[AI ROI 2026③] AI 감원 예상 32%, 실제 인력 감소 응답은 14%

[KtN 최기형기자]2025년 AI 사용 조직 응답자의 32%는 향후 1년 동안 전체 인력이 감소할 것으로 예상했다. 2026년 실제 인력 감소를 보고한 비율은 14%였다. 지난해 전망의 절반에도 못 미쳤다.

전망이 빗나갔지만 감원 예상은 더 커졌다. 올해 응답자의 39%가 향후 1년간 AI로 조직 전체 인력이 줄어들 것으로 내다봤다. 변화가 거의 없을 것이라는 응답은 43%였다.

맥킨지가 2026년 5월 4일부터 6월 8일까지 97개국 1719명을 대상으로 진행한 조사에서 나타난 결과다. 14%는 전체 일자리 가운데 14%가 사라졌다는 뜻이 아니다. AI를 한 개 이상 업무 기능에서 정기적으로 사용하는 조직의 응답자 가운데 AI가 전체 인원 감소에 영향을 줬다고 답한 비율이다.

32%의 예상과 14%의 실제

2025년 조사에서는 응답자의 4%가 다음 1년 동안 조직 전체 인력이 20% 넘게 줄어들 것으로 예상했다. 11∼20% 감소는 8%, 3∼10% 감소는 20%였다. 세 구간을 합한 감원 전망은 32%였다.

2026년 실제 감소 응답은 20% 초과 2%, 11∼20% 4%, 3∼10% 8%였다. 합계는 14%였다.

변화가 거의 없었다는 응답은 66%에 달했다. 지난해 같은 결과를 예상한 비율 43%보다 23%포인트 높았다. 인력이 늘었다는 응답은 8%, 변화의 방향을 알지 못한다는 응답은 13%였다.

AI가 빠르게 확산했지만 기업은 생산성 향상을 곧바로 인원 감축으로 전환하지 않았다. AI로 절약한 시간을 더 많은 업무를 처리하거나 신규 사업을 확대하는 데 사용할 수 있기 때문이다. 미처리 업무를 줄이고 서비스 범위를 넓히는 선택도 가능하다.

AI가 새로운 업무를 만든 영향도 있다. 생성된 문서와 코드, 분석 결과를 사람이 검토해야 한다. 개인정보와 보안, 저작권, 법률 위반 여부를 확인하고 잘못된 결과를 수정하는 작업도 남는다. 작성에 필요한 시간은 줄었지만 검증과 승인에 필요한 인력까지 같은 비율로 감소하지 않았다.

올해 감원 전망은 39%

올해 조사에서는 4%가 향후 1년간 인력이 20% 넘게 줄어들 것으로 예상했다. 11∼20% 감소는 10%, 3∼10% 감소는 26%였다. 반올림 차이를 반영한 전체 감소 전망은 39%로 집계됐다.

변화가 거의 없을 것이라는 응답은 43%로 감원 전망보다 높았다. 인력 증가 예상은 10%, 변화의 방향을 알지 못한다는 응답은 8%였다.

39%는 기업이 확정한 구조조정 계획이나 감원 인원을 합한 수치가 아니다. 조사 참여자가 자신의 조직에서 나타날 변화를 예상한 비율이다. 실제 해고 규모와 직무, 시행 시기는 포함되지 않았다.

감원 전망이 높아진 배경에는 AI 에이전트의 확산이 놓여 있다. 연매출 10억달러 이상 조직에서 AI 에이전트를 한 개 이상 업무 기능에 확장했다는 응답은 2025년 27%에서 올해 40%로 늘었다.

소프트웨어 코딩 에이전트도 대기업 응답자의 31%가 확장 단계에 도달했다고 답했다. 챗봇을 넘어 여러 업무 단계를 자율적으로 처리하는 도구가 늘어나면서 인력 감소에 대한 예상도 커졌다.

기술이 수행할 수 있는 업무와 기업이 실제로 없애는 직무는 일치하지 않는다. 매출과 고객 수요가 늘어나는 기업은 자동화로 확보한 시간을 사업 확대에 사용할 수 있다. 비용 압박을 받는 기업은 같은 기술을 인원 감축에 활용할 수 있다.

노동계약과 해고 규제, 노사관계도 국가마다 다르다. 같은 수준의 AI를 도입해도 기업과 지역에 따라 인사 조정의 속도와 방식이 달라진다.

서비스 운영 39% 예상, 실제 감소는 24%

업무 기능별로도 지난해 감원 전망은 실제 결과보다 높았다. 서비스 운영에서는 2025년 응답자의 39%가 다음 1년간 인력이 줄어들 것으로 예상했다. 2026년 실제 감소 응답은 24%였다.

공급망 관리는 예상 33%, 실제 23%였다. 소프트웨어 개발은 31%와 22%, 인사 부문도 31%와 22%로 차이가 났다.

마케팅·영업에서는 지난해 33%가 감소를 예상했지만 올해 실제 감소 응답은 14%에 그쳤다. 전략·기업재무는 예상 28%, 실제 15%였다. 제품·서비스 개발은 예상 25%, 실제 20%로 나타났다.

모든 업무 기능에서 실제 감소 응답이 지난해 전망보다 낮았다. 반복 업무가 많거나 자동화 가능성이 높다고 여겨졌던 부서에서도 예상한 수준의 인원 감소는 나타나지 않았다.

올해는 다시 높은 감원 전망이 제시됐다. 서비스 운영은 44%, 공급망 관리 38%, 소프트웨어 개발 36%, 인사 35%가 향후 1년간 인력이 줄어들 것으로 내다봤다.

서비스 운영에는 고객 문의와 주문 처리, 내부 지원 등 AI가 반복 업무를 맡기 쉬운 기능이 집중돼 있다. 공급망에서는 수요 예측과 재고 관리, 일정 조정이 자동화 대상에 포함된다. 소프트웨어 개발에서는 코드 생성과 시험, 오류 수정에 에이전트 사용이 늘고 있다.

자동화가 진행돼도 사람이 맡는 범위는 남는다. 예외 상황을 처리하고 고객 불만을 조정하며 시스템 장애와 보안 문제에 대응하는 업무다. 정상적인 업무는 AI가 처리하고 복잡한 업무만 사람에게 남을 경우 인원은 줄지 않더라도 직무의 난도와 부담이 높아질 수 있다.

조직 감원은 예상하면서 개인 불안은 13%

AI로 조직 전체 인력이 감소할 것이라는 전망은 39%였지만 자신의 경력에 불안을 느낀다는 응답은 13%였다. 조직 전체의 감원 가능성과 개인이 느끼는 대체 위험 사이에 차이가 나타났다.

직급별로는 최고경영진의 6%, 임원과 고위관리자의 10%가 경력 불안을 보고했다. 중간관리자는 19%, 실무자는 18%였다. AI 투자와 조직 운영을 결정하는 직급보다 실제 업무 변화와 가까운 인력이 더 큰 불안을 느꼈다.

AI가 비판적으로 사고하는 능력에 부정적인 영향을 미쳤다는 응답도 최고경영진 9%, 임원과 고위관리자 8%, 중간관리자 20%, 실무자 16%로 갈렸다.

더 많은 일을 맡아야 한다는 압박은 중간관리자에게 가장 높았다. 중간관리자의 18%가 AI 사용으로 업무량 증가 압력을 경험했다고 답했다. 최고경영진은 12%, 임원과 고위관리자 11%, 실무자는 10%였다.

중간관리자는 경영진의 AI 도입 목표와 실무자가 만든 결과물의 검증 사이에 놓인다. AI가 생산하는 문서와 분석, 코드가 늘어나면 승인하고 조정해야 할 업무도 많아진다. 생산 속도는 빨라져도 결과에 대한 책임까지 줄어드는 것은 아니다.

전체 인원은 유지하면서 같은 시간에 더 많은 결과물을 요구할 수도 있다. AI로 문서 작성 시간이 줄었다는 이유로 업무 배정량을 늘리면 기업은 감원 없이 생산성을 높일 수 있다. 직원이 체감하는 노동 강도는 이전보다 높아진다.

사라진 일자리보다 달라진 직무

AI의 고용 영향은 해고 숫자보다 직무 내용에서 먼저 나타나고 있다. 문서를 직접 작성하던 직원은 AI 초안을 검토하고, 코드를 작성하던 개발자는 설계와 시험, 보안 검증에 더 많은 시간을 쓰게 된다.

고객 상담에서도 AI가 일반 문의를 처리하면 상담원에게는 불만과 분쟁, 예외 상황처럼 해결이 어려운 업무가 집중된다. 처리 건수는 줄어도 업무 한 건의 난도와 감정적 부담은 커질 수 있다.

직무가 달라지면 성과평가 기준도 변한다. 직접 만든 결과물의 양보다 AI를 이용해 처리한 업무량과 검토 정확도, 문제 해결 능력이 중요해진다. AI 사용 능력이 채용과 승진, 업무 배치에 반영될 가능성도 커진다.

보고서에서 고성과 조직은 직원의 AI 사용을 성과관리에 반영하고 전략적인 인력계획을 수립한 비율이 다른 조직보다 높았다. AI를 도구로 지급하는 단계를 넘어 조직의 직무와 인력 구성을 다시 조정하고 있다는 뜻이다.

재교육과 전환배치가 함께 진행되지 않으면 직무 변화는 고용 불안으로 이어진다. 기존 업무는 줄었지만 새로 맡을 역할을 준비하지 못한 직원이 구조조정 대상이 될 수 있다.

반대로 AI를 다루는 능력을 갖춘 직원은 같은 직무 안에서 더 넓은 책임을 맡을 수 있다. 전체 인원 감소가 크지 않더라도 개인별 경력 경로는 빠르게 갈릴 수 있다.

AI 감원 통계에 섞인 여러 요인

기업의 전체 인원 감소는 해고만으로 발생하지 않는다. 퇴직자를 충원하지 않거나 신규 채용을 줄일 수도 있다. 정규직 업무를 외부 업체에 넘기거나 계약직 인원을 조정하는 방식도 있다.

AI가 영향을 줬다는 응답 안에는 해고와 채용 축소, 자연감소, 외주 전환이 함께 들어갈 수 있다. 14%만으로 실제 해고 인원을 계산할 수 없는 이유다.

경기 둔화와 매출 감소, 사업 철수, 조직 통합도 인원 감축에 영향을 준다. 기업이 AI 자동화와 비용 절감을 동시에 추진하면 구조조정의 원인을 하나로 분리하기 어렵다.

AI 기업과 클라우드 업체에 지출하는 비용이 늘면서 다른 사업부의 비용을 줄이는 상황도 생길 수 있다. AI가 특정 직무를 직접 대체하지 않았더라도 투자 재원을 확보하는 과정에서 인력이 줄어들 가능성이 있다.

직원 수가 그대로인 기업도 안심하기는 이르다. 채용을 중단하고 기존 인력에게 더 많은 업무를 배정하면 전체 인원은 변하지 않지만 노동시장의 신규 진입 기회는 줄어든다. 감원 통계보다 채용공고와 신입 채용, 퇴직자 충원율이 먼저 달라질 수 있다.

2027년에 드러날 39%의 실제 규모

2025년 감원 전망은 32%였고 2026년 실제 감소 응답은 14%였다. 전망과 실제 사이에는 18%포인트의 차이가 났다.

올해 감원 전망은 39%로 지난해보다 7%포인트 높아졌다. 변화가 거의 없을 것이라는 응답도 43%여서 기업 현장에서 고용 방향은 아직 한쪽으로 기울지 않았다.

2027년 조사에서는 올해 39% 전망과 실제 인력 변화가 다시 대조된다. 서비스 운영과 공급망, 소프트웨어 개발, 인사 부문의 감소 폭도 함께 드러난다.

전체 인원만으로는 AI가 노동시장에 미친 영향을 충분히 담기 어렵다. 신규 채용과 퇴직자 충원, 전환배치, 외주 인력, 직급별 업무량의 변화까지 함께 봐야 한다. 감원 없이 채용만 줄어도 노동시장에서는 일자리 감소와 비슷한 효과가 나타날 수 있다.

지난 1년 동안 대규모 감원은 전망보다 늦게 진행됐다. 인원보다 먼저 바뀐 대상은 업무 속도와 직무 내용, 요구 기술, 성과평가 방식이었다.

AI가 일자리를 줄이는 속도는 예상보다 느렸지만 노동을 바꾸는 속도까지 느린 것은 아니다. 올해 제시된 39%가 실제 구조조정으로 이어질지, 다시 과장된 전망으로 남을지는 2027년 고용 수치에서 드러날 전망이다.