 직업시장이 어디서 바뀌고 있는지, 그리고 이력서와 커리어를 어떻게 다시 써야 하는지 내 시선으로 정리해보려 한다.

최근에 내가 특히 오래 붙잡고 읽은 자료들이다. 제목만 봐도 결이 다르고, 눌러보면 지금 시장의 온도가 더 분명하게 느껴진다.

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1. 내가 먼저 본 건 해고가 아니라, AI를 쓰는 방식의 차이였다

많은 사람이 AI 뉴스를 볼 때 제일 먼저 묻는 것은 “몇 명이 잘렸나”다. 그런데 2026년 7월 초의 데이터는 그보다 먼저 묻는다. 누가 AI를 일에 붙였고, 누가 아직 붙이지 못했나​.

MarketWatch가 7월 1일 소개한 Goldman Sachs 분석에 따르면, 2026년 6월 기준 미국 기업의 **20.6%**가 AI를 사용하고 있고 연말에는 **24%**까지 늘 수 있다. 도입이 빠른 곳은 정보, 전문 서비스, 교육, 금융, 출판 쪽이고, 150명 이상 대기업은 AI 사용률이 **41%**까지 올라간다. 그런데 같은 기사에서 Goldman은 노동시장 충격을 여전히 **“visible but narrow”**로 표현했다.

이 말이 중요하다. 지금 AI는 세상을 한 번에 밀어버리는 폭탄이라기보다, 일부 산업의 업무 구조를 먼저 바꾸는 힘에 가깝다. 마케팅, 그래픽 디자인, 고객 응대, 일부 기술직에서는 일감이 줄었지만, 데이터센터 확장 덕분에 건설 일자리는 오히려 늘었다.

나는 이 대목을 읽고 나서, AI가 일자리를 없애는 속도보다 업무의 가격표를 다시 매기는 속도​가 더 빠르다고 느꼈다.

2. 왜 74%가 매주 써도 91%는 부족하다고 느끼나

Thomson Reuters의 2026 Future of Professionals 보고서는 내가 최근에 본 자료 중 가장 현실적이었다. 1,800명 이상의 법률, 세무, 회계, 컴플라이언스, 리스크 분야 전문가를 조사했는데, 74%가 매주 AI를 쓰고 있다​고 답했다. 그런데 동시에 91%는 조직이 AI의 잠재력을 충분히 못 따라간다​고 느낀다.

이건 기술 부족의 문제가 아니다. 실행 부족의 문제다. 보고서는 그 원인을 꽤 구체적으로 말한다. 도구가 아직 없거나, 사람을 교육하지 못했거나, 전략이 현장 운영으로 번역되지 않았거나, 계획이 공유되지 않았다. 다시 말해, AI가 나빠서가 아니라 운영이 AI를 못 받쳐서​ 성과가 안 난다는 뜻이다.

또 하나 눈에 띈 건 shadow AI다. 한 기관의 승인 없이 AI를 쓰는 전문가가 **34%**에 이른다. 조직이 너무 느리게 움직인다고 느끼는 사람들 사이에서는 **41%**까지 올라간다. 나는 이 숫자를 보면서, 현장에서는 이미 “금지”보다 “몰래 쓰기”가 더 흔한 단계로 들어갔다고 느꼈다.

내가 보기에는 AI 시대의 승부는 "AI를 쓸 줄 아느냐"가 아니다. AI를 안전하게, 반복 가능하게, 조직의 언어로 바꿔 쓸 수 있느냐​다.

같은 보고서에서 더 무거운 숫자도 나온다. 미국 법률·세무·회계 분야에서 AI를 제대로 구현하지 못하면 1430억 달러 규모의 매출이 위험에 놓일 수 있고, **24%**의 인재가 2년 안에 회사를 떠날 수 있다는 경고다. 이건 더 이상 “몇몇 회사가 실험하는 기술”이 아니다. 고객과 인재를 동시에 잃을 수 있는 경영 변수다.

3. 채용공고가 말해준 건 단순하다. AI가 못하는 일이 더 비싸졌다

Business Insider는 2025년 6월부터 2026년 6월까지의 285만 개 채용공고를 분석해, 회사들이 더 원하는 역량이 무엇인지 정리했다. 핵심은 생각보다 단순했다. 기업은 AI가 대신하기 어려운 판단, 설계, 책임, 소통, 전문성​을 더 강하게 본다.

특히 눈여겨볼 지점은 AI가 기술직을 줄이기만 하는 게 아니라는 점이다. 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 엔지니어링, DevOps는 각각 4만 개 이상의 공고가 나왔고, GitHub Copilot, Cursor, Claude 같은 도구도 6만 개 이상의 채용공고에 등장했다. 다시 말해 회사는 AI를 두려워하는 게 아니라, AI를 써서 결과를 내는 사람​을 원하고 있다.

나는 이 분석을 보면서 한 가지를 더 확신했다. AI 시대의 이력서는 “AI를 쓸 줄 압니다”로 시작하면 약하다. 대신 AI를 써서 무엇을 줄였고, 무엇을 더 정확하게 만들었는지​를 보여줘야 한다.

4. 그렇다면 AI 시대에 살아남는 사람은 누구인가

나는 살아남는 사람을 “AI를 많이 쓰는 사람”으로 보지 않는다. 더 정확히는 AI를 쓰되, 마지막 책임을 자기 손에 쥐고 있는 사람​이다.

그 사람들은 대체로 네 가지를 할 줄 안다.

1. 일을 쪼갠다.
   직무 이름이 아니라 실제 과업을 나눈 뒤, AI에 넘길 것과 사람이 지킬 것을 분리한다.

2. 결과를 검증한다.
   빨리 만드는 사람보다, 빨리 틀린 부분을 찾는 사람이 더 강하다.

3. 도메인 언어로 번역한다.
   AI가 만든 초안을 상사, 고객, 사용자, 동료가 이해하는 말로 다시 바꾼다.

4. 위험을 설명한다.
   “잘 됐습니다”보다 “무엇이 바뀌었고, 어떤 리스크를 줄였는지”를 말할 수 있다.

유튜브에서 최근 본 영상들도 같은 방향을 말한다. AI and the Job Market in 2026 같은 영상은 구직자 입장에서 시장이 어떻게 바뀌는지 감각을 주고, Thomson Reuters의 Future of Professionals Report 2026 영상은 전문직의 AI 실행 격차가 이미 현실이라는 점을 확인시켜준다. 영상의 톤은 달라도 결론은 비슷하다. AI는 직업을 한 번에 없애지 않지만, 직업 안의 값비싼 부분을 바꾼다​.

5. 나는 이력서를 이렇게 다시 쓰라고 말하고 싶다

AI 시대의 이력서는 도구 목록이 아니다. 결과의 구조를 보여주는 문서다.

바꿔야 할 표현	더 강한 표현
AI 툴을 활용했습니다	AI 초안을 검증해 작성 시간을 줄였습니다
자동화 도구를 썼습니다	반복 업무를 줄여 중요한 판단 시간을 확보했습니다
협업했습니다	누가 어떤 결정을 내렸는지 정리해 실행 속도를 높였습니다
열심히 했습니다	무엇이 바뀌었고, 어떤 숫자가 좋아졌는지 설명했습니다

이 문장은 화려해서가 아니라, 채용자가 지금 보고 싶어 하는 것이 기술 사용 여부가 아니라 결과의 책임 구조이기 때문에 중요하다. 회사는 AI를 쓴 사람을 뽑고 싶어 하는 게 아니다. AI를 쓴 뒤에도 결과를 설명하고 책임질 수 있는 사람을 원한다.

이력서 문장 더 강하게 고치기

내 직업의 AI 대체 가능성 다시 보기

6. 내가 보는 결론

나는 앞으로도 AI가 많은 직업을 바꿀 거라고 본다. 하지만 지금 가장 먼저 벌어지는 일은 직업의 소멸이 아니다. 직업의 가격 구조가 바뀌는 것​이다.

반복 초안, 단순 분류, 기계적 응답은 점점 싸진다. 반대로 판단, 설계, 검증, 책임, 소통은 더 비싸진다. 그래서 AI 시대의 커리어 전략은 거창할 필요가 없다. 내 일이 어디서 자동화되는지, 어디서 사람이 더 필요해지는지, 그리고 내가 그 사이에서 어떤 증거를 남길 수 있는지만 분명히 하면 된다.

최근 2~3주 자료를 읽고 나서 내 결론은 오히려 단순해졌다. AI는 일자리를 한 번에 지우기보다, 어떤 일이 돈이 되는지 다시 정한다​. 그래서 살아남는 사람은 AI를 두려워하는 사람이 아니라, AI가 붙었을 때 더 높은 값이 붙는 일을 먼저 찾는 사람이다.