- 2029년까지 AI 대체 인력 재고용 전망…AI ‘환멸의 골짜기’ 진입하며 인간·AI 협업과 ‘AI 레디’ 인재 부상
가트너가 2029년까지 AI로 대체돼 해고된 직원 가운데 30%를 기업이 다시 고용할 것으로 전망했다. 비용 절감을 앞세워 인력을 빠르게 줄이면 기업에 축적된 지식과 인재 파이프라인이 약해지고, 이후 필요한 인력을 더 높은 비용으로 확보해야 할 수 있다는 분석이다. 가트너는 AI를 인력 대체 수단보다 직원의 판단과 전문성을 보완하는 업무 동반자로 활용해야 한다고 제시했다.
AI 인력 감축 뒤 재고용 비용 커질 전망
가트너는 전 세계적으로 노동력 증가세가 둔화되거나 감소하면서 기업의 인재 확보 경쟁이 심화하고 채용·교육·온보딩 비용도 늘어날 것으로 내다봤다. AI 도입 초기 비용 절감만을 목적으로 인력을 줄이면 기업 내부에 축적된 지식이 사라지고 향후 새로운 사업과 시장에 필요한 역량도 약화될 수 있다고 분석했다.
토리 폴맨(Tori Paulman) 가트너 VP 애널리스트는 “AI를 주로 비용 절감 수단으로 활용하는 기업과 IT 경영진은 너무 이른 시점에 지나친 인력 감축을 단행할 위험이 있다”며 “이는 AI가 계속 발전하는 상황에서 비즈니스 모델을 혁신하고 새로운 시장에서 경쟁하는 데 필요한 역량을 저해할 수 있다”고 설명했다.
가트너는 직원을 줄이는 대신 AI를 활용해 직무를 다시 설계하고 저생산성 업무를 맡았던 인력을 새로운 역할로 이동시키는 ‘인재 재구성(talent remix)’ 전략을 제안했다. 자동화 자체보다 사람이 담당할 업무와 AI가 맡을 역할을 다시 나누는 데 초점을 맞춘 접근이다.
초기 AI 투자 ‘환멸의 골짜기’ 진입
가트너의 ‘2026년 미래 업무 환경 하이프 사이클’에 따르면 초기 AI 투자는 ‘환멸의 골짜기(Trough of Disillusionment)’에 진입하고 있다. AI 기술 자체보다 실제 업무에 어떻게 적용하고 인간의 전문성과 판단을 어떻게 결합할지가 CIO와 기업 경영진의 과제로 떠오르고 있다는 설명이다.
폴맨 애널리스트는 “향후 기업과 IT 경영진이 초기 AI 시대를 돌아보면 업무 자동화 자체를 목표로 여기고 직원 역량을 강화할 기회를 놓친 것을 가장 큰 실수로 꼽게 될 것”이라며 “앞으로의 경쟁 우위는 직무를 재설계하고 워크플로가 기존 조직 경계를 넘나들도록 해 AI의 가치를 지속적으로 축적하는 ‘AI 중심 조직’에게 돌아갈 것”이라고 밝혔다.
가트너는 미래 업무 환경을 바꿀 요소로 인간과 AI의 협업, ‘AI 레디’ 인재 육성, 업무 맥락과 인간 판단의 보존, AI 가치 축적을 위한 기반 마련 등 네 가지 변화를 제시했다.
AI를 직원 대체보다 ‘업무 동반자’로
첫 번째 변화는 인간과 AI의 협업이다. 가트너는 AI가 ‘업무 동반자(toolmate)’로 발전하면서 직원의 판단력과 창의성, 리더십, 의사결정을 보완하는 역할을 맡을 것으로 봤다. 직원 AI 아바타와 AI 툴메이트, 디지털 코칭 애플리케이션, 직원 디지털 트윈, 감정 AI 등이 이를 뒷받침할 기술로 꼽혔다.
두 번째는 기술 변화에 적응할 수 있는 ‘AI 레디’ 인재 육성이다. 기업은 AI 리터러시와 AI 기반 역량 관리, 디지털 활용, 업무 방식 분석 역량에 투자하고 경영진 역시 AI를 이해하고 업무에 활용할 역량을 갖춰야 한다는 설명이다.
AI가 놓칠 업무 맥락과 판단 보존
AI 적용 범위가 넓어질수록 업무를 수행하는 배경과 인간의 판단, 기업 내부에 축적된 지식이 사라질 위험도 커진다. 가트너는 의사결정 과정에서 인간의 감독을 유지하고 직원들이 업무를 ‘어떻게’ 수행하는지를 넘어 ‘왜’ 그렇게 처리하는지 이해하도록 해야 한다고 제시했다. 대화형 사용자 인터페이스와 의사결정 인텔리전스 플랫폼, 생성형 UI는 이러한 업무 맥락을 유지하는 기술로 제시됐다.
2027년 생산성 효과 재투자 여부가 변수
마지막 변화는 AI 활용 사례를 지속적으로 추가할 수 있는 기반 마련이다. 개별 AI 도구를 도입하는 데 그치지 않고 새로운 활용 사례를 더할 때마다 더 빠르고 비용 효율적이며 안전하게 적용할 수 있는 환경을 갖춰야 한다는 설명이다.
가트너는 2027년까지 AI로 얻은 생산성 향상을 비용 절감에 우선 사용하는 기업의 75%가 해당 성과를 혁신과 직원 역량 강화에 적극적으로 재투자하는 경쟁사에 추월당할 것으로 전망했다. AI 기반 웨어러블 기기와 산업·업무 영역 특화 생성형 AI 모델, 임바디드 AI, 바이브 코딩 등을 이러한 변화를 추진할 기술로 꼽았다.
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