화이트칼라 직종 대량 해고는 AI 과장 분위기의 일부임

Hacker News 의견

• 나는 ZIRP(제로 금리 정책) 시기에 두 개의 시가총액 100억 달러 이상의 회사에서 일한 경험이 있음. 대부분의 회의에 참석한 지식노동자의 절반 이상이 사실상 필요 없는 인원 구성. 일정이 너무 바빠서 회의만 참석하는 전담 인력을 채용하기도 했음. 회사 성장세를 이어가는 데 채용 증가는 주가에 전혀 문제로 작용하지 않았고, 오히려 VP가 인력수를 늘려 힘을 더 얻게 됨. 당시 시장은 효율성보다 성장만을 중시했으나 결국 시장은 항상 가치로 귀결. 시간이 지나면서 이런 덧붙인 인력들은 구조조정 대상이 됨. 두 회사 모두 이후 1만 명 이상의 직원을 해고했고, AI가 해고의 명분이 되었지만 실상 AI가 대체한다고 하는 지식노동자들 대부분은 원래 별 가치를 창출하지 않던 자리였음
  • 이 내용은 정말 공감함. 금리 인상기에는 “제로 금리 정책 프로덕트 매니저(Zero Interest Rate Product Managers)”란 말을 회의적으로 썼었음. 훌륭한 PM은 그만한 가치를 하지만 ZIRP 때 Jira 관리와 일정 조율만 하는 PM이 너무 많았음. 요즘 재취업에 어려움을 겪는 많은 IT 인력이 이런 주변적인 역할(애자일 코치, TPM 등)에 집중되어 있음. 물론 이런 포지션도 열심히 해 온 분들이라 동정심도 큼. 단순 과다채용만이 문제는 아니고, 오히려 미국 내 기술직 감소에 AI보다 오프쇼어링이 훨씬 큰 영향을 준다고 봄. 재택근무 확산 이후 영상회의 기술로 라틴아메리카, 유럽 등으로 오프쇼어링이 급증. 원격이 일반이니 위치는 점점 덜 중요해짐
  • AI 구조조정 대부분이 사실은 금리 인상기 구조조정의 포장이라 의심. 소프트웨어 업계는 한때 정말 미쳤었음. 무명대 출신 신입이 12~15만 달러를 바로 받던 시절은 오래갈 수 없는 흐름
  • 자극 없이 가치 더하지 않는 지식노동자가 많은 것엔 의심 없음. 하지만 주니어 기회가 점점 줄어든다는 점이 우려
  • 일정이 너무 바빠서 회의 전담 인원을 뒀다는 건 일종의 조직 패러디물이 현실화된 상황 같음
  • 나도 스타트업에서 근무한 경험 있는데, 회의 참여자가 절반 가까이 할일이 없어 참여하는 경우가 많았음. “관찰자”, “기록 담당” 역할 탓에 실제 영향은 거의 없음
• 확실히 신입·인턴 역할이 AI로 대체되는 문제가 계층적으로 큼. 경험도 전문성도 없는 신입보다 AI가 더 빠르고 똑똑할 때가 많음. 물론 AI도 때로는 손이 많이 가지만, 결국 저렴하거나 더 똑똑함. 성장 잠재력 있는 신입들이 있지만, 그들을 성장시키는 데 시간과 자원이 너무 많이 들어감. 간단 업무마저 신입 대신 AI에 맡기는 나 자신을 발견. 신입이 맡으면 여러 단계의 피드백과 수정이 필요해 며칠 더 걸리지만, AI는 3시간 만에 완료 가능. 신입과 초급자 입장에서 전망이 정말 암울
  • 기업과 직원 양측의 충성심 결여가 이런 상황을 악화시킴. 본래 인턴십은 순수 ‘훈련’ 목적의 마이너스 생산성 포지션임. 회사에서 인턴을 키우는 건 결국 조직 전체, 산업 전체의 미래를 준비하는 투자였음. 하지만 HR과 임직원의 상호 신뢰 상실, 잦은 이직문화 탓에 이런 구조 자체가 무의미해짐. 일본계 기업에서 인턴을 제대로 키워 본 경험으로 이런 시스템의 가치는 크다고 확신
  • 신입과 초급자는 단기적으로 조직에 마이너스지만, 몇 달~몇 년 후에는 매우 생산적인 핵심 인재로 성장. 그리고 신입도 AI 쓸 수 있음. AI 도입이 진짜 생산성을 비약적으로 끌어올린다면 남는 여력만큼 더 많은 소프트웨어, 기능, 최적화 등으로 전환될 것. 과거 컴파일러 등장 때 주니어를 왜 더 뽑는가 하는 논리와 유사
  • 난 이 주장에 전혀 동의할 수 없음. 오늘날 신입이 손이 많이 간다면, 내일 신입은 AI 활용을 당연하게 여기며 더 큰 임팩트를 낼 수 있음. ‘엔트리 레벨이 망했다’는 시각은, 회사가 신입의 ‘단점’만을 바라보고 또 할 일이 유한하다는 전제 아래서만 맞음. 하지만 내가 경험한 모든 조직엔 항상 해야 할 일이 넘쳐났음. 그래서 오히려 신입이 AI로 6배의 업무량을 낸다면 훨씬 좋은 선택
  • ‘인턴’과 ‘엔트리 레벨’이라는 비교 대상은 복잡성의 대명사일 뿐, 실제로 초급 직군이 사라지는 건 아니며 역할만 바뀔 것
  • AI가 엔트리 레벨보다 업무 속도가 빠르고 효율적인 건 맞지만, 본질적으로 그건 ‘위임’이 아닌 자기 일 직접 처리임. 위임은 책임과 판단력을 옮기는 과정인데, AI에겐 트레이닝이나 피드백, 문맥 이해, 주체적 동기 모두가 부재. AI엔 정말 위임할 수 없으며, 결과에 책임지지 않음. 반면 인간 신입은 목표와 문맥을 흡수해 진짜 조직 일원으로 성장. 게다가 신입과 인턴도 AI 도구를 쓸 수 있음
• AI가 정리할 직군은 하루종일 딴짓하고 대충 일하는 화이트칼라 자리라 생각. 2025년엔 LLM이 이런 일도 대신하게 될 것. 문제는 AI가 실제 일과 허울뿐인 일을 구분못 하는 경영진이 이런 환상에 빠져 조직 전체를 망칠 수 있다는 점. 마지막에 살아남는 건 항상 CEO
  • 이런 화이트칼라 자리가 존재하는 유일한 이유는 실적 평가가 근본적으로 어렵기 때문. AI가 이 문제를 해결하지 못하면, 직원 절반을 감축해도 하위 50%만 잘라내는 게 아니라 무작위로 해고할 뿐이라 최악에선 오히려 역효과
  • 재택 근무와 관련해서도, 진짜 업무 가치를 모르는 일부 매니저가 사무실 수다를 일하는 걸로 혼동한다는 점이 떠오름. 일에는 다양한 방식이 있음을 간과하는 문제
  • CEO도 결국 고객이 사라지면 좋은 일 없을 것. 결국 AI가 광고 클릭하고 제품을 사줄 수도 없음
  • AI는 쓸모없는 일 생성엔 탁월. 진짜 필요한 건 생산성 향상이 아니라 불필요한 일을 근본적으로 없애는 것
  • 나는 미국회사 경험은 없지만, 내가 다닌 곳에선 모두 인력 부족에 시달림. 비효율 인력에 대한 이야기는 나와는 먼 이야기. 다만 자본이 넘치는 미국 대기업이라면 그런 일이 있을 수도 있겠다고 추정
• 컴퓨터의 등장 이후 사무직 자동화 규모는 대단했음. 1960년대 오피스 업무와 현재를 비교하면 업무 자체가 완전히 다름. 소프트웨어가 1000배 속도를 끌어올렸고, 이로 인해 오히려 더 많은 화이트칼라 직무가 탄생했음. 새로운 생산성 덕분에 더 많은 과업 창출
  • 이런 논리를 좋아하지 않는 이유는 첫째, 대규모 실업의 사회적 충격을 고려하지 않고, 둘째, 소멸한 일자리가 반드시 새 일자리로 대체된다는 자연의 법칙이 없기 때문. 대공황 시기 실업도 30%에 불과했고, 지금은 그 이상이 영구 실업자가 될 수 있음. 러다이트들이 기술 발전이 일자리를 없앤다고 했을 땐 그걸 막으려다 희생된 이도 많음. 또, 사회에는 굉장히 많은 문제와 수요가 존재하나, 경제 모델이 없다 보니 해고된 사람이 현실적으로 새로운 가치를 창출하기 어렵고, 앞으로 그 문제는 더 심각해질 것
  • 1960년대엔 ‘컴퓨터’라는 직업 자체가 있었지만, 오늘날엔 사라짐
• AI 혁신의 실증 데이터가 부족하다며 AI 혁신이 단순한 과장이라 주장하는 분석가들을 보면, 코로나 초기의 사례 수가 적어 지수적 성장 가능성을 외면했던 회의론자들이 떠오름. 그거 말고도, 왜 이번 CNN 기사 같은 글이 분석으로 불리는지 궁금. 노동 경제학자 의견 몇 개, AI 과장 이론 등만 반복. 데이터·자원·VC 자금 흐름, FDA 신약 정책 등 보다 구체적인 분석은 전혀 없음
  • “코로나의 초기 과소평가” 식의 비유는, 이미 수백 번 검증된 현상과 완전히 새로운 AI의 성장이라는 전혀 다른 사례를 단순히 비선형 성장이라는 공통점만으로 연결한다는 점에서 논리적 비약이 있음
  • 주택 가격 버블 붕괴처럼 보장된 지수 성장 가정이 오히려 IT 업계에 더 큰 충격을 줄 가능성을 지적. 그리고 이번 버블이 터지면 IT 업계가 2000년대처럼 수년간 침체될 수 있음
  • 역사에서 대중의 예측 실패 사례는 많지만, 아날로지 논쟁 자체가 실질적 분석을 주는 게 아니라 자기 입장만 강화하는 수준이라 비판
  • AI를 코로나 바이러스와 비교해서 설득하는 건 적절한 예시로 느껴지지 않음
  • 사실 코로나 초기에 가파른 성장 그래프를 그린 쪽도 틀렸었음. 그 시기 거의 모든 논평가 예측은 맞지 않았다는 점을 지적
• AI가 인간을 대체하며 발생할 소비 감소와 경기침체에 대해 기대하는 분위기가 이해되지 않음. 모두가 실업하면 제품을 누가 사나? 실업률 증가시 소비 감소, 경기 침체 불가피인데 경영진이 왜 그걸 반기는지 의문
  • 게임 이론, 내쉬 균형, 죄수의 딜레마, 그리고 칠면조의 귀납적 사고 등 경제적 유인을 설명하는 개념 적용. 각 조직은 자동화로 비용을 절감하는 게 직접적 이익이기에 이런 결정을 함. 문제는 이런 구조가 계속된다는 착각에 빠질 위험. 제본스 패러독스(효율성 증가가 오히려 총 수요를 늘릴 수 있음)같은 논리에 쉽게 현혹
  • 암세포도 결국은 전체 유기체를 해치지만 자기 이익만 추구. 단기 실적만 좋아진다고 자신만족하는 것도 동일 논리
  • 공유지의 비극. 모두가 근로자 해고로 비용을 절감하는 게 유리하니 이기적으로 행동하지만, 전체적으론 사회를 병들게 함
  • AI가 모두의 일자리를 없앤다는 가정하에, 경쟁사 역시 AI로 무장해 언제든 시장을 뺏길 가능성도 제기. 결국엔 AI 인프라 구축 능력이 진입장벽 역할
  • 일자리가 줄어도 정부 일자리, 블루칼라, 자영업자, 프리랜서, 암시장 등 다양한 고용 주체가 남을 수 있음. 일자리가 대폭 줄어도 삶의 질이 나빠지지 않을 시나리오 가능. 과거 기술 발전이 항상 일자리를 오히려 늘린 사례도 고려. 결국 누구나 자기가 보고 싶은 대로 보는 경향. 여러 시나리오 중 뭐가 맞을지는 상황에 따라 다름
• 이런 형태의 AI 거품 논리는 확실히 의아함. 만약 AI 도입을 각종 화이트칼라에 확산시키는 게 목적이라면 왜 아웃풋 대상까지 겁먹게 하는 식의 마케팅을 하는지 의문. 혹시 단순히 C레벨만을 상대로 팔아먹으려는 걸까?
  • AI는 오로지 C레벨을 대상으로 영업하는 전략. 화이트칼라 일자리 보호엔 관심 없음
  • FOMO(남들보다 앞서고 싶단 두려움) 조장 전략이 매출 증대로 이어짐
• 이번 기사는 “큰 주장엔 큰 증거가 필요”라는 점을 부각해 좋았음. ML기술을 정말 좋아하지만 인간 대체 수준까지는 신뢰하지 않음. 증강은 현실적인 비전, 완전 대체는 과장된 허상
• 기계와 인간이 모두 못했던 영역에서 진정한 가치를 찾을 수 있음
• AI-인간 대체 논의에는 뭔가 빠진 느낌. AI 혁신이 폭발할 때 금리 급등과 맞물렸고, 코딩 가능 AI가 등장하는 동시에 VC 자금도 마르고 스타트업 고용도 줄어듦. 만약 지금도 저금리 시대처럼 자금이 넘쳤다면 이런 논쟁 자체가 달라지지 않았을까 궁금. 업계 전문가 의견이 듣고 싶음
  • “AI혁명은 금리 폭등과 동시 진행”이라는 관점에서, C레벨이 AI 도입을 인건비 절감의 대안으로 바라보는 게 무료자금 축소의 영향일 수 있음. 그러나 금리 0%가 오히려 역사적 예외였고, 그 정책은 전 세계적 투자 왜곡을 불렀음. 금리 정상화가 이상하다고 간주하는 건 역설적. 역사적 금리 데이터 링크
  • 대화에서 이런 시각이 중심이 되지 않는 이유는 실제로 그 영향력이 크지 않음(1), 그리고 VC가 실제로 얼마나 많은 자금을 운영하는지에 대한 인식이 부족함(2). 1) 시드·A 단계 투자 자체가 비경기적이고, AI 주요 기술 진보는 소수팀·소액으로 진행됨. GPT2→3은 MS에서 투자함. 2) VC 자금은 2022-2023년에만 둔화됐고, 올해는 70%나 다시 증가. 빅테크·소프트뱅크 등에서 자금이 공급되고 있는 게 현실