# AI는 3년 후, 5년 후에는 어떻게 될까? 전문가 예측을 통해 엿보는 “일자리 감소” 미래와 그 대비 방법

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-16T12:08:36.757Z

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> 2027년에 AGI가 실현될 것이라고 예견되던 프로젝트가 있었습니다. 하지만 2025년 말, 그 프로젝트 스스로 예측을 업데이트하며 “AGI는 2031년, ASI는 2034년”이라는 보다 신중한 전망으로 수정했습니다. 미래 예측은 전문가라 할지라도 자주 수정되는 것입니다. 이러한 점을 전제로 이 글을 읽어주시기 바랍니다.
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지난 글에서는 2026년 9월에 발표된 GPT-6 Astra와 “AGI”라는 용어에 대한 논의를 다루었습니다. 이번에는 더욱 시각을 넓혀 “3년 후”, “5년 후”라는 구체적인 시간대를 기준으로 AI가 어떻게 발전하고, 우리의 일과 삶에 어떤 영향을 미칠 수 있을지, 공개된 조사 및 전문가 예측을 바탕으로 정리해 보겠습니다.

## 이 기사에 드러나는 내용은 다음과 같습니다.
1차 번역문: 죄송합니다. 제공된 정보가 없어 번역할 내용이 없습니다. 게시글 본문 청크 3/122의 내용을 제공해 주시면, 일본어 출판·문화 콘텐츠 전문 한국어 번역가로서 자연스럽고 정확한 한국어 번역을 제공해 드리겠습니다.

- 3년 후인 2029년쯤에 비교적 확실한 예측으로 어떤 일이 벌어질지 예상되는가
- 5년 뒤, 2031년쯤에 전문가들 사이에서도 의견이 분분할 과감한 예측의 내용
- 일이 빼앗긴다는 경고의 구체적인 근거와 숫자
- 낙관 시나리오와 비관 시나리오, 두 가지 가능성
- 지금 우리에게 필요한 것들

## 미래 예측이라는 것은 올바른 접근 방식이다.

구체적인 예측을 진행하기 전에, 중요한 전제를 공유하고자 합니다. AI의 미래 예측은 과거에도 여러 번 빗나갔거나 크게 수정되어 왔습니다.

- “AI 2027” 프로젝트는 AGI(인공 일반 지능)와 ASI(인공 초지능)의 도래 시기를 정밀하게 시뮬레이션하는 것으로 유명합니다. 처음에는 2027년을 AGI 실현의 기준으로 삼았으나, 2025년 연말 모델 업데이트를 통해 “AGI는 2031년 5월, ASI는 2034년 7월”이라는 예측을 약 4년 더 늦춰 수정했습니다.
- 수정의 이유는 자동 코드 생성 시스템의 실용화 지연과 데이터 센터의 전력 및 GPU 공급 제약 때문입니다.
- 본 프로젝트 자체 역시 “시뮬레이션을 바탕으로 한 예측이며, 소설에 가까운 측면이 있다”는 점을 인정하고 있습니다.

이 사실을 보여주는 것은 “전문가의 예측조차도 수년 단위로 크게 변동할 수 있다”는 점입니다. 이후에 전달될 내용 또한 “확정된 미래”가 아닌 “현재 시점에서 합리적으로 여겨지는 여러 가지 가능성”으로 이해해 주시면 감사하겠습니다.

### 과거의 기술 혁신과 비교해 보는 것이 타당하다.

미래 예측을 냉정하게 받아들일 수 있도록, 과거의 큰 기술 변화와 비교해 보는 것도 유효합니다. 산업 혁명, 컴퓨터 보급, 인터넷 등장, 스마트폰 보급――모두 “많은 일자리가 사라질 것이다”라는 경고가 울렸고, 실제로 사라진 일자리도 있었지만, 동시에 이전에는 존재하지 않았던 새로운 일자리나 산업도 태어났습니다.

- 과거의 기술 혁신은 종종 “예상보다 빠른 부분”과 “예상보다 늦은 부분”이 혼재되어 있었다.
- 변화의 “방향성”은 대체로 맞지만, “속도” 예측은 빗나가기 쉬운 것이 기술 예측의 역사상 공통된 교훈이다.
- AI 대해서도, 이 교훈을 바탕으로 “언제”보다 “어떤 방향으로 나아가고 있는지를” 짚어내는 것이 실무상으로는 더 유용하다고 생각된다.

## 3년 후, 즉 2029년쯤에 일어날 가능성이 있는 일들

먼저, 비교적 높은 정확도를 보일 것으로 예상되는 3년 후 전망부터 살펴보겠습니다. 가까운 미래일수록 현재의 연장선상에서 예측하기가 용이합니다.

### AI에게 묻는 것에서 AI에게 맡기는 것이 당연해지는 시대가 오고 있다.

- GPT-6 Astra에서 관찰된 바와 같이, 컴퓨터 조작 및 다중 공정의 자율적인 작업 수행이 더욱 보편화되고 저비용화될 가능성이 높다.
- AI 챗봇을 열어 질문하는 방식에서부터 업무의 일부를 AI 에이전트에게 맡기고 결과만 확인하는 방식으로의 전환이 많은 직장에서 진행될 것으로 예상된다.
- 개인이나 중소기업이라도 전문 지식 없이도 간단한 업무 툴을 만들 수 있는 상황이 더욱 당연해져 간다.

### 비용이 낮아지면서 “일상적인 인프라”로 자리 잡아가고 있다.

지난 수년간의 AI 발전 추세를 되돌아보면, 성능 향상과 동시에 이용 비용 감소도 반복적으로 나타나왔습니다. 이러한 흐름이 지속된다고 가정할 경우, 3년 후에는 다음과 같은 상황이 예상됩니다.

- 현재 고성능·고가격대에 위치하던 AI 모델의 성능이, 보다 저렴한 플랜에서도 표준적으로 사용될 수 있게 되어가는 추세입니다.
- 인공지능의 활용이 ‘특별한 것’이 아닌, 업무의 필수적인 기반 시스템으로서 자리 잡아가는 것과 같다.
- 한편, 인공지능의 계산 자원(데이터센터의 전력 및 반도체) 확보가 지속적으로 기술 발전을 저해하는 요인으로 작용할 가능성이 있으며, 비용 절감 속도에도 불확실성이 남아 있다.

### 로봇과의 융합이 점차 현실에 가까워지고 있다.

지금까지의 생성형 AI의 진화는 주로 “화면 안”에서만 이루어진 영역이 중심이었습니다. 3년 후에는 이 능력이 물리적인 세계에 스며나갈 조짐이 더욱 명확해질 것으로 예상됩니다.

- 컴퓨터 운영(컴퓨터 사용)의 연장으로 로봇 팔이나 자율 이동 로봇 등 신체(물리적 AI)를 갖춘 인공지능에 대한 응용 연구가 가속화될 것으로 보인다.
- 제조업, 물류, 소매 일부 분야에서는 이러한 기술의 실증 실험이 확산되기 시작할 것으로 예상된다.

### 고용 시장에서 서서히 변화가 나타나고 있다.

세계경제포럼(WEF)의 조사에 따르면, 2030년까지의 고용 시장에 대한 흥미로운 데이터가 제시되고 있다.

- 조사 대상 경영진 중 50% 이상이 “AI로 인한 기존 직무 상실”을 예상하는 반면, 신규 고용 창출을 기대하는 경영진은 24%에 그친다.
- 45%에 가까운 경영진이 ‘수익률 증가’를 예측하고 있지만, 임금 상승을 기대하는 목소리는 소수다.
- WEF는 2030년의 고용 환경에 대해 “급속한 진전”, “실업 위기”, “공존”, “정체”라는 4가지 시나리오를 제시하며, 앞으로 수년 동안의 대응에 따라 어떤 시나리오로 전개될지는 불확실하다는 점을 지적한다.

3년 후 시점에서는 아직 “극적인 변화”라기보다는 “일부 업무 및 직종에서 명확히 인원을 감축할 수 있게 된” 점진적인 변화가 확산되고 있는 단계라고 생각됩니다.

### AI 규제 및 규칙 정비가 조속히 이루어지고 있다.

- 급속한 능력 향상에 대해 각국의 법제화 및 기업 가이드라인 정비가 뒤처져서 진행되고 있다고 볼 수 있습니다.
- AI에게 무엇을 어디까지 맡겨야 하는가라는 사회적 합의가 산업 분야 및 국가별로 조금씩 형성되어 가는 단계가 될 가능성이 높다.

### 업종에 따라 변화 속도에 큰 차이가 난다.

3년 후라는 시점에서는 모든 산업군이 한 번에 동일하게 변화하는 것이 아니라, 산업군별로 “온도 차이”가 명확하게 나타날 것으로 예상됩니다.

- IT·소프트웨어, 콜센터·고객 지원, 회계·사무 등 디지털 환경에서 완결하기 쉬운 업무를 많이 하는 산업일수록 변화가 더 빠르게 나타날 가능성이 높습니다.
- 의료, 간호, 건설, 대면 접객 등 신체를 수반하거나, 사람 간의 직접적인 신뢰 관계가 중요시되는 산업 분야는 비교적 변화가 완만하게 진행될 것으로 예상된다.
- 교육 분야에서는 AI가 개별 지도의 파트너로서 활용되는 한편, “가르치는” 행위 자체에 대한 사람의 역할이 재고의 대상이 되는 논의가 본격화될 가능성이 있다.
- 어떤 산업 분야에 있든 “자신의 업무 중 디지털로 완결 가능한 부분과, 사람 간의 상호작용이나 신체적 접촉이 필요한 부분”을 파악해 두는 것이 변화의 속도를 예측하는 데 도움이 된다.

## 5년 뒤, 2031년쯤에는 전문가들조차 의견이 분분할 획기적인 미래가 될 것이다.

이제부터 더욱 불확실성이 높은 5년 예측에 착수합니다. 앞서 언급했듯이, 이 시점은 “AI 2027” 프로젝트 업데이트 이후의 예측이며, AGI(인공 일반 지능)의 도래 시기로 제시되었던 “2031년 5월”과 거의 일치하는 상징적인 시점입니다.

### 만약 전문가 일부가 예측하는 대로 AGI가 실현된다면

물론 “만약”이라는 가정 하에, 이러한 예측이 맞을 경우 다음과 같은 풍경이 펼쳐질 수 있습니다.

- 특정 업무가 아닌 “사업 전체의 운영” 그 자체를 여러 AI 에이전트가 연계하여 수행하게 된다. 사람들은 정책 결정 및 최종 승인, 그리고 대외적인 책임이라는 역할에 집중하게 된다.
- AI 직원”이라는 개념이, 비유가 아닌 실제 조직도 일부로서 활용되는 기업이 일정 수 존재하고 있다.
- 개인이 소규모 그룹 또는 혼자서 AI 에이전트 군단을 “부하”처럼 지휘하며, 기존에는 대규모 조직이 필요했던 규모의 사업을 운영하는 방식이 일상화될 것이다.
- 한편, 이러한 변화에 대응할 수 있는 기업과 개인, 그리고 그렇지 못한 기업과 개인 간의 격차(흔히 AI 격차라고 불리는)가 더욱 뚜렷해질 가능성이 있습니다.

이는 단순한 “만약 예측대로 흘러간다면”이라는 가정에 근거한 이야기입니다. 앞서 언급했듯이, AGI의 등장이 언제쯤일지에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 크게 엇갈리고 있으며, “예상대로 진행되지 않을” 가능성도 충분히 존재합니다.

### 산업 분야별로 전망하는 5년 후의 과감한 예측 이미지

분야별로, 보다 구체적인 변화의 이미지를 그려보려고 합니다. 모두 현재의 기술 트렌드를 확장한 “가설”이며, 확정된 미래는 아닙니다.

- 금융 및 보험 산업에서는 계약서 검토, 위험 심사, 고객 대응의 초기 문의 창구의 상당 부분을 AI가 담당하고, 사람들은 복잡한 예외 처리 및 대면에서의 신뢰 구축에 집중하는 체제가 확산될 가능성이 있다.
- 의료계: 진단 보조 및 행정 업무 부담이 크게 경감되는 한편, 최종적인 진단 및 치료 방향 결정과 환자와의 대화라는 핵심 부분은 여전히 의료진이 담당하는 체제가 지속될 것으로 예상된다.
- 창작 업계에서는 인공지능(AI) 기반 제작 지원이 더욱 고도화됨에 따라 “누구나 일정 수준의 작품을 만들 수 있는” 시대에 접어들고 있으며, 동시에 독창성과 작가성을 지닌 창작자의 가치가 상대적으로 돋보인다는 시각도 존재한다.
- 교육계: 한 사람 한 사람에게 맞는 개별 지도가 AI에 의해 더욱 용이해지는 한편, “무엇을 배워야 하는가”, “어떻게 살아가야 하는가”를 함께 고민하는 인간으로서의 교육자의 역할이 재고의 대상이 될 수 있는 단계에 접어들고 있다.

### 어느 한 날의 풍경을 상상해 본다 (단순히 가정된 이미지일 뿐이다).

이해를 돕기 위해 5년 후의 “어느 날”을 상상력을 발휘하여 그려보며, 이는 특정 예측을 보장하는 것이 아니며 단순한 하나의 가설적인 시나리오입니다.

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> 아침, 경영자는 자신만을 위한 AI 에이전트 그룹에 어젯밤 진행된 업무의 진행 상황을 확인한다. 시장 조사, 경쟁사 가격 변동 분석, 고객 응대 초기 대응 등은 이미 여러 AI 에이전트가 밤새 처리해 놓은 상태이다. 사람이 실제로 손을 움직이는 것은 AI가 제시한 여러 선택지 중 최종적으로 채택할 의사 결정과, 외부와의 신뢰 관계가 필요한 비즈니스 협상뿐이다. 예전에는 10명의 팀에서 처리하던 업무가 1명과, 그 사람이 관리하는 AI 에이전트 그룹으로 전환되는 것이다.
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이러한 근무 방식이 실제로 실현될 수 있을지는 누구도 단정할 수 없습니다. 하지만 GPT-6 Astra에서 나타난 것처럼, 여러 공정을 자율적으로 수행하는 에이전트 기술의 연장선상에 이러한 미래상을 그리는 전문가들도 존재하는 것은 사실입니다.

### 경고: 구체적으로 어떤 직업이 가장 취약한지

이 글에서 제가 전달하고자 하는 핵심은 위기감입니다.

- 맥킨지(McKinsey) 조사에 따르면, “AI가 2030년까지 세계적으로 최대 8억 건의 고용에 영향을 미칠 가능성이 있다”고 추산된다 (직업 자체가 완전히 소멸하지 않을 수 있으며, 업무 내용의 상당한 변화를 포함하는 수치이다).
- 정형적인 데이터 입력, 서류 작성, 단순한 문의 응대 등 “절차가 정해진” 업무일수록 영향을 받기 쉽다고 여겨지고 있습니다.
- AI에 의한 대체 및 효율화의 영향을 받기 쉬운 영역으로 꼽히고 있다.
- 한편, 같은 조사에서는 “새로운 직업 또한 동시에 창출되고 있다”는 점을 강조하며, 단순한 “일의 소멸” 이야기가 아닌 “일의 내용 재구성”으로서 바라보는 시점도 중요합니다.
- OpenAI의 샘 알토먼 CEO는 “AI의 감독, 창조성, 문제 해결에 초점을 맞춘 역할의 수요가 급증할 것”이라는 전망을 제시했습니다.

### 불평등이라는 또 다른 경고

단순히 업무량 자체뿐만 아니라 “누가 혜택을 받고, 누가 소외되는가”라는 격차 문제 또한 중요한 경고로 지적되고 있습니다.

- WEF의 조사에 따르면, 경영진의 약 45%가 “수익률 증가”를 예측하는 반면, 임금 상승을 기대하는 목소리는 소수 의견에 머물러 있으며, AI로 인한 생산성 향상의 혜택이 반드시 노동자 전체에 돌아가지 않을 수 있다는 점을 시사하고 있다.
- AI를 효과적으로 활용할 수 있는 사람·기업과 그렇지 않은 사람·기업 간의 “AI 격차”가 기존의 디지털 격차보다 더 큰 소득 및 기회의 격차로 나타날 가능성이 높다.
- 특히, 고령층, 교육 기회가 부족한 계층, 자금력이 부족한 중소기업 등 AI 툴에 대한 접근 및 학습 기회가 제한되는 계층에 미치는 영향은 지금부터라도 면밀히 주시해야 할 핵심 쟁점이다.
- 이러한 격차에 대한 대응은 개인의 노력뿐만 아니라 기업의 재교육 투자나 사회 제도 설계와도 관련된 더 큰 주제입니다.

### 낙관 시나리오와 비관 시나리오

WEF가 제시하는 4가지 시나리오를 참고하여 5년 후의 모습을 크게 2가지 방향으로 정리해 보겠습니다.

- 낙관적인 관점: AI가 인간의 능력을 확장하는 방식으로 활용되어 사라지는 직업보다 더 많은 수의 새로운 직업이 생겨나고, 생산성 향상의 혜택이 넓게 분배될 것이다.
- 비관적인 방향: 급속한 자동화에 대해 재교육 및 사회 제도 정비가 뒤쳐져 일부 계층에 실업과 격차가 집중되는 형태로 나타날 수 있습니다.

어느 쪽으로 전개될지는 기술의 진화 속도 그 자체뿐만 아니라 기업, 정부, 그리고 우리 개인들이 지난 몇 년 동안 어떻게 대비하느냐에 따라 큰 영향을 받지 않을까 생각됩니다.

### 국가 간 경쟁이라는 또 다른 변수

개인 및 기업 수준의 변화에 더하여, AI 개발을 둘러싼 국가 간 경쟁 또한 향후 5년간의 전개 방향을 좌우하는 중요한 변수입니다.

- 미국과 중국을 중심으로 인공지능 개발에 대한 대규모 투자, 데이터 센터 및 반도체 확보 경쟁이 계속되고 있으며, 이러한 경쟁이 기술의 진화 속도를 그 자체로 가속화시키는 요인으로 작용하고 있다.
- 각 국가 및 지역에서 인공지능(AI)에 대한 규제 방향이 다르게 나타나고 있으며(신중한 규제를 지향하는 지역과, 개발 경쟁을 우선하는 지역이 공존함), 이러한 차이가 5년 후에 어느 국가 및 지역에서 어떤 AI 활용이 주류가 될지에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
- 안보 측면에서 인공지능 기술 자체가 국가 전략의 중심에 두어지는 움직임이 강화되고 있으며, 순수한 경제 및 고용 논쟁을 넘어 더 큰 틀에서의 변화가 병행될 것으로 보인다.

이러한 국가 간의 역학은 한 기업이나 한 개인의 노력만으로는 바꿀 수 없는 부분이지만, “AI에 관한 상황은 기술 단체의 문제라기보다는 경제와 정치 또한 밀접하게 얽혀 있는 큰 그림을 알아야 한다”는 점을 알아두는 것은 극단적인 낙관론이나 비관론에 휘둘리지 않는 기반이 됩니다.

## 그러므로 지금 우리는 무엇을 준비해야 하는가

위기를 감지하고 끝맺지 않기 위해, 실질적인 대비 방안을 정리합니다.

- AI로 대체될 가능성이 높은 업무를 막연하게 두려워하는 대신, 자신의 업무 중 “반복적인 부분”과 “판단, 창작, 관계 구축이 필요한 부분”을 구체적으로 나누어 보십시오.
- AI를 “도구”로 일상적으로 사용하며 익숙해져 두는 것이 좋습니다. 사용법을 아는 사람이 많을수록 변화가 발생했을 때 더 잘 대응할 수 있습니다.
- AI의 감독·평가·최종 판단을 수행할 수 있는 인재는, 알토만 씨의 전망대로 앞으로도 가치를 지닌 채 지속될 것으로 예상된다. AI의 출력을 맹신하지 않고, 정확하게 평가하는 능력을 의식적으로 키워나가야 한다.
- 하나의 직종이나 기술에 지나치게 의존하지 않고, 여러 역할을 유연하게 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요합니다.
- 조직의 경우, 재교육(리스킬링) 기회를 조기에 마련하고 “변화가 일어난 후 당황하는” 것이 아니라 “변화를 전제로 준비하는” 체제를 구축해야 합니다.

### 개인적인 수준에서 구체적으로 키워나갈 역량

조금 더 깊이 들어가서, 개인이 의식적으로 키워두면 좋을 것으로 생각되는 역량들을 정리하겠습니다.

- 과제 설정 능력: AI는 “질문에 답하는” 데 능숙하지만, “정말로 해결해야 할 과제”를 명확히 하는 것은 여전히 사람의 중요한 역할로 남을 것이다.
- 대인 관계 및 협상 능력은 이해관계가 충돌하는 상대와의 합의 도출, 신뢰 관계 구축과 같이 AI가 대체하기 어려운 영역으로 꾸준히 언급되고 있다.
- 다중 분야를 횡단하는 역량: 하나의 전문성에 갇히지 않고, AI라는 “공통 언어”를 통해 서로 다른 분야의 지식을 융합할 수 있는 인재의 가치가 높아진다고 평가된다.
- 윤리적·대국적인 판단력: AI의 제안이 기술적으로 옳다고 하더라도 사회적·윤리적으로 적절한지 판단하는 역할은 최종적으로 사람이 담당하게 될 것이다.
- 변화에 대한 저항력 그 자체: 특정 기술보다 “새로운 변화를 두려워하지 않고, 또한 경시하지도 않고 끊임없이 배우는 자세” 자체가 가장 보편적인 ‘준비’가 된다.

이 프롬프트를 직접 실제 업무 내용에서 한번 시도해 보십시오. 막연한 불안감을 구체적인 행동 목록으로 전환하는 가장 간편한 방법입니다.

## 자주 묻는 질문 Q&A

### Q1. “인공지능이 일자리를 빼앗아갈 수 있다는” 주장은 정말 일어날까요?

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> “가져가진다”라는 표현은 실태적으로는 “업무 내용이 크게 변경되는” 경우에 많을 것으로 예상됩니다. 완전히 직업이 사라지는 경우와 업무의 일부가 AI로 대체되고 사람이 더 판단력과 창의성이 요구되는 부분에 집중하는 경우가 혼재하여 진행될 것으로 보입니다.
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### Q2. 구체적으로 언제, 큰 변화가 일어나는지 궁금합니다.

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> 정확한 시기를 단언할 수 있는 사람은 전문가들 중에도 없습니다. “AI 2027”의 예측이 2031년으로 수정된 것처럼, 시기의 예측은 앞으로도 변동될 가능성이 높습니다. “언제”가 아닌 “어떤 방향으로 나아가고 있는지”를 파악하고, 초기에 대비를 시작하는 것이 현실적인 대응입니다.
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### Q3. 자녀의 교육과 앞으로 선택할 직업에 대해 어떤 지침이 있으신가요?

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> 명확한 지침은 어렵지만, “AI의 출력을 평가하고 판단하는 능력”, “사람과의 신뢰 관계가 필요한 직업”, “신체적인 활동이 수반되는 직업”은 비교적 AI의 영향에 취약하지 않은 영역으로 제시됩니다. 동시에, AI 자체를 도구로 활용하는 경험을, 초기에부터 축적하는 것이 효과적이라고 생각됩니다.
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### Q4. 개인 사업자나 중소기업은 무엇부터 시작해야 할까요?

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> 먼저, 저희 회사의 업무 중 “정형화되어 디지털로 완결되는 부분”을 먼저 파악하고, 그 부분부터 작은 규모로 AI 활용을 시도해 보기를 추천합니다. 본 계정의 “GPT-6 Astra 완전 정복” 시리즈나, Claude Fable 5.1 관련 시리즈도 그 첫걸음으로 참고해 주시면 감사하겠습니다.
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## 마침내, 그 때 저는 ‘카오스’라는 영화를 보고 큰 영향을 받아 저도 뭔가 해보려다가 대학교에서 영상학과에 진학했습니다. 영상학과 수업에서 ‘카오스’의 영상을 분석하는 수업이 있었는데, 그 수업을 통해 영상의 구성, 편집, 표현 방식 등을 깊이 있게 공부했습니다. 그러던 중, ‘카오스’의 감독인 조 다호(Joe Daho)에 대해 교수님께 이야기를 듣게 되었고, 조 다호는 작품을 만들 때 자신의 감정을 솔직하게 표현하는 것을 중요하게 생각한다고 알려주셨습니다. 그래서 저는 제 감정을 솔직하게 표현하는 것을 의식하고 영상 작품을 만들려고 대학교 영상학과에서 다양한 작품을 만들고 발표했습니다. 그러다 제 작품이 영화제에서 대상(그랑프리)을 수상하게 되었고, 저는 영상 제작의 길을 걷기로 결심했습니다.

3년 후인 2029년쯤에는 AI 에이전트 활용이 더욱 일반화되고, 고용 시장에서도 점진적인 변화가 나타날 가능성이 높다. 5년 후인 2031년쯤에는 전문가 일부가 예측하는 AGI의 등장을 맞이하고, 사업 운영 그 자체를 AI가 담당하는 조직의 등장이나 대규모 고용에 미치는 영향이 경고 신호로 울려 퍼지고 있다. 그리고 그 미래는 낙관적일 수도, 비관적일 수도 없이, 지금 이 수년 동안의 준비 방식에 달려 있다. 이 모든 것을 가능한 한 공정한 시각으로 정리했다.

미래 예측은 때로는 맞기도 하지만 틀릴 수도 있습니다. 중요한 것은 예측에 기뻐하거나 슬퍼하는 것이 아니라, “어떤 미래가 와도 대응할 수 있는 자신과 조직으로 존재하는” 것입니다. 본 계정에서는 GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1과 같이 현재 실제로 사용 가능한 AI의 실질적인 활용법도 다수 다루고 있습니다. “미래에 대비하는” 첫걸음으로, 우선 지금 가지고 있는 AI를 잘 활용해 보는 것은 어떨까요?

### 이 글의 정보원과 관련하여, 저는 ‘별의 정원사’를 읽고 깊은 감명을 받았을 때, 그 감동을 표현하기 위해 시를 썼습니다. 당시에는 시를 쓰는 것 자체에 대한 거부감이 있었지만, 앙리 드 센테크베리의 말이 제 마음속 깊이 잠들어 있던 감정을 일깨워 준 계기가 되었습니다. 그의 작품은 어린 시절의 순수한 마음을 떠올리게 하고, 성인이 된 자신에게 질문을 던집니다. “정말로 소중한 것은 무엇인가”라는 질문에 대한 저의 개인적인 답변입니다.

이 시를 완성하는 데 약 일 년이 걸렸으며, 여러 번 다시 쓰고 수정했습니다. 특히 앙리 드 센테크베리의 말을 제 언어로 어떻게 표현할 것인지에 어려움을 겪었습니다. 그의 말의 보편적인 아름다움을 해치지 않도록 세심한 주의를 기울였습니다. 그리고 이 시를 통해 앙리 드 센테크베리의 작품이 앞으로도 많은 사람들에게 사랑받기를 바랍니다.

본 기사는 2026년 9월 시점에서 참조 가능한 여러 정보원을 바탕으로 작성되었습니다. 구체적으로는 AI Futures Model(“AI 2027” 프로젝트), 맥킨지 경영 컨설팅의 고용 영향 조사, 세계경제포럼(WEF)의 “Future of Jobs” 관련 보고서, OpenAI 경영진의 공개 발언 등을 활용했습니다. 미래 예측이라는 주제의 특성상, 이러한 정보원 자체도 향후 수정 및 업데이트될 가능성이 충분히 있습니다. 본 기사는 현재 시점의 “전망”으로서 활용하시기 바라며, 지속적으로 최신 정보를 함께 확인해 주시기 바랍니다.

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**출처:** [note 원문](https://note.com/moyomoto_shain/n/nff19dac0f844)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 86청크*

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