비즈니스제154호 ·

페라리 디자이너는 아직 연필로 시작해요

AI가 잡일을 없애자, 신입이 일을 배우던 사다리도 사라졌어요

안광섭 (오스왈드)· 오즈의 지식토킹 글쓴이·편집자

페라리 디자이너는 아직 연필로 시작해요

들어가며

구독자님, 페라리와 푸조를 디자인해온 이탈리아 스튜디오 피닌파리나에는 신입 디자이너에게 적용되는 규칙이 하나 있어요. 새 차를 구상할 때 반드시 연필로 시작할 것. AI로 렌더링 200장을 뽑아낼 수 있는 시대에, 왜 굳이 손 스케치를 고집할까요.

이번 주 파이낸셜타임스가 이 질문에 대한 흥미로운 답을 내놨어요. AI가 신입의 일자리를 없애는 게 아니라, 신입이 일을 배우던 방식 자체를 바꾸고 있다는 거예요. 결론부터 말씀드리면, 지금 글로벌 기업들이 하고 있는 건 신입 채용의 재개가 아니라 ‘배움의 사다리’를 다시 짓는 공사예요. 그리고 한국은 이 공사가 가장 시급한 시장 중 하나예요.

끊겼던 사다리, 돌아온 채용

시계를 2023년으로 돌려볼게요. 하버드경영대학원 연구팀이 보스턴컨설팅그룹 컨설턴트 758명을 대상으로 실험을 했는데, GPT-4를 쓴 그룹은 18개의 정형화된 과업에서 12.2% 더 많은 일을 25.1% 더 빠르게 처리했어요. 그런데 AI 역량의 경계 밖에 있는 복잡한 경영 과업에서는 정답을 낼 확률이 오히려 19% 낮았고요. 연구팀은 이 들쭉날쭉한 경계를 ‘재기드 프런티어’라고 불렀는데, 여기서 중요한 건 따로 있어요. AI가 가장 잘하는 쪽에 있던 일이, 하필 신입에게 주어지던 일이라는 것.

페라리숫자로도 확인돼요. 스탠퍼드 디지털경제연구소의 브린욜프슨 연구팀이 발표한 ‘탄광 속 카나리아’ 논문에 따르면, 생성형 AI 확산 이후 AI 노출도가 높은 직군의 22~25세 고용은 상대적으로 약 13% 감소했어요. 같은 직군의 경력자 고용은 안정적이었는데 말이에요. 브린욜프슨의 표현을 빌리면, “젊은 직원이 아는 것과 LLM이 대체할 수 있는 것이 겹쳐” 있었던 거예요.

그런데 올해 들어 흐름이 바뀌고 있어요. 미국대학취업협회(NACE)의 2026년 봄 채용 전망에서 기업들은 올해 대졸 신입 채용을 5.6% 늘리겠다고 답했어요. 불과 반년 전 조사에서 같은 수치가 마이너스 2.4%였다는 걸 감안하면 방향이 뒤집힌 셈이에요. 다만 응답 기업이 185곳이라 표본은 크지 않고, 증가분은 직원 5천 명 이상 대기업(8.7%)에 몰려 있어요.

더 흥미로운 건 램프와 레벨리오랩스가 미국 기업 2만 1천여 곳의 지출·인력 데이터를 연결해 분석한 결과예요. AI에 가장 공격적으로 투자한 기업들이 도입 후 2년간 고용을 약 10% 늘렸고, 신입 채용은 12%나 늘렸거든요. AI를 가장 많이 쓰는 회사가 신입을 가장 많이 뽑고 있다는 뜻이에요. 물론 이건 AI가 일자리를 만든다는 증거는 아니에요. AI에 크게 투자할 만큼 잘 나가는 회사가 사람도 많이 뽑는다는 해석이 더 자연스럽죠. 연구팀도 같은 단서를 달아뒀어요.

링크드인의 아니시 라만은 이 변화를 이렇게 요약해요. “신입의 일이 잡일(grunt work)에서 진짜 일(real work)로 옮겨가는 신호가 보이기 시작했다.” 채용이 돌아온 게 아니라, 다른 일자리가 새로 생기고 있는 거예요.

잡일은 사실 수업료였어요

여기서 짚고 넘어가야 할 게 있어요. 우리가 잡일이라고 불렀던 그 일들, 회의록 정리, 리서치 초안, 계약서 검토, 도면 수정 같은 일들은 단순한 허드렛일이 아니었어요. 조직의 암묵지1를 몸으로 익히는 수업료였죠. 시니어 옆에서 잡일을 하며 “이 조직에서는 왜 이렇게 판단하는가”를 배우는 것, 그게 도제 모델의 핵심이었어요.

AI는 이 수업료 납부 창구를 없애버렸어요. 문제는 기업들이 수업 없이 졸업장부터 요구하기 시작했다는 거예요. PwC가 27개국 10억 건 이상의 채용 공고를 분석한 2026년 AI 잡스 바로미터를 보면, 시니어 역량을 요구하는 ‘시니어화된’ 신입 공고는 2019년 이후 35% 늘었고, 그렇지 않은 신입 공고는 10% 줄었어요. AI 노출도가 높은 직군에서는 신입 공고에 새로 등장한 역량의 52%가 원래 경력자에게 요구되던 것이었어요. AI 노출도가 낮은 직군에서는 그 수치가 7%에 그쳤고요.

배울 사다리는 치워놓고 사다리 위의 역량을 요구하는 역설. 그 간극은 교육 현장에서도 확인돼요. 피어슨과 AWS가 6개국 2,700명을 조사한 AI 준비도 보고서를 보면, 대학 리더의 78%는 졸업생이 기업 기대에 부응한다고 믿는데, 정작 기업의 53%는 AI 역량을 갖춘 졸업생을 찾기 어렵다고 답했어요. 스스로 높은 수준의 AI 실무 숙련도를 갖췄다고 답한 졸업생은 14%뿐이었고요.

뉴욕대의 게리 마커스는 여기에 한 가지 우려를 얹어요. AI에 의존한 채 성장한 신입은 비판적 사고를 기르지 못하고, 결국 AI의 오류를 잡아낼 능력도 갖추지 못한다는 거예요.

피닌파리나의 연필 규칙이 여기서 다시 등장해요. 상하이 스튜디오의 수석 디자이너 다니엘 리는 AI 렌더링의 문제를 이렇게 설명해요. 예전에는 비례가 틀리면 선에서 바로 티가 났는데, 지금은 화려한 색감과 배경이 실수를 가려버린다고요. 그래서 내연기관 차 렌더링에 라디에이터 통풍구가 통째로 빠지는, 기본 중의 기본을 놓치는 일이 생겨요. 연필을 고집하는 건 낭만이 아니라, 실수가 보이는 환경에서 기본기를 쌓게 하려는 훈련 설계인 셈이에요.

사다리를 다시 짓는 세 가지 방법

앞서가는 기업들의 대응은 크게 세 갈래로 정리돼요.

첫째, AI를 대체자가 아니라 트레이너로 쓰는 방식이에요. 독일 DHL은 공식 매뉴얼로 AI를 학습시키면서, 은퇴를 앞둔 베테랑 직원들에게 그 지식을 보완하고 수정하게 하고 있어요. 사라질 뻔한 암묵지를 조직의 공유 자산으로 바꾸는 작업이죠. 컨설팅사 코그니전트는 신입을 안내하는 AI ‘하네스’를 구축했는데, CEO 라비 쿠마르는 이걸 수백만 운전자의 경험이 담긴 자율주행 시스템에 비유해요. 예전에는 복도를 걸어다니며 어깨너머로 배웠던 것들을 이제 시스템이 전수하는 거예요.

둘째, 중간관리자의 역할 재정의예요. 쿠마르는 측정하고 조율하던 중간관리자가 신입을 직접 키우는 ‘플레이어 코치’가 돼야 한다고 봐요. 반면 리걸 AI 기업 루미넌스의 CEO는 더 급진적인 전망을 내놔요. AI를 이해하는 주니어와 AI로 생산성이 높아진 시니어만 남고, 중간층은 아예 사라질 수 있다는 거죠. 어느 쪽이든 중간관리자가 지금 모습 그대로 살아남는 시나리오는 없어요.

셋째, 대면 협업의 복원이에요. 엔지니어링 컨설팅사 아럽에서 신입 성장의 70%는 실무, 20%는 동료, 10%만 공식 교육에서 나와요. 자하 하디드 설계사무소의 닐스 피셔는 한발 더 나아가, 주니어의 소프트스킬을 망가뜨린 건 AI보다 원격근무였을 수 있다고 말해요. AI 시대의 역설이에요. 기술이 발전할수록 기업들은 사람을 다시 한 공간에 모으고 있어요.

한국은 사다리가 먼저 끊겼어요

이 글로벌 흐름을 한국에 겹쳐보면 불편한 사실이 하나 드러나요. 한국은 AI가 오기 전에 이미 사다리를 걷어찬 시장이라는 거예요.

대기업 정기공채가 수시채용으로 전환된 지 몇 년이 지났고, 그 자리를 채운 건 ‘중고신입’이에요. 인크루트 조사에 따르면 지난해 대졸 신규 입사자의 28.9%가 경력을 가진 중고신입이었어요. 2023년의 25.7%에서 3.2%포인트 오른 수치예요. 인사담당자들이 생각하는 신입 지원의 마지노선은 경력 3.1년. 아직 입사 전인 신입 구직자의 73.8%는 앞으로 중고신입으로 지원할 의향이 있다고 답했고요.

구조를 뜯어보면 이래요. 글로벌 기업들이 배움의 사다리를 회사 안에 다시 짓고 있다면, 한국 기업들은 사다리 비용을 개인에게 떠넘겨왔어요. 어디선가 훈련을 마치고 온 완성품을 찾는 거죠. 이 모델은 모두가 쓰는 순간 붕괴해요. 아무도 첫 직장이 되어주지 않으면, 3년 뒤에 데려올 경력자도 존재하지 않으니까요. 여기에 AI가 신입 업무를 대체하기 시작하면, 개인이 스스로 수업료를 치를 곳은 더 줄어들어요.

그래서 저는 이 FT 기사가 한국 기업에는 트렌드 소개가 아니라 경고에 가깝다고 봐요. AI 트레이너, 플레이어 코치, 대면 협업 설계 같은 실험은 선택지가 아니라, 중고신입 모델의 수명이 다했을 때를 대비한 유일한 보험이에요.

오스왈드의 시선

GTM 전략과 조직 설계 컨설팅을 하면서 채용 계획 논의에 자주 들어가는데요. “신입은 당분간 뽑지 않겠다”는 결정이 회의실에서 얼마나 쉽게 내려지는지 볼 때마다 놀라요. 그 결정의 실제 의미는 이거예요. 우리 조직의 미래 시니어를 시장에서 수입하겠다. 문제는 모든 회사가 같은 결정을 내리면 수입할 시니어가 시장에 존재하지 않는다는 것이고, 한국은 이미 그 초입에 서 있어요.

제가 이 기사에서 가장 중요하다고 생각한 문장은 따로 있어요. 링크드인 라만의 말인데, “신입의 일은 모든 일이 향하는 곳을 미리 보여준다”는 거예요. 지금 신입에게 벌어지는 일, 그러니까 반복 업무가 AI로 넘어가고, 사람은 판단과 검증과 조율로 이동하는 변화는 몇 년 안에 전 직급에서 일어날 일의 예고편이에요. 신입 온보딩 문제를 푸는 회사는 사실 AI 시대의 조직 설계 문제를 가장 먼저 푸는 회사인 셈이죠.

그래서 실무적인 제안은 하나예요. 신입 채용 여부를 논의하기 전에, 우리 조직에서 잡일이 하던 교육 기능의 목록부터 만들어보세요. 그 목록이 곧 AI 시대에 조직이 의도적으로 다시 설계해야 할 학습 시스템의 사양서가 돼요.

마치며

오늘 이야기를 세 줄로 정리하면 이래요. AI는 신입의 일자리보다 신입이 배우던 방식을 먼저 없앴어요. 앞서가는 기업들은 AI 트레이너, 플레이어 코치, 대면 협업으로 그 사다리를 다시 짓고 있어요. 그리고 중고신입에 의존해온 한국은 이 재설계가 가장 시급한 시장이에요.

여러분 조직에서 신입이 가장 먼저 배우는 일은 무엇이었나요? AI 도입 이후 그 일이 사라졌다면, 그 빈자리를 지금 무엇이 채우고 있는지 궁금해요. 신입으로서 겪고 계신 분의 경험도, 신입을 키우는 입장에서의 고민도 좋아요. 댓글로 들려주시면 다음 호에 반영해볼게요.

💬 여러분 조직의 ‘사라진 잡일’과 그 빈자리 이야기를 댓글로 들려주세요. 다음 호에 반영해볼게요. 📨 신입 채용을 고민 중인 동료나 팀장님이 있다면 이 글을 공유해 주세요.

참고자료 & 더 읽기

핵심 출처

배경 지식

안광섭 프로필 일러스트

필자 안광섭은 세종대학교 경영학과 교수이자 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm) 리드 컨설턴트이다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 통계 및 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 GTM 전략과 인공지능 전략 컨설팅을 이끌며 기술과 비즈니스의 접점을 설계하고 있다. AI 대화 시스템의 기억 아키텍처(HEMA) 연구로 학술 논문을 발표했으며, 매일 글로벌 AI 논문을 큐레이션하는 Daily Arxiv 프로젝트를 운영하고 있다. 고려대학교 기술경영전문대 석사과정와 KMBA을 졸업했다. 지은 책으로 《생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스》가 있다.

각주

  1. 암묵지(tacit knowledge): 문서나 매뉴얼로 정리되지 않고 경험을 통해서만 전수되는 지식이에요. “이 고객사에는 이렇게 말해야 한다” 같은, 몸으로 배우는 노하우라고 생각하면 돼요. ↩

여러분의 생각이 다음 호를 만듭니다

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