실리콘밸리 ‘AI 해고’ 진짜 이유

실리콘밸리 테크 기업들에서 분기마다 해고가 일어날 정도로 대규모 해고가 확산되고 있다. 특히 테크 업계의 해고는 전년 대비 67%나 증가했으며, 이러한 해고 양상은 파이낸스, 일반 사무직 등 다른 분야로도 빠르게 번지고 있다.

이러한 해고는 이제 정례화되는 추세로 자리 잡고 있다.

소프트웨어 엔지니어, 디자이너, 마케팅, 재무, 법무 등 다양한 직군에서 해고가 빈번하게 발생하고 있다. 특히 사무직 신입 포지션이 크게 줄었는데, 이는 신입 업무가 비교적 낮은 레벨의 단순 업무여서 AI로 대체되기 쉽기 때문으로 분석된다.

2024년 초에는 주로 저연차 직군이 해고 대상이었으나, 작년부터는 관료주의 타파와 의사결정 단순화를 목표로 40대 이상 시니어 직군까지 해고가 확대됐다. 현재는 연차나 직급에 관계없이 모든 직군에서 골고루 해고가 이뤄지는 양상을 보이고 있다.

아마존, 구글, 메타, 애플, 마이크로소프트, 세일즈포스 등 실리콘밸리 빅테크 기업들은 '회전문'이라는 별명으로 불린다. 이들 기업의 신규 입사자 중 67%가 1년 이내에 해고되며, 메타의 경우 신규 입사자의 10개월 이내 해고 확률이 80%를 넘는 것으로 나타났다.

이는 의사결정권자의 판단에 따라 이루어지며, 비용 효율성을 극대화하려는 전략적 움직임이다.

범용 인공지능(AGI)의 발전은 논리적으로 볼 때 언젠가 인간의 필요성을 거의 없앨 수 있다는 전망으로 이어진다. 현재로서는 어떤 직무가 인간에게 필수적으로 남아 있을지, 어떤 직무가 끝까지 살아남을지 예측하기 매우 어려운 상황이다. 인간이 특정 포지션에 계속 남아 있으려면 어떤 형태로 존재해야 할지에 대한 불확실성이 크다.

전체 테크 해고자의 약 54%가 재취업하거나 원래 일하던 회사로 복귀하는 것으로 나타났다. 하지만 회사가 항상 채용 포지션을 유지함에도 불구하고, 기존 직무로 복귀하는 경우는 드물다. 한편, 해고자 중 약 31%는 비자 문제로 인해 본국이나 제3국으로 이주하는 상황에 놓인다.

이들은 본국인 한국이나 인도로 돌아가거나, 일을 할 수 있는 다른 국가로 이주해야 하는 상황에 직면한다. 최근에는 캐나다 정부의 H1B 비자 프로그램으로 이주하는 사례가 증가하는 추세다.

데이터 센터 설립, 전력 비용, AI 토큰 사용료 등 새로운 지출이 급증하면서 고액 연봉의 미국 인력을 인도 등 저렴한 국가의 인력으로 대체하는 현상이 가속화되고 있다.

결국 인건비 절감을 통해 AI 전환에 필요한 자금을 확보하려는 전략적인 움직임이다.

미국과 한국보다 미국과 인도 간의 인건비 격차가 훨씬 커서, 많은 기업이 인도에 지사(GCC)를 설립하고 직접 인력을 채용하고 있다.

베트남은 콘텐츠 검수 등 운영 업무 위주로 활용되는 반면, 소프트웨어 개발은 인도 인력을 선호하는 경향이 뚜렷하다.

미국 테크 대기업들이 미국 내 인력을 줄이는 동시에 인도 등 해외에서는 대규모 채용을 진행하는 역설적인 고용 상황이 벌어지고 있다. 이러한 변화는 인도 블라인드 유저들이 미국 본사 사정에 관심을 갖게 만들며 인도 블라인드 서비스의 급성장을 이끌었다.

심지어 미국에서 해고된 인력이 인도에서 더 낮은 임금으로 재취업하는 사례도 발생하고 있다.

현재는 미국에서 해고된 직무가 인도에서 재취업되는 경향이 있지만, 인도 테크 노동자들 또한 AI가 본인들의 직무를 대체할 가능성을 인지하고 있다. 미국발 해고의 흐름이 결국 인도 채용 포지션까지 위협할 수 있다는 위기감이 인도 내에서도 고조되고 있다.

대기업보다 중소기업이 AI를 통한 생산성 향상 기회가 더 클 수 있다는 분석도 나온다.

코딩이나 소프트웨어 엔지니어링 직군에서는 앤트로픽의 클로드(Claude) 사용률이 압도적으로 높아졌다. 반면, 일반 직군에서는 챗GPT 사용이 유지되지만 전반적인 사용률은 하락하는 추세다.

테크 기업들은 클로드를 선호하는 반면, 공공기관 및 금융권에서는 챗GPT 이용률이 여전히 높은 것으로 파악된다.

AI로 생성된 결과물이 기대에 못 미치거나 저품질인 경우가 많아 검수 및 수정 업무량이 크게 늘고 있다. 이른바 'AI 슬럽(Slop)' 현상으로 인해 직원들의 피로감이 가중되고 있다.

이제 AI 활용 능력과 결과 검수는 매니저 여부와 관계없이 모든 사원의 역할로 확장되었으며, 이는 새로운 직장 내 스트레스 요인으로 작용한다.

사내 AI 도구가 있음에도 불구하고 개인적으로 더 성능이 좋은 외부 AI 모델을 사용하는 경우가 많아, 보안 및 가이드라인에 대한 불만도 제기된다.

기업들의 AI 보안 가이드라인이 모호하여 현장 직원들의 불만이 증대되고 있다. 자체 개발 AI 모델의 품질이 적당히 좋음에도 불구하고, 전문적인 외부 파운데이션 모델(클로드, 챗GPT 등)의 성능이 워낙 뛰어나 실무자들은 외부 모델을 더 선호하는 현상이 나타난다.

심지어 실리콘밸리 빅테크 기업들도 자사 모델보다 외부 파운데이션 모델을 활용하는 사례가 다수 발생하고 있다.