인공지능으로 인한 해고: 널리 퍼진 이야기는 진실을 가리고 있다

현재 금융 기술(핀테크) 업계에서 회자되는 수치들은 무시할 수 없습니다. 2026년 현재까지 전 세계적으로 이 분야에서 거의 10,000만 개의 일자리가 감축되었습니다. 예를 들어, 페이팔은 직원 수를 약 20% 줄이고, 블록은 직원 수를 6,000명 미만으로 축소했으며, 코인베이스는 직원을 14% 감축했습니다.

이 모든 현상은 인공지능이라는 단 하나의 설명에 의해 지배되고 있는데, 이는 마치 닷컴 버블 시대를 떠올리게 할 정도로 자주 반복되는 주장입니다 . 하지만 정말 인공지능이 그 원인일까요? 그리고 더 중요한 것은, 설령 그 이야기가 완전히 사실이 아니더라도 중요한 문제일까요?

이야기가 전략으로 바뀔 때

2026년 5월, 인공지능 관련 해고는 전체 발표된 해고 건수의 40%를 차지했는데, 이는 연초보다 훨씬 높은 수치입니다. 언뜻 보면 당연한 설명처럼 보입니다. 기술이 인간보다 일상적인 작업을 더 효율적으로 수행할 수 있다면 비용 절감으로 이어지지 않을 이유가 없기 때문입니다.

하지만 이러한 대규모 해고의 진짜 원인을 살펴보면, 더 근본적인 구조적 문제가 드러납니다. 지금까지 인공지능은 업계가 이러한 변화를 전달하는 편리한 구실에 불과했습니다.

도이치뱅크 분석가들은 지난 1월 이러한 교묘한 위장술을 폭로하며 이를 "AI를 이용한 인력 세탁"이라고 명명했습니다. 간단히 말해, 이는 인력 감축을 인공지능 도입 탓으로 돌리는 행위인데, 실제 이면에는 더 흔하고 잘 알려진 동기가 숨어 있습니다.

하지만 인공지능이 실제로 노동자를 대체하지 않는다면, 이 모든 해고의 진짜 이유는 무엇일까요? 각 회사를 개별적으로 살펴보면, 그 이유는 다양할 수 있습니다. 단위 경제성 악화부터 "무조건 성장" 전략을 오랫동안 유지해 온 후 운영 효율성을 입증해야 한다는 압박까지 여러 가지 요인이 복합적으로 작용할 수 있습니다.

연구 결과는 동일한 설명을 제시합니다. 미국 채용 담당자의 거의 60%가 해고 시 AI의 역할을 강조하는 이유가 이해관계자들에게 더 받아들이기 쉽기 때문이라고 인정했습니다. 인력 감축은 회사 성장 모델에 대한 우려를 불러일으킬 수 있지만, 이를 AI의 전략적 활용으로 포장하면 긍정적으로 비춰지고 AI가 일자리에 미칠 영향 에 대한 직원들의 불안감을 줄일 수 있습니다.

생산성 역설

이미 일부 기업들이 직원들을 AI 도구로 대체하고 있다고 가정해 봅시다. 그렇다면 이를 뒷받침할 만한 수치가 있어야 할 것입니다. 하지만 그들은 적어도 아직까지는 그 효과에 대한 수치를 공개하지 않고 있습니다.

연매출 10억 달러 이상 기업의 임원 350명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 인공지능이나 자율 기술을 실험적으로 도입한 기업의 80%가 인력 감축을 경험했다고 답했습니다. 하지만 많은 기업들이 해당 기술이 실질적인 성과를 내는지 여부와 관계없이 인력 감축을 단행했다고 솔직하게 인정했습니다.

이런 식으로 기업들은 아직 완전히 실현되지 않은 미래에 기대를 걸고 2026년에 10천만 달러 이상을 추가로 투자할 계획입니다. 대부분의 경우 이론적인 수준에 머물러 있는 생산성 급증을 예상하며 인력을 감축하고 있는 것입니다.

조직 내에서 AI가 도입되더라도, 기존 인프라를 전면 개편하기보다는 활용하는 실험적인 단계에 머무르는 경우가 많습니다. 더욱이 AI 투자 대비 수익률은 미미한 수준입니다. AI 도입 사업 중 기대 수익을 달성하는 사업은 25%에 불과하며, 그중 조직 전체에 적용되는 사업은 단 16%에 그칩니다.

맥킨지 글로벌 AI 설문조사 2025에서도 비슷한 결과가 나왔습니다. 대부분의 기업이 적어도 한 가지 기능에서 AI를 활용하고 있지만, 약 70%는 AI를 조직 전체로 확대 도입하기보다는 여전히 시범 또는 실험 단계에 머물러 있습니다. 더욱 실망스러운 점은 AI 기술 도입으로 상당한 영업이익(EBIT) 증가를 경험했다고 응답한 기업이 39%에 불과하다는 것입니다.

자본은 실제로 어디로 향하고 있는가?

인공지능이 그토록 많은 경영진들이 약속했던 생산성 혁명을 아직 가져오지 못했다면, 업계의 관심은 어디로 향하고 있는 것일까요? 그 답은 헤드라인에서 보이는 것만큼 흥미롭지는 않습니다. 작년 한 해에만 기업 내부 인프라 및 시스템에 200천억 달러 이상이 투자되었기 때문입니다.

현재 핀테크 기업들은 인공지능 관련 약속들이 단순한 과대광고가 아니었음을 증명해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 따라서 금융 서비스를 단숨에 혁신하기보다는, 기존 프로세스를 더욱 저렴하고 쉽게 확장할 수 있는 방법을 모색하는 데 집중하고 있습니다.

인공지능이 아직 기대했던 만큼의 영향력을 발휘하지는 못했지만, 자동화로의 전환은 여전히 ​​중요합니다. 지난 10년간 핀테크 업계는 혁신적인 제품을 제공하기 위해 고객 경험에 집중해 왔지만, 앞으로는 제품 자체보다는 제품을 뒷받침하는 메커니즘에 더 많은 노력을 기울일 것입니다.

하지만 그렇다고 해서 "인공지능이 노동자를 대체한다"는 이야기가 전부는 아닙니다. 직원 수를 줄이고 로봇으로 대체하는 것은 분기별 실적 보고서에서는 좋아 보일지 몰라도 진정한 전략은 아닙니다. 비용 절감은 단기적으로는 수익성을 개선할 수 있지만, 지속적인 경쟁 우위를 창출하는 경우는 드뭅니다.

따라서 이러한 맥락에서 승자는 다음과 같은 다른 질문을 솔직하게 던지고 답하는 기업이 될 것입니다. "우리가 1년 전에는 제공할 수 없었던 것을 오늘날 시장에 제공할 수 있는 것은 무엇일까요?"

인공지능 혁신의 가치는 단순히 비용 절감을 넘어섭니다.

인공지능 도입의 가장 중요한 측면은 노동자를 대체하는 능력에 있는 것이 아니라, 오히려 새롭게 창출하는 가치에 있다고 볼 수 있습니다. 역사를 살펴보면, 주요 기술 혁신은 단순히 기존 공정을 저렴하게 만드는 것만으로 가치를 창출한 경우는 드뭅니다. 오히려 이전에는 불가능했던 완전히 새로운 제품, 서비스, 그리고 비즈니스 모델을 만들어냈습니다.

굳이 사례를 찾아보지 않고 인터넷을 떠올려 봅시다. 인터넷이 처음 등장했을 때 많은 사람들은 서류 작업을 디지털화하거나 이메일을 통한 통신 비용을 절감하는 등 "효율성" 측면을 들어 인터넷 투자를 정당화했습니다.

실제로 인터넷은 그 범위를 훨씬 뛰어넘어 온라인 미디어, 소셜 네트워크, 검색 엔진, 클라우드 컴퓨팅 등 완전히 새로운 비즈니스 모델을 창출했습니다. 구글 이나 아마존 같은 거대 기업들은 단순히 기존 프로세스를 개선해서 지금의 위치에 오른 것이 아닙니다. 인터넷이 널리 보급되기 전에는 성공할 수 없었던 제품들을 개발했기에 성공을 거둔 것입니다.

이제는 인공지능이 이 길을 걸을 차례입니다. 인공지능이 가져올 혁신은 핀테크 분야에서 아직 제대로 탐구되지 않은 영역이지만, 그 잠재력은 엄청납니다. 이러한 관점에서 볼 때, 오늘날 인력 감축에 대한 지나친 집중은 인공지능이 금융 부문에 남길 훨씬 더 큰 유산의 짧은 한 단계에 불과할 가능성이 큽니다. 기업들에게 있어 진정한 성공은 이제 인공지능을 활용하여 이전에는 상상도 할 수 없었던 새로운 방식으로 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 방법을 찾아내는 데 있습니다.

비용 절감은 즉각적이고 측정 가능한 지표일 수 있지만, 장기적으로 이 기술을 도입함으로써 얻을 수 있는 진정한 이점은 기존에 없던 것을 얻는 것이 아니라 기존에 더해주는 것에서 비롯될 것입니다.