AI로 인한 해고가 발생하고 있지만, OpenAI는 영업 사원을 채용 중이다.
컬리, TechFlow
최근, AI로 인한 실직 불안이 동서양의 인터넷 업계 전반에 걸쳐 확산되고 있다.
블록(Block)은 4,000명을 해고했고, CEO는 “AI가 당신의 일을 대신할 수 있다”고 밝혔다. 핀터레스트(Pinterest)는 전체 직원의 15%를 감원하며, 절감된 예산을 AI 개발에 투입하겠다고 발표했다. 도우 케미컬(Dow Chemical)은 자동화 강화를 이유로 4,500명을 해고했다…
국내 상황도 예외는 아니다. 넷이즈(NetEase)는 외주 업무를 AI로 대체한다는 소문이 돌았고, 궈수신페이(Koala Speech, iFLYTEK)는 대규모 구조조정을 부인했으며, 바이트댄스(ByteDance)는 AI 부문 이외의 모든 부서에서 매년 두 차례, 각각 20%씩 인력을 최적화하고 있다는 보도가 나왔다…
통계에 따르면, 2026년 1분기 동안 글로벌 기술 산업에서의 인력 감축 규모는 이미 4만 5천 명을 넘었다. 이 중 약 1만 명은 명확히 AI 도입 때문으로 분류되었다.
이러한 분위기 속에서 지난 금요일, 영국 파이낸셜 타임스(FT)는 오픈AI(OpenAI)가 올해 말까지 직원 수를 4,500명에서 8,000명으로 확대할 계획이라고 보도했다.
3,500개의 신규 채용 포지션. AI를 만드는 기업이 오히려 ‘자사 인력이 부족하다’고 말하는 것인가?
오픈AI의 채용 페이지를 열어보면, 물론 엔지니어와 연구원 채용 공고도 눈에 띈다. 그러나 그보다 더 밀집되어 있는 건 또 다른 유형의 직무들이다: 파트너 매니저, 기업 영업 담당자, GTM(Go-to-Market, 시장 진입 전략) 팀, 그리고 보도에서 언급된 신설 직책인 ‘테크니컬 앰배서더십(Technical Ambassadorship)’—즉,
기술 대사(Technical Ambassador). 기업 고객을 대상으로 AI를 실제로 어떻게 활용해야 할지를 직접 가르치는 역할이다.
즉, 오픈AI가 채용하려는 인재는 ‘AI를 더 강력하게 만드는 사람’이 아니라, ‘기업들이 AI에 돈을 지불하도록 설득하는 사람’이다.
모델보다 고객을 잡는 게 우선이다
챗GPT는 주간 활성 사용자 수가 9억 명에 달하지만, 대부분의 사용자는 요금을 내지 않는다.
유료 구독자라도 오픈AI는 사실상 적자 운영 중이다. 중증 사용자 한 명이 소비하는 컴퓨팅 리소스 비용은 월 20달러 요금을 훨씬 초과한다. 올해 예상 매출은 250억 달러지만, 예상 순손실은 140억 달러다.
소비자층은 트래픽을 떠받치지만, 이윤을 지탱하는 건 기업 고객이다. 그런데 지금 기업 고객들은 앤트로픽(Anthropic)의 클로드(Claude) 쪽으로 몰리고 있다.
램프(Ramp)의 데이터에 따르면, 처음으로 AI 도구를 구매한 기업 중 앤트로픽이 차지한 시장 점유율은 73%에 달한다. 10주 전까진 양사가 50대 50으로 팽팽하게 맞섰다.
지난해 12월, 알트먼(Altman)은 전 직원에게 ‘코드 레드(Code Red)’ 메모를 발송하며 광고 및 쇼핑 어시스턴트 등 모든 비핵심 프로젝트를 즉시 중단하고, 전사 자원을 챗GPT 사용자 경험 개선에 집중하라고 지시했다.
직접적인 계기는 구글 제미나이 3(Gemini 3)가 여러 평가 항목에서 챗GPT를 앞섰다는 사실이었으나, 더 깊은 우려는 기업 고객 측면에서 비롯됐다: 앤트로픽은 클로드를 고객사의 코드베이스와 업무 프로세스에 직접 통합해 적용하고 있으며, 일단 구축되면 이전 비용이 눈덩이처럼 커지기 때문이다.
모델은 반복적으로 업그레이드할 수 있지만, 한 번 떠난 고객은 스스로 돌아오지 않는다. 고객 유치는 AI가 제시하는 조언으로는 이루어지지 않으며, 실제로 문을 두드려야 한다.
삽은 자신을 팔 수 없다
AI는 코드 작성이든, 고객 응대든, 데이터 분석이든 모두 가능하지만, 단 하나의 일은 할 수 없다:
기업의 기술 책임자를 설득해, 연간 계약을 맺고 우리 제품을 사도록 만드는 것이다.
개인이 AI를 사용하려면 앱 하나만 설치하면 되고, 마음에 들지 않으면 언제든지 삭제하면 된다. 하지만 기업이 AI를 도입하려면 이야기가 다르다. 데이터 보안 심사, 내부 프로세스 개편, 기존 시스템과의 호환성 검토, 직원 교육 등 어느 하나라도 막히면 프로젝트는 곧바로 중단될 수 있다.
이것은 모델 벤치마크 점수로 해결할 수 있는 문제가 아니다. 고객의 회의실에 직접 앉아야만 진전을 이룰 수 있다.
오픈AI는 이를 명확히 인식한 듯하다. 단순한 영업 인력 채용을 넘어, FT 보도에 따르면 TPG, 브룩필드(Brookfield) 등 사모펀드들과 합작사를 설립해 기업의 AI 도입을 지원하려는 논의도 진행 중이다. 이 사업의 본질 역시, 사람이 현장에 들어가야만 성립된다.
블록의 사례도 같은 메시지를 전달한다.
4,000명을 해고한 지 불과 3주 만에 회사는 사람들을 다시 불러모으기 시작했다. 한 디자인 엔지니어는 ‘잘못 해고됐다’는 통보를 받았고, 한 기술 책임자는 팀 전체가 해고된 후 핵심 업무를 이어받을 사람이 없어 퇴사하겠다고 위협하자, 일부 인력을 재채용하기에 이르렀다.
도어시(Dorsey)는 해고 공문에서 미리 이렇게 경고했다: “우리는 일부 인력을 잘못 해고했을 가능성도 있다…”
AI는 분명 실직 불안을 유발했지만, AI 도입으로 인해 조직의 ‘생명 유지 혈관’까지 잘려나간다면, 이는 분명 과잉 반응이다. 심지어 CEO가 공공연히 “AI가 대부분의 직원을 대체할 수 있다”고 선언한 기업조차, 여전히 AI가 대체할 수 없는 고리가 존재한다.
AI는 명확히 정의 가능한 업무를 대체하는 데 가장 뛰어나지만, ‘조직이 AI가 필요하다고 믿게 만들고, 실제로 사용하도록 돕는 일’은 정반대로 명확히 정의할 수 없는 일이다.
모든 기술 혁명기에 사람들은 “삽을 파는 사람이 가장 이익을 본다”고 말해왔다. 이번 AI 혁명도 예외는 아니다. 인프라 기업은 승자와 패자를 가리지 않고 안정적인 수익을 거두며, 이른바 ‘물불 안 가리고 안전하다’는 게 일반적인 인식이다.
하지만 오픈AI의 현재 상황은, ‘삽’을 만들어냈다고 해서 끝이 아니라는 점을 보여준다. 누군가가 그것을 어떻게 써야 하는지를 가르쳐야 하며, 바로 그 ‘가르침’ 과정 자체는, 삽으로는 수행할 수 없다.
지상 영업, AI 불안 속의 철밥통
이번에 해고된 인력과 새로 채용된 인력을 나란히 놓고 보면, 한 가지 분기선이 선명하게 드러난다.
블록이 해고한 4,000명 가운데 상당수는 코로나 팬데믹 기간 확충된 엔지니어링 및 운영 부서 인력으로, 표준화된 방식으로 설명 가능한 업무를 담당했다. 반면 오픈AI가 새로 채용하는 3,500명의 대부분은 영업, 고객 성공(Customer Success), 파트너 관리 등, 절대 프로세스 문서에 기록할 수 없는 업무를 수행한다.
오픈AI가 지금 하고 있는 일에는 오래된 이름이 하나 있다: 지상 영업(지상 판촉, Ground-up Sales).
고객 사무실을 직접 방문해 앉아서 요구사항을 듣고, 시스템을 연동하며, 상용화까지 함께 지켜보는 것이다. 기술 대사든, 파트너 매니저든, 영문 명칭을 떼고 보면, 10년 전 O2O 전쟁 당시 메이퇀(MeiTuan)이 식당 사장들에게 POS 기기를 설치하도록 일일이 설득했던 방식과 본질적으로 다르지 않다.
이런 분기선은 단지 두 기업에만 국한되지 않는다.
쇼피파이(Shopify) CEO는 올해 직원들에게 “앞으로 인력 증원을 요청하려면, 먼저 AI가 그 업무를 수행할 수 없다는 점을 입증하라”고 지시했다. 클라르나(Klarna)는 2년 전 700명의 고객센터 인력을 AI로 대체한다고 발표했으나, 지난해 다시 조용히 인력을 재채용했고, CEO는 AI 도입 속도가 ‘너무 빨랐다’고 인정했다.
해고된 사람과 다시 불러온 사람의 차이는 무엇인가?
해고될 수 있는 직무에는 공통된 특징이 있다: 업무 내용이 명확한 입력과 출력으로 분해될 수 있다는 점이다. 코드 한 조각 작성, 고객 문의 한 건 처리, 보고서 한 편 생성—경계가 명확하고, AI는 바로 그런 일을 특히 잘한다.
지상 영업의 특징은 정반대다. 금융 고객의 규제 준수 시스템에 AI를 연동시키는 일과, 게임사가 AI로 콘텐츠를 생성하도록 지원하는 일은 전혀 같지 않다. 상대방이 누구냐에 따라 솔루션도 달라지며, 이건 어떤 프롬프트로도 표현할 수 없다.
AI는 모든 일을 없애는 것이 아니라, 일을 다시 가격 매기고 있는 것이다. 한 마디로 설명 가능한 업무는 점점 싸지고, 설명하기 어려운 업무는 점점 비싸지고 있다.
3년 전 한 편의 논문만으로 세상을 바꿀 수 있었던 기업이, 이제는 수천 명을 고용해 일일이 고객 문을 두드리고 있다.
당신이 지금 AI가 당신의 일자리를 대체할지 걱정하고 있다면, 그 해답은 당신의 산업 분야가 아니라, 당신의 업무가 한 마디로 설명 가능한지 여부에 달려 있을 수 있다.
한 마디로 설명 가능한 부분은 이미 안전하지 않다.
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