"CEO가 언급한 'AI로 절반 실직'의 충격" - 일이 움직이기 시작한 날

1. 바람의 방향이 바뀌었다――경영 톱이 말하기 시작한 "본심"

「일은 없어지지 않고, 형태만 바뀔 뿐이다」――그런 낙관론을 반복해온 세계의 CEO들이 2025년 여름을 경계로 톤을 바꾸었다. 계기는 독일의 IT 잡지 COMPUTER BILD（2025년 7월 4일자）가 보도한 좌담회 기사다. 그곳에서 여러 대기업의 톱이 「화이트칼라의 절반은 생성 AI로 대체할 수 있다」고 명언하며, 그동안 "건배"였던 고용 낙관론을 사실상 포기한 것이다.

기사 중 가장 솔직했던 것은 미국 자동차 최대 기업 포드의 짐 팔리 CEO다. 「우리는 지난 10년 동안 공장에서 자동화의 고통을 경험해왔다. 다음 10년은 오피스 워커가 같은 길을 걸을 것이다」라고 말하며, **「AI가 채용 공고를 작성하고, 인사 고과를 수행하며, 업무 일보를 생성한다――그 과정만으로 모든 화이트칼라의 50%를 대체할 수 있다」**고 단언했다. 패널리스트 중 한 명인 Anthropic사 CEO 다리오 아모데이도 「10〜20%의 실업률 상승은 사회가 준비하지 않은 최대 위험」이라고 경고한다.

지금까지 「AI에 의한 대실업은 신화」라고 일선을 그었던 미국 대형 IT 기업들도 일제히 발언을 강화했다. Microsoft의 사티아 나델라는 투자자 설명회에서 「신규 코드의 30%를 Copilot이 작성하는 시대에 돌입했다」고 말하며, Salesforce의 마크 베니오프는 「개발과 고객 지원의 절반을 Einstein GPT로 대체하고, 3년 만에 영업 이익률을 10포인트 올린다」고 호언장담. 인원 감축을 숨기지 않는 "효율 어필 경쟁"이 시작되고 있다.

의외의 "반대파"는 OpenAI의 샘 알트먼이다. NYT의 팟캐스트에 출연한 그는 「기술 채용에는 반드시 사회 관성(Social Inertia)이 있다.몇 년 안에 직업이 반감되는 일은 없지만, 준비를 게을리하면 늦게 오는 충격은 더 클 것이다」라고 냉정하게 분석했다. 이 발언은 「위기를 부추기는 CEO vs 위기를 미루는 개발자」라는 구도를 만들어, SNS상에서 큰 논쟁을 불러일으키고 있다.

2. "화이트칼라의 절반은 필요 없게 된다"――포드 CEO의 충격

선두에 선 것은 포드의 짐 팔리 CEO다. 「미국의 화이트칼라의 50%는 AI로 대체될 수 있다」고 말한 발언은 미국 Wall Street Journal을 통해 각국 미디어에 확산. 화이트칼라야말로 안전지대라는 신화를 한 방에 분쇄했다.golem.de

3. 실업률 20% 시대?――Anthropic 사장의 경고

생성 AI 스타트업 Anthropic의 다리오 아모데이 CEO는, 실업률이 「기존의 2배, 10〜20%에 이를 우려가 있다」고 경고. 그는 정부와 기업에 대해 「현실 도피는 그만두고, 안전망을 서둘러라」고 호소했다.golem.de

4. 아마존의 "인원 감축 논리"――30,000명 감축의 내막

아마존의 앤디 재시 CEO는 2025년 상반기만에 약 3만 명을 정리. 「로봇 수가 인간을 초과했다」고 자랑하며, 창고 현장에서 콜센터까지 자동화를 추진한다. 비용 절감은 주가를 끌어올렸지만, SNS에서는 〈#RobotsWon〉이 불타오르고 있다.news.com.au

5. 「채용 이유를 AI에 설명하라」――Shopify와 Duolingo의 채용 지침

중소 SaaS 기업들도 뒤따른다. Shopify와 Duolingo는 「인간을 고용하기 전에, AI로 대체할 수 없는지를 증명하라」고 채용 부문에 통지. 기술적 실업은 스타트업에서도 현실이 되었다.computerbild.de

6. 코드의 30%는 AI 제작――Pichai・Benioff・Nadella의 효율 경쟁

Google의 선다 피차이는 「신규 코드의 3할을 AI가 작성한다」고 발언하며, Salesforce의 마크 베니오프는 「고객 서비스와 개발의 절반을 AI에 맡겼다」고 자랑한다. COO들도 경쟁하듯 숫자를 내세우며, 투자자 대상 "효율 어필 경쟁"이 과열되고 있다.t3n.de

7. X（구 Twitter）에서 불타오르는 〈#HalfTheJobs〉

이러한 CEO 발언이 보도되자, 해시태그 〈#HalfTheJobs〉가 X에서 급부상. 「차를 반만 팔게 될 것이다」라고 비꼬는 게시물이나, 「AI 세금으로 UBI를 충당하라」는 과격한 논의, 더 나아가 「직업 훈련 학교에 사람들이 몰려들 것이다」라는 현실적인 목소리까지 쏟아졌다. Reddit에서도 유사한 스레드가 하루 만에 2,000개의 댓글에 달하고 있다.reddit.com

8. LinkedIn에서는 "자기 무가치감"의 고백이 확산

비즈니스 특화 SNS인 LinkedIn에서도 논쟁은 치열하다. 한 엔지니어는 「절반의 일이 사라진다는 메시지는, 인간을 "무용"하다고 선언하는 것과 같다」고 게시하여 3만 건의 반응을 모았다.linkedin.com

9. "역발상" 샘 알트먼의 사회 관성론

OpenAI의 샘 알트먼은 NYT 팟캐스트에서 「기술이 준비되어 있어도, 사회의 관성이 있다. 몇 년 안에 절반의 직업이 사라지지는 않는다」고 냉정하게 분석. 그러나 실업 충격을 완화하는 "시간차 쿠션"으로 볼 것인가, "위기의 연기"로 볼 것인가에 따라 시각은 양분된다.indianexpress.com

10. 경제학자는 "똑똑한 수요 창출"을 제안

MIT 연구자 그룹은 「의료나 교육 등 잠재적 수요가 큰 분야에 AI 효율을 돌리면, 고용 흡수력을 높일 수 있다」고 제언. 법률 업계 등 "수요 탄력성"이 낮은 분야에서는, 인원 감축이 그대로 실업으로 직결되기 쉽다고 경고한다.medium.com

11. 정책 측의 움직임――EU AI 법과 일본의 직업 훈련 바우처

EU는 2025년 6월에 AI Act 개정안을 가결하여, 대규모 도입 시에 "고용 영향 평가"를 의무화. 일본 정부도 같은 해 7월, 고용 보험의 급여 기간 연장과 최대 30만 엔의 리스킬링 바우처를 각의 결정했다. 법제화는 연내 전망이다.

12. 현장의 "시간차 실업"――잃어버리는 중간 관리직

생성 AI 도입으로 가장 먼저 흔들리는 것은 미들 층이다. 일상의 보고서 작성이나 부하의 결재 체크와 같은 "번역" 업무는 AI가 즉시 처리한다. 대신 잔업・휴일 출근으로 평가받던 근무 방식이 공허화되어, 「남아도 평가 축이 사라진다」는 비명이 올라온다.

13. "프롬프트의 장인"은 구원이 될 수 있는가

한편, 미국 구인 사이트 Indeed에서는 "Prompt Engineer"의 평균 연봉이 35만 달러에 달했다. 수요는 계속 증가하고, LinkedIn 상의 구인은 1년 만에 7배로 증가하고 있다. 그러나 전문가들은 「자격 시험이나 직능 규정이 미비하여, 버블적 측면도 있다」고 신중하다.

14. 기업이 그리는 3가지 인재 전략

1. AI 네이티브 채용：대학 신입에게 CoPilot이나 Claude의 이용 실적을 제출하게 함（마이크로소프트）

2. 사내 마이크로 학습：8주간의 생성 AI 부트캠프를 무상 제공（포드）

3. 인재 공유：잉여 인원을 그룹 기업 간에 재배치（JPMorgan）

15. 재학습 성공의 열쇠는 "자기 진단"

리스킬링 성공자 100명에 대한 조사에서는, 「학습 전에 "자신이 무엇을 대체할 위험이 있는가"를 수치화한」 사람이 가장 짧은 3개월 만에 연봉 유지를 성공하고 있다. 반대로 「일단 Python」을 선택한 층은 전직 난민화하기 쉽다.

16. 정신 건강의 어두운 면――AI PTSD

미국 정신의학회는 2025년판 DSM 개정안에 "AI Displacement Anxiety（AI-DA）"를 추가 검토. AI 도입에 따른 불안 장애는, 직책이나 연령을 불문하고 관측되고 있다. 기업의 EAP（직원 지원 프로그램）의 정비가 시급하다.

17. "생성 AI가 새로운 고용을 창출한다"는 정말인가?

AI 스타트업은 2024년에 7만 개 이상의 신규 고용을 창출했지만, 업계 전체의 순 고용은 2.1만 감소. 즉 "창출＞감소"에는 도달하지 않았다. 생성 AI 에이전트 관련 실패 프로젝트가 40%에 달하며, 조기 철수가 속출하고 있다.t3n.de

18. 세계는 "이중 AI 격차"로 향한다

（1）스킬 격차：AI를 다룰 수 있는 인재 부족
（2）직업 격차：AI로는 메울 수 없는 대인 서비스 직업 부족
격차 간의 불균형이야말로 구조적 실업을 장기화시킨다――이것이 ILO의 추산이다.

19. 일본의 기회는 "시간차×고령화"

일본은 저출산