Altman의 말실수: 「AI 감원」의 절반은 연기였다
AI를 누구보다 열심히 파는 그 사람이, 얼마 전 말실수를 했습니다.
인도에서 열린 AI Impact Summit에서, Sam Altman은 CNBC-TV18 카메라 앞에 서서 많은 사람이 속으로는 알지만 아무도 입 밖에 내려 하지 않던 말을 했습니다. 「정확한 비율이 얼마인지는 모르겠지만, 분명 일부 AI washing이 존재합니다. 어차피 하려던 감원을 AI 탓으로 돌리는 회사들이 있죠. 물론 일부는 정말로 AI가 어떤 일자리를 대체한 경우도 있고요.」
AI washing이라는 단어를 풀어보면 「AI를 끼워 깨끗하게 세탁한다」 정도가 됩니다. 감원의 진짜 이유는 과잉 채용, 이익 감소, 조직 비대화일 수 있습니다. 하지만 대외적으로 「우리는 AI로 효율을 높이고 있어서 이만한 인력이 필요 없어졌다」 한마디만 붙이면, 사건 전체의 결이 순식간에 달라집니다. 「우리 경영에 문제가 생겼다」가 「우리는 미래를 끌어안고 있다」로 바뀌는 거죠. 같은 사람들이 잘리는데, 이야기의 품위는 하늘과 땅 차이가 됩니다.
이 사실을 인정한 사람이, 하필 「AI가 모든 걸 바꿀 것」이라고 당신이 믿어주기를 세상에서 가장 바라는 사람입니다. 여기서부터 흥미로워집니다.
「AI」는 완벽한 가림막이다
왜 이렇게 많은 회사가 앞다퉈 감원을 AI 탓으로 돌릴까요? 「AI」가 지금 가장 써먹기 좋은 서사이기 때문입니다.
실적 발표에서 수천 개 일자리를 잘라내는 건 차갑고, 부정적으로 해석되기 쉬운 행동입니다. 투자자는 묻겠죠. 성장이 꺾인 거 아니냐, 그때 너무 많이 뽑은 거 아니냐, 경영진이 헛발질한 거 아니냐. 어느 하나 답하기 좋은 질문이 아닙니다. 그런데 똑같은 행동을 「AI 전환을 위한 조직 개편」으로 포장하는 순간, 서사가 뒤집힙니다. CEO는 뒷수습이나 하는 사람이 아니라 미래에 과감히 베팅한 사람이 됩니다. 덕분에 주가가 오를 수도 있고요.
더 현실적인 층위는 돈입니다. 2026년 테크 거인들이 AI 인프라에 쏟아붓는 자본 지출은 천문학적입니다. 7,000억 달러 규모죠. 이 돈이 어디선가는 나와야 합니다. 가장 빠른 출처가 바로 인건비입니다. 그래서 「사람을 잘라 연산력을 먹인다」가 업계의 기본값이 됐고, 「AI 덕에 더 효율적이 됐다」는 말이 마침 이 행동에 미래지향적인 명분을 달아줍니다. 자르는 건 임금인데, 입에 올리는 건 미래입니다.
GitLab은 「agentic AI 시대」를 위해 조직을 개편하고 수십 개국에서 철수했습니다. AI agent를 출시한 다음 날 감원을 발표한 회사들도 한 무더기죠. 이 동작들 중 얼마나가 AI가 정말로 일을 넘겨받을 수 있어서이고, 얼마나가 진작 군살을 빼고 싶었는데 그럴듯한 타이밍을 기다린 것일까요? Altman은 이 질문에 사실상 도장을 찍어준 셈입니다. 상당 부분은 후자라고.
그러더니 「실업 대란은 안 왔다」고 말을 바꿨다
AI washing 한마디뿐이었다면, 이건 그냥 업계 가십에 머물렀을 겁니다. 이걸 정말로 곱씹어볼 만하게 만든 건, 몇 달 뒤 나온 Altman의 또 다른 한마디입니다.
그는 「내가 틀려서 기쁘다」고 말했습니다. 그가 가장 걱정하던 시나리오——AI가 대규모로, 빠르게 일자리를 없애는 일——은 일어나지 않았다는 거죠. 「화이트칼라가 무더기로 대체된다」던 공포의 서사는, 지금까지도 데이터로 실현되지 않았습니다.
두 마디를 포개어 보면 그림이 뒤틀립니다. 한쪽에선 2026년 십수만 개의 테크 일자리가 AI의 이름으로 사라지고 있습니다. 하루에 천 명 가까이요. 다른 쪽에선 이 모든 걸 밀어붙인 장본인이 직접 말합니다. 많은 감원은 AI와 상관없고, 내가 걱정하던 그 AI 실업 대란은 사실 오지 않았다고.
그럼 이 십수만 명은 대체 무엇 때문에 잘린 걸까요? Altman 본인의 화법대로라면, 답은 십중팔구 「AI가 너무 강해서」가 아니라 「회사가 자르고 싶었고, AI가 좋은 핑계였을 뿐」입니다.
AI washing은 양날의 칼이다
이 일이 뒤틀려 있는 지점은, AI washing이 두 방향으로 동시에 사람을 속인다는 데 있습니다.
밖으로는, AI의 현재 능력을 과대평가하게 만듭니다. 「우리는 AI로 X명을 줄였다」는 뉴스 한 줄 한 줄이, AI는 이미 이런 일을 혼자 끝낼 수 있다는 인상을 굳힙니다. 하지만 현실에서 agent는 실제 사무 업무에서 오류율이 상당히 높고, 사람 없이 자리를 메울 수준과는 거리가 멉니다. 잘린 사람도, 아직 남은 사람도, 그래서 AI의 진짜 수준을 오판하게 됩니다.
안으로는, 형편없는 경영 판단을 깨끗하게 세탁해줍니다. 과도한 확장, 흔들린 방향, 통제 못 한 비용——누군가는 책임져야 할 이 문제들이 「AI 전환」 한마디로 가볍게 넘어갑니다. 그때 너무 많이 뽑은 일에 대해 아무도 대가를 치르지 않아도 됩니다. 지금의 이야기는 「우리는 업그레이드 중」이니까요.
자기 업계가 「AI로 재편」되는 걸 지켜보는 사람——이를테면 프로덕트 매니저——에게 이 사실의 쓸모는 아주 직접적입니다. 「어떤 회사가 AI로 어떤 직무를 대체했다」는 소식을 봤을 때, 성급하게 불안해하지도, 성급하게 믿지도 마세요. 정말로 기술이 발전한 것일 수도 있고, 실적 압박에 AI 껍데기를 씌운 것일 수도 있습니다. 지금 이 둘이 뒤섞여 있고, 후자가 적지 않다는 건 Altman이 이미 말해줬습니다.
판단
AI가 고용에 주는 충격은 진짜입니다. 다만 이번 서사가 그것을 부풀렸고, 부풀린 사람들 중엔 AI에 대체될까 두려운 노동자도, AI에 책임을 떠넘길 수 있어 흐뭇한 경영진도 있습니다. 전자는 위협을 과대평가했고, 후자는 그 과대평가를 이용했습니다.
가장 경계해야 할 건 「AI가 내 일자리를 빼앗을까」가 아닙니다. 「AI」가 만능 설명으로 변해가고 있다는 점입니다. 누구나 갖다 붙일 수 있고, 일단 붙이고 나면 아무도 진짜 원인을 캐묻지 않게 되는 설명 말이죠. AI의 위력을 떠벌릴 동기가 가장 큰 Altman조차 나와서 브레이크를 밟으며 이게 과장됐고 남용됐다고 말합니다——그 자체가 하나의 신호입니다. 물건 파는 사람마저 너무 진지하게 받아들이지 말라고 권하기 시작했다면, 당신은 정말로 볼륨을 좀 줄이고, 헤드라인이 아니라 데이터를 직접 들여다봐야 합니다.
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