2026년 9월 30일, Anthropic 경제 연구팀은 「What work can robots do?」라는 연구 글과 56쪽짜리 부록을 공개했어요. 연구팀은 두 가지를 한 자료 안에서 함께 따졌어요. 하나는 미국에서 사람이 하는 일 가운데 지금 로봇이 할 수 있는 일이 얼마나 되는지이고, 다른 하나는 그 일을 사람 인건비보다 싸게 할 수 있는 경우가 얼마나 되는지예요. 두 숫자를 같은 기준인 미국 전체 노동시간으로 놓으면, 로봇이 할 수 있는 일은 34%였고 사람보다 싸게 할 수 있는 일은 0.3%였어요. 로봇이 할 수 있는 일이 싸게 할 수 있는 일보다 100배 넘게 많았어요.
Anthropic이 Claude로 미국 직업 900개에 딸린 업무 1만 9천 개를 하나씩 따져 봤어요
연구팀은 미국 직업 정보 데이터베이스인 O*NET에서 출발했어요. O*NET에는 직업 약 900개가 있고, 그 직업에서 하는 업무 설명 약 1만 9천 개가 연결되어 있어요. 먼저 Claude가 업무 설명마다 몸을 얼마나 쓰는지 매겨서, 몸 쓰는 업무 7,594개를 골랐어요. “도랑 파기”와 “춤 가르치기”는 몸 쓰는 업무에 들어갔어요. 타자원이 계산기로 합계를 검산하는 일은 손을 쓰더라도 빠졌어요.
다음으로 Claude는 업무마다 그 일을 하는 실제 로봇을 웹에서 찾고, 출처 문장을 그대로 인용했어요. 연구팀은 로봇을 스스로 감지하고 움직이는 기계로 정의했어요. 그래서 차를 스캔해 분사기 위치를 맞추는 세차기는 넣었고, 외과의가 전부 조종하는 원격 수술기는 뺐어요. 근거로는 실제 배치, 상업 판매, 시연만 인정했어요. 부록에 따르면 Claude Opus 5가 웹 검색을 약 65만 번 했고, 웹페이지 9만 개 이상에서 인용 27만 5천 개 넘게 남겼어요.
도랑 파기를 예로 들면, Claude는 이 업무에 드는 시간을 여러 장면으로 나눴어요. 25%는 열린 땅에 일자로 도랑을 파는 장면이고, 20%는 묻힌 배관과 케이블 주변을 손으로 조심스럽게 파는 장면이에요. 앞 장면은 굴삭기에 자율 굴착 제어 장치를 달면 로봇이 할 수 있지만, 뒤 장면은 지금 로봇이 하지 못해요. 연구팀은 로봇이 할 수 있는 장면이 업무 시간의 절반 이상이어야 그 업무를 로봇이 할 수 있다고 봤고, 도랑 파기는 로봇이 할 수 없는 업무로 분류됐어요. 나머지 시간을 어떤 장면으로 나눴는지는 공개 설명에 없어요.
마지막으로 Claude는 사람 한 명이 1년에 하는 만큼의 일을 로봇이 해내는 데 드는 비용을 추정했어요. 로봇 본체, 설치, 유지보수, 소프트웨어, 전기, 감독, 보험까지 넣고, 고정비는 해마다 나눠서 계산했어요. 이 값을 사람 인건비와 비교했는데, 사람 인건비는 미국 노동통계국(BLS)의 직업별 총보상에 그 업무가 차지하는 시간 비중을 곱한 값이에요.
이 연구에서 업무 분류, 업무마다 드는 시간 비중, 로봇 능력 등급, 로봇 비용, 직업 단위 합산은 모두 Claude가 추정했어요. 사람 인건비도 BLS 총보상에 Claude가 추정한 시간 비중을 곱한 값이에요. 원문은 비용 추정이 “approximate”(대략적인 값)하다고 적었고, 결과는 “more suggestive”(방향을 보여 주는 정도)하다고 했어요. 부록은 Claude가 매긴 업무 시간과 숙련도 변수를 BLS 조사와 대조해 상관계수 0.76~0.89를 얻었어요. 로봇 능력 등급과 로봇 비용을 사람 전문가의 판단과 대조한 검증은 원문과 부록에 나오지 않아요. Anthropic은 로봇을 팔지 않지만, 자사 모델을 측정 도구로 쓴 데 따른 이해관계는 원문에서 따로 다루지 않았어요.
로봇이 할 수 있다는 일도 대부분 공장처럼 로봇에 맞춰 만든 공간에서만 돼요
몸 쓰는 업무 7,594개 가운데 로봇이 할 수 있는 업무는 74%였어요. 이 업무들에 사람들이 쓰는 시간을 미국 전체 노동시간 기준으로 바꾸면 34%예요. 다만 원문 요약에는 “mostly in limited settings”(대부분 제한된 환경에서)라는 단서가 붙어 있어요. 연구팀은 로봇이 그 일을 어떤 환경에서 할 수 있는지를 네 단계로 나눴어요.
| 등급 | 로봇이 그 일을 할 수 있는 곳 | 몸 쓰는 업무 전체 중 비중 |
|---|---|---|
| E0 | 어디에서도 하지 못한다 | 약 4분의 1 |
| E1 | 공장 조립 라인 같은 로봇 전용 공간 | 약 절반 |
| E2 | 물류 창고 같은 정돈된 사람 작업장 | 22% |
| E3 | 도시 도로 같은 정돈되지 않은 열린 곳 | 2% |
병원 배송 로봇이 약품을 간호 스테이션까지 나르는 일은 E2에 들어가요. 컨베이어 위에서 환자 식단에 맞춰 식판을 짜는 로봇은 E1에 들어가요. 몸 쓰는 업무 전체의 약 절반이 E1이니, 로봇이 할 수 있다는 74% 가운데 3분의 2가량은 공장처럼 로봇을 위해 만든 공간에서만 되는 일이에요. 도로 같은 열린 곳에서도 할 수 있는 일은 몸 쓰는 업무 전체의 2%예요.
로봇이 할 수 있는 범위는 조금씩 넓어지고 있어요. 원문에 따르면 로봇은 해마다, 그때까지 하지 못하던 몸 쓰는 일 가운데 약 2%를 새로 할 수 있게 됐어요.
DataCamp의 뉴스레터 The Median은 이 74%가 부풀려졌을 수 있다고 지적했어요. Claude가 업무 설명 그대로 일하는 로봇을 찾지 못하면, 비슷한 업무를 하는 로봇까지 근거로 인정했기 때문이에요. 부록도 이 방식을 그대로 적고 있어요.
로봇이 사람보다 싼 직업 가운데 일하는 사람이 가장 많은 포장 작업자에서도, 로봇은 사람보다 1년에 약 2,500달러 싼 정도였어요
할 수 있는 일과 싸게 할 수 있는 일을 같은 기준인 미국 전체 노동시간으로 놓으면, 둘 사이의 간격이 드러나요. 원문은 “Though robots can theoretically do tasks that add up to 34% of all work time, they are cost-competitive for just 0.3% today.”라고 적었어요. 로봇이 이론상 할 수 있는 업무는 전체 노동시간의 34%에 이르지만, 오늘 사람보다 싸게 할 수 있는 몫은 0.3%뿐이라는 뜻이에요.
로봇이 사람보다 싼 직업 가운데 일하는 사람 수로 가장 큰 직업은 포장 작업자예요. 미국에서 약 56만 명이 이 일을 하고, 일하는 시간의 97%를 로봇이 할 수 있는 업무에 써요. 연구팀은 로봇의 고정비를 약 10년 수명과 자본비용 8%로 나누고, 유지보수와 부분적인 사람 감독, 전기료를 더해 로봇 비용을 연 약 4만 5천 달러로 추정했어요. 사람 인건비 연 약 4만 9천 달러 가운데 로봇이 할 수 있는 업무 몫인 97%는 약 4만 7,500달러이고, 이 금액과 로봇 비용 약 4만 5천 달러를 비교하면 로봇이 연 약 2,500달러 싸요. 로봇이 사람보다 싼 직업 가운데 가장 큰 직업에서도, 로봇과 사람의 비용 차이는 이 정도로 작아요.
용접공은 로봇이 사람보다 훨씬 비싼 쪽의 사례예요. 카메라와 AI를 단 로봇은 용접 자체를 혼자 할 수 있어요. 하지만 사람 용접공은 큰 금속 부품을 옮기고, 사다리에 올라 손이 닿기 어려운 이음매를 용접하고, 품질을 검사하고, 연마와 마감까지 해요. 이 일까지 로봇에게 맡기면 필요한 로봇들의 값이 사람 용접공의 약 5배가 돼요. 청소부와 식기세척원은 용접공보다 2만 5천~3만 달러 덜 받는데도, 그 일을 하는 로봇은 사람보다 몇 배 비싸요. 청소는 표준화하기 어렵고, 로봇이 사람보다 느리기 때문이에요.
앞에서 The Median은 74%가 부풀려졌을 수 있다고 지적했는데, 같은 글은 0.3%가 반대 방향으로 틀릴 수도 있다고 봤어요. 0.3%가 로봇이 사람 값에 얼마나 다가왔는지를 실제보다 작게 보여 줄 수 있다는 지적이에요. 원문 추정으로 로봇택시는 택시 기사보다 연 약 7,000달러 더 들어서 0.3%에 들어가지 않아요. 하지만 사람보다 몇 배 비싼 용접 로봇이나 청소 로봇과 비교하면, 로봇택시와 기사의 비용 차이는 작아요. 원문은 로봇택시가 비용 말고도 규제 장벽을 마주하고 있다고 적었어요. The Median은 두 방향의 근거를 함께 놓고, 실제 값이 0.3%보다 조금 낮을 수도 조금 높을 수도 있다고 정리했어요. 이 0.3%를 두고 Reddit에는 '사람이 로봇보다 싸다는 게 꽤 우울한 일자리 보장'이라는 반응도 나왔어요.
로봇 값이 해마다 3%씩 내려가도, 사람보다 싼 일이 전체 노동시간의 10%가 되려면 약 40년이 걸려요
원문은 미국 전체 노동시간의 10%에서 로봇이 사람보다 싸지려면 로봇 비용이 약 70% 내려가야 한다고 계산했어요. 해마다 3%씩 내려가면 여기까지 약 40년이 걸려요.
가까운 시점의 숫자도 있어요. 로봇 비용이 20% 내려가면(연 3%로 약 7년), 280만 명이 하는 몸 쓰는 일에서 로봇이 사람보다 싸져요. 이들은 평균적으로 일하는 시간의 42%를 로봇이 할 수 있는 업무에 쓰고, 이 시간은 미국 전체 노동시간의 0.8%예요.
연 3%라는 하락률은 일본은행의 로봇 생산자물가지수, 덴마크 기업 자료, 미국 자동차 용접 로봇 사례, 북미 산업용 로봇 평균 판매가라는 네 자료를 함께 놓고 정한 값이에요. 네 자료 모두 산업용 로봇 자료예요. 또 40년은 비용이 모든 업무에서 똑같이 내려가고, 업무 하나에 로봇을 넣을 때 나머지 경제는 그대로라고 가정한 계산이에요. 휴머노이드나 AI로 움직이는 로봇이 다른 속도로 싸질 가능성은 원문과 부록에서 따로 다루지 않았어요.
연구팀은 직업마다 로봇이 할 수 있는 업무의 비중으로 점수를 매기는 방식이 과거 자료와도 맞는지 확인했어요. 1977~2024년 자료를 같은 산업 안에서 비교했더니, 업무를 모두 로봇이 할 수 있는 직업은 로봇이 할 수 있는 업무가 없는 직업보다 20년 뒤 임금이 7.1% 낮았어요(95% 신뢰구간 5.4~8.9%). 같은 비교에서 일자리는 34.2% 줄었어요(95% 신뢰구간 16.4~52.0%). 특허에서 로봇이 할 수 있는 일을 찾은 Webb(2020)의 지수와 함께 회귀분석에 넣었을 때는, 임금과 일자리가 줄어드는 효과는 Webb 지수보다 이 연구의 점수에서 더 크게 나왔어요. 다만 이 시기 로봇은 주로 공장 같은 E1 환경에 있었어요. 그래서 부록은 이 결과가 창고나 도로로 나오는 AI 로봇에 대해서는 말해 주는 것이 적다고 적었어요.
로봇이 몸 쓰는 일을 대신하려면 기술이 갖춰지는 것만으로는 안 되고, 사람보다 싸져야 해요
연구팀은 로봇이 업무를 대신하지 못하게 막는 요인도 따로 따졌어요. 앞의 74%는 로봇이 어떤 환경에서든 그 업무를 할 수 있느냐를 본 숫자이고, 여기서는 그 업무를 사람 대신 맡기는 데 무엇이 걸림돌인지를 봤어요. 앞의 74%는 공장 같은 전용 공간까지 넣어 '할 수 있다'고 센 숫자이고, 아래 비중은 사람을 대신하는 데 무엇이 걸리는지 따로 센 숫자라 기준이 달라요. 능력 부족은 몸 쓰는 업무의 약 70%를 막고, 그 가운데 물건을 집고 다루는 조작(manipulation) 능력 하나가 절반을 막아요. AI 발전으로 가장 쉽게 나아질 계획과 추론 능력의 부족이 막는 몫은 8%예요. 규제는 14%를, 사람들의 선호는 4분의 1을 막아요. 아이 옷을 입히고 기저귀를 가는 일, 손님을 맞고 와인 목록을 안내하는 일이 선호 때문에 막히는 예예요. 한 업무를 여러 요인이 함께 막을 수 있어서, 능력 부족·규제·선호의 비중을 더하면 100%를 넘어요. 원문은 이 요인들을 모두 따진 뒤에 한 문장을 덧붙였어요.
“For nearly all tasks, costs would also need to fall.” 거의 모든 업무에서 비용도 함께 내려가야 한다.
포장 작업자와 용접공을 나란히 놓으면 이 문장이 무슨 뜻인지 보여요. 포장 작업자의 일은 로봇이 할 수 있고, 로봇이 사람보다 연 약 2,500달러 싸요. 용접도 로봇이 혼자 할 수 있지만, 용접공이 하는 일 전체를 로봇에게 맡기면 로봇 값이 사람의 약 5배예요. 기술로 보면 둘 다 로봇이 할 수 있는 몸 쓰는 업무 74% 안에 있어도, 로봇이 실제로 그 일을 맡기 시작하는 때는 로봇 값이 사람 인건비보다 내려간 뒤예요.
그동안 로봇이 일을 얼마나 바꿀지는 주로 로봇이 그 일을 할 수 있느냐로 따졌어요. 같은 일을 사람 인건비와 나란히 놓으면, 로봇이 실제로 들어오는 곳은 할 수 있는 일 전체가 아니라 사람보다 싸진 일부터예요.
