: By Robert Jennings, InnerSelf.com

타겟의 1,800개 기업 직책 감축 결정은 결승선이 아닌 출발 신호와 같습니다. 수년간의 시범 운영과 약속 끝에 인공지능(AI)은 마침내 사무실의 문턱을 넘어 누가 업무를 수행하고, 의사 결정 속도는 얼마나 빠르며, 어떤 직종이 존재하는지까지 재편하고 있습니다. 이는 매장 계산원이나 창고 로봇에 관한 이야기가 아닙니다. 기업 구조의 중심, 즉 수치를 실행으로 옮기는 사람들이 이제 자동화의 직격탄을 맞게 된 것입니다.

이 기사에서

기업 내부 메모가 사무직 직종의 더 큰 변화를 예고하는 이유는 무엇일까요?
AI가 관리 계층을 간소화하고 의사 결정 속도를 높이는 방법
소매업이 창고와 매장을 넘어 AI를 활용하는 곳
이는 중산층의 안정과 이동성에 어떤 의미를 갖는가?
사람을 우선시하는 실질적인 안전장치와 정책

인공지능 관련 첫 번째 대규모 해고 사태가 중산층을 강타했습니다.

Robert Jennings, InnerSelf.com

저는 동기부여를 가장한 기업 공지를 많이 봐왔습니다. 하지만 때로는 응원단장처럼 듣기보다는 엔지니어처럼 읽으면 정확히 필요한 정보를 얻을 수 있는 메모가 있습니다. '너무 많은 계층'이나 '업무 중복' 같은 표현은 단순히 관료주의에 대한 불평이 아닙니다. 이는 머신러닝과 대규모 언어 모델이 분석, 일정 관리, 공급업체 비교, 심지어 계획의 일부까지 작성하는 새로운 운영 모델의 서막입니다. 한때 회사를 지탱했던 인간 중심의 이메일과 회의는 이제 느리고 비용이 많이 드는 것처럼 보이기 시작합니다. 그리고 경쟁사가 AI를 중심으로 효율적이고 빠르게 운영되면, 다른 회사들도 그렇게 운영하거나 뒤처지게 될 것입니다.

장막 뒤의 메모

기업 경영진은 해고가 비용 절감 때문이라고 말하는 경우가 드뭅니다. 그들은 효율성이나 속도 향상 때문이라고 말하죠. 이는 정확한 표현이며, 핵심이기도 합니다. 기업이 의사 결정 체계를 재편한다는 것은 소프트웨어가 길고 복잡한 승인 절차를 더 짧고 효율적인 과정으로 대체한다는 의미입니다. 기존 구조를 고속도로의 톨게이트에 비유해 보세요. 모든 차량은 멈춰서 요금표를 제출하고 다시 출발합니다. 인공지능(AI)은 이러한 톨게이트를 개방형 도로의 자동 통행료 징수 장치로 바꿉니다. 차량은 거의 속도를 줄이지 않고도 업무를 처리할 수 있습니다. 업무 자체는 계속 진행되지만, 관여하는 사람의 수는 훨씬 줄어듭니다.

여러 어려움에도 불구하고, 재교육과 역량 강화라는 희망이 있습니다. 알고리즘이 이제 몇 초 만에 제품 구성을 완료할 수 있게 되면서 이러한 역할들이 압박을 받고 있습니다. 알고리즘은 판매, 할인, 날씨, 배송, 심지어 소셜 미디어 반응까지 분석하여 맞춤형 추천을 제공합니다. 물론 인간의 개입도 여전히 존재하지만, 그 수와 빈도는 크게 줄어들었습니다. 이러한 변화는 재교육과 역량 강화의 기회를 제공하며, 미래에 대한 희망을 제시합니다.

이러한 상황이 낯익게 느껴진다면 당연합니다. 과거에는 새로운 기계가 수작업과 육체노동을 대체했습니다. 이제는 컴퓨터가 책상 위에 앉아 완벽한 문장을 구사합니다. 심리적 충격은 이전과는 다릅니다. 이 도구들은 우리처럼 말하고, 빠르게 생각하며, 커피 없이도 밤새도록 일합니다. 이러한 도구의 등장은 사람들이 단순히 정보를 한 곳에서 다른 곳으로 전달하는 것만으로 가치를 창출하던 작업 단계를 무너뜨립니다. 이러한 변화의 불가피성은 변화하는 환경에 적응해야 할 시급성을 더욱 강조합니다.

중간 계층이 사라지는 이유는 무엇일까요?

이제 중간 관리자, 즉 한때 전화 교환원 역할을 했던 코디네이터, 보조 관리자, 선임 분석가들에 대해 이야기해 보겠습니다. 이들의 임무는 목표를 구체적인 업무로 전환하고, 업데이트를 수집하고, 모순을 해결하고, 상부에 보고하는 것이었습니다. 이러한 업무에는 판단력뿐만 아니라 인내심과 시간도 필요합니다. 하지만 AI는 이러한 인내심과 시간을 손쉽게 해결해 줍니다. AI는 보고서를 작성하고, 계약서의 날짜 불일치를 확인하고, 재고 오류를 표시하고, 일정을 생성하고, 부사장이 휴대전화로 쉽게 읽을 수 있는 깔끔한 요약 보고서 형태로 업데이트를 제공합니다.

종이 메모가 주를 이루던 시절에는 계층 구조가 타당했습니다. 정보를 위아래로 전달하려면 사람이 필요했죠. 하지만 정보가 정리되고 요약되고 긴급도에 따라 순위가 매겨져 저절로 이동하게 되면서, 관리 계층은 줄어들게 됩니다. 그 결과는 단순히 일자리 감소에 그치지 않고, 회사의 형태 자체를 바꿔놓을 것입니다. 마치 아령처럼, 고객을 직접 응대하는 최전선 직원들과 고차원적인 의사결정을 내리는 소수의 전문가들로 구성된 핵심 조직, 그리고 중간 계층의 무게중심이 줄어든 형태를 떠올려 보세요.

경제적인 측면에서 이러한 업무 재배치는 생산성을 향상시킵니다. 기업은 더 적은 인력으로 더 많은 일을 처리할 수 있게 됩니다. 사회적인 측면에서는 과거 경력 사다리의 중간 단계가 사라지면서 공백이 생깁니다. 이러한 사다리는 소매점 직원이 구매 담당자가 되고, 임시직 직원이 프로젝트 관리자가 되며, 뛰어난 소통 능력을 가진 사람이 안정적인 중산층으로 진입하는 길을 열어주던 경로였습니다. 새로운 사다리를 건설하지 않고 이러한 사다리를 없애버린다면, 경력 이동이 정체되고 불만이 커지는 것은 당연한 결과입니다. 하지만 이러한 문제에 대한 해결책은 분명히 존재합니다. 예를 들어, AI가 만들어내는 새로운 역할에 대비할 수 있도록 근로자들을 교육하고 훈련하는 프로그램에 투자하는 것이 그 중 하나입니다.

인센티브에 관한 불편한 진실도 있습니다. 공공 시장은 분기별 수익에 보상을 제공합니다. 인공지능이 비용을 절감하고 실행 속도를 높여 경영진이 목표 달성을 돕도록 설계되었다고 가정해 봅시다. 그렇다면 장기적으로 재교육이 더 현명한 경우에도 인공지능은 도입될 것입니다. 그렇다고 경영진이 악당이라는 뜻은 아닙니다. 단지 그들이 잘못된 것을 너무 자주 측정하는 시스템에 참여하고 있다는 의미일 뿐입니다. 우리는 급여 절감액을 계산하는 데는 능숙하지만, 인공지능으로 인한 일자리 감소로 숙련된 노동자가 제대로 활용되지 못하는 사회적 비용, 그리고 안정적인 급여를 잃는 지역 사회의 숨겨진 비용은 제대로 계산하지 못합니다.

인공지능이 조용히 소매업계를 재편하는 방법

대부분의 소비자들은 소매업에서 AI를 창고의 로봇으로 떠올립니다. 이는 눈에 보이는 부분입니다. 하지만 보이지 않는 부분은 예전에는 회의실에서 이루어지던 두뇌 활동입니다. 오늘날 AI는 수많은 정보를 분석하여 다음과 같은 행동을 제안합니다. 다음 주에는 주방용품 코너로 옮기거나, 자체 브랜드 상품 판매량을 줄이거나, 급여일과 지역 날씨를 고려하여 다음 프로모션 일정을 잡거나, 고속도로 폐쇄 구간을 피해 트럭 경로를 변경하거나, 온라인 트렌드에 맞춰 한정판 상품을 출시하는 것 등이 있습니다. 심지어 제품 설명 문구와 매장 직원 교육 계획까지 작성해 줍니다. 이러한 시스템이 창의성을 대체하는 것은 아니지만, 의사 결정 영역을 매우 세분화하여 필요한 인력을 줄여줍니다.

공급망이 헤드라인을 장식하지만, AI가 조용히 인력 구조를 바꾸는 곳은 바로 상품 기획과 가격 책정 분야입니다. 뛰어난 직관력과 강력한 도구를 갖춘 소수의 인력만으로도 예전에는 부서 하나가 담당해야 했던 일들을 처리할 수 있게 되었습니다. 데이터 파이프라인이 실시간으로 작동하게 되면서 주간 회의는 매일의 조정 작업으로 바뀌었습니다. 재무 모델이 매시간 업데이트된다면, 한때 신성시되었던 월간 보고서는 스스로를 모니터링하는 대시보드가 될 것입니다. 바다가 잔잔해지고 계기판이 배를 조종하는 시대에, 예전과 같은 인력을 유지해야 할 필요성을 정당화하기는 어렵습니다.

고객 서비스와 인사 관리(HR) 분야도 변화하고 있습니다. 이제 가상 에이전트가 반품, 배송 지연, 기본적인 복리후생 문의에 대한 첫 번째 응대를 담당합니다. 가상 에이전트는 문제를 상위 부서로 넘기는 경우가 줄어들고 문제를 더 많이 해결하는데, 이는 고객 또한 이러한 새로운 환경에 적응하여 기계가 정확하고 친절하게 신속하게 답변해 주는 것을 선호하기 때문입니다. 한편, 채용 과정에서는 지원자의 학위뿐 아니라 온라인 학습 능력을 기준으로 지원자를 평가합니다. 온보딩 콘텐츠는 학습자에게 맞춰 조정되며, 관리자가 안전 교육 모듈을 실제로 시청했는지 아니면 단순히 클릭만 했는지까지 추적합니다. 이러한 개선 사항들은 각각은 사소해 보이지만, 모두 합쳐지면 여러 직무에 걸쳐 분산되어 있던 수많은 업무 시간을 대체합니다.

우리는 긍정적인 측면에 대해 솔직해야 합니다. 재고 확보의 용이성, 품절 감소, 배송 시간 단축, 오류 감소는 분명한 이점입니다. 하지만 그에 따른 단점에 대해서도 솔직하게 이야기해야 합니다. 효율성이라는 단어는 중립적인 의미를 갖지 않습니다. 누구에게 효율적인가라는 질문을 던져야 합니다. 만약 효율성의 결과가 이익 증가와 가격 인하로 이어지지만 중산층이 붕괴된다면 어떨까요? 그런 경우 우리는 매장은 최적화했지만 주변 지역 사회는 소홀히 한 셈입니다.

인적 비용과 기회

당장 인적 자원에 미치는 영향은 인사팀에서 보내는 일정표 초대장으로 나타납니다. 다음 시즌을 계획하고, 팀을 훈련시키고, 캠페인을 관리했던 사람들은 회사가 더 빨라져야 한다는 통보를 받게 될 것입니다. 그들은 아이러니함을 깨달을 것입니다. 자신들이 구축했던 시스템이 이제 자신들을 쓸모없게 만들어 버렸기 때문입니다. 적절한 퇴직금은 충격을 완화해 줄 뿐, 근본적인 해결책은 아닙니다. 주택담보대출 상환금이나 학비는 인공지능 경제 시대의 미래 일자리에 대한 약속을 받아들일 수 없는 현실입니다.

하지만 이러한 변화 속에는 우리가 기회를 포착한다면 분명히 존재합니다. 계층 구조를 간소화하는 데 사용되는 도구들이 대체재가 아닌 보완재로 활용될 때 오히려 인재의 역량을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 지능형 비서를 사용하는 매장 직원은 패턴을 파악하고 개선 방안을 제안할 수 있습니다. 모델 담당자는 점심 식사 전에 다섯 가지 아이디어를 테스트하고 근거를 제시하여 최적의 아이디어를 주장할 수 있습니다. 핵심은 보완재 활용을 단순한 제안이 아닌 정책으로 정착시키는 것입니다. 이를 위해서는 실질적인 교육 예산, 활용 가능한 자격증, 그리고 단순히 도구를 구매하는 사람만이 아닌 도구를 숙달한 직원에게 보상하는 승진 체계가 필요합니다.

개인에게 있어 실질적인 조언은 화려하지는 않지만 효과적입니다. 입력값이 어떤 결과로 이어지는지 배우세요. AI 도구를 트럭에 보관해 두는 전동 공구처럼 다루세요. 제대로 다룰 줄 알아야 제대로 활용할 수 있습니다. 복잡한 데이터를 깔끔한 의사결정 문서로 바꾸는 연습을 하세요. 비즈니스 목표와 모델의 한계, 이 두 가지 언어를 모두 능숙하게 구사할 수 있어야 합니다. "시스템이 권장하는 내용은 이것이고, 시스템의 취약점은 여기이며, 최종 결정은 이렇습니다"라고 말할 수 있는 사람이 앞으로도 중요한 역할을 할 것입니다. 실무 경험을 바탕으로 한 이러한 판단력이야말로 새로운 중산층의 핵심 역량입니다.

지역사회에도 선택권이 있습니다. 인력 양성 연구소와 고용주와의 파트너십에 투자하는 지역은 데이터 관리, 모델 감독, 워크플로 설계 및 현장 교육 분야에서 새로운 일자리를 확보할 수 있습니다. 반면 시장의 마법 같은 변화를 기다리는 지역은 인재 유출을 지켜볼 수밖에 없습니다. 세금 감면 혜택을 제공하는 창고를 유치하는 기존 방식은 더 이상 통하지 않습니다. 기업이 아닌 근로자 개인이 활용할 수 있는 도구를 연습하고 자격증을 취득할 수 있는 기회를 제공해야 합니다.

사람을 우선시하는 경제가 갖춰야 할 조건

빠르고 공정한 경제를 원한다면, 두 가지 목표를 모두 고려한 규칙과 습관이 필요합니다. 첫째, 투명성을 표준으로 삼아야 합니다. 일자리에 영향을 미치는 결정이 알고리즘에 기반할 때, 근로자들은 그 목표와 안전장치를 알 권리가 있습니다. 둘째, 도입과 교육을 연계해야 합니다. AI 투자에 대한 모든 공공 보조금이나 세액 공제는 현장 및 중간 관리자급 직원들이 업무 방식을 바꾼 시스템을 학습하는 데 필요한 유급 시간을 제공받았다는 증거를 요구해야 합니다.

셋째, 경력 발전의 발판을 재건해야 합니다. 도제 제도, 유급 프로젝트 순환 근무, 자격증 기반 승진 등을 통해 자동화로 인해 약화된 경력 발전 경로를 복원할 수 있습니다. 기업은 원하는 속도를 유지하면서 사회는 필요한 사다리를 얻게 될 것입니다. 넷째, 실업 및 퇴직금 제도를 현대화하여 교육 지원금과 전환 기간 중 갑자기 중단되지 않는 건강 보험을 포함해야 합니다. 안정적인 환경은 사람들이 새로운 기술을 익히고 불안 없이 다시 사회에 복귀할 수 있도록 필요한 시간을 제공합니다.

마지막으로, 중요한 것을 측정해야 합니다. 만약 대시보드가 분기별 수익과 단위 비용만 추적한다면, 우리는 효율적으로 보이지만 실속 없는 길을 계속 선택하게 될 것입니다. 기업 내부의 중간 임금, 내부 이동률, 그리고 숙련된 인력이 차지하는 비중을 추적해야 합니다. 이러한 수치들은 기업이 AI를 활용하여 인력을 증강하는지, 아니면 오히려 인력을 감축하는지를 보여줍니다.

역사는 경고를 아끼지 않습니다. 각 기술 물결은 풍요를 약속했지만, 공동체를 지탱하는 기반은 간과했습니다. 철도 시대에는 철도 노선이 지나가느냐에 따라 도시의 흥망성쇠가 결정되었습니다. 고속도로 시대에는 도심이 텅 비어 쇼핑몰로 변했습니다. 소프트웨어 시대에는 소규모 기업들이 플랫폼 기업으로 사라졌습니다. 인공지능 시대는 그 자체로 새로운 역사를 쓸 것입니다. 이 시대가 새로운 도약의 시작이 될지, 아니면 또 다른 파괴의 물결이 될지는 우리가 이러한 도구들을 중심으로 무엇을 만들어가느냐에 달려 있습니다. 바로 규칙, 의례, 그리고 기반 시설입니다.

네, 계층 구조에 대한 메모는 더 큰 변화의 시작입니다. 이는 기업 생활 한가운데로 밀려드는 첫 번째 가시적인 파도입니다. 이제 문제는 AI가 도래할지 여부가 아니라, 소수의 횡재가 아닌 다수의 존엄성을 위해 속도를 우선시하는 경제를 선택할 것인가입니다. 필요한 도구는 이미 우리 책상 위에 있습니다. 나머지는 우리에게 달려 있습니다.

저자에 관하여

로버트 제닝스 는 개인에게 힘을 실어주고 더욱 연결되고 공평한 세상을 육성하는 플랫폼인 InnerSelf.com의 공동 발행인입니다. 미국 해병대와 미국 육군의 베테랑인 로버트는 부동산 및 건설 분야에서 일하는 것부터 아내인 Marie T. Russell과 함께 InnerSelf.com을 구축하는 것까지 다양한 삶의 경험을 바탕으로 삶의 도전에 대한 실용적이고 현실적인 관점을 제시합니다. 1996년에 설립된 InnerSelf.com은 사람들이 자신과 지구를 위해 정보에 입각한 의미 있는 선택을 할 수 있도록 통찰력을 공유합니다. 30년이 넘은 지금도 InnerSelf는 명확성과 힘을 불어넣고 있습니다.