기술 기업들이 일자리를 줄이고 AI에 베팅하고 있습니다. 그 대가는 보장되지 않습니다

수십만 명의 기술 노동자들이 가혹한 현실에 직면해 있습니다. 고액 연봉을 받는 그들의 일자리는 더 이상 안전하지 않습니다. 이제 인공 지능(AI)이 여기에 왔기 때문에 그들의 미래는 10년 전만큼 밝아 보이지 않습니다.
미국 기술 기업들이 AI에 대한 투자를 늘리면서 엄청난 수의 일자리를 감축했습니다. Microsoft는 작년에 15,000명의 직원을 감원했습니다. Amazon은 지난 6개월 동안 30,000명의 직원을 해고했습니다. 금융 서비스 회사 Block은 2월에 4,000명 이상, 즉 전체 인력의 40%를 감원했습니다. Meta는 지난 6개월 동안 1,000명 이상을 해고했으며, Reuters 보도에 따르면 가까운 미래에 전체 직원의 20%를 감축할 수 있습니다. 이번 주에 소프트웨어 대기업 Oracle은 수천 명의 직원을 해고했습니다. Pinterest 및 Atlassian과 같은 소규모 기업도 최근 감원을 단행하여 각각 인력의 약 15%와 10%를 감축했습니다. Layoffs.fyi 추적기에 따르면 지난 한 해 동안의 기술 분야 해고 건수는 165,000명이 넘는 것으로 추정됩니다.
"제 경력에서 기술 분야의 미래에 대해 이렇게 비관적이 된 적은 한 번도 없습니다."라고 익명을 요구하며 보복을 두려워한 기술 회사 직원이 말했습니다. "정말 슬픈 일입니다. 왜냐하면 저는 기술을 사랑하기 때문입니다."
불안감은 실리콘 밸리를 넘어 확장됩니다. 기술 기업이 기업 세계의 혁신가로 여겨지기 때문에 AI 효율성 향상을 예상하거나 AI 투자를 우선시하기 위해 인원 감축을 하면 다른 기업도 유사한 감축을 할 전례가 될 수 있습니다.
그러나 AI가 코딩을 가속화하고 대규모 데이터 세트를 분석하며 연구를 지원하는 데 도움이 되었지만, 많은 AI 전문가들은 AI가 전체 인력의 상당 부분을 대체할 수 있을지, 심지어 대체할 수 있을지 여부는 아직 멀었다고 말합니다. 그렇다면 정말 무슨 일이 일어나고 있는 걸까요?
지난 한 달 동안의 인터뷰에서 AI 연구원, 경제학자 및 기술 노동자들은 본질적으로 우리 모두가 실험을 겪고 있다고 말했습니다. 앞으로 몇 년 동안 기술 기업의 AI 실험은 여러 가지 중요한 결과로 이어질 가능성이 높습니다. 즉, 산업 전반에 걸친 추가적인 일자리 감축, AI에 대한 과도한 의존으로 인한 예상치 못한 결과, 근본적으로 다른 형태의 업무 방식입니다.
펜실베이니아 대학교 워튼 스쿨의 조교수이자 AI를 연구하는 Ethan Mollick은 "지금은 AI가 사람을 대체한다는 최대의 과장 광고가 있지만 사실이 아닙니다."라고 말했습니다. "하지만 AI가 결코 일자리를 위협하지 않을 것이라는 것도 사실이 아닙니다. 복잡해질 것입니다."
직업 재편
OpenAI, Anthropic 및 Google은 ChatGPT, Claude 및 Gemini와 같은 생성형 AI 도구가 사람들의 업무 방식을 변화시키고, 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화하고, 인간을 보다 복잡한 업무로 전환할 것이라고 약속했습니다. Agentic AI, 즉 인간의 개입 없이 작업을 완료하는 봇은 이러한 약속을 더욱 발전시켜 잠재적으로 전체 역할 또는 비즈니스 기능을 자동화할 수 있습니다.
현장 일선에서 기술 노동자들은 AI 실험의 첫 단계를 맞이하고 있으며, 기술을 더 자주 사용하도록 요구받고 있습니다. 그러나 결과는 항상 리더의 기대와 일치하지는 않습니다.
2월에 해고된 이전 Block 엔지니어링 감독자는 기술 산업 전반에 걸친 고용주에게 AI 사용이 기본 기대치가 되었다고 말했습니다.
AI는 코드를 더 빠르게 생성하는 데 도움이 되지만, 이로 인해 코드 검토를 따라가는 것이 더 어려워진다고 그는 말했습니다. 그는 인간의 검토가 코드에 시스템의 다른 부분과 충돌할 수 있는 잠재적 충돌을 고려하고 AI가 합법적으로 보이게 만드는 버그를 발견하는 데 중요하다고 덧붙였습니다.
"지금은 코드가 더 빠르게 생성되기 때문에 코드 양이 세 배나 됩니다."라고 그는 말했습니다. "우리는 검토에 뒤쳐지고 있었습니다."
Amazon Web Services에서 최근 해고된 수석 사용자 경험 디자이너는 보복을 두려워하여 익명을 요구하며 자신의 팀이 자신의 업무에 핵심적인 두 가지 내부 생성형 AI 도구를 실험하고 있었고, 둘 다 초기 테스트 단계에 있었다고 말했습니다. 그는 어느 쪽도 아직 완전히 기능적이거나 작업에 유용하지 않았다고 말했습니다. 그래서 그의 팀에 감축이 발생했을 때 그는 놀랍고 혼란스러웠습니다.
"아직 아무것도 준비되지 않은 것 같았습니다."라고 그는 말했습니다. "이 모든 일을 어떻게 할 건가요?"
그는 Amazon 직원들이 AI를 사용하지 않으면 자신의 일자리가 다음이 될 수 있다는 은연중 위협을 느꼈다고 말하며, 이는 직원들이 속도를 늦추더라도 AI를 사용하도록 압력을 가하는 기술 회사의 행태를 보도한 Guardian의 이전 보도를 반영합니다. Amazon은 이전 성명에서 AI 사용이 의무 사항이 아니라고 강조했습니다.
더 많은 기술 직장에서 AI를 중심으로 하고 직원들에게 이를 수용하도록 촉구하면서 때로는 감시와 집행이 함께 이루어집니다.
Microsoft의 이전 직원은 자신의 AI 사용과 관련하여 "감시받고 있다는 느낌"을 받았고 "좋든 싫든 기술을 채택해야 한다는 압박감"을 받았다고 말했습니다. 그는 또한 보복을 두려워하여 익명을 요구했습니다. 그는 AI에 대한 우려를 제기하면 회사가 나쁜 결과로부터 보호하는 데 도움이 될 수 있지만 더 큰 사회적 우려는 환영받지 못한다고 느꼈습니다.
"환경이나 일자리 문제에 대해 이야기할 수 없습니다."라고 그 직원은 말했습니다. "AI에 반대하는 사람으로 알려지고 싶지 않습니다."
Microsoft는 보안 및 위험을 위해 AI 사용에 대한 시스템 수준의 감독을 유지하지만 개별 사용량을 성과 지표로 사용하지 않는다고 밝혔습니다. 이 회사는 또한 직원들이 기술 사용 방법에 대한 우려를 익명으로 제기할 수 있는 여러 채널을 제공한다고 덧붙였습니다.
AI의 힘
일부 기업은 이미 AI로부터 얻은 이점을 자랑하고 있습니다. 예를 들어 Google은 최신 수익 보고서에서 코드의 50%를 AI 덕분이라고 밝혔습니다. Block의 엔지니어링 책임자는 회사의 11월 투자자 데이에서 회사의 코드 제출의 90%가 "부분적으로 또는 완전히 AI 지원을 받아 작성되었다"고 말했습니다.
그러나 현재 형태의 AI는 일부 과장 광고만큼 유능하지 않다고 Princeton University의 박사후 연구원이자 AI 에이전트의 신뢰성에 대한 백서를 공동 저술한 Stephan Rabanser는 말했습니다. 생성 도구의 출력은 수년에 걸쳐 개선되었지만 기술은 동일한 프롬프트가 사용되더라도 일관되게 동일한 올바른 답변을 생성하는 데 여전히 문제가 있습니다. 특히 사용자나 조건이 다르면 더욱 복잡해진다고 Rabanser는 말했습니다.
"이것이 직업 전환의 장벽입니다."라고 그는 말했습니다. "신뢰성이 주요 제한 요소가 될 것입니다."
Rabanser는 더 많은 기업이 AI 배포 실패 또는 문제가 있는 결과를 경험할 가능성이 높다고 말했습니다.
AI 시스템은 작업에 적합해지기 위해 엄청난 양의 데이터가 필요하며, 고품질 교육 데이터는 점점 부족해지고 있다고 UC Berkeley의 교수이자 AI 연구원인 Stuart Russell은 말했습니다. 종종 챗봇이 필요한 데이터가 부족하더라도 자신 있게 응답하여 잘못된 답변을 생성하여 잘못된 거래 및 삭제된 데이터베이스로 이어질 수 있다고 그는 덧붙였습니다.
Mollick은 또한 AI가 지속적으로 학습하고 이전에 수행한 작업을 기억하는 데 어려움을 겪는다고 말했습니다. 그럼에도 불구하고 일부 기업은 이미 고급 사용 사례를 채택하여 AI가 모든 코드를 작성한 다음 AI의 제한 사항으로 인한 위험에도 불구하고 이러한 제품을 출시하는 데 의존하고 있습니다. 그는 이러한 기업을 "어두운 공장"이라고 불렀는데, 이는 대부분 인간의 감독 없이 운영되기 때문입니다.
AI에 도박하는 것은 위험합니다. AI 및 비즈니스 전문가에 따르면 재정적 손실, 평판 손상 및 부정적인 고객 또는 클라이언트 결과에 노출됩니다.
어떤 경우에는 AI에 대한 과도한 의존으로 인해 비즈니스 범위를 넘어 심각한 결과가 발생할 수 있습니다. Rabanser는 "고위험 상황, 예를 들어 의료 또는 사법 분야에서는 빠르게 움직여서 문제를 일으키고 싶지 않습니다."라고 말했습니다. "관련된 위험이 높습니다."라고 그는 덧붙였습니다.
감축의 진실
AI가 더 적은 것으로 더 많은 일을 할 수 있도록 AI가 도움이 될 것이라고 말하는 기업의 드럼 비트가 커지고 있지만, AI가 실제로 감축을 주도하고 있는지 여부는 불분명합니다. 일부 기업은 연구원과 AI 전문가가 말했듯이 기술을 편리한 변명으로 사용하여 둔화되는 노동 시장, 소비 수요 감소 또는 비용 증가를 "AI 워싱"하고 있을 수 있습니다.
이번 주에 저명한 벤처 캐피털리스트이자 "AI가 세상을 구할 것"이라고 쓴 AI 열렬한 지지자인 Marc Andreessen은 팟캐스트에서 대규모 기술 기업이 과잉 채용되었기 때문에 직원을 감축하고 있으며 "이제는 AI라는 만병통치약이 있습니다."라고 말했습니다.
Yale University의 Budget Lab의 연구 책임자인 Ryan Nunn은 "생성형 AI와 같은 것의 효과와 노동 시장의 약화를 혼동하기 쉽습니다."라고 말했습니다. "AI에 노출된 노동 시장에서 특별히 일어나고 있는 것은 보이지 않습니다."
기업이 재정적으로 어려움을 겪고 있다면 AI가 감축을 주도했다고 말하는 것이 확실히 더 나은 이야기라고 Thomas Malone은 MIT Sloan School of Management의 정보 기술 교수입니다.
새로운 기술의 영향과 채택률에 대한 예측을 과장하는 오랜 역사가 있습니다. 이는 도트컴 시대와 자율 주행에서 일어났습니다.
"많은 사람들이 일자리가 얼마나 빨리 바뀔지에 대해 과대 평가하고 있다고 생각합니다."라고 Malone은 AI 예측에 대해 말했습니다.
Pinterest가 1월에 인력의 거의 15%를 감축한다고 발표했을 때 AI에 초점을 맞춘 팀에 자원을 재할당하고 AI 기반 제품 및 기능을 우선시하는 것을 포함하여 그 이유를 밝혔습니다. 그러나 언론에 이야기할 권한이 없는 Pinterest 직원은 감축이 회사 사업을 수정하는 것과 더 관련이 있다고 믿는다고 말했습니다.
"AI가 이유 중 하나였다는 것을 알고 있지만 그것이 진짜 이유라고는 생각하지 않습니다."라고 그녀는 운영을 최적화하는 것과 관련이 있다고 덧붙였습니다. "그들은 전체 사업에 대한 철저한 검토를 수행했으며 지금은 더 날렵하고 의미있는 Pinterest입니다."
Pinterest는 이것이 오해라고 밝혔습니다.
AI의 잠재적 절감 및 경쟁적 이점은 월스트리트 투자자에게 매력적입니다. 직원 수 감소는 직원당 생산성 향상을 의미할 수 있으며 이는 더 높은 이익으로 이어집니다. Telsey Advisory Group의 분석가인 Joseph Feldman은 말했습니다.
Block의 CEO인 Jack Dorsey가 회사의 감축을 AI 생산성 향상과 직접 연결했을 때 회사의 주가는 20% 상승했습니다.
그러나 감축만으로는 시장을 만족시키지 못하며 지속 가능성의 징후도 주시하고 있다고 여러 분석가가 말했습니다. 가격의 초기 급등 후 2주 후 Block의 주가는 6% 하락하여 시장이 실행 위험을 인식했음을 나타냈습니다. Truist Securities의 분석가인 Matthew Coad는 말했습니다.
"그것의 상당 부분은 '[Dorsey]가 뼈를 잘랐는가?'에 대한 불확실성입니다."라고 Coad는 엔지니어링 직원을 언급하며 말했습니다.
Oracle의 감축 소식이 나온 다음 날 회사의 주가는 7.5% 상승했습니다. 그러나 주가는 며칠 후 감축 전 수준으로 돌아갔습니다. Amazon도 1월의 최신 감축 이후 주가가 급등했지만 그 이후 몇 달 동안 시장이 AI 지출 계획에 의문을 제기하면서 주가가 하락했습니다.
심지어 시장도 AI를 둘러싼 과장 광고의 의미를 파악하려고 노력하고 있습니다. 이 기술이 업무와 경제를 어떻게 변화시킬지에 대한 명확한 답을 찾는 사람들에게 답은 아직 결정되지 않았습니다. 이 기술은 일부 일자리를 변화시키고 있지만 더 큰 영향은 수년 동안 나타날 것입니다.
Mollick은 "AI의 개선을 예상하면 앞으로 몇 년 동안 변화가 있을 것입니다."라고 말했습니다. "이미 프로그래밍을 바꾸고 있습니다. 따라서 일자리를 바꾸고 변화시킬 것이지만 아직 일자리 결과는 알 수 없습니다."