샌더스 로봇세 발의 내용 분석! AI로 직원 줄이는 기업에 세금 폭탄

 

목차

1. AI가 일자리를 대체할 때, 왜 ‘로봇세’가 거론될까
2. 샌더스의 ‘로봇세’ 제안: 배경과 핵심 포인트
3. 로봇세의 작동 원리: 과세 방식과 평가 기준
4. 경제·노동시장에 미치는 영향: 누가 이득을 보고 누가 부담하나
5. 해외·국내 정책 비교: 디지털세, 자동화세, 재교육펀드
6. 한국에의 시사점: 대기업·스타트업·근로자에게 현실적인 의미
7. 기업과 개인의 대응 전략: 자동화와 고용의 균형 잡기
8. 정책 시나리오별 전망: 도입, 연착륙, 대안 확산
9. 결론

AI가 일자리를 대체할 때, 왜 ‘로봇세’가 거론될까

생성형 AI와 자동화가 실무에 빠르게 스며들면서, 기업은 효율을 높이고 비용을 줄이는 한편, 일부 직무에서는 인력 감축을 논의하는 분위기가 확산되고 있습니다. 이런 흐름 속에서 미국 상원의 버니 샌더스 의원이 “AI로 직원을 대체하는 기업엔 추가 세금을 부과하자”는 이른바 ‘로봇세(Automation Tax)’를 다시 수면 위로 끌어올렸습니다. 단순히 로봇 팔이나 공장 자동화만을 말하는 것이 아니라, 콜센터, 백오피스, 콘텐츠 생산 등 소프트웨어 기반 자동화까지 포함하는 포괄적인 개념이 핵심입니다.

로봇세는 기업의 생산성 향상 이익이 사회적 비용(실업, 재교육, 복지 지출 증가)을 초래할 때, 그 비용을 일정 부분 기업이 부담하도록 하자는 취지입니다. 다만, 실제로 어떤 기준으로 과세하고, 혁신을 저해하지 않으면서도 고용을 지킬 수 있을지가 핵심 쟁점으로 떠오릅니다.

“기술의 속도는 빠르지만, 제도의 속도는 느립니다. 로봇세 논의는 그 간극을 메우려는 하나의 시도입니다.”

샌더스의 ‘로봇세’ 제안: 배경과 핵심 포인트

최근 미국 정치권에서는 AI 확산으로 인한 일자리 전환 문제가 뜨거운 화두입니다. 버니 샌더스 의원은 빅테크의 생산성 이익이 기록적으로 증가하는 반면, 고용 안정과 임금 성장의 혜택은 충분히 공유되지 못하고 있다고 지적합니다. 그는 AI로 특정 직무를 대체하여 해고나 근로시간 축소가 발생할 경우, 기업에 추가 과세를 부과하고 그 재원을 실업보험 강화, 전직·재교육 프로그램, 지역사회 안전망 확충에 사용하자는 구상을 제안했습니다.

핵심 포인트는 세 가지로 정리됩니다.

첫째, “직무 대체”를 어떻게 정의할 것인지,

둘째, “AI 기여도”를 어떻게 측정해 과세할 것인지,

셋째, “재원 배분”을 어떻게 설계해 공정성과 효율성을 확보할 것인지입니다.

이 세 축이 설계의 성패를 좌우합니다.

 

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로봇세의 작동 원리: 과세 방식과 평가 기준

현실적인 과세 방식은 크게 세 갈래로 논의됩니다. 첫째, 대체 기반 과세로, 일정 기간 내 동일 기능을 수행하던 인력 감소가 확인되면 관련 자동화 투자액이나 산출량 증가분에 과세하는 모델입니다. 둘째, 생산성 초과이익 과세로, AI 도입 이후 생산성 급증으로 발생한 초과 이익의 일부를 사회 환원금으로 책정하는 접근입니다. 셋째, 기금형 부담금으로, AI·자동화 투자를 신고하고 매출 혹은 급여총액 대비 소액의 부담금을 책정하여 국가·지역 기금으로 적립하는 방식입니다.

평가 기준은 더 복잡합니다. 자동화로 인한 생산성 향상이 노동 절감에서 기인했는지, 단순 기술 업그레이드인지, 혹은 수요 증가 때문인지 분해 분석이 필요합니다. 이를 위해 기업은 프로젝트 단위로 KPI, RPA·LLM 사용량, 처리량 대비 인력 추이 등 AI 영향 회계(Algorithmic Impact Accounting)를 도입해야 합니다. 이 과정은 기업의 행정 부담을 높일 수 있으나, 투명성을 확보하는 데 필수적이라는 점에서 정책과 시장 모두가 주목합니다.

경제·노동시장에 미치는 영향: 누가 이득을 보고 누가 부담하나

로봇세의 의도는 사회 안전망 강화지만, 단기적으로 기업의 투자 의사결정에 영향을 줄 수밖에 없습니다. 대기업은 규정 준수 능력이 높아 적응이 빠른 반면, 중소·스타트업은 행정비용과 세부담이 상대적으로 크게 느껴질 수 있습니다. 결과적으로 자동화를 늦추거나, 역설적으로 해외 이전 유인을 키울 수 있다는 우려도 있습니다. 반대로, 재교육과 전직 지원이 실질적으로 작동한다면, 고용의 질을 높이는 선순환이 가능하다는 점도 분명합니다.

노동시장에선 직무별 명암이 갈립니다. 반복적 사무·고객응대·기초 콘텐츠 작성 등의 영역은 대체 압력이 높아지는 반면, 고난도 판단, 대인 상호작용, 규제·윤리·보안 등은 수요가 늘어납니다. 결국 로봇세는 전면적인 ‘자동화 억제’가 아니라, ‘자동화로 얻은 이익의 사회적 공유’를 설계하는 문제로 보는 것이 타당합니다.

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해외·국내 정책 비교: 디지털세, 자동화세, 재교육펀드

국제적으로는 OECD의 디지털세 논의, EU의 AI 법안(AI Act), 각국의 고용보험 강화와 전직 지원 프로그램이 병행되고 있습니다. ‘로봇세’라는 단어 자체는 국가별로 다르게 쓰이지만, 핵심은 기술로 창출된 초과이익의 재분배와 사회적 전환 비용의 분담입니다. 일부 국가는 자동화 설비에 대한 세제 혜택을 축소하거나, 고용유지 조건과 연계한 보조금·세액공제를 제공하는 쪽으로 균형을 모색하고 있습니다.

한국은 ‘투자세액공제’와 ‘고용창출투자세액공제’ 등 여러 제도가 공존합니다. 자동화 인센티브를 주되, 고용 유지나 전환 교육을 조건부로 묶는다면 로봇세 없이도 유사한 효과를 낼 수 있습니다. 동시에, 디지털 전환 기금이나 국민내일배움카드 같은 재교육 인프라를 AI 전환 시대에 맞춰 확장하는 것이 효과적입니다.

한국에의 시사점: 대기업·스타트업·근로자에게 현실적인 의미

대기업은 AI 거버넌스와 인력 전환 프로그램을 내재화할 여력이 있습니다. 핵심은 효율·윤리·고용의 삼각 균형입니다. 프로젝트별로 인력 재배치 계획을 명문화하고, 직무 재설계를 통해 ‘AI+사람’ 팀을 운영하는 방식이 바람직합니다. 스타트업은 성장 단계에서 자동화 의존도가 높지만, 이를 근거로 한 ‘일자리 파괴 기업’ 낙인을 피하려면 채용의 질과 직무 전환 기회를 함께 제시해야 합니다.

근로자에게는 “AI를 도구로 다루는 능력”이 무엇보다 중요합니다. 특히 50대 남성 독자라면, 현장에서 쌓아 온 도메인 지식을 AI 워크플로우와 결합하는 것이 강력한 경쟁력이 됩니다. 리더십 역할에선 AI를 활용한 의사결정 프레임, 데이터 기반 관리, 품질·리스크 관리의 숙련이 가치를 높입니다. 동시에, 퇴직 전환기에 대비해 재교육과 포트폴리오형 커리어를 설계하면 진입 장벽을 크게 낮출 수 있습니다.

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기업과 개인의 대응 전략: 자동화와 고용의 균형 잡기

기업은 먼저 ‘AI 영향 평가’를 정례화해야 합니다. 자동화로 절감되는 시간과 비용을 추적하고, 그 중 일정 비율을 내부 재교육·직무 전환에 재투자하는 내부 로봇세 개념을 도입하면 사회적 평판과 규제 리스크를 동시에 낮출 수 있습니다. 공급망, 고객 서비스, 백오피스에서의 생산성 지표를 재정의하고, AI 품질·보안 기준을 표준화하는 것도 필수입니다.

개인은 커리어의 ‘위험 분산’을 고려해야 합니다. 현재 업무의 10~30%를 AI가 대체 가능한지 점검하고, 대체가 어려운 역량(고객·파트너 관계, 현장 판단, 복합 규정 해석, 창의·기획)을 강화해야 합니다. 또한, 생성형 AI 툴의 프롬프트 설계, 데이터 문해력, 자동화 시나리오 작성 능력을 연습하면 전직 없이도 직무의 가치를 끌어올릴 수 있습니다.

💡 지금 바로 할 일 체크리스트

• 내 업무 중 반복·규칙 기반 작업을 목록화하고, AI 보조 도입 후 성과 지표를 설정합니다.
• 조직에 AI 영향 평가 보고서 포맷을 제안하거나, 팀 단위 파일럿을 시작합니다.
• 재교육 예산과 시간을 확보해 데이터·프롬프트·자동화 설계 역량을 키웁니다.
• 생산성 이익의 일정 비율을 팀 교육·직무 전환에 재투자하도록 상신합니다.

정책 시나리오별 전망: 도입, 연착륙, 대안 확산

첫째, 강경 도입 시나리오에선 해고·근로시간 단축과 연계된 과세가 시범 시행될 수 있습니다. 이 경우 기업은 AI 프로젝트의 고용 영향 보고와 전직 교육 의무가 강화됩니다. 둘째, 연착륙 시나리오로는 세제 개편 대신 고용유지 보조금과 전직 바우처를 확대해 유사한 효과를 도모할 수 있습니다. 셋째, 대안 확산 시나리오에서는 디지털세·최저 법인세·데이터 사용료 등 다른 수단이 로봇세 역할을 부분 대체합니다.

투자자 관점에서 로봇세는 단기 변동성이지만, 장기적으로는 ‘규제 친화형 AI’와 ‘인력 전환 솔루션’ 기업에 기회가 열립니다. 교육테크, 리스킬링 플랫폼, AI 거버넌스 소프트웨어, 데이터 품질·보안 분야는 구조적 수혜가 예상됩니다.

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결론

로봇세 논의의 핵심은 기술을 멈추자는 것이 아니라, 기술로 생긴 이익을 사회 전체의 전환 비용에 공정하게 분담하자는 데 있습니다. 제도의 정교함이 관건이며, 기업은 스스로 투명성과 교육 재투자를 강화해 리스크를 낮출 수 있습니다. 개인에게는 AI를 다루는 숙련이 최고의 안전망입니다. 특히 경력과 현장 감각을 갖춘 중장년 계층일수록, AI와 결합한 리더십은 강력한 차별점이 됩니다.

🚀 바로 실행해 보세요

1) 팀 단위 AI 파일럿을 제안하고, 고용 영향·성과 지표를 함께 정의해 보세요. 2) 업무 20% 자동화 목표를 세우고, 절감분의 일부를 재교육에 재투자해 보세요. 3) 경영진·노사와 함께 ‘내부 로봇세’ 모델을 논의해 조직 합의를 만들어 보세요.

참고: 본 글은 공개된 최신 기사·정책 동향을 바탕으로 독립적으로 재구성되었으며, 특정 입장이나 이해관계를 대변하지 않습니다. 국내외 법·정책은 수시로 변경될 수 있으니, 실제 적용 전 공식 자료를 확인하시기 바랍니다.

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