기술직 해고가 정말 AI 때문일까?

이사회실부터 홍보(PR) 사무실에 이르기까지, 실리콘밸리는 대규모 해고를 설명하기 위해 즐겨 사용하는 문구를 만들어냈습니다: "AI가 우리가 일하는 방식을 바꾸고 있습니다." Google, Salesforce, Amazon을 포함한 기업들은 모두 AI의 확장을 수만 명의 일자리 상실을 정당화하는 데 사용했습니다. 이 이야기는 깔끔하고, 미래지향적이며, 투자자들에게 매력적입니다. 질문은 이것입니다: 그것이 사실이었을까요?

우리가 타임라인과 데이터를 조사해 보면, 냉소주의보다는 선의를 가지고 탐구해 볼 가치가 있는 다른 그림이 나타납니다.

데이터는 다른 이야기를 말한다

AI 주도 해고에 관한 논의에서 거의 드러나지 않았던 한 가지 사실은, 미국의 기술직 해고 물결이 2022년 11월 ChatGPT가 대중에게 공개되기 6개월 이상 전인 2022년 초에 시작되었다는 점입니다. 미국 기술 기업들은 2022년에 약 93,000건의 해고를 기록했으며, 그 숫자는 2023년에 200,000건을 넘어섰습니다.

해고가 시작될 당시, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 아직 기업용으로 사용할 수 없는 상태였습니다. 기업들이 나중에 인력 구조조정의 이유로 인용할 기술들은 여전히 프로토타입(Prototype)이거나 순수하게 실험적인 단계였으며, 학술 논문과 연구실에 국한되어 있었습니다. 시점만 놓고 보더라도, "AI 생산성"을 주된 설명으로 받아들이기 전에 우리는 잠시 멈춰 생각해야 합니다.

Meta는 시사하는 바가 큰 사례를 제공합니다. ChatGPT가 공개되기 3주 전인 2022년 11월 9일, Mark Zuckerberg는 Meta 인력의 약 13%에 해당하는 약 11,000개의 일자리 감축을 발표했습니다. 당시 회사는 거시 경제적 역풍, 비용 상승, 그리고 광고 사업의 둔화를 이유로 들었습니다. 그 후, Meta의 "효율성의 해(year of efficiency)"를 선포한 2023년 3월, Zuckerberg는 10,000명의 직원을 추가로 감축했습니다. 그 시점에 이르러서야 AI가 회사가 밝힌 근거에서 중요하게 등장하기 시작했습니다. 비록 해당 결정을 정당화할 만큼 Meta에서 측정 가능한 AI 주도 생산성 향상이 거의 없었음에도 불구하고 말입니다.

이것은 시점상의 사소한 불일치가 아닙니다. 이는 서사(narrative) 자체의 근본적인 문제입니다. 해당 결정이 내려졌을 당시 아직 배포 가능한 형태로 존재하지 않았던 기술에 대해, 감원(job cuts)의 원인을 돌리는 것은 신뢰성을 얻을 수 없습니다.

AI 생산성 향상은 어디에 있는가?

만약 AI가 2023년과 2024년에 실제로 노동자를 대체하고 생산성 향상을 주도했다면, 그에 상응하는 측정 가능한 산출량(output)의 증가를 기대할 수 있었을 것입니다. 하지만 증거는 그러한 결론을 뒷받침하지 않습니다.

Acemoglu (2024, "The Simple Macroeconomics of AI," NBER)는 AI의 단기적인 생산성 영향이 미미할 가능성이 높으며, 단기적으로는 아주 적은 비율의 작업만이 비용 효율적으로 자동화될 것이라고 밝혔습니다. Goldman Sachs의 보고서(Hatzius et al., 2023) 또한 장기적인 변혁적 잠재력은 인정하면서도, 상당한 생산성 효과가 대규모로 나타나기까지는 수년이 걸릴 것이라고 언급했습니다.

직장 내 연구들은 생성형 AI (Generative AI)가 글쓰기, 고객 지원, 소프트웨어 개발 및 번역 분야에서 성능을 향상시킨다는 것을 보여주었습니다. Brynjolfsson, Li, and Raymond (2023, "Generative AI at Work," NBER)는 고객 응대 역할을 수행하는 개별 노동자들에게 유의미한 이득이 있음을 발견했습니다. 그러나 통제된 테스트 환경과 실제 조직의 복잡성 사이의 간극은 여전히 컸습니다. 광범위한 인력 감축을 정당화할 만큼 기업 전반의 이득이 입증되지는 않았습니다.

2022~2024년의 문제는 AI가 결국 그러한 이득을 가져다줄 것인가가 아니라, AI 때문이라고 여겨지는 구조조정을 정당화할 만큼 AI가 이미 충분한 역할을 수행했는가 하는 점입니다. 2022년과 2023년에 내려진 기업의 결정은 연구자들이 아직 나타나지 않았다고 말하는 생산성 향상으로 소급하여 정당화될 수 없습니다.

기업들이 먼저 내세우고 싶지 않았던 더 넓은 경제적 맥락

2022년에서 2024년 사이의 경제 환경을 살펴보면, 비용 절감 결정을 압박한 요인들은 상당했으며 AI와는 대체로 무관했습니다. 중앙은행들은 인플레이션 (Inflation)에 대응하기 위해 공격적으로 금리를 인상했습니다. 에너지 가격은 급등했습니다. 2022년 2월 러시아의 우크라이나 침공은 글로벌 공급망 (Supply chains)을 교란시켰고 지속적인 지정학적 불확실성을 초래했습니다. 소비자 신뢰 지수는 하락했습니다. 그리고 벤처 캐피털 (Venture capital) 자금 조달은 2021년 정점 대비 급격히 감소했습니다. 이 정점은 바로 2020년과 2021년 동안 기술 분야의 이례적인 채용 붐을 가속화했던 시기였습니다.

이제 2025년과 2026년에 들어서며, 새롭고 심각한 충격이 이러한 압박을 가중시켰습니다. 2026년 2월 28일, 미국과 이스라엘은 '오퍼레이션 에픽 퓨리 (Operation Epic Fury)' 작전 하에 이란을 향한 군사 공격을 개시했으며, 이는 전 세계 해상 원유의 약 20%가 통과하는 호르무즈 해협 (Strait of Hormuz)의 폐쇄를 촉발했습니다. 가스 가격은 전국적으로 갤런당 4달러 이상으로 급등했으며, AAA에 따르면 전쟁 전 수준보다 38% 이상 상승했습니다. 브렌트유 (Brent crude)는 배럴당 100달러 위로 치솟았습니다. 2026년 4월 인플레이션은 연간 3.8%에 도달했는데, 이는 주로 에너지 비용에 의해 주도된 것으로 2023년 중반 이후 가장 높은 수치입니다. Moody's Analytics와 Oxford Economics의 경제학자들은 분쟁이 종료된 후에도 그 피해가 몇 달 동안 지속될 것이라고 경고했습니다.

이러한 상황들은 역사적으로 기업들이 가장 큰 가변 비용 (Variable cost)인 노동력을 줄이게 만들었던 전형적인 거시 경제적 (Macroeconomic) 압박을 나타냅니다. 노동력은 통상적으로 총 운영 비용 (Operating expenses)의 65~70%를 차지합니다.

많은 기술 기업들은 팬데믹 시대의 수요 급증에 올라타 2019년에서 2022년 사이에 직원 수를 거의 두 배로 늘렸습니다. 그 뒤를 이은 해고는 상당 부분 공격적인 과잉 채용 (Over-hiring)에 대한 교정이었으며, 이는 많은 경영진이 결국 직접적으로 인정한 사실이기도 합니다. Amazon의 CEO Andy Jassy는 2023년 해고 메모에서 회사가 "급격히 채용했으며 (hired rapidly)" 경로를 수정할 필요가 있다고 설명하며 이와 같은 취지를 밝힌 바 있습니다.

주식 시장의 동기

주식 시장의 동기

왜 기업들은 경제적 동기에 의한 해고를 AI 주도의 구조조정으로 포장할까요? 그 재무적 인센티브(Financial incentives)는 이미 잘 문서화되어 있습니다. 해고 발표에 대한 시장 반응을 연구한 경제학자들(Farber, 2005; Hallock, 1998)의 연구에 따르면, 효율성 개선(Efficiency improvements) 덕분이라고 간주되는 해고는 시장에서 보상을 받는 반면, 수요 감소(Falling demand)로 인한 해고는 불이익을 받는 것으로 나타났습니다. 2023년의 한 분석에서 한 경제학자는 이러한 역학 관계를 명확하게 요약했습니다: "전통적으로 해고 발표는 주식 시장에서 기업 제품에 대한 수요 약화의 지표로 해석되어 왔습니다. 그러나 효율성 개선의 결과로 인한 해고를 발표하는 것은 긍정적으로 해석되는 경향이 있습니다." 이러한 비대칭성은 AI 내러티브(AI narrative)를 사용하게 만드는 강력한 유인을 제공합니다.

특정 발표 데이터는 이러한 패턴을 확인시켜 줍니다. Meta의 주가는 2022년 11월 11,000명의 인력 감축을 발표했을 때 거의 8% 상승했으며, 2023년 3월 두 번째로 10,000명을 감축했을 때 약 1% 상승했습니다. 또한 투자자들이 비용 절감 내러티브에 보답함에 따라 1년 전체에 걸쳐 약 81% 급등했습니다. Amazon의 주가는 18,000명의 해고를 발표한 후 한 달 동안 약 9% 상승했으며, Alphabet이 12,000명의 감축을 발표한 후 Google의 주가는 약 15% 상승했습니다. 각 사례에서 시장은 이러한 발표를 근본적인 사업 약화의 증거가 아닌, 향후 수익성 개선의 신호로 해석했습니다.

자본은 사라지는 것이 아니라 이동하고 있다

아마도 이 이야기 전체에서 가장 시사하는 바가 큰 측면은 기업들이 인력 감축을 통해 절약한 돈을 어떻게 사용했느냐 하는 점일 것입니다. 그들은 그 돈을 주주들에게 돌려주거나 그냥 쌓아두지 않았습니다. 대신 그 자금을 AI 인프라(AI infrastructure)로 재배정했습니다.

기업들은 AI가 해당 노동자들을 불필요하게 만들었기 때문에 해고한 것이 아닙니다. 그들은 결국 자신들을 경쟁력 있게 만들어 줄 것이라 기대하는 AI 투자를 위한 자금을 마련하기 위해 노동자들을 해고하고 있었습니다. 인건비 절감으로 얻은 저축액은 데이터 센터(Data centers), 칩(Chips), 그리고 컴퓨터 인프라(Computer infrastructure)에 대한 자본 지출(Capital expenditures)로 전환되고 있었습니다.

이러한 재배분의 규모는 놀라운 수준입니다. Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft, 그리고 Oracle에 걸친 AI 인프라(AI infrastructure)에 대한 통합 자본 지출(Capital expenditures)은 2022년 약 1,620억 달러에서 2025년 4,480억 달러로 증가했습니다. 4대 하이퍼스케일러(Hyperscalers)는 2026년까지 데이터 센터와 AI 인프라 구축에 7,000억 달러 이상을 지출할 궤도에 올라와 있으며, 이는 전년 대비 70% 증가한 수치입니다. Meta의 행보는 이를 가장 극명하게 보여줍니다. 2022년과 2023년에 걸쳐 21,000명의 직원을 감원했던 바로 그 회사가 2026년 한 해에만 AI 인프라에 1,250억 달러에서 1,450억 달러 사이를 지출하기로 약속했는데, 이는 2025년 지출액인 720억 달러의 거의 두 배에 달합니다. Meta의 CFO는 2026년 1분기 실적 발표(Earnings call)에서 "더 효율적인 운영 모델(Leaner operating model)"이 급증하는 AI 자본 지출을 상쇄하기 위해 명시적으로 설계되었다고 확인했습니다.

해고는 AI가 사람을 불필요하게 만들었기 때문에 발생한 결과가 아니었습니다. 그것은 인력 감축을 정당화하는 데 사용되고 있는 생산성 향상을 아직 실현하지 못한 AI 인프라를 위한 자금 조달 기제(Funding mechanism)였습니다.

오늘날 인력 변화를 실제로 주도하는 것은 무엇인가

2025년과 2026년을 이해하려면 이 이야기의 초기 단계를 넘어서는 동력들을 살펴봐야 합니다.

AI 역량은 2022년 이후 의미 있게 성장했으며, 그 성장은 이제 다른 종류의 진정한 불확실성을 만들어내고 있습니다. 기업들은 최근의 그 어느 때보다도 2년 후 자신들의 인력 구성이 어떤 모습일지 확신하지 못하고 있습니다. 이러한 불확실성 그 자체만으로도 채용 결정의 형태를 바꾸고 있습니다. 잘못된 채용의 비용이 특정 역할이 18개월 이내에 자동화될 수 있다는 가능성과 결합될 때, 기업들은 기본적으로 주의를 기울이게 됩니다. 그 결과 채용은 느려지고, 인원수는 줄어들며, 정규직 고용보다는 계약직 및 프로젝트 기반 업무로의 뚜렷한 전환이 나타납니다. 노동자들에게 이는 헤드라인 실업률 수치가 비교적 안정적으로 보일 때조차 고용 시장이 불안정하게 느껴지는 결과로 이어집니다.

이러한 불확실성은 이전의 기술적 광풍 (technological manias)과 매우 유사한 투자 역학을 부채질하고 있습니다. 닷컴 붐 (dot-com boom)이 기초적인 펀더멘털 (fundamentals)에 관계없이 모두가 인터넷 주식을 사도록 몰아붙였던 것처럼, 그리고 2005년부터 2007년 사이의 부동산 가격 상승이 과도한 레버리지 (overleveraged) 구매를 조장했던 것처럼, AI의 변혁적 잠재력에 대한 인식은 경쟁 구도가 명확해지기 전에 기업들이 막대한 투자를 하도록 밀어붙이고 있습니다. 뒤처지는 것에 대한 공포는 생산성 향상의 증거만큼이나 강력한 동력입니다. 이전의 광풍들과 마찬가지로, 위험 요소는 투자 수준이 기술이 단기적으로 실제로 제공할 수 있는 가치를 앞지르는 것입니다.

거시경제적 (Macroeconomic) 압박은 완화되지 않았습니다. 금리는 여전히 높은 수준을 유지하고 있으며, 우크라이나 분쟁은 유럽의 에너지 시장과 글로벌 공급망 (supply chains)을 계속해서 제약하고 있고, 이란 전쟁의 에너지 충격은 인플레이션 (inflation)을 2023년 이후 볼 수 없었던 수준으로 다시 밀어 올렸습니다. 이러한 조건들은 AI가 무엇을 하든과 관계없이 노동 시장을 압박 상태로 유지합니다.

더 조용하지만 중요한 구조적 변화인 오프쇼어링 (offshoring, 해외 아웃소싱) 또한 가속화되고 있습니다. COVID 팬데믹은 대규모 원격 근무를 일상화시켰고, 기업들은 지리적 요인이 더 이상 채용을 제한하지 않는다는 사실을 빠르게 인식했습니다. 국내적인 유연성 실험으로 시작된 것은 비용 차익 거래 기회 (cost arbitrage opportunity)가 되었습니다. 한때 현지 상주가 필요했던 소프트웨어 개발 (software development), 고객 지원 (customer support), 재무 (finance), 운영 (operations) 직무들이 남아시아 및 동남아시아, 동유럽, 라틴 아메리카의 저비용 노동 시장으로 이동하기 시작했습니다. 2021년부터 활성화된 이 트렌드는 계속되어 일부 부문에서는 2025년과 2026년을 거치며 더욱 심화되었으며, AI가 대체하고 있다고 흔히 여겨지는 고비용 시장의 일자리들을 조용히 제거해 왔습니다.

불확실성 요인 (The Uncertainty Factor)

두 가지 뚜렷한 형태의 불확실성(uncertainty)은 이 시기 전체를 헤쳐나가기 어렵게 만들었고, 현상을 모호하게 숨기기 쉽게 만들었습니다. 첫 번째는 경제적 요인이었습니다. 고금리, 에너지 변동성, 그리고 지정학적 갈등은 기업들이 가변 비용(variable costs)을 삭감하는 것을 기본 설정으로 삼게 만드는 환경을 조성했습니다. 두 번째는 기술적 요인이었습니다. AI는 진정한 전략적 변곡점(strategic inflection point)이었으나, 그 타임라인은 정의되지 않은 상태로 남아 있었습니다. 가장 정교한 시스템을 개발하는 개발자들을 포함하여 그 누구도 어떤 직업이 얼마나 빨리 자동화될지, 혹은 초기 진입자(early movers)에게 어떤 경쟁 우위가 쌓일지를 신뢰성 있게 예측할 수 없었습니다.

두 가지 압박 모두 실재했습니다. 문제는 "AI가 우리가 일하는 방식을 바꾸고 있다"라는 말이 훨씬 더 복잡한 현실, 즉 거시 경제적 압박, 과잉 채용에 따른 조정(over-hiring corrections), 자본 재배분(capital reallocation), 오프쇼어링(offshoring), 그리고 주식 시장의 인센티브 등을 나타내는 약어로 사용되었다는 점입니다.

최종 고찰 (Final Reflections)

이 시기에 인력을 감축한 대부분의 기업은 악의를 가지고 행동한 것이 아니었습니다. 그들은 진정으로 어려운 환경 속에서 어려운 결정을 내리고 있었던 것입니다.