생성형 AI가 주류로 떠오른 순간부터, 이런 사태가 올 것이라는 건 모두가 알고 있었다. 이제는 일주일이 멀다 하고 AI로 인한 감원을 발표하는 기술 기업 소식이 들려온다.

요즘 기술 기업은 AI 인프라 구축 자금을 마련하기 위해 앞다퉈 직원을 내보내고 있다. AI가 실제로 비즈니스에서 효과를 발휘한다는 게 입증될 때까지만이라도 기다려준다면 얼마나 좋겠는가.

한편으로는 아마존, 블록(Block), 시스코(Cisco), 클라우드플레어, 메타 등 주요 기술 기업이 잇달아 인력 감축을 발표했다. AI가 기존 직무를 대체할 수 있거나, AI 인프라 구축에 필요한 재원을 확보해야 한다는 이유에서다. 올해 들어 기술 분야에서 발생한 감원 건수는 총 3만 7,638건에 달하며, 그 중 47.9%, 즉 감원 규모의 약 절반이 AI와 직접 연관된 것으로 추적됐다.

다른 한편으로는, 온갖 AI 열풍과 과장에도 불구하고 아직 아무도 AI가 기업에 실질적으로 도움이 된다는 사실을 증명하지 못했다. 물론 오픈클로와 바이브 프로그래밍으로 성과를 거뒀다는 사례도 있다. 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 자사 코드의 20~30%가 AI로 작성됐다고 주장하고, 엔비디아는 설문에 응한 고객의 88%가 AI 도입 이후 매출이 증가했다고 강조한다.

하지만 달리 무슨 말을 하겠는가? “이사회 여러분, 엔비디아 GPU에 5억 달러를 쏟아부었는데 손실만 눈덩이처럼 불어나고 있습니다”라고 할 수는 없지 않겠는가.

실상은 이렇다. IDC 조사에 따르면, AI 개념 검증 프로젝트의 무려 88%가 실제 서비스 단계에 진입하지 못한다. MIT의 ‘생성형 AI 격차: 2025 비즈니스 AI 현황’ 연구도 AI 프로젝트의 95%가 측정 가능한 손익 성과를 내지 못한다고 밝혔다.

물론 AI가 비즈니스 현장에서 가치를 발휘하기 시작했다는 점은 인정해야 한다. 프로그래밍에 일가견이 있는 리눅스와 깃의 창시자 리누스 토르발스는 오픈 소스 서밋 북아메리카에서 “AI가 프로그래밍을 바꾸고 있다는 사실을 100% 확신한다”라고 말했다. “AI가 생산성을 10배 높여줄 것”이라고도 전망했다.

그렇다고 10~40% 규모의 인력을 잘라내는 게 정당화될 수 있을까. 답은 하나다. 아니다.

대량 해고만이 문제가 아니다. 감원을 앞두고 있거나 간신히 모면한 직원도 극도의 불안을 느끼고 있다. 메타 직원 한 명은 샌프란시스코 스탠더드(The San Francisco Standard)에 “샤워하면서 울 때가 많다”며 “직장에 대한 감정의 상당 부분은 감원 때문만이 아니라 전반적인 혼란에서 비롯된다”라고 털어놨다.

AI 감원이 예정된 상황에서 직원이 최선을 다해 일할 것이라 기대하는 게 과연 합리적인가?

설상가상으로 IBM, 구글, 메타가 직원에게 향후 자신을 대체할 AI 학습을 하도록 강요하고 있다는 것은 공공연한 사실이다. 인터넷에 유행하는 밈처럼, 직원은 이제 “자기 관을 직접 짜고 있는” 신세다. 상사가 AI 대체 훈련을 강요할 때 전체 직원의 29%, Z세대 직원 중 44%가 의도적으로 업무를 방해한다는 것도 놀라운 일이 아니다.

CEO가 AI로 전체 직원의 절반을 대체하겠다고 공공연히 선언하는 회사의 분위기가 좋을 리 없다. 특히 심각한 사례로, 스탠다드차타드(Standard Chartered) CEO 빌 윈터스는 수천 개의 일자리를 없애고 “저가치 인적 자원”을 AI로 대체하겠다고 공언했다.

나중에 윈터스는 발언을 철회했지만, 의도는 누구나 알고 있다. AI 일자리 관련 뉴스가 주가를 끌어올린다는 사실과 FOMO(기회를 놓쳤다는 두려움)가 맞물리면서, 다른 CEO도 인력을 줄이고 AI로 큰 성공을 거두겠다고 앞다퉈 선언한다.

몇 분기 뒤에는 어떤 상황이 펼쳐질까? 지금 경영진의 태도는 내일 일은 내일 걱정하면 된다는 식이다. 장기적으로는 절대 통하지 않는 접근법이다. (물론 다음 분기 이상의 미래가 경영진에게는 별로 중요하지 않아 보이지만.)

그러나 먼 미래도 중요하게 다뤄져야 한다. 딜로이트(Deloitte)의 최근 연구에 따르면, “대다수 응답자는 일반적인 AI 활용 사례에서 만족스러운 투자 수익(ROI)을 달성하는 데 2~4년이 걸린다고 답했다. 기술 투자에 통상 기대하는 7~12개월의 회수 기간보다 훨씬 길다. 1년 안에 투자 회수가 이뤄졌다고 답한 비율은 6%에 불과했으며, 가장 성공적인 프로젝트 중에서도 12개월 이내에 수익을 낸 사례는 13%에 그쳤다.”

요컨대 AI는 지지자들이 주장하는 것처럼 기업의 모든 문제를 해결하는 만병통치약이 아니다.

그렇다고 기업이 브레이크를 밟을까? 그럴 것 같지는 않다. 미국 캘리포니아 주처럼 AI로 인한 일자리 감소를 완화하기 위해 기존 사람 직원을 유지하는 기업에 보조금을 지급하는 방안을 의무화하는 노력을 기울이는 경우도 있지만, 대출혈을 막기에는 역부족일 것이다.

오픈 소스 서밋 북아메리카에서 리눅스 재단 CEO 짐 젬린은 AI와 일자리 문제에 대해 낙관적인 견해를 내놨다. AI가 “상당히 훌륭한 코더”가 된 덕분에 깃허브의 오픈소스 프로젝트 수가 급증하고 새로운 코드와 프로젝트가 폭발적으로 늘어났다는 것이다.

젬린은 직접 코드를 작성하는 개발자는 줄겠지만 “엔지니어는 여전히 코드를 설계하고 검토하며 보안을 확보하고 통합하는 역할을 맡게 될 것”이라고 덧붙였다. 이른바 ‘포워드 디플로이드 엔지니어(forward-deployed engineer)’로 불리는 직군이 부상하고 있다는 설명이다. 젬린은 이런 흐름이 결국 기술 분야 일자리 성장으로 이어질 것이라고 전망했다.

문제는 대다수 기업 최고경영진이다. 인력 감축으로 다음 분기 실적을 부풀리고 주가를 끌어올리는 데만 급급한 게 아니라, 진정한 미래지향적 사고를 할 수 있다는 믿음이 생겨야 이 전망도 희망적으로 들릴 것이다.

장기적으로 AI는 분명 생산성을 높여줄 것이다. 하지만 아직 그 단계에 이르지 못했다. 지금 기업에 필요한 것은 직원에게 AI를 억지로 강요하는 것이 아니라 직원이 만족감을 느끼며 일할 수 있도록 환경을 만들고, AI가 비즈니스에서 실제로 어떤 역할을 할 수 있는지 신중하고 면밀하게 검토하는 일이다.
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