목차
▪️ AI대체 해고인력 30%는 왜 2029년에 다시 필요해지나
▪️ [표 1] <AI로 줄인 비용, 나중에 돌아오는 재고용 청구서>
▪️ AI감원이 지우는 것은 업무가 아니라 경력자의 시간이다
▪️ AI 재고용 비용은 ‘월급’보다 큰 경쟁력 청구서
▪️ 개인을 넘어 기업과 사회, 국가의 AI효율의 대가는?
▪️ [도해 1] <AI효율의 이익과 비용은 어디로 가는가>
▪️ 효율을 얻되 인간 경험의 가치를 지키려면
▪️ FAQ
▪️ 핵심 인사이트 3가지
▪️ 핵심 참고자료
▪️ 전문 용어 사전
글로벌 정보기술(IT) 시장조사기관 가트너는 최근 발표에서 AI대체해고와 AI재고용의 장기 비용을 경고하며, AI로 대체돼 해고된 인력 가운데 최대 30%가 2029년까지 다시 필요해질 수 있다고 전망했다.
이는 AI 감원 기업의 30%가 재고용한다는 뜻이 아니라, AI 대체를 이유로 해고된 인력 가운데 일부가 다시 필요해질 수 있다는 예측이다. 기업이 줄였다고 보는 인건비가 경력자의 경험·관계·판단을 잃는 비용으로 전환될 수 있다는 점에서, 이 전망은 AI 효율의 계산법 자체를 묻는다.
업무의 결과물은 문서와 데이터로 남지만, 일이 막혔을 때 누구에게 묻고 어떤 예외를 먼저 처리하며 무엇을 포기하지 말아야 하는지는 그 일을 담당한 사람이 없으면 알기 어렵다. 경력자의 가치는 오랜 시간 축적한 이런 판단의 순서와 관계의 맥락에 있음을 알 수 있는 대목이다.
AI로 대체한 경력자의 경험과 조직지식을 되찾기 위해 기업이 더 큰 재고용 청구서를 받아드는 상황을 풍자한 일러스트.
AI 대체 해고인력 30%는 왜 2029년에 다시 필요해지나
국제 정보기술 조사기관 가트너는 최근 인공지능 대체로 해고된 직원 가운데 최대 30%가 2029년까지 다시 필요해질 수 있다는 분석 결과를 발표했다. 이 수치는 인공지능으로 인원을 줄인 기업의 30%를 대상으로 하는 게 아니다.
인공지능 대치를 이유로 회사에서 나간 인력 중에서 최대 30%가 몇 년 뒤 다시 일터로 돌아와야 할 수도 있다는 뜻이다. 이 발표는 이미 일어난 과거 통계가 아니라 앞으로 벌어질 수 있는 경영 위험을 짚어낸 예측이다.
기업들이 처음에 인공지능을 받아들일 때의 계산은 아주 간단했다. 단순한 자료 수집이나 기초 문서 작성, 반복적인 안내 업무는 인공지능이 사람보다 훨씬 빠르고 돈도 적게 들었기 때문이다. 경영진은 이 과정만 보고 인공지능이 직원의 역할을 완전히 대신했다고 판단했을 수 있다.
그러나 인공지능이 가져간 것은 전체 업무 가운데 일부에 불과했다. 인공지능은 이미 정해진 규칙에 따라 일하는 데는 뛰어나지만, 갑작스러운 사고가 터지거나 여러 부서 사이에서 복잡한 의견을 조정해야 할 때는 아무런 답을 내놓지 못한다. 결국 인공지능을 쓰더라도 결과물을 마지막으로 확인하고 책임지는 사람의 판단이 반드시 필요하다.
이 사실을 잊고 직원을 급하게 내보낸 기업들은 나중에 업무가 막히면 사라진 사람들을 다시 찾을 수밖에 없다.
경력자 이탈로 빈자리가 생긴 뒤 기업들이 급여 제안서를 들고 숙련 인력을 다시 확보하려 경쟁하는 모습을 묘사한 일러스트.
AI 감원이 지우는 것은 업무가 아니라 경력자 시간의 가치
기업이 인공지능 도입을 이유로 직원을 내보낼 때 장부에서 지워버리는 것은 단순한 월급이 아니다. 오랜 시간 일을 하면서 몸으로 익혀온 경력자의 경험과 가치다.
인공지능은 반복적인 자료 정리나 초안 작성을 빠르게 해낼 수 있다. 그러나 한 직무 안에는 서류 작성만 있는 것이 아니다. 고객의 숨은 뜻을 파악하는 눈치, 현장의 돌발 상황을 다루는 요령, 오랜 협업으로 쌓은 관계, 최종 결과물의 이상 여부를 알아보는 판단력, 그리고 일의 책임을 지는 태도가 하나의 직무 안에 포함되어 있다.
가트너 역시 인공지능 도입의 가치를 단순히 도구를 많이 나누어 준 수나 시범 운영 횟수가 아니라, 실제로 의사결정이 좋아지고 사업 성과가 바뀌었는지로 평가해야 한다고 강조했다.
인공지능이 사람의 모든 자리를 대신하기 어려운 이유는 분명하다. 인공지능이 따라 하기 힘든 것은 사람의 존재 그 자체가 아니라, 여러 해 동안 일하며 차곡차곡 쌓아 올린 경험과 관계, 예외 처리 능력, 그리고 책임감이 하나로 뭉쳐진 결합체이기 때문이다.
AI 재고용 비용은 ‘월급’보다 큰 경쟁력 청구서
가트너는 인공지능 대신 해고된 사람들을 다시 부를 때 훨씬 더 높은 비용이 들어갈 수 있다고 경고했다. 인공지능 도입의 진짜 가치는 도구 배포가 아니라 사업 성과의 변화로 나타나야 한다는 가트너의 재무 지침과도 통하는 대목이다. 인원 감축으로 아꼈다고 생각한 돈은 나중에 사람을 다시 채용할 때 훨씬 큰 지출로 바뀌는 셈이다.
재고용에 들어가는 돈은 다시 줄 연봉만이 아니다. 새로운 인재를 찾아 나서는 채용 경비, 새 직원이 회사 문화와 업무 흐름을 익히는 온보딩 시간, 옛 경력자가 알고 있던 고객 정보를 다시 파악하는 데 드는 시간, 실수를 바로잡는 재작업 비용이 한꺼번에 발생한다.
AI 대체 해고 때 보이는 단기 인건비 절감과, 이후 발생할 수 있는 숙련 인력 재확보·조직지식 공백·품질 검수·경쟁력 저하·경력 형성 약화 비용을 비교한 표.
개인을 넘어 기업과 사회, 국가의 AI효율의 대가는?
인공지능으로 얻은 효율의 대가는 한 기업 안에서 그치지 않고 사회 전체로 퍼져나간다. 가장 대표적인 곳이 청년들의 일자리와 일하며 성장하는 사다리다.
한국은행이 내놓은 고용 분석을 보면, 최근 4년 동안 청년 일자리 28.5만 개가 줄어든 가운데 26.8만 개가 인공지능 위험에 쉽게 노출되는 업종에서 감소했다. 한국은행은 인공지능이 사람을 대신하는 자동화 비중이 높은 업종일수록 청년 고용이 크게 줄어들었다고 밝혔다.
반면 인공지능이 사람의 일을 도와주는 보조 방식으로 쓰인 업종에서는 청년 일자리가 급격히 줄어드는 현상이 나타나지 않았다. 한편 고용노동부와 한국고용정보원의 조사에 따르면 국내 기업들은 인공지능을 도입하는 목적을 인원 감축보다는 반복 업무를 줄이고 생산성을 높이는 데 두고 있다고 응답했다.
인공지능이 가져다준 이익은 기업 통장에 남을지 몰라도, 신입 사원이 일을 배우며 경력을 쌓을 기회가 줄어드는 손해는 개인과 사회 노동시장이 그대로 떠안게 된다. 물론 청년 고용이 줄어든 이유를 인공지능 하나 때문이라고만 잘라 말할 수는 없다.
인구 감소나 기업들의 경력직 선호 현상도 함께 작용하고 있기 때문이다. 그러나 기업들이 당장의 효율만 좇아 인공지능으로 기초 업무를 모두 바꾸고 사람을 뽑지 않는다면, 미래에 회사를 이끌어갈 숙련 전문가 자체가 사라지는 큰 위험을 맞이하게 된다. 그렇다면 기업·국가·개인은 효율의 이익과 비용을 어떻게 함께 계산해야 하는가.
AI 자동화·대체가 기업의 단기 인건비 절감 기대에서 시작해 경력자 이탈과 업무 공백, 기업의 재고용·경쟁력 비용, 개인과 국가의 경력·전환 비용으로 이어질 수 있는 흐름을 보여주는 개념 도해.
효율을 얻되 인간 경험의 가치를 지키려면
고용노동부가 공개한 조사에 따르면 국내 사업체의 인공지능 도입률은 28.6%이며, 인공지능을 도입한 기업 10곳 중 7곳 이상이 생성형 인공지능을 활용하고 있다. 대부분의 기업은 인원 축소보다 업무 경감을 목적으로 내세운다. 정부 역시 직장인과 구직자들이 인공지능 도구를 잘 다룰 수 있도록 교육과 지원을 늘리겠다고 발표했다.
기업이 인공지능을 쓰면서도 장기적인 경쟁력을 잃지 않으려면 직무를 지혜롭게 나눠야 한다. 무작정 직원을 내보내기 전에 인공지능이 맡을 단순 반복 업무와 사람이 맡아야 할 예외 판단 및 최종 책임을 구별해야 한다.
숙련자가 가진 노하우를 회사 시스템에 남기고, 인공지능이 만든 결과물을 사람이 검토하는 체계를 함께 만들어야만 인공지능 도입이 참된 이익으로 이어질 수 있다.
기업이든 나라든 개인이든 AI를 활용해서 얻은 효율의 대가를 치루게 될 것이라는 경고를 무겁게 받아들여야 한다. 인간의 시간은 계산되지 않는 다양한 경험과 감정, 관계 그리고 보이지 않는 그 무엇으로 채워져 있기에 함부로 논할 수 없는 가치가 있다.
AI 자동화로 경력자를 내보낸 뒤 조직의 경험과 업무 공백이 오류와 재고용 비용으로 되돌아오는 상황을 풍자한 일러스트.
FAQ
Q : 가트너의 ‘AI대체 해고인력 최대 30% 재고용’은 실제 통계인가?
A : 미래에 발생할 수 있는 상황에 관한 가트너의 전망이다. AI 대체로 해고된 인력 가운데 최대 30%가 2029년까지 다시 필요해질 수 있다는 뜻이며, AI 감원 기업의 30%가 재고용한다는 의미는 아니다.
Q : AI가 경력자를 대체한 뒤에도 다시 찾게 되는 이유는 무엇인가?
A : 반복 업무는 자동화할 수 있어도 고객 맥락, 현장 예외, 부서 간 조정, 품질 판단, 최종 책임처럼 직무에 함께 들어 있던 역할은 남을 수 있기 때문이다. 경력자의 가치는 직무기술서에 적힌 업무량만이 아니라 경험을 통해 형성된 판단과 관계의 맥락에 존재한다.
Q : 더 비싼 재고용 비용에는 무엇이 포함되나?
A : 임금이나 계약 조건만이 아니다. 새 인력을 찾는 비용, 온보딩, 업무·고객 맥락을 다시 익히는 시간, 품질 회복, 재작업, 기존 인력의 과부하 등이 함께 포함된다.
Q : 한국의 청년고용 감소를 AI 때문이라고 볼 수 있나?
A : 단정할 수 없다. 한국은행은 AI 고노출·자동화 비중이 높은 업종에서 청년고용 감소가 컸다고 분석했지만, 인구구조 변화, 경력직 중심 채용, 팬데믹 이후 고용 정상화 등 여러 요인도 함께 작용한다고 밝혔다.
Q : 기업은 AI 도입 전에 무엇을 가장 먼저 점검해야 하나?
A : 직무 전체를 없앨 대상처럼 보지 말고, AI가 맡을 반복 업무와 인간이 맡을 예외 판단·고객 관계·품질 검수·최종 책임을 나눠야 한다. 숙련자의 지식 이전, 재교육, AI 결과 검토, 품질·고객경험 지표를 함께 설계하는 것이 우선이다.
핵심 인사이트 3가지
1. AI재고용 전망은 경력자의 시간이 자산이라는 역설을 드러낸다
가트너의 최대 30% 전망은 AI가 모든 일을 대체하지 못한다는 단순한 결론이 아니다. 기업이 해고한 경력자의 시간에는 업무 숙련뿐 아니라 관계·맥락·예외 판단·책임이 축적돼 있으며, 그 가치가 사라진 뒤에야 다시 계산될 수 있다는 경고다.
2. AI 효율의 비용은 기업 장부 밖으로도 이동할 수 있다
기업이 인건비와 반복 업무를 줄여도 경력 형성 기회가 줄고 전환 비용이 커지면, 부담은 개인의 경력 단절과 노동시장의 숙련 공백으로 분산될 수 있다. 한국은행의 자동화·증강 분석은 AI의 활용 방식이 고용과 경력에 다른 결과를 남길 수 있음을 보여준다.
3. 대체 가능성을 계산할수록 인간의 시간도 계산해야 한다
AI가 인간의 경험·감정·관계·판단을 앞으로도 대체하지 못할 것이라고 보장할 수는 없다. 그렇기에 기업·국가·개인은 효율이 만들어내는 이익뿐 아니라, 누구의 시간이 사라지고 어떤 책임·기회·경쟁력이 함께 사라지는지도 지금부터 계산해야 한다.
핵심 참고자료
Gartner Says CFOs Must Stop Mistaking Finance AI Deployment for Value Creation
AI 도입 수나 파일럿이 아니라 의사결정·실행·성과의 변화로 AI 가치를 평가해야 한다는 가트너의 공식 발표다.
“인공지능(AI)는 일자리 파괴자 아닌 직무 재구성의 파트너… ‘인간 중심 인공지능(AI) 발전전략’ 세워야”
한국고용정보원의 사업체 조사에 기반해 국내 AI 도입률, 생성형 AI 활용, 직무 재설계 과제를 소개한 고용노동부 자료다.
일하는 모든 사람을 위한 노동시장 전 단계 AI 전환 지원 확대
구직자·재직자·이직 예정자를 대상으로 한 AI 직업훈련과 고용서비스 확대 계획을 확인할 수 있는 고용노동부 자료다.
[전문 용어 사전]
▪️가트너(Gartner): 글로벌 정보기술(IT) 분야의 시장 흐름을 조사·분석하고, 기업 경영진에게 기술 전략과 경영 자문을 제공하는 세계적인 IT 연구·자문 기관.
▪️ AI 대체 해고: AI 도입·자동화를 이유로 기존 인력을 줄이거나 해고하는 것을 가리키는 표현.
▪️ AI 재고용: AI 대체 또는 자동화 뒤 업무 공백을 메우기 위해 과거와 유사한 기능의 인력을 다시 확보하는 상황을 가리키는 표현.
▪️ 경력자 경험가치: 장기간의 업무 경험으로 축적된 현장 판단, 고객 관계, 예외 처리, 협업 방식, 책임 능력이 만드는 가치.
▪️ 조직지식: 매뉴얼과 데이터에 완전히 남지 않은 업무 맥락, 과거 결정 이유, 고객 특성, 현장 노하우 등 조직 안에 축적된 지식.
▪️ AI감원부메랑: AI를 이유로 줄인 인력이 업무 공백 때문에 다시 필요해질 수 있는 현상을 가리키는 비공식 표현.
※ AI 활용 고지: 본 기사는 The Imaginary Pocus의 기획과 편집 방향에 따라 관련 법령·공식 문서·학술자료를 검토해 구성했으며, 자료 구조화와 표·이미지 제작 과정에 AI를 활용했습니다. 최종 내용의 사실 확인과 편집 책임은 The Imaginary Pocus에 있습니다.
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