▲ AI 프리즘* 맞춤형 경제 브리핑
* 편집자 주: ‘AI PRISM’(Personalized Report & Insight Summarizing Media)은 한국언론진흥재단의 지원을 받아 개발한 ‘인공지능(AI) 기반 맞춤형 뉴스 추천 및 요약 서비스’입니다. 독자 유형별 맞춤 뉴스 6개를 선별해 제공합니다.
[주요 이슈 브리핑]
■ 대기업 이탈 열풍 급속히 냉각: 국내 500대 기업 이·퇴직률이 2022년 9.2%에서 2024년 7.7%로 2년 새 1.5%포인트 하락했다. 글로벌 경기 둔화와 거시경제 불확실성이 커지면서 이직보다 현재 직장에서의 안정을 선택하는 보수적 흐름이 뚜렷해지고 있다는 평가다.
■ AI 시대 인재상 변화, 제너럴리스트로 무게중심 이동: 최태원 대한상공회의소 회장이 AI와 공존하는 사회를 설계할 제너럴리스트형 인재가 스페셜리스트보다 중요해질 것이라고 밝혔다. 그는 핵심 경쟁력으로 생각·적응·공감의 근육과 인간 고유의 보디 스킬 등 네 가지를 제시했다.
■ 반도체 초과이윤 놓고 부처 간 정면충돌: 산업통상부는 기업 이익의 생산적 재투자를 주장하는 반면, 고용노동부는 초과이윤의 사회적 배분 논의를 촉구하며 장관급 논쟁으로 번졌다. 전문가들은 정부가 기업 이익 처분에 개입하는 것은 기업가정신을 해칠 수 있다는 입장이다.
[대학생 취업준비생 관심 뉴스]
1. “이직보다 안정” 삼성전자(005930) DS부문 이·퇴직률 1%대 ‘업계 최저’
– 핵심 요약: 국내 500대 기업 108개사를 분석한 결과 이·퇴직률이 2022년 9.2%에서 2024년 7.7%로 하락했으며, 삼성전자 DS부문은 최근 5년 평균 2.1%로 SK하이닉스(000660) (2.3%)보다 낮은 수준을 기록했다. 팬데믹 이후 이직 붐을 이끌었던 플랫폼·IT 기업의 채용 열기가 식으면서 오프라인 경제가 정상화된 결과라는 분석이다. 업종별로는 상사(4.3%), 통신(4.8%), 철강(5.2%), 조선·기계·설비(5.4%) 순으로 이·퇴직률이 낮았으며, 대형 프로젝트 중심의 사업 구조가 인력 이동을 억제하는 요인으로 작용한다는 설명이다. 취준생 입장에서는 안정적 보상 체계와 ‘록인’ 효과를 갖춘 반도체·통신·에너지 등 전통 강자 업종의 근속 유인이 강화되는 흐름으로 해석된다.
2. 최태원 회장 “AI 공존 설계할 제너럴리스트 중요해져”
– 핵심 요약: 최태원 대한상공회의소 회장은 KBS 다큐멘터리에서 AI 시대에는 한 분야만 깊이 아는 스페셜리스트보다 다양한 영역을 넘나드는 제너럴리스트형 인재의 가치가 높아질 것이라고 진단했다. 그는 현재의 ‘리스닝 AI’를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI’ 시대가 도래할 것이라며, AI를 적극 활용하는 사람과 그렇지 않은 사람 간 능력 격차가 지금보다 훨씬 커질 수 있다고 전망했다. AI 시대 핵심 경쟁력으로는 문제의 본질을 사고하는 ‘생각의 근육’, 실패 이후 회복하는 ‘적응의 근육’, 타인과 교감하는 ‘공감의 근육’, 인간 고유의 감동을 전달하는 ‘보디 스킬’ 등 네 가지를 제시했다. 국가 경쟁력 강화 방안으로는 속도·규모·안전의 세 가지 요건을 언급하며, 엔지니어 집중 육성과 해외 인재 유치가 병행돼야 한다고 강조했다.
3. 산업부 “투자” 노동부 “배분”…반도체 초과이윤 논쟁에 장관들도 참전
– 핵심 요약: 김정관 산업부 장관은 “기업 이익 활용의 최우선 원칙은 생산적 재투자”라며 삼성전자·SK하이닉스가 1분기에만 95조 원에 육박하는 영업이익을 낸 경쟁력을 유지하려면 더 큰 투자가 필요하다고 주장했다. 앞서 김영훈 고용부 장관이 “반도체는 공공재”라며 초과이익 배분 토론회를 예고했으나 경제계의 반발로 잠정 연기된 상태다. 양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 “정부가 기업 이익 처분에 개입하는 것은 나쁜 선례를 남기고 장기적으로 기업가정신을 해칠 수 있다”고 지적했다. 전문가들은 법인세로 걷힌 초과 세수를 양극화 해소에 활용하는 방향은 가능하지만, 영업이익 자체를 사회적 분배 재원으로 해석해서는 곤란하다는 입장이다.
삼전 57조 이익은 누구의 것인가? 초과이윤 논쟁 진짜 이유
4. “토큰만 버렸다” 빅테크 ‘사용량 줄 세우기’ 폐기
– 핵심 요약: 아마존이 AI 도구 사용량을 점수화하던 ‘키로랭크’ 제도를 폐기하고 유용한 코드 개발에 AI를 얼마나 정기적으로 쓰는지 측정하는 방식으로 전환했다. 직원들이 평가 순위를 높이기 위해 불필요한 업무를 AI에 지시해 토큰을 소비하는 이른바 ‘토큰맥싱’ 현상이 컴퓨팅 비용 증가와 생산성 하락을 야기했다는 설명이다. 메타 역시 8만 5000명의 토큰 사용을 추적하던 순위표 ‘클로드노믹스’를 중단했으며, 우버는 4개월 만에 연간 AI 예산을 소진해 투자수익률에 경고등이 켜졌다는 평가다. AI 활용 능력을 사용량이 아닌 실질 성과로 측정하는 방향으로 업계 평가 기준이 재편되고 있어, 취준생들도 AI 도구 활용의 양보다 질적 성과를 포트폴리오에서 입증해야 한다는 분석이 나온다.
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