저는 오픈 소스 HR 플랫폼을 구축하고 있기 때문에, 사람들은 저에게 두 가지 이야기를 계속합니다. AI가 곧 모든 사람을 관리하게 될 것이라는 것과, AI가 곧 모든 사람을 대체할 것이니 애쓸 필요가 없다는 것입니다. 만약 두 번째 그룹의 말이 맞다면 제 회사는 망하게 됩니다. 그래서 논쟁하는 대신 저는 연구 자료를 살펴보았습니다. 제가 발견한 것은 "대체"라는 말보다 더 구체적이며, 어떤 면에서는 더 나쁩니다.

대규모 대체는 데이터에 나타나지 않습니다

가장 강력한 증거부터 시작하겠습니다. 덴마크에서 연구진은 챗봇 도입과 정부 급여 등록부(government payroll registries)를 매칭했습니다: 25,000명의 노동자, AI 노출도가 가장 높은 11개 직업군을 대상으로 했습니다. ChatGPT가 출시된 지 2년이 지났지만 — 소득이나 근무 시간에 미치는 측정 가능한 영향은 없었습니다. 신뢰 구간(confidence intervals)을 고려할 때 2% 이상의 영향은 배제됩니다.

미국의 총 고용량 또한 거의 움직이지 않았습니다. 모두가 2026년에 예측했던 대규모 해고는 일어나지 않았습니다.

하지만 다른 무언가가 일어났습니다.

진입점이 붕괴되었습니다

Stanford / ADP 연구는 AI 노출 직업군의 연령별 고용을 추적했습니다. 22~25세 노동자는 16% 감소한 반면, 동일 직업군의 연령대가 높은 동료들은 안정적인 상태를 유지했습니다. 젊은 소프트웨어 개발자(software developers)의 경우 2022년 말 이후 감소 폭이 20%에 육박합니다.

그 메커니즘이 중요합니다: 기업들은 주니어(juniors)를 해고한 것이 아닙니다. 그들을 채용하는 것을 중단했을 뿐입니다. Indeed의 데이터는 시장이 시니어(seniority) 쪽으로 기울고 있음을 보여줍니다: 채용 공고는 회복되고 있지만, 성장은 시니어 역할로 향하고 있습니다.

만약 당신이 25세 미만이고 구직 활동이 제대로 작동하지 않는다고 느낀다면 — 그것은 당신의 잘못이 아닙니다. 사다리의 맨 아랫단이 사라진 것입니다.

한편, 생산성 이야기는 발표 자료에서 말하는 것보다 더 불확실합니다

한편, 생산성 이야기는 발표 자료에서 말하는 것보다 더 불확실합니다

METR가 경험 많은 오픈 소스 개발자들을 대상으로 자체 저장소(repository)에서 무작위 실험을 진행했습니다. AI 도구를 사용했을 때 이들은 19% 더 느렸습니다. 그들은 자신이 약 20% 더 빠르다고 생각했습니다.

저는 이러한 도구들을 매일 사용하고 있으며, 업무의 일부 영역에서는 분명히 유용합니다. 하지만 이러한 인식 격차는 'AI가 우리를 40% 더 생산적으로 만들었다'고 주장하는 모든 슬라이드를 회의적으로 보게 해야 함을 의미합니다. 또한 이는 실제 도입이 느린 이유도 설명해 줍니다: 미국 인구조사국(Census data)에 따르면 미국 기업 중 AI를 사용하는 곳은 약 5분의 1에 불과합니다. '모델이 할 수 있다'와 '회사가 실제로 그렇게 작동하는 방식' 사이의 거리는 몇 년 단위로 측정됩니다.

조용히 무너진 두 가지 추가 요소

채용 신호에 대한 신뢰. 이력서(CV)는 1분 만에 생성됩니다. 과제 수행형 테스트(Take-home tasks)는 모델이 해결합니다. 인터뷰는 실시간으로 코칭받습니다. Gartner는 2028년까지 지원자 프로필의 4분의 1이 가짜일 것으로 예상합니다. 업계가 수십 년 동안 의존해 온 모든 저렴한 신호들이 한꺼번에 가치를 잃고 있습니다.

기술의 수명 주기(Skill lifetime). Gartner는 기술 숙련도의 반감기가 2~5년으로 예상된다고 예측했는데, 이는 역사적으로 8~12년에 비해 짧아진 것입니다. 현재 어떤 프레임워크에 전문가이든 — 그 전문 지식은 만료일이 있습니다.

저의 10년 전망

열 가지가 아닌 네 가지 베팅입니다. 나머지는 노이즈일 뿐입니다.

1. 팀은 더 작아지고 더 기묘해집니다: 소수의 인원이 수십 명의 에이전트 (Agents)를 지휘하게 됩니다. 이는 조직도 (Org-chart)의 유행 때문이 아니라, 책임 소재 (Accountability)를 정의할 수 없기 때문입니다. EU는 이미 채용 및 승진 결정을 고위험 (High-risk)으로 분류하고 있으며, 인간이 법적 책임을 집니다. 모델은 계약에 서명하거나 규제 기관에 답변할 수 없습니다.

2. 2032년경 시니어 부족 현상이 닥칩니다. 2024~2027년 사이에 채용되지 않은 모든 주니어는 2032년에 존재하지 않는 시니어가 됩니다. 기업들은 내부 교육의 중요성을 고통스러운 방식으로 다시 깨닫게 될 것입니다. 만약 당신이 망가진 진입 장벽을 뚫고 살아남은 주니어라면, 당신은 희소한 존재가 될 것입니다. 희소성은 보상을 가져다줍니다.

3. 프롬프팅 프리미엄 (Prompting premium)은 사라집니다. 도구가 보편화되면 도구 기술에 대한 임금 프리미엄은 항상 사라집니다. 1990년대에 "컴퓨터 기술"이 높은 가치를 인정받았던 것과 같습니다. 가치를 유지하는 것은 도메인 깊이 (Domain depth)와, 직접 타이핑하지 않은 결과물에 대해 책임을 지려는 의지입니다.

4. 기술의 증명 (Proof of skill)이 희소 자원이 됩니다. 이력서, 면접, 과제 테스트가 모두 조작 가능해질 때, "이 사람이 실제로 무엇을 할 수 있는가"라는 질문에 답하는 비용은 비싸지며, 그 질문에 제대로 답하는 것의 가치는 높아집니다.

저의 결론

마지막 포인트가 바로 제가 만들고 있는 것입니다. 기존의 신호들이 무용지물이 된 세상을 위한 오픈 소스 (AGPLv3) 인재 플랫폼 — 역량 (Competencies), 평가 (Assessment), 개발 (Development) — 입니다. 코드는 GitHub에 있습니다.

그리고 제 베팅에 대한 솔직한 버전은 이렇습니다. 만약 AI가 정말로 모든 사람을 대체한다면, 제 제품은 죽습니다. 소프트웨어를 살 사람이 아무도 남지 않기 때문에 다른 모든 B2B 제품과 함께 말이죠. 그것은 제가 계획하지 않은 유일한 시나리오입니다. 그 외의 모든 시나리오에서, 인간이 실제로 무엇을 할 수 있는지 파악하는 일은 더 어려워지는 동시에 더 가치 있는 일이 될 것입니다.

만약 당신이 25세 미만이라면: 지난 1년 동안 당신의 구직 활동은 어떻게 변했나요? 그리고 당신이 시니어라면: 당신의 팀은 마지막으로 언제 주니어를 채용했나요?