올해는 그간 점진적으로 이뤄져 왔던 인공지능(AI)의 사람 일자리 대체가 갑작스럽게 이뤄지는 시작을 알리는 원년이 될지 모른다.

벤처비트는 AI의 인간 일자리 대체가 점진적으로 진행되다가 경기침체 시점에서는 급격히 진행될 수 있으며 결국 (경치 침체 가능성이 40%이상으로 점쳐지는) 올해가 그 시점이 될 수도 있다고 23일(현지시각) 분석 전망했다.

그간 완만하게 도입되던 AI가 올해 어느 시점에서 갑자기 기업 속으로 ‘훅’치고 들어와 확산될 것이라는 예측이다. 그리고 가장 위험한 직업중 하나로 프로그래밍(코딩) 종사자를 빼놓지 않았다.

그 근거 사례로는 다리오 아모데이 앤스로픽 최고경영자(CEO)가 최근 레딧에서 “AI가 코드의 90%를 작성하는 세상에서 3~6개월이 지났다. 그리고 12개월 내에 AI가 본질적으로 모든 코드를 작성하는 세상이 될 수도 있다”고 한 발언과 실제 미국 스타트업 인큐베이터에서의 AI 사용 관행 등을 꼽았다. (이는 올해 1월 나온 WEF의 2025년 일자리 보고서 내용과는 다소 차이를 보인다.) 마크 베니오프 세일즈닷컴 CEO는 최근 실적 발표회에서 자신은 사람들과 함께 하는 마지막 CEO 세대일 것이라는 말을 하기도 했다. AI의 커다란 파급력과 함께 하는 미래가 이미 주변에 와 있다는 얘기다.

올해를 기점으로 AI가 급작스레 확산하면서 사람들의 일자리 역시 급작스레 대체할 수 있다는 분석 전망은 특히 취업 준비생들에게는 당혹스러울 수 있는 내용이다. 이는 지난 2023년부터 올해 1월까지 나온 골드만삭스, IMF보고서, 세계경제포럼(WEF)보고서에서 지적한 2025~2030년 기간중 AI를 대체할 것이라는 전망보다 훨씬 더 급작스럽게 AI와 일하는 시대가 가까이 와 있음을 말해주는 것이기도 하다. 경제 정책 참여자는 물론 경제주체들 모두가 계속 추이를 지켜봐야 할 사안인 셈이다.

2025~2030년까지 AI가 인력대체 및 감축하리란 것은 이미 예상됐지만

벤처비트는 역사상 가장 큰 기술적 이동 중 다수가 경기 침체와 함께 발생했는데 다음에 올 기술적 이동의 주체가 바로 AI일 수 있다고 규정했다. 이에따라 남은 유일한 질문은 2025년이 AI가 일자리를 늘릴 뿐만 아니라 일자리를 대체하기 시작하는 해가 될 것인가라는 점이라고 봤다.

이 매체는 또 최근 AI가 업무를 자동화하거나, 코파일럿으로서 돕거나, 일반 영어로 텍스트, 이미지, 비디오 및 소프트웨어를 생성하는 등 우리의 업무 방식을 빠르게 변화시키면서 AI가 일자리를 혁신한다는 이야기를 낳고 있다고 전제했다. 하지만 그럼에도 광범위한 인력 이동은 아직 일어나지 않았다며, 이것이 ‘폭풍이 오기 전의 고요’일 가능성이 높다고 분석했다.

지난 1월 나온 세계경제포럼(WEF)의 조사보고서에 따르면 고용주의 40%가 2025년에서 2030년 사이에 AI가 업무를 자동화할 수 있는 분야에서 인력을 감축할 것으로 예상하고 있다.

이 통계는 이전 예측과 잘 일치한다. 예를 들어, 골드만삭스는 2년 전 연구 보고서에서 “생성형 AI가 3억 개에 해당하는 정규직 일자리를 자동화에 노출시켜 노동 시장에 '상당한 혼란'을 초래할 수 있다”고 말했다. 국제통화기금(IMF)는 “전세계 고용의 거의 40%가 AI에 노출돼 있다”고 보고했다. 브루킹스연구소는 지난해 가을 또 다른 보고서에서 “전체 근로자의 30% 이상이 생성형 AI로 인해 업무의 최소 50%가 중단될 수 있다”고 썼다. 몇 년 전 세계 최고의 AI 전문가 중 한 명인 리카이 푸는 CBS 시사프로 ‘60분’ 인터뷰에서 “15년내에 AI가 전 세계 일자리의 40%를 대체할 수 있다”고 말했다.

AI가 점점더 일자리 대체 현상을 향해 가고 있는 가운데 AI일자리 대체 상황의 진행추세가 어느 순간 급속히 빨라지게 된다는 전망이 나온 이유와 주변상황, 그리고 그 시점이 올해가 될 수도 있다고 한 배경 등에 대한 분석을 소개한다.

AI가 그렇게 파괴적인 힘이라면, 왜 대규모 해고가 발생하지 않을까?

일각에서는 이러한 예측에 의문을 제기하는 사람들도 있다. 특히 지금까지 AI로 인한 일자리 이탈이 미미해 보이기 때문이다.

예를 들어 일자리 감축을 추적하는 2024년 10월 챌린저 보고서(Challenger Report)에 따르면 지난 2023년 5월부터 2024년 9월까지 17개월 동안 미국에서 AI로 인해 1만 7000개 미만의 일자리가 사라졌다.

표면적으로는 이것이 심각한 경고와 모순된다. 하지만 그럴까? 아니면 갑작스러운 변화가 일어나기 전에 아직 점진적인 단계에 있다는 것을 시사하는 것일까?

역사는 기술 주도의 변화가 항상 안정적이고 선형적인 방식으로 일어나는 것은 아니라는 것을 보여준다. 오히려 갑작스러운 변화가 지형을 재편할 때까지 시간이 지날수록 축적된다.

최근 컬럼비아 대학교의 리타 맥그래스 연구원은 변곡점에 관한 팟캐스트에서 어니스트 헤밍웨이의 1926년 소설 ‘태양은 다시 뜬다’를 꺼냈다. 소설에서 한 캐릭터가 파산한 이유를 묻자 그들은 “두 가지 방법이 있다. 서서히, 그러다 갑자기”라고 답한다.

이는 AI가 일자리에 미치는 영향에 대한 비유일 수 있다.

처음에는 느리고 거의 눈에 띄지 않다가 갑자기 부인할 수 없을 정도로 나타나는 이런 변화 패턴은 비즈니스, 기술, 사회 전반에 걸쳐 경험됐다.

말콤 글래드웰은 이처럼 추세가 임계 질량에 도달한 후 극적으로 가속화되는 순간을 ‘티핑 포인트’라고 부른다.

사이버네틱스(복잡한 자연 및 사회 시스템에 대한 연구)에서 최근 기술이 너무 널리 보급돼 사람들의 생활 방식과 업무 방식이 근본적으로 변화할 때 티핑 포인트가 발생할 수 있다.

이러한 시나리오들에서는 변화가 스스로 강화(self-reinforcing)된다. 이는 종종 혁신과 경제적 인센티브들이 일치해 변화가 불가피해질 때 발생한다.

“점진적으로, 그러다가 갑자기”

유의할 점은 AI가 고용에 미치는 영향은 (지금까지는) 초기 단계이지만, AI 도입에 대해서는 그렇지 않다는 것이다.

맥킨지의 새로운 설문조사에 따르면 응답자의 78%가 그들의 조직에서 적어도 하나의 사업 기능에서 AI를 사용한다고 답했는데 이는 2023년 대비 40% 이상 증가한 수치다.

다른 연구에 따르면 기업내 C-레벨 최고경영진의 74%는 이제 비즈니스 조언을 위해 동료나 친구보다 AI의 조언에 더 확신을 가지고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에 따르면 38%가 자신의 비즈니스 결정을 내리는 데 있어 AI를 신뢰하며, 44%는 자신의 통찰력에 대해 AI 추론에 의존하는 것으로 나타났다.

AI 도구 사용을 늘리고 있는 것은 기업 경영진뿐만이 아니다. 투자 회사 에버코어의 새로운 차트에 따르면 지난 9개월 동안 애플리케이션에 관계없이 모든 연령대에서 AI 사용이 증가한 것으로 나타났다.

이 데이터는 AI 도구의 광범위한 채택과 증가하는 채택을 모두 보여준다.

그러나 또 다른 맥킨지 설문조사에 따르면 진정한 기업용 AI 통합은 아직 초기 단계에 머물러 있다. 경영진의 1%만이 생성형 AI 출시가 성숙했다고 설명할 정도이기 때문이다. 이는 AI 도입이 급증하고 있긴 하지만, 기업들이 대규모 일자리를 대체할 수 있을 정도로 핵심 운영에 AI를 완전히 통합하지 못하고 있음을 시사한다.

하지만 이것은 빠르게 바뀔 수 있다. 경제적 압박이 심화되면 기업들은 점진적인 AI 도입에 여유를 부릴 새도 없이 빠르게 자동화할 필요성을 느낄 수 있다.

탄광 속의 카나리아

AI의 영향을 받을 가능성이 높은 첫 번째 직업 카테고리 중 하나는 소프트웨어 개발이다. 프로그래밍을 강화하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 수많은 AI 도구가 존재하며, 곧 이 기능이 완전히 자동화될 수 있다.

다리오 아모데이 앤스로픽 최고경영자(CEO)는 최근 레딧에서 “AI가 코드의 90%를 작성하는 세상에서 3~6개월이 지났다. 그리고 12개월 내에 AI가 본질적으로 모든 코드를 작성하는 세상이 될 수도 있다”고 말했다.

이러한 추세는 분명해지고 있다. 실제로 스타트업 인큐베이터인 Y 컴비네이터의 2025년 겨울 코호트에 속한 스타트업에서 잘 나타난다. 재레드 프리드먼 매니징 파트너는 이 스타트업들의 25%가 코드베이스의 95%를 AI로 생성한다고 말했다. 그는 “1년 전만 해도 [회사들]은 제품을 맨 처음부터 구축했을 텐데, 지금은 95%가 AI에 의해 구축된다”고 덧붙였다

클로드, 제미니, 그록, 라마, 챗GPT 같은 코드 생성의 기초가 되는 대규모언어모델(LLM)은 모두 빠르게 발전하고 있으며, 다양한 정량적 벤치마크 테스트에서 점점 더 좋은 성과를 거두고 있다.

예를 들어 오픈AI의 추론 모델 o3는 2024년 미국 초청 수학 시험(American Invitational Mathematics Exam)에서 97.7%의 점수를 받아 단 한 문제만 못풀었고, 대학원 수준의 생물학, 물리학, 화학 문제를 푸는 GPQA 다이아몬드에서는 87.7%의 점수를 얻었다.

더욱 놀라운 것은 컨플루언스 포스트에 설명된 것처럼 새로운 GPT 4.5에 대한 인상적인 품질 수준이다. GPT 4.5는 다른 모델에서는 할 수 없는 넓고 모호한 프롬프트에 정확하게 답했다. 이는 주목할 만 한 것이 아닐 수도 있지만 저자들은 “이 하찮은 교류는 우리가 ‘이게 일반지능 같네’라고 생각하며 떠난 LLM과의 첫 대화였다”고 말했다.

전환점(티핑 포인트)

소프트웨어 엔지니어링은 광범위한 AI 자동화에 직면한 최초의 지식 노동자 직업 중 하나일 수 있지만 마지막은 아닐 것이다.

연구, 고객 서비스 및 재무 분석을 담당하는 다른 많은 사무직도 마찬가지로 AI가 주도하는 혼란에 노출돼 있다.

직장에서 AI 도입에 갑작스러운 변화를 촉발하는 요인은 무엇일까?

역사를 보면 경기 침체는 종종 기술 도입을 가속화하고, 다음 경기 침체는 AI가 일자리에 미치는 영향이 ‘점진적 것’에서 ‘갑작스런 것’으로 전환되는 전환점이 될 수 있다.

경기 침체기에 기업은 비용을 절감하고 효율성을 개선해야 하는 압박에 직면해 자동화가 더 매력적으로 느껴진다. 특히 기업이 더 적은 인력으로 더 많은 작업을 해야 할 때 기술 투자에 비해 노동 비용이 더 많이 든다. 이러한 현상은 때때로 ‘강요된 생산성(forced productivity)’라고 불린다. 예를 들어 2007년에서 2009년 사이의 대공황 시기에 자동화, 클라우드 컴퓨팅 및 디지털 플랫폼에서 상당한 진전을 보였다.

2025년이나 2026년에 경기 침체가 현실화되면 인원 감축 압박에 직면한 기업들은 특히 LLM 기반 도구와 프로세스 같은 AI 기술로 눈을 돌리면서 더 적은 인력으로 효율성과 생산성을 지원하는 전략으로 전환할 가능성이 크다. 기업이 AI 도입에서 뒤처질까 봐 우려하는 상황에서 이는 더욱 두드러지고 갑작스러울 수 있다.

2025년에 경기 침체가 올까?

경기 침체가 언제 올지는 항상 예측하기 어렵다.

전문가들의 예상을 보자면 J.P. 모건의 수석 경제학자는 최근 40%의 가능성이 있다고 추정했다. 래리 서머스 전 재무부 장관은 약 50% 정도가 될 수 있을 것으로 봤다. 베팅 시장도 이와 일치하는 견해를 보이며 2025년에 경기 침체가 발생할 확률이 40%가 넘을 것으로 예측한다.

올해 후반에 경기 침체가 실제로 발생한다면 실제로 ‘AI 경기 침체’로 특징지을 수 있다.

그러나 AI 그 자체가 원인은 아니다. 대신 경제적 필요성으로 인해 기업들이 자동화 결정을 서두르게 될 수 있다. 이는 기술적으로 불가피한 것이 아니라 재정적 압박에 대한 전략적 대응이다.

AI의 영향 범위는 기술적 정교함과 통합의 속도, 인력 재교육 프로그램의 효과, 기업과 직원들이 변화하는 환경에 적응하는 능력을 포함한 여러 요인에 따라 달라진다.

언제 발생하든 다음 경기 침체는 단순한 일시적 일자리 손실로 이어지는 데서 끝나지 않을 수 있다. AI를 실험하거나 제한적으로 도입해 온 기업은 갑자기 자동화가 선택 사항이 아니라 생존에 필수적이라는 것을 알게 될 수 있다. 그러한 시나리오가 발생하면 AI 중심 인력으로의 영구적인 전환 신호를 보낼 수 있다.

마크 베니오프 세일즈포스 최고경영자(CEO)가 최근 실적 발표에서 말했듯이 “우리는 인간만 관리하는 마지막 세대의 CEO다. 앞으로 모든 CEO는 인간과 AI 에이전트를 함께 관리할 것이다. 나는 그게 내가 하고 있는 일이라는 것을 안다...여러분은 이를 글로벌 경제에서도 볼 수 있다. 나는 생산성이 더 많은 인간 노동력을 추가하지 않고도 증가할 것이라고 생각한다. 이는 글로벌 노동력에서 인간 노동력이 증가하지 않기 때문에 좋은 일이다”라고 말했다.

역사상 가장 큰 기술적 이동 중 다수가 경기 침체와 함께 발생했다. 다음은 AI일 수 있다. 남은 유일한 질문은 2025년이 AI가 일자리를 늘릴 뿐만 아니라 일자리를 대체하기 시작하는 해가 될 것인가이다. 그것은 “점진적으로, 그리고 갑자기”가 될 가능성이 커지고 있다.