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AI 인력 감축의 본질: 왜 AI 보급이 진행될수록 기업은 더욱 불안해 하는가?

이 글을 읽으려면 27 분

AI가 당신을 직접 대체하지는 않았지만 당신의 업무 자리는 토큰 청구서를 처리하고 있습니다.

원문 제목: 인공지능 활용을 배울 때까지 해고가 계속될 것입니다
원문 저자: Arnav Gupta, AI 엔지니어
원문 번역: 보옥, AI 분석가

당사의 경영진 사무실 어딘가에는 최대 8000명의 해고 대상자 명단이 놓여 있습니다. 저는 이 명단에 올라가는 확률이 10%입니다. 며칠 후인 5월 20일에는 제 운명을 알 수 있을 것입니다.

오늘 Coinbase가 발표한 'AI 해고' 소식을 보고 이 글을 쓰기로 결심했습니다. 저는 5월 20일 전에 이 글을 쓰기로 했고, 제 해고 여부와는 상관없이 최신 정보를 공유하고 싶었습니다. 이러한 생각들은 제가 해고될지 여부뿐만 아니라 저의 회사에 국한되지 않습니다. 이들은 대형 및 중소 기업에서 일하는 친구들의 진정한 목소리에서 나온 것입니다.

현재 많은 기사들이 논쟁 중입니다: 이번 새로운 해고 파도(전반적으로 Square의 Jack Dorsey가 40%의 직원을 그대로 해고한 것으로 간주됨)가 인공지능으로 인한 것인지, 아니면 '인공지능 세탁'만 한 것인지. (기업이 인공지능을 채택한다는 명목으로 다른 비즈니스 실패나 해고의 실제 의도를 숨기려는 행위) 여기에 대해 논쟁이 있습니다.

글에서 여러 뉴스 및 논문 링크를 삽입하여 귀찮게하는 대신, 아마 이미 봤거나 Google에서 검색하거나 ChatGPT에 물어볼 수 있는 내용들일 것입니다.

칭송받고 있는 '인공지능 생산성'과 알기 어려운 증거들

인공지능이 우리를 정말 더 효율적으로 만들었을까요? 이것은 현명한 질문입니다! 우리가 '인공지능은 아무 것도 변화시키지 않았다'라고 주장한다고 가정해보면, 인공지능 가치에 대한 의문이 많은 사람조차도 해당 주장에 동의하지 않을 것입니다.

특히 기술 회사에서는 인공지능 사용량의 급증이 분명한 사실입니다. 심지어 가장 보수적이며 인공지능 도구를 직원에게 제공하지 않는 예산을 가진 기업조차도 일부 업무가 사실상 인공지능에 의해 수행되고 있다는 것을 부인할 수 없습니다. 심지어 직원이 구글이나 마이크로소프트 오피스 패키지에서 본인이 문서를 편집할 때 Gemini 또는 Copilot을 암시적으로 사용하는 경우도 있습니다.

우버(Uber)나 Shopify와 같이 AI 토큰(Token)에 완전히 몰두한 기업들처럼 AI 사용량은 다만 미쳐버릴 정도로 높아졌습니다. (여기서 Vercel이나 Cloudflare와 같은 AI 인프라를 적극적으로 구축하는 기업이나 자사의 대형 언어 모델을 개발하는 Meta나 마이크로소프트와 같은 기업은 배제합니다. 여기에는 순수한 '사용자'만 포함됩니다.)

우리는 이제 이상한 것에 익숙해졌다: 90%에서 100%의 코드가 AI에 의해 생성되며, 매주 제출되는 코드 리뷰(PRs/diffs) 수가 2배에서 5배로 급증하며, 수억 달러 규모의 연간 AI 예산이 단 몇 달 만에 소진되었다.

그러나 Ed Zitron, Will Manidis, Gary Marcus, Michael Bury와 같은 기술 평론가 및 투자가들은 분명히 당신에게 직격탄 같은 질문을 하겠지만: 그렇다면, 왜 이러한 회사들의 수익은 2배에서 5배로 증가하지 않았을까요? 왜 그들의 앱은 반 년 전과 거의 동일해 보일까요? AI가 정말로 이렇게 생산적이라면, 그들은 AI를 통해 정확히 무엇을 생산했을까요? 그들이 5배 더 많은 코드를 작성했지만, 최종 사용자는 전혀 느끼지 못했다면, 그 코드들은 과연 어떤 의미가 있을까요? 이는 매우 날카롭고 이성적인 질문입니다.

Input(입력), Output(출력) 및 Outcome(결과)

먼저 기업 관리의 기초 과목을 살펴봐야 합니다. 빠르게 성장하고 과다 융자를 받아 돈을 흩뿌리던 중소기업이 자금 고갈 상태에 직면했다면, 한 명의 경영진에게 조언을 구하세요. 그는 McKinsey의 사람들을 상태를 진달래도록 권할 것입니다. 컨설턴트들은 프레젠테이션의 첫 페이지에 순백의 슬라이드를 넣으며, 기본 Arial 글꼴로 "Input, Output, Outcome"이라고 적어놓습니다.

그들은 모두가 이해하지만 항상 잊어버리는 비즈니스 본질을 설명해줄 것입니다:

코드는 단지 Input(입력)일 뿐입니다.

기능은 Output(출력)입니다.

사용자가 당신의 제품에 돈을 지불하는 것이 Outcome(결과)입니다.

AI(또는 적어도 클로드 기업판과 같은 제품)은 본질적으로 기업을 대상으로 하는 소프트웨어 서비스(B2B SaaS) 제품입니다. 당신은 SaaS 제품의 가격 책정과 마케팅 방식이 각각 다르다는 것을 발견할 것입니다. 제품이 '결과'를 직접적으로 변화시킬 수 있다면, 그들은 일반적으로 '결과'에서 직접 수수료를 받을 것입니다. 다음과 같은 영업 대변을 상상해보십시오: "우리의 도구를 사용하면 리드 생성 속도를 36% 향상시킬 수 있습니다. 지금 경험해보세요. 매출의 5% 낮은 서비스 수수료만 지불하면 됩니다."

이 정말로 고객을 사로잡을 수 있는 겁니다. 다른 조건이 동일한 상태에서, 만약 지난 100일 동안 100건의 거래를 성공할 수 있었다면, 이제는 63일만 걸립니다. 그 36일(내가 맞게 계산했다면)을 절약하면 57건의 거래를 더 성공할 수 있게 됩니다! 즉, 당신의 매출 잠재적인 성장은 57%입니다. 누구든지 매출 수수료에서 5%를 가져가고, 추가 수입 57%을 얻을 수 있기 때문에 기쁘게 지불할 것입니다. 게다가 이 제품을 사용하지 않으면, 한 푼도 지불할 필요가 없습니다.

아마도 이미 무엇을 말하려고 하는지 알았을 것입니다 — Claude의 토큰 소비 가격 모델은 전혀 다릅니다. 소프트웨어 엔지니어가 Claude 프로그래밍에 마약 중독에 빠진 것처럼 매일 10 억 개의 토큰을 생성한다면 매일 엔지니어 당 100달러를 내야 합니다.

비록 그들이 생성한 코드 중 일부가 실행되지 않아 쓰레기통에 버려지거나;

비록 어떤 코드가 후에 심각한 시스템 장애(SEV)를 유발하여 긴급 롤백되었거나;

심지어 어떤 코드는 그저 내부 도구에 새 옷을 입히기 위해 부사장들이 데이터 대시보드를 볼 때 더 귀엽게 느끼도록 만든 것에 불과하더라도;

모두 사용자가 책무를 다해야 합니다. 왜냐하면 코드는 그저 "투입"에 불과하기 때문입니다. 보통 정해진 방향이 올바르다면, 더 많은 "투입"은 종종 더 많은 "산출"을 가져오고, 결과적으로 더 나은 "성과"를 이끌어냅니다. 그러나, 당신이 "투입"을 한꺼번에 5배 확대하면, 이 규칙이 적용되지 않을 수 있습니다. 당신이 추가한 이러한 "투입"은 갑자기 예상한 "산출" 또는 "성과"에서 전혀 벗어날 수 있습니다.

우리를 방해하는 것은 무엇인가!

과거에 CEO나 제품 관리자(PM)가 10가지 일을 하고 싶어했을 때, 개발 팀은 항상 가장 중요한 2가지만 처리할 수 있다고 말했습니다. 나머지 8가지는 처리할 시간이 없다는 이유입니다. 왜냐하면 코딩이 장난감이 아니라 복잡하고 실행 가능한 소프트웨어를 개발하는 데에는 시간이 많이 소요되기 때문입니다.

음...... 그러나 이제 코드는 거의 무료입니다. 그래서 우리가 나머지 8가지를 왜 아직 처리하지 않았을까요?

답은 두 가지입니다: 하나는 CEO와 제품 관리자가 듣기를 원치 않는 것이고, 다른 하나는 중간 관리자와 베테랑 직원들이 듣기를 원치 않는 것입니다.

1. 사실 그 8가지 아이디어...... 전혀 현실적이지 않을까요?

CEO나 제품 관리자의 머릿속을 10가지 생각이 지나가는 것만으로 실제 비즈니스 결과로 이어지는 것은 아닙니다. 심지어 10가지 새로운 기능(산출)을 만들었더라도 사용자가 전부 동의하고 앱을 더 많이 사용한다는 것은 보장할 수 없습니다(성과).

실제로 이전에 개발 리소스가 제한되어 있었기 때문에 이러한 "마찰"이 사람들을 더 강제적으로 논쟁하도록하여 나쁜 아이디어가 자원을 많이 소비하기 전에 일찍이 폐기되고 최고의 2가지가 선택되도록 만들었습니다. 그러나 지금은 코딩이 빠르고 저렴해졌기 때문에 아이디어가 좋은지 심의하는 것이 무의미해 보입니다. 그들에게 반박을 시도해봐도 CEO나 PM이 직접 Claude에 요구 사항을 넘기지 않을 것이라고 생각합니까? 그만두세요.'}

2. 모든 사람을 '일치'시키는 건 지금까지 정말 힘들었다.

우리는 모두 이게 얼마나 괴로운지 알고 있다. 먼저 모든 이해관계자들이 '왜' 이 일을 해야 하는지에 대해 합의해야 하며, 그 다음에는 구체적으로 '무엇을 하는가'에 대해 또 다른 회의를 열어야 하며, 마지막으로 '어떻게 하는가'에 대해 다시 의논해야 한다.

팀원이 많을수록 '일치 지옥'에 갇힌 프로젝트도 많아진다. 이전에는 코드를 작성하는 데 시간이 많이 걸려 이 문제가 숨겨졌었지만, 이제는 '무엇을 하는가'에 대한 합의 후 바로 누군가가 MVP를 새벽에 개발하고(핵심 아이디어를 빠르게 시험하고 실패하기 위해 최소한의 비용으로 개발된 제품), 다음 날에는 다시 회의를 잡는다.

회의에서 당신은 다른 팀이 역시 몰래 MVP를 만들었다는 사실에 놀란다! 더욱 곤란한 건, 서로 다른 가정을 기반으로 두 제품이 운영되는 논리가 정반대일 때다.

물론, 당신은 가정 중 어느 것이 옳은지 논의하려 앉아 있을 수 있다.

하지만 솔직히 말해서. Claude 토큰을 무한히 가진 당신과 당신의 팀은 이렇게 하는 것조차 귀찮을 정도로 부지런할 수밖에 없다. 다른 팀도 마찬가지다. 당신은 마음이 내키는 대로 Claude에 투자해, 상대 팀의 작업을 당신이 가장 완벽하다고 생각하는 방식으로 다시 구현하도록 허락한다. 그리고 Claude는 단지 고개를 끄덕이며 "맞아요!"라고 대답한 뒤 즉시 코드를 작성하기 시작한다.

인사와 조직 개편이 어떤 문제를 해결할까?

좋아, 내가 이런 당연한 이치에 대해 오래도록 지껄이게 해서 고맙습니다. 당신들은 제게 가장 중요한 내용을 보고 싶을 거라는 걸 알아요.

인사와 조직 개편이 정확히 어떤 목표를 달성할까요? 제 가정대로라면, AI가 30%의 직원을 직접적으로 대체하지 못한 경우(이 부분에 대해 우리 모두 합의할 수 있을 거라 생각되네요? 많은 작업에서 AI가 Junior Office Worker보다 강인하지만, 다른 작업에서는 인간 이상히 강하지 않습니다—AI는 직원 조각을 직접 대체할 수 있는 부품도 아니며, 회사의 10%, 20% 또는 30%를 직접 대체할 수 없습니다).

그렇다면 인사와 조직 개편의 이유는 무엇일까요? 그 이유는 바로 이를 효과적으로 해결하며, 보다 신속하게 두 가지 당면 문제를 해결할 수 있기 때문입니다.

1. 'AI 비용' 상쇄

이것은 사실 가장 기본적인 현금 흐름 문제입니다. 분명히, Claude에 탐닉하는 당신의 엔지니어들이 매일 Claude에 100달러를 쏟아 부었다면(즉, 월 2500달러, 연간 3만 달러), 이 돈으로 인도에서는 소프트웨어 개발 엔지니어(SDE) 한 명의 모든 급여를 상쇄할 수 있었으며; 유럽에서는 SDE의 절반; 미국에서도 4분의 1을 상쇄할 수 있었습니다.

가장 간단하고 획일화된 계산을 해보자면: 평면화된 회사에서 모든 직원이 SDE라고 가정해 봅시다. 기존 급여 총액(토큰 구매 비용 포함)을 유지하기 위해 인도에서는 직원 수를 50% 줄이고, 유럽에서는 33% 줄이거나 미국에서는 20% 줄여야 합니다.

사실, 인공지능(AI) 사용량이 모든 것을 무시하고 급증하는 반면, 회사 수익은 상응하는 증가가 없는 상황에서 인원 감축은 필연적인 선택이 되었습니다. 그렇지 않으면 회사의 재무상태가 완전히 붕괴해 버릴 것입니다. 투입 비용이 50% 증가했지만 최종 비즈니스 결과가 크게 향상되지 않았거나 심지어 동등하게 유지된 경우, 소프트웨어 개발 수명 주기 전체의 단위 경제 효과는 완전히 붕괴합니다.

만약 우리가 정말로 AI를 어떻게 사용해야 하는지를 깨우치게 되어, 50% 증가한 투입 비용이 50%의 수익 증가로 전환되는 방법을 이해한다면, 우리는 이러한 단계를 밟지 않아도 됩니다. 그러나 아직 그것을 배우지 못했기 때문에 여러분 중 일부는 Anthropic에게 월급을 주기 위해 떠나야 합니다.

2. 「조정 세금」 감면

의심의 여지 없이, 어떤 대기업의 규모는 그 단순한 '생존'을 위한 규모를 훨씬 초과합니다. 이것이 큰 기업의 특징이며 대규모 조직은 필연적으로 '조직 내 체질량'을 축적하게 됩니다. 이는 조직 구조 설계의 필연적 결과입니다.

이러한 기업들에서는 누군가 퇴사해도 시스템이 여전히 작동합니다. 왜냐하면 그 전에 그 사람이 뭘 했는지 알고 있는 사람이 항상 있기 때문입니다. 많은 대기업에서는 당신이 안심하고 6개월 육아 휴가를 취해도 담당하던 프로젝트가 여전히 안정적으로 진행됩니다. 이것은 모두 좋은 현상입니다! 그러나 동시에 이것은 한 가지 증거이기도 합니다: 일부 인원을 감축하더라도 회사는 즉시 마비되지 않을 것입니다. 오힜 그 반대로, 초기 몇 주의 시스템적 충격을 경험한 후, 그 이후 몇 달 동안, 운영 속도는 심지어 더 빨라질 것입니다!

이전에 기술적인 솔루션을 두고 맞먹는 두 팀에 대해 기억하시나요? 아주 간단합니다. 두 팀 중 하나를 감축하고, 남은 팀에게 며칠을 성야로 남아 일을 끝내도록 하면, 그들은 다시 누구와도 '조정'할 필요가 없게 됩니다.

우리는 장기적으로 어떤 일이 벌어질지 예측할 수 없으나(또는 케인스의 말을 인용하자면—"장기적으로는 우리는 다 죽었습니다"), 단기적으로 대기업에서 10-20%의 직원을 감축한다면, 작업 속도는 더 빨라질 것입니다.

시간이 흐름에 따라 대규모 기업은 불가피하게 중복이 쌓이고 인력이 과다해지며, 기술적 부채가 쌓이는 것과 마찬가지로 대량의 '조직 부채'를 누적하게 됩니다. 이것이 대기업의 공통된 증상입니다. 오늘 10%의 인원을 감축해도, 2년 후에는 동일한 문제가 재발할 것입니다. 그러나, 모든 사람이 이전보다 5배 더 많은 코드를 커밋했다고 자랑하면서 다른 팀에 의해 계속해서 출시를 방해당하는 모습을 보게 되면, 가장 직접적이고 획일화된 해법은 분명히 몇몇 인원을 감축하여 상호 방해 요소를 제거하는 것입니다.

이것이 AI 인력 감축입니다. AI가 직접 당신의 자리를 대체하지 않았더라도

가상 머신에서 실행되는 새로운 Claude 인스턴스가 귀하의 사번을 대체했나요? 우리 모두가 상황이 이렇지 않음을 알고 있습니다.

그럼에도 불구하고 회사 안에서는 VS Code, Figma, Canva 또는 Google 문서에서 키보드를 두드리고 마우스를 클릭하여 수행해야 했던 많은 작업 흐름이 다른 사람(원래 귀하가 이러한 작업 결과물을 제공해야 했던 사람들)이 대형 언어 모델을 향해 힌트 워드를 한마디 소리치는 것으로 바뀌었는지요? 이것도 부인할 수 없는 사실입니다.

이 예산 감축들은 정말로 "AI 세탁"에 해당할까요? 즉, 회사 안에 AI와 무관한 여러 본질적인 문제(과도한 채용, 수익 감소, 경쟁 압력, 나쁜 비즈니스 결정 등)이 이미 존재했고, 이제 AI를 인력 감축의 "변명"으로만 사용하는 것일까요? 음, 어느 정도 정당한 주장입니다.

아마도 이 시기에 모든 CEO가 보낸 "인력 감축 이메일"을 수집하면, 당신은 그들이 대화방을 파고 이 이메일들을 썼는지 의심스러울 정도일지도 모릅니다. "AI 네이티브 팀", "코드를 짜는 매니저", "관리 범위 확대", "평면 구조", "AI 지능체 팀 관리" 등... 당신은 이런 새로운 용어들이 각 이메일에 일관되게 등장하는 것을 발견할 것입니다. 마치 그들이 GPT에 같은 힌트 문구를 넣었던 것처럼요.

하지만 사실은, 이러한 인력 감축이 직접적으로 AI에 의해 발생한 것은 아니라 하더라도, 'AI 세탁' 성분이 섞여 있더라도, 이러한 인력 감축은 궁극적으로는 여전히 AI로 인해 발생한 것입니다. 게다가, 이 인력 감축은 AI를 어떻게 사용해야 하는지 실제로 배우기 전까지 지속될 것이며.

우리가 어떻게 대량의 AI 토큰을 실질적인 비즈니스 성과로 변환하는 방법을 배울 때까지, 코드 투입뿐만 아니라 조직 간 '조율' 속도를, 새로운 세대의 코딩 속도에 맞추는 법을 배울 때까지; 원래의 2가지 좋은 아이디어와 8가지 나쁜 생각에 대해 근원을 본다면, 이 추가 생산력을 활용하여 10가지 잠재력 넘치는 새로운 아이디어를 추구하는 방법을 이해하기 전까지.

우리가 AI가 세계 GDP 성장을 어떻게 촉진하는지 정말로 이해하기 전까지, 최대 700억 달러의(OpenAI 및 Anthropic의 기업 차원의 총 매출로) 연간 토큰 비용을 메우기 위해 기업은 종업원의 급여를 삭감하는 수 밖에 없습니다.

우리가 팀 간 상호 차단 현상을 더 효율적으로 해소하는 방법을 익히기 전까지 문제를 해결할 유일한 방법은 항상 하나뿐입니다.― 우리를 조직도에서 직접 지워버립니다.

남은 날짜는 15일, 나는 내 운명을 알게 될 것입니다. 그러나 결과가 어떻든, 이유는 이미 알 것 같습니다. 그 때 넓고 넓은 CEO 사무실의 구석에 앉아 결정을 내리던 사람이 나였다 해도, 스스로 더 나은 일을 할 수 있는지 모르겠고, 아마 다른 CEO들처럼 똑같은 선택을 하지 않았을까 싶기도 합니다.