글의 첫 전제부터 이해하기 어려움. 고용주가 일을 덜 하는데 같은 급여를 줄 거라고 믿는 건 무슨 환상인가?
현실적으로 가능한 결과는 같은 돈을 받고 더 많이 일하거나, 해고된 뒤 자신의 일이 남은 직원에게 넘어가는 것뿐임. 일을 줄이면서 삶의 질을 유지하거나 높이려면 자영업자이거나 배려심 있는 고용주 밑에서 일해야 하는데, 안타깝게도 대다수에게는 해당하지 않음.
일반 직원들의 AI 낙관론에서 흔히 보이는 오해 같음. 고용주가 기대치를 조정하기 전의 초기 경험을 무한히 연장해서 생각하는 듯함. 현실대로 보면 AI는 노동자에게 불리한 거래이므로, 열광을 유지하려면 어느 정도 현실을 왜곡해야 하는 것 같음.
중요한 세 번째 가능성을 빠뜨렸음. 사람들이 노조나 투표로 조직적으로 맞서 노동시간 단축을 요구할 수 있음. 우리가 주 7일 일하지 않는 것도 사람들이 그렇게 살지 않으려고 싸웠기 때문임.
핵심은 업무량이 폭증한다는 것임. AI 이전에는 경영진과 신규 기능, 개발 속도, 장기적인 아키텍처, 버그 수정, 운영 장애 대응 사이의 우선순위를 협상할 수 있었음.
이제 AI와 쏟아지는 CVE 때문에 경영진의 불안이 커져 논의가 훨씬 어려워짐. 벤처 자금으로 만든 신규 프로젝트의 AI 개념 검증에서 나온 비현실적인 생산성 기대까지 더해져 스트레스가 커짐.
CVE 대응도 AI 도입도 일을 늘리고, 기존 CI/CD는 부하를 감당하지 못하며, 아키텍처도 재검토가 필요함. 그런데 관리자는 곧 아무도 코딩하지 않을 거라고 하니, 당장 내게 요구하는 일과 미래상 사이의 괴리만 커져 의욕이 떨어짐.
작은 전문 소프트웨어 업체를 직접 운영해서 고용주를 상대하지는 않지만, 우리 모두 그 어느 때보다 많이 일하면서 시간당 보수는 줄어듦. 고객 기대치는 높아졌고, 전 세계의 바이브 코딩 개발자들과 경쟁해야 하며, 고객사 내부에서도 직접 만들면 된다는 압박이 생김.
결국 더 높은 품질과 더 많은 기능을 더 빨리, 더 싸게 제공해야 함.
기술 기업들은 수십 년 동안 기기가 시간을 절약해 준다고 약속했지만, 그 시간으로 무엇을 하라는 것인가? 더 창의적인 일을 하라는 취지였겠지만, 수십 년간 창작을 해본 입장에서는 그 전제부터 잘못됐다고 봄. 정보 흐름을 늘리는 기술은 시간을 절약해 주지 않을 수 있음. 창의성은 정보가 어느 정도 제한된 환경에서 잘 발휘되는데, 기술을 활용하려고 더 많은 정보를 처리해야 한다면 오히려 방해가 됨.
또 자동화하려는 단순 반복 작업이 창의성을 북돋우기도 함. 주변 예술가와 프로그래머들을 보면 억지로 아이디어를 짜낼 때보다 단순 작업을 하는 여유 속에서 발상이 잘 떠오름. AI는 정보 절제와 이런 여유를 모두 없애, 더 많이 일하고 덜 얻도록 만드는 듯함. 프로그램을 빨리 만들거나 오래 고민해 온 숙련자가 성과를 얻는 단기적 이점은 있지만, 건강한 창작 환경을 조성하는지는 의문임.
핵심은 정보 환경의 재편임. 사용자가 보기에는 공짜처럼 느껴지는 기술도 실제로는 새로운 요구와 유지보수 부담을 만들며, 노동을 없애기보다 다른 영역으로 옮기는 경우가 많음.
LLM만 해도 프롬프트 작성, 맥락·스킬·메모리 관리, 새 모델 파악, 더 꼼꼼한 검토라는 새로운 잡무를 만듦. 사회 전체로 보면 거대한 전력·데이터 인프라를 유지하고, 학습 데이터를 계속 모으며, 저품질 AI 콘텐츠로 넘치는 정보를 더 많이 걸러내야 함.
기술이 노동을 순수하게 줄이기만 하는 경우는 드묾. 수도 시설처럼 구조와 자원을 재배치해 특정 필요에 맞는 곳으로 노동을 옮기는 것이 실제 이점인 경우가 많음. 이 과정에서 돈과 권력도 재배치되는데, 현재 LLM은 권력을 집중시키는 방향이라 우려됨. 고용주가 직원에게 더 많은 노동을 요구할 힘을 얻는 것도 그중 하나임.
AI는 예전에는 평범하더라도 끝내면 성취감을 주던 일의 가치를 떨어뜨린 것 같음. 이제 수작업 대비 약 80%의 품질을 1%의 시간에 얻을 수 있음.
결과가 확실히 나빠도 효율 차이가 너무 커서 사실상 그 방식을 써야 함. 그러니 일이 더 무의미하게 느껴지고, 더 많이 일하면서 덜 이루는 기분이 강해짐.
현장에서 직접 체감함. 엔지니어지만 발표 자료나 백서 작성처럼 꼭 필요해도 직급이 높았다면 다른 사람에게 맡겼을 일을 해야 함. AI 덕분에 이런 일을 빨리 끝내고, 문서 서식의 세부 사항보다 나머지 20%와 결과물의 품질에 집중할 수 있음.
알루미늄은 한때 백금보다 비쌌지만 이제는 구겨서 쓰레기통에 버림. AI도 코드 한 줄의 비용에 같은 변화를 일으킨 셈임.
여기 몇몇 댓글은 솔직히 이해하기 어려움. 업무를 상당 부분 자동화해서 이제 하루 대부분을 개인 프로젝트에 쓰고, AI가 대신 처리하는 일을 확인함. 물론 결과를 신뢰할 수 있도록 먼저 몇 주에 걸쳐 검증 도구를 구축했음.
하지만 같은 분야에서 개인 프로젝트 대신 사업 자체에 시간을 쏟는 경쟁자는 앞서 나갈 것임.
그래서 직원 스스로 가능한 한 적게 일하도록 해야 함.
일을 덜 하는지는 모르겠지만, 확실히 다른 방식으로 더 낫게 일함. 오늘 아침에는 맨발로 바닷물에 발을 담그며 오래 산책했고, 음성 조작만으로 밀린 CRM 업무와 회계 문제를 처리하고 검색 인프라인 SearXNG도 업그레이드함.
무엇보다 바깥 산책을 즐겼음. AI가 없었다면 책상에 앉아 산책을 꿈꾸고 있었을 것임.
AI 덕분에 이제 자연을 즐기며 시간을 낭비하는 대신 밀린 CRM 업무를 처리할 수 있게 되는 셈임. 조용히 사색하는 순간까지 모두 없애면 얼마나 시간을 아낄 수 있겠는가?
휴대전화에 연결되지 않은 채 산책하고, 컴퓨터 앞에 앉았을 때 해야 할 일도 더 적은 편이 낫지 않을까?
사무실 책상에 묶여 있는 입장에서는 AI 덕분에 생각하는 속도대로 여러 일을 동시에 처리하게 됨. 예전보다 몇 배나 많은 일을 하고, 작업 사이의 빈틈은 사실상 사라짐. 급여는 그대로인데 생산성과 체감 노동 강도는 급증함.
좋게 느껴진다는 그 모습이 내게는 조금 악몽 같음. 산책할 때만큼은 어떤 형태로든 CRM 소프트웨어를 신경 쓰고 싶지 않음.
아니면 그 책상에 묶여 더 적은 돈으로 같은 일을 할 사람에게 대체되어, 실직한 채 생활비를 걱정하고 있을 수도 있음.
나도 더 많이 일하지만 즐기고 있으며, 회복하는 시간도 더 많이 확보함. 예전에는 문제를 풀면서 언어를 처리할 정신적 여유가 있었지만, 이제는 그 와중에 온종일 서신과 메모를 읽고 쓰므로 업무 중 팟캐스트나 오디오북을 듣지 않게 됨.
AI로 여러 일을 병행하기도 쉬워짐. 실제 작업 관리 도구를 쓰는 총괄 에이전트에게 진행 상황을 추적하게 하면 여러 프로젝트를 동시에 이끌 수 있음. 업무 일지도 드디어 에이전트가 꾸준히 갱신하게 됨.
직접 코딩하는 게 그립기도 하지만, 솔직히 대부분은 새롭거나 흥미롭지 않은 상용구 코드를 채우는 작업이었음. 진짜 사고는 코드 자체가 아니었고 코드는 수단이었음. 누가 앞으로 코딩을 배울까 걱정했지만, 나부터 새로운 종류의 시스템에 도전할 수 있게 되니 걱정이 줄어듦. 아이들에게는 각자가 선호하는 방식으로 설명해 주는 훌륭한 조수가 생길 것임.
그런 용도로 공유해 줄 수 있는 에이전트가 있는지? 직접 써보고 싶음.
AI는 고용주에게 막대한 협상력을 줌. AI를 명분으로 해고를 위협하며 노동자를 착취할 수 있고, 지금 채용 시장에서는 갈 곳이 없는 사람이 많음.
더 무서운 건 AI를 다루는 훨씬 저렴한 인력으로 대체될 가능성임.
AI는 직원의 협상력도 크게 높여줌. 지식 노동에서 대기업과 경쟁하는 데 더는 큰 팀이 필요하지 않음. 소프트웨어 창업 비용이 지금처럼 낮았던 적은 없음.
AI가 GitHub 기여 데이터를 분석하고 차트를 만들며 글의 초안을 도왔다고 하지만, 초안 수준이 아니라 글 전체가 100% AI로 작성된 것 같음. 1분쯤 읽다가 포기함.
어리석은 질문일 수도 있지만, 기술 부문 부사장이 왜 기술 실무를 하는 것인가? 이해관계자, 경영진, 직속 부하들과 회의하는 게 주 업무 아닌가?
관리자의 역할은 위임과 인력 관리이지 직접 일하거나 AI에게 일을 시키는 게 아님. 혹시 글쓴이 아래의 조직 계층이 해고로 사라져 더 많은 일이 위로 몰린 것인가?