빅테크의 AI 의무화, 수천 명의 노동자에게 ‘그림자 업무’ 가중

(P1) 상향식 AI 도입 명령이 기술 산업을 재편하며 수천 명의 직원을 AI 사용이 더 이상 선택이 아닌 성과와 직결되는 새로운 현실로 몰아넣고 있으며, 이로 인한 노동 구조의 변화는 광범위한 고용 불안을 야기하고 있다.

(P2) AI를 연구하는 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨의 에단 몰릭 부교수는 "우리 모두는 하나의 실험을 겪고 있다"라며 "AI가 사람을 대체한다는 현재의 과도한 선전은 사실이 아니다. 하지만 AI가 결코 일자리를 위협하지 않을 것이라는 말도 사실이 아니다. 상황은 복잡해질 것"이라고 말했다.

(P3) 일부 기업에서는 경영진이 AI 기반 산출물에 대한 목표를 설정하며 이러한 압박을 노골화하고 있다. 한 백엔드 개발자는 부서 목표가 개발 수요의 50%를 AI 에이전트가 처리하도록 하는 것이며, 2026년까지 완전 자동화를 목표로 하고 있다고 전했다. 또 다른 엔지니어는 동료의 80%가 매주 사내 AI 도구를 사용해야 하며 회사가 사용량을 추적한다고 언급했다. 이는 구글과 같은 기업들이 신규 코드의 50%를 AI의 공으로 돌리는 가운데 나온 현상이다.

(P4) 경영진은 월스트리트에 생산성 향상을 홍보하고 있으며, 블록(Block)의 CEO가 정리해고를 AI와 연결시킨 후 주가가 20% 급등하기도 했으나, 이 전략은 상당한 실행 리스크를 수반한다. 벤처 캐피털리스트 마크 안드레센에 따르면, 이러한 명령은 데이터 분석 및 프로그래밍 직군의 채용을 동결시키고 있으며, 노동 시장 둔화로 인해 이미 계획된 감원을 정당화하기 위한 'AI 워싱(AI-washing)'으로 사용될 수 있다.

'AI 효율성'의 숨겨진 노동

AI 효율성을 향한 압박은 직원들에게 측정되지 않는 상당한 '그림자 업무'를 만들어내고 있다. 노동자들은 기술을 감시하고, 잘못된 출력을 수정하며, 새로운 종류의 인지적 피로를 관리하는 데 시간을 보내고 있다고 보고한다. 중국의 한 선두 기술 기업 운영 직원은 회사의 내부 AI 도구가 올바른 결과를 내놓지 못하자 간단한 데이터 대시보드를 80번 넘게 수동으로 디버깅했다고 회상했다.

이러한 경험은 업계 전반에서 나타나고 있다. 텍사스주 오스틴의 한 채용 담당자는 AI가 후보자 명단을 빠르게 생성할 수 있지만, AI가 후보자와 직무 설명을 잘못 매칭하는 경우가 많아 절약한 시간의 거의 절반을 결과를 수정하고 사실 확인을 하는 데 썼다고 밝혔다. 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)의 연구에 따르면, 이러한 지속적인 인간의 감독 필요성은 실수 가능성을 높이는 정신적 피로의 한 형태인 'AI 뇌 피로(AI brain fry)' 현상으로 이어지고 있다. 채용 담당자 린다 레는 "사람들은 AI가 효율적이라고 생각하지만, 그것은 AI를 조작하는 사람이 있기 때문에 효율적인 것"이라고 말했다.

도구에서 성과 지표로

기업이 AI 사용 권장에서 강제로 전환함에 따라 직원들의 업무는 체계적으로 해체되어 AI 모델에 입력되고 있다. 베이징에 본사를 둔 한 거대 기술 기업의 선임 개발자는 직원들이 자신의 업무 프로세스와 전문 지식을 AI 에이전트가 복제할 수 있도록 '기술(Skills)'로 문서화해야 하는 새로운 의무적 이니셔티브를 설명했다. 부서의 목표는 궁극적으로 모든 개발을 자동화하는 것이며, 이는 직원들 사이에 뚜렷한 불안감을 조성하고 있다. 개발자 켈리는 "자신의 모든 기술과 경험을 표준화된 프로세스에 넣는다는 것은 AI에 의해 대체될 날이 멀지 않았음을 의미한다"고 말했다.

이러한 변화는 공격적인 하향식 전략에 의해 주도되고 있다. 호주의 한 CIO인 밍 루는 초기의 권장이 실패하자 회사가 모든 매니저에게 분기당 3개의 AI 이니셔티브를 제출하도록 의무화했으며, 이제 토큰 사용량을 모니터링하고 있다고 밝혔다. 회사가 아직 해고에 의존하지는 않았지만, 데이터 분석 및 프로그래밍 역할의 채용을 동결하고 모든 직원에게 3~5배의 효율성 증대를 요구하고 있다. 메시지는 분명하다. AI 에이전트를 중심으로 빠르게 재설계되는 인력 구조에서 적응하거나 도태되라는 것이다.

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