AI 알고리즘 효율성은 연 8개월마다 2배씩 향상되고 있습니다. 이제 비개발자도 AI로 제품을 만들고, 신입 회계사가 3년차 업무를 수행하는 시대가 왔습니다. 하지만 이 변화의 이면에는 초급 직무의 대량 소멸과 경력 사다리 붕괴라는 어두운 그림자가 드리워져 있습니다.
핵심 포인트:
- 알고리즘 효율성 8개월마다 2배 향상: Epoch AI 연구에 따르면 언어모델이 동일한 성능을 내는 데 필요한 컴퓨팅 자원이 8개월마다 절반으로 줄어들고 있습니다. 이는 무어의 법칙(2년마다 2배)보다 3배 빠른 속도죠.
- 신입 채용률 5.8%로 급증, 2013년 이후 최고치: 2025년 초 미국 대졸 신입의 실업률이 5.8%를 기록했습니다. 기업들은 인력 충원을 동결하고 AI 플랫폼 구매는 예산 외로 신속 승인하는 패턴을 보이고 있습니다.
- Anthropic CEO “화이트칼라 대학살” 경고: Dario Amodei는 AI가 향후 1~5년 내 초급 화이트칼라 직무의 절반을 없애고 실업률을 10~20%까지 끌어올릴 수 있다고 경고했습니다. 그는 “경력 사다리의 맨 아래 단이 부서지고 있다”고 표현했죠.
누구나 쓸 수 있는 AI, 모든 것을 바꾼다
몇 년 동안 코드를 작성하지 않던 CTO들이 GitHub Copilot의 도움으로 다시 PR 리뷰를 시작하고 있습니다. 팀 관리에만 집중하던 엔지니어링 매니저들도 다시 개별 기여자(individual contributor)로 돌아가 코드를 짜고 있습니다.
더 놀라운 건 ‘바이브애톤(vibeathon)’이라는 신조어입니다. 전통적인 해커톤이 개발자를 위한 행사였다면, 바이브애톤은 제품 매니저와 디자이너가 AI를 활용해 엔지니어 도움 없이 직접 제품을 만드는 행사죠. Hexaware 같은 기업은 4시간 만에 실전 AI 애플리케이션을 만드는 노코드 해커톤을 진행하고 있습니다.
Epoch AI의 연구에 따르면 언어모델의 알고리즘 효율성은 8개월마다 2배씩 향상되고 있습니다. 이는 하드웨어 성능 향상 속도인 무어의 법칙(2년마다 2배)보다 3배 빠른 속도입니다. 훈련 데이터는 매년 4배씩 증가하고 있고요.
결과는? 몇 년 전까지만 해도 연구자나 클라우드 거대 기업만 접근할 수 있던 AI 능력이 이제 스타트업, 비영리단체, 그리고 조직 내 모든 팀원의 손에 들어갔습니다.
조직 구조가 뒤집힌다
변화는 일하는 방식뿐만 아니라 조직 구조 자체를 바꾸고 있습니다.
회계법인 KPMG는 AI 도구를 활용해 신입 회계사들이 기존에 2~3년차가 맡던 고급 세무 업무를 수행하도록 하고 있습니다. 영국의 법률회사 McFarlands는 초보 변호사들에게 단순 문서 검토 대신 복잡한 계약서 해석 업무를 훈련시키고 있죠. AI가 기초적인 ‘막노동’을 처리하니, 신입도 바로 고급 업무로 올라갈 수 있게 된 겁니다.
더 근본적인 변화는 예산 배분 방식입니다. 그동안 기업들은 직원 인건비(OpEx, 운영비)로 팀을 키워왔습니다. 하지만 이제 추세가 바뀌었습니다. AI 플랫폼과 도구 구매(CapEx, 자본 지출)로 전환되고 있죠.
여러 기업에서 비슷한 패턴이 관찰됩니다. 신규 채용 요청은 지연되거나 축소 또는 거부당하는 반면, AI 플랫폼이나 코파일럿 도구 구매 요청은 정상 예산 주기를 벗어나서도 빠르게 승인됩니다. 메시지는 명확합니다. 많은 리더들이 AI를 인력보다 확장성 있고 매력적인 투자라고 믿고 있다는 겁니다.
경력 사다리가 무너진다
조직 구조 변화가 가져온 가장 심각한 결과는 초급 직무의 대량 소멸입니다.
2025년 초, 미국 대졸 신입의 실업률은 5.8%를 기록했습니다. 이는 2021년 이후 최고치이며, 전체 실업률보다 훨씬 높은 수치죠. 뉴욕연방준비은행 데이터에 따르면 2분기 신입 실업률도 5.3%를 유지하며 어려운 상황이 계속되고 있습니다.
채용 동결과 해고는 초기 경력자들에게 불균형적으로 영향을 미치고 있습니다. 시니어나 전문직 포지션은 계속 채용 공고가 올라오지만, 신입을 위한 기회는 말라가고 있습니다. 인턴십 프로그램이 취소되고, 채용 제안이 막판에 철회되는 일이 발생하고 있죠.
LinkedIn의 최고경제기회책임자(Chief Economic Opportunity Officer) Aneesh Raman은 이를 “경력 사다리의 맨 아래 단이 부서지고 있다”고 표현했습니다. 금융에서는 이사급 직원들이 LLM을 사용해 리포트를 작성하는데, 이 리포트 작성이 예전에는 애널리스트들의 훈련장이었죠. 법률 분야에서는 초급 리서치 업무가 자동화되고 있습니다.
문제는 단순히 일자리가 줄어드는 게 아닙니다. 전통적인 OJT(on-the-job training)와 선배로부터 직접 배우는 경로가 사라지고 있다는 겁니다.
리더십이 직면한 선택
이는 조직에 딜레마를 만듭니다. 초급 직무를 없애면 인재 파이프라인은 어떻게 되나요? 승계 계획은? 다음 세대 리더는 누가 되나요? LLM으로 자동화할 수 없는 조직 지식, 인간관계, 실전 경험은 어떻게 개발하나요?
단기적으로는 AI로 더 적은 인원, 더 많은 일을 할 수 있어 보입니다. 하지만 장기적으로는? 인재 파이프라인이 고갈되고, 혁신이 정체되고, 결국 내부 지향적인 조직만 남게 됩니다. 신생 경쟁자들이 AI를 무기로 전통적인 거대 기업을 추월할 수 있습니다.
Anthropic의 CEO Dario Amodei는 Axios와의 인터뷰에서 이를 “화이트칼라 대학살(white-collar bloodbath)”이라는 충격적인 표현으로 묘사했습니다. 그는 AI가 향후 1~5년 내에 초급 화이트칼라 직무의 절반을 없애고, 실업률을 10~20%까지 끌어올릴 수 있다고 경고했죠.
Amodei는 “암이 치료되고, 경제가 연 10% 성장하고, 예산이 균형을 이루지만, 20%의 사람들은 일자리가 없는” 시나리오를 걱정하고 있습니다. 그는 AI 기업의 리더로서 “우리가 만드는 기술이 어디로 가고 있는지 정직해야 할 의무가 있다”고 말합니다.
균형이 필요한 시점
조직은 장기적으로 생각해야 합니다. AI에 투자하되, 사람에게도 투자해야 하죠. 초기 경력 인재가 배우고, 실험하고, 성장할 기회를 만들어야 합니다. AI가 기술적으로는 더 빠르게 일을 처리할 수 있다 해도 말이죠.
단기 효율성의 유혹을 피하고, 이 도구들이 어떻게 사람들(아직 채용하지 않은 사람들 포함)을 새로운 높이로 끌어올릴 수 있을지 고민해야 합니다.
Test Double의 창업자이자 시니어 파트너인 Jonathon Baugh는 “사람, 기술, 비즈니스의 트라이포스”라는 프레임워크를 이야기합니다. 이 세 다리 중 하나라도 잃으면 전체 의자가 넘어진다는 거죠.
기술은 가속화되고, 비즈니스는 결과를 요구하지만, 결국 조직을 지속가능하게 만드는 건 사람입니다. AI 시대에도 이 원칙은 변하지 않습니다.
참고자료:
답글 남기기