투자자들이 해고하고 소유주들이 고용하는 현상

Chris Gale

인공지능(AI)을 둘러싼 대화는 익숙한 이미지, 즉 이사회 회의실, 새로운 AI 이니셔티브, 그리고 일련의 정리해고로 지배되어 왔습니다. 매달마다 대형 기술 회사나 컨설팅 회사의 인력 감축에 관한 헤드라인이 등장합니다. 결론은 보통 자명하게 제시됩니다. AI가 도래했고, 사람들이 대체되고 있으며, 기업들은 적은 직원으로 더 많은 것을 생산하는 방법을 배우고 있다는 것입니다.

이러한 해석은 일어나고 있는 일의 일부를 포착하고 있을지는 모르지만—어쩌면 정말 큰 '모호함(maybe)'일 수도 있습니다—더 거대한 변화가 전개되고 있다는 사실을 놓치고 있습니다. AI는 작업을 자동화하고, 워크플로우를 압축하며, 주어진 양의 작업에 필요한 노동력을 줄일 수 있습니다. 그러나 회사 차원의 결과는 기술 자체 외부에 있는 결정들, 즉 누가 사업체를 소유하는지 그리고 리더십이 성장을 어떻게 정의하느냐와 같은 것들에 달려 있습니다.

펀드 관리(Fund administration)가 유용한 테스트를 제공합니다. 이 산업은 보고서 작성, 조정(reconciliations), 투자자 커뮤니케이션, 규정 준수(compliance), 문서화 및 반복 가능한 운영 프로세스를 중심으로 구축되어 있습니다. 이곳은 자동화에 가장 많이 노출될 것으로 예상되는 분야 중 하나여야 합니다. 하지만 이 시장에서 활동하는 두 회사는 고용 스토리가 헤드라인이 암시하는 것보다 더 복잡하다는 것을 보여줍니다.

두 회사, 두 성장 동력

Company A는 현재 88명의 직원을 보유하고 있으며, 이는 같은 기간 대비 47% 증가한 수치입니다. 이는 대략 60명이었던 초기 인력과 약 28명의 증가를 의미합니다. 이 회사의 중앙값 직원 근속 연수는 2.1년, 즉 약 25개월입니다.

Company B는 326명의 직원을 보유하고 있으며, 이는 2년간 96% 증가한 수치입니다. 이는 대략 166명이었던 초기 인력과 약 160명의 증가를 의미합니다. 따라서 현재 직원 수는 2년 전보다 거의 두 배에 달합니다. 중앙값 직원 근속 연수는 1.8년, 즉 약 22개월입니다.

두 회사 모두 AI와 기술 역량을 적극적으로 홍보하고 있으므로, 이 주장이 사실이라고 가정한다면 한 가지 명확하게 알 수 있습니다. AI가 순수하게 일자리를 없애고 있지는 않다는 것입니다.

하지만 그 이상의 관점에서 볼 때, 이 원초적인 비교는 놀랍습니다. Company B는 Company A보다 약 5.7배 많은 직원을 추가했으며 현재는 인력이 3.7배나 많습니다. 또한, 성장률도 49% 포인트 더 높았습니다. 문맥 없이 읽으면, 그러한 수치들은 Company B가 더 강력한 운영 모델이나 더 성공적인 기술 전략을 가지고 있다고 시사할 수 있습니다.

소유권은 이러한 해석을 바꿉니다.

Company B는 약 3년 전 전략적 투자자로부터 다수의 성장 투자를 받았습니다. 이 거래는 비즈니스가 서비스를 확장하는 데 도움을 주기 위한 것이었으며, 경영진은 상당한 지분을 유지했습니다. 이러한 종류의 성장 자본은 고용, 지역 확장, 더 많은 영업 및 마케팅 활동, 심층적인 관리 역량 강화, 그리고 적절한 경우 인수합병(M&A) 등을 지원하는 것으로 예상됩니다. 따라서 Company B의 인력 확장은 회사가 자본을 기반으로 한 성장 전략을 실행하고 있다는 증거입니다. 이것 자체가 AI 전략이 Company A보다 우수하다는 증거는 아닙니다.

Company A는 독립성을 유지하며 외부 지분 스폰서가 없습니다. 그럼에도 불구하고, 기업 규모의 인력 관리 및 운영 경험이 있는 기술 리더들을 격상시키고 새로운 리더십을 추가하면서 직원 기반을 거의 절반이나 확장했습니다. Company A의 성장은 다르게 자금을 조달하고 조직되고 있습니다.

다른 레버리지, 다른 경제 모델

Company B는 자본 레버리지(capital leverage), 인력 레버리지(human leverage), 그리고 기술 레버리지를 결합하고 있습니다. 성장 가속화를 위해 특별히 의도된 제도적 자본을 보유하고 있으며, 이에 따라 직원 수가 늘어났습니다. 성공은 빠른 플랫폼 성장, 더 넓은 시장 도달 범위, 그리고 미래의 유동성 이벤트(liquidity event)를 앞둔 높은 기업가치로 측정될 수 있습니다.

Company A는 기술 레버리지와 운영 레버리지를 더 많이 활용하고 있습니다. Company A의 목표에는 수익성 있는 성장, 지속적인 독립성 유지, 직원당 더 높은 매출, 그리고 대규모 조직과 일대일로 인력을 맞추지 않고도 경쟁할 수 있는 능력이 포함될 수 있습니다.

어느 쪽 접근 방식도 본질적으로 우월하지 않습니다. 이들은 서로 다른 경제 구조와 신호들을 만들어냅니다. Company B는 자본과 시장 수요가 확장을 뒷받침할 때 기술을 채택하는 것이 대규모 고용을 막지 않는다는 것을 보여줍니다. 반면, Company A는 AI가 독립 기업이 더 크고 자본력이 좋은 경쟁사와 규모 격차를 줄이는 데 도움을 줄 수 있는지에 대한 더 명확한 테스트를 제공할 수 있습니다.

근속 연수(tenure) 수치는 소유권에 관한 주장을 뒷받침합니다. Company B의 1.8년 중앙값 근속 기간은 성장 투자가 이루어진 후 최근 채용된 인력에 무게가 실린 인력 구성과 일치합니다. Company A의 2.1년 중앙값 근속 기간은 비록 약 네 달 정도 더 길지만, 덜 극적인 인력 확장으로 강력한 성장을 동반합니다. 이 데이터는 어느 한쪽 문화가 더 건강하다고 말해주지 않습니다. 다만 두 조직이 다르게 자금을 조달하는 서로 다른 성장 전략의 각기 다른 지점에 있다는 것을 보여줄 뿐입니다.

AI는 고용 증가와 동시에 노동 집약도를 낮출 수 있다

이 사례들은 대중적인 논쟁 속에서 놓치기 쉬운 차이점을 가리킵니다. AI는 총 고용이 증가하는 동안 단위 작업당 필요한 직원 수를 줄일 수 있습니다.

과거에는 100개의 펀드를 지원하기 위해 100명의 직원이 필요했던 관리자를 상상해 보십시오. 자동화가 같은 업무량을 지원하는 데 70명의 직원만 가능하게 한다면, 노동 집약도는 30% 감소합니다. 하지만 만약 회사가 그 역량을 활용하여 200개의 펀드를 지원한다면, 140명을 고용할 수 있습니다. 펀드당 직원은 감소하지만 총 일자리는 40% 증가하는 것입니다.

이 패턴은 여기서 이용 가능한 증거와 일치합니다. Company B는 인력을 거의 두 배로 늘렸습니다. Company A는 직원 수를 거의 절반 가까이 늘렸습니다. 둘 다 자동화될 수 있는 업무들로 가득 찬 비즈니스 분야에서 운영하고 있습니다. 다시 말해, 마진에 큰 압박을 받는 산업에서 어느 쪽도 AI를 주로 인력 감축에 사용하는 조직처럼 보이지 않습니다.

저는 이 특정 산업의 전문가 중 적어도 한 명이 그 영향이 어떨지 말하기에는 아직 이르다고 말하는 것을 들었습니다. 하지만 그들은 2027년경 곧 알게 될 것이라고 말합니다.

한편, 기술은 각 기업이 더 많은 고객, 자산, 거래 및 복잡성을 흡수할 수 있도록 할 수도 있습니다. 이러한 생산성 증가는 선택지를 만듭니다. 리더십은 이를 비용 절감으로 활용하거나, 성장에 재투자하거나, 이 두 가지를 결합할 수 있습니다. 소유 구조와 인센티브가 그 선택을 형성합니다.

누락된 지표(The Missing Metric)

단순히 직원 수만으로는 어떤 모델이 더 큰 AI 기반 운영 레버리지(operating leverage)를 창출하는지 파악할 수 없습니다. 가장 유용한 다음 지표는 시간이 지남에 따라 일관되게 측정된 직원당 매출액일 것입니다. 직원당 관리 자산 규모, 직원당 고객 또는 펀드 규모, 영업 마진, 서비스 품질 측정 지표 등이 추가적인 증거를 제공할 것입니다.

한 분야의 베테랑 리더는 또한 초점을 맞추는 자산군(asset class)을 고려해야 한다고 지적합니다. 예를 들어, 벤처 클라이언트가 바이아웃(buyout)보다 훨씬 작다는 경향이 있으며, 이는 일부 측정 지표의 영향을 바꿀 것입니다.

그렇긴 하지만, 만약 Company B의 매출이 직원 수 증가율인 96%에 맞춰 상승하고 있다면, 이는 주로 자본과 채용을 통해 규모를 확장하고 있을 수 있습니다. 반면, 매출이 직원 수보다 훨씬 빠르게 증가한다면, 기술이 의미 있는 운영 레버리지를 창출하고 있을 수도 있습니다.

이러한 측정 지표가 나올 때까지는 책임감 있는 결론은 좁지만 중요합니다. 이 사례들은 자동화와 AI와 함께 일자리 성장을 보여줍니다. 하지만 이것이 AI 단독으로 고용을 유발했다는 것을 증명하지 못하며, 더 많은 고용이 더 나은 AI 전략과 같다는 것도 증명하지 못합니다. 그러나 일화적으로 볼 때, 정말 그런 것 같습니다.

그리고 저보다 현명한 분이 또 다른 질문을 던졌습니다. 어떤 성장이 이 두 가지 결과를 가져올까요? 자동화와 AI 때문에 직원을 감축하는 회사들의 성장은 Company A와 B의 성장률보다 낮은가요? 이것은 산업별 특성인가요, 아니면 산업에 관계없이 명확한 기준선이 있나요? 우리는 알아낼 것입니다.

하지만 두 가지 차이점과 2027년에 어디에 베팅해야 하는지 다시 돌아오겠습니다.

소유 구조가 결과를 형성하다(Ownership Shaping the Outcome)

소유 구조가 결과를 형성하다(Ownership Shaping the Outcome)

더 깊은 격차는 AI를 사용하는 회사와 사용하지 않는 회사 사이의 차이가 아닙니다. 이 단계에서는 생산성 향상(productivity gains)을 무엇에 사용할 것인가라는 서로 다른 철학들 사이에 존재하는 것으로 보입니다.

투자자 지원을 받는 회사는 AI를 사용하여 플랫폼을 빠르게 확장하고, 용량을 추가하며, 마진을 개선하고, 기업 가치(enterprise value)를 높이는 데 사용할 수 있습니다. 반면 독립적인 소유주는 동일한 기술을 사용하여 자율성(autonomy)을 보존하고, 서비스를 강화하며, 복원력을 개선하고, 회사 규모 이상의 경쟁력을 갖추는 데 사용할 수 있습니다. 두 경우 모두 인력을 고용할 수 있지만, Company B는 특히 사모 자본(private capital)의 지원을 받는 회사가 해고하는 경향이 있다는 일반화에 예외일 수 있습니다.

이는 성장률(growth rate)에 관한 것일 수도 있으며, 그 성장률이 고용 또는 해고 여부를 결정하고, 심지어 미국 외 저비용 관할권으로 이동할지 여부를 결정합니다.

하지만 2017년 Ellul, Pagano, 그리고 Schivardi는 Review of Financial Studies에 보고한 바에 따르면, 가족 소유 기업(family-owned firms)은 외부 투자자들(outside backers)이 소유한 사업체에 비해 더 큰 고용과 임금 안정성을 제공하여 사실상 노동력의 보험사 역할을 합니다. 이들은 불황기에도 비가족 회사보다 직원들을 붙잡아 둡니다.

그리고 2019년, Annales의 Bagel과 Troege 논문은 이 질문을 가족 기업 대 사모 자본(family firms versus private capital)으로 구성하고, 가족 기업이 더 지속 가능하며, 관심 있는 사람들에게는 높은 기업 사회적 책임(corporate social responsibility)을 가지고 있고, 수익성에 대해 장기적인 관점을 취한다고 결론지었습니다. 핵심 주장은 사모 자본의 짧은 보유 기간과 수익성 중심 모델과의 대조입니다.

Rutgers/NBER 직원 스톡 소유 플랜(employee stock ownership plan, ESOP) 연구에 따르면, 직원 소유 기업은 팬데믹 기간 동안 비-ESOP 회사보다 해고율이 4분의 1 수준이었으며, 대침체(Great Recession) 기간 동안 사기업 직원의 12.1%가 해고되었다고 보고한 반면, ESOP 회사 직원은 2.6%만 해고되었습니다.

사모 자본(private capital)의 명성은 제외하고서도, 우리가 살펴보고 있는 두 사례 간의 차이는 그들이 왜 고용하는지, 얼마나 빨리 고용하는지, 그리고 조직이 추가된 각 인원으로부터 어떤 수익을 기대하는지에 있습니다.

그것이 오늘날 가장 크게 보도되는 해고 관련 헤드라인들이 AI의 고용 효과에 대한 불완전한 안내를 제공하며 오해를 불러일으키는 이유입니다. AI는 특정 워크플로우(workflow)에서 업무를 제거하고, 역할을 변화시키며, 노동 요구 사항을 낮추고 있습니다. 성장 시장에서는 이러한 이득이 위축보다는 확장을 지원할 수 있습니다. 제가 성장 시장이라고 말했을 때, 전체 시장이 성장하지 않을 수도 있지만, Company A와 같은 저항적 기업(insurgent firms)은 그렇지 않은 성숙한 시장 내에서 성장하기를 원하며 기존 업체들로부터 시장 점유율을 가져갈 수 있습니다.

직업들은 각 고객, 펀드 또는 관리되는 자산 달러당 필요한 직원 수가 줄어드는 상황에서도 기술을 가장 효과적으로 사용하는 기업 쪽으로 이동할 수 있습니다. 성장은 일어납니다.

Company B는 AI와 기술 활성화(technology enablement)에 대해 이야기하는 것만으로도 기관 자본(institutional capital)이 확장 자금을 지원할 때 대규모로 고용할 수 있음을 보여줍니다. Company A는 더 구조적으로 중요한 무언가를 입증할 수 있습니다. 즉, 독립적인 기업이 소유권을 포기하지 않으면서 거의 50% 성장하고, 기술 및 운영 리더십을 강화하며, 더 큰 경쟁자들에게 도전할 수 있다는 것입니다.

그리고 제 생각으로는, Company A가 카테고리 정의자(category definer) 또는 시장 정의자가 형성되는 곳입니다.

기술 자체가 생산성이 해고로 이어질지, 고용으로 이어질지, 아니면 이 둘의 조합으로 이어질지를 결정하지 않습니다. 소유주, 투자자, 리더들이 그 결정을 내립니다. AI는 경제학과 잠재력을 변화시킵니다. 소유권이 조직이 그것을 무엇으로 사용할지, 그리고 어떻게 배치할지를 결정합니다.