기술 기업들은 인공지능을 활용해 직원 수를 줄이려던 계획을 재검토하고 있다. 실제 사례를 통해 현재의 시스템이 예상한 생산성 향상을 항상 달성하는 것은 아니며, 시스템 결함을 처리하는 일이 직원들에게 추가적인 부담을 줄 수 있다는 점이 드러났기 때문이다. 그렇다고 인공지능에 대한 투자가 감소했다는 의미는 아니며, 기업들이 인공지능을 통해 이익을 얻으려는 방식이 변화하고 있음을 뜻한다.
Meta의 팀 축소 계획 후퇴
구조조정 계획에 따라 Meta는 일부 팀의 직원 수를 최대 60%까지 줄이고, 업무의 상당 부분을 인공지능 에이전트에 맡기는 방향으로 나아가고 있었다. 그러나 기대했던 효율성 수준이 실현되지 않자 이 계획은 철회됐다.
Reuters는 회사 내부 문서를 바탕으로 실시한 조사에서, Meta가 첫 번째 해고 물결 이후 예정했던 추가 감원을 중단했다고 전했다. 내부 데이터에 따르면 인공지능 시스템은 예상했던 생산성 향상을 달성하지 못한 반면, 기술적 문제와 직원들이 이를 해결하는 데 쓰는 시간은 증가했다. 이후 최고경영자 Mark Zuckerberg는 2026년 중 회사 전체 차원의 새로운 대규모 해고 계획은 없다고 밝혔다.
Klarna의 교훈: 자동화가 인간의 필요성을 없애지는 않는다
스웨덴 핀테크 기업 Klarna도 비슷한 경로를 겪었다. 이 회사는 앞서 인공지능 기반 고객 서비스 시스템이 수백 명의 직원이 하던 업무를 수행할 수 있다고 발표했으며, 채용을 대폭 중단했다. 그러나 서비스 품질 문제로 인해 직원 채용을 재개했다.
최고경영자 Sebastian Siemiatkowski는 회사가 비용 절감에 지나치게 집중했다고 인정했다. 이후 채택한 모델은 인공지능이 일상적인 요청을 담당하도록 하되, 필요할 경우 고객이 인간 직원에게 연락할 수 있도록 보장한다.
기술직 일자리는 같은 속도로 영향을 받지 않는다
채용 데이터는 기업들이 인공지능에서 이탈하고 있다는 증거를 제시하지 않는다. SignalFire가 발표한 2026년 기술 부문 채용 보고서에 따르면, 대형 기술 기업의 전체 채용은 2019년과 비교해 25% 감소한 반면, 소프트웨어 엔지니어 채용 감소율은 11%에 그쳤다. 또한 전체 채용에서 소프트웨어 엔지니어가 차지하는 비중은 46%에서 55%로 증가했다.
반면 디자인, 마케팅, 제품 관리와 같은 분야는 더 큰 감소세를 기록했으며, 인공지능 공학과 머신러닝을 포함한 분야의 채용은 증가했다. 이는 단순히 완성된 도구를 사용하는 사람이 아니라 새로운 시스템을 구축하고 운영할 수 있는 직원에 대한 수요를 반영한다.
실제로 무엇이 변하고 있는가?
이 사례들은 인공지능의 가장 가까운 영향이 즉각적인 해고 물결이 아니라, 특히 초급 직무를 중심으로 한 채용 둔화일 수 있음을 시사한다. Stanford 디지털경제연구소가 미국 급여명세서 데이터를 바탕으로 실시한 연구에서는 경제 전체 차원에서 인공지능으로 인한 광범위한 일자리 상실의 증거가 발견되지 않았다. 그러나 이 기술에 더 많이 노출된 직업에서 22세에서 25세 사이 연령대의 채용 성과가 더 약하다는 점은 확인됐다.
연구자들에 따르면 이러한 영향의 상당 부분은 기업들이 경력 초기의 직원을 대규모로 해고해서가 아니라, 이들을 더 적게 채용하고 있기 때문에 발생한다. 이는 학생과 첫 직장을 찾는 사람들에게 중요한 지점이며, 연수 및 경력 발전 경로를 다시 설계할 수 있는 기업에도 중요한 문제다.
certi.news의 분석: 실제 변화는 인공지능을 포기하는 데 있는 것이 아니라, 인공지능 사용 증가가 같은 비율의 직원 수 감축을 의미한다는 가정을 포기하는 데 있다. Meta와 Klarna의 사례는 산출물의 품질, 시스템의 안정성, 비정형적인 상황을 처리하는 능력이 완전한 자동화를 제한하는 요인으로 남아 있음을 보여준다. 동시에 채용 데이터는 수요가 공학적 역량과 인공지능과 함께 일할 수 있는 능력으로 이동하고 있음을 보여준다. 반면 초급 직무의 미래와 이것이 첫 경험을 쌓는 데 미칠 영향에 관한 열린 질문에는 여전히 결정적인 답이 나오지 않았다.