AI와 관련된 기술 해고가 헤드라인을 장악하고 있습니다. 코더는 에이전트로 대체되고 있습니다. 소프트웨어 인력이 줄어들고 있습니다. 실리콘 밸리의 메시지는 AI가 실시간으로 인력을 재편하고 있으며 나머지 미국 기업도 이에 대비해야 한다는 것입니다.
Box CEO Aaron Levie는 답변 메시지를 가지고 있습니다. 그렇게 빠르지는 않습니다.
Levie는 월요일 a16z 팟캐스트에서 “요즘 내 직업은 계곡에 현실을 가져오고 계곡을 현실로 가져오는 것”이라고 말했습니다. AI가 기술에 미치는 영향과 Fortune 500대 기업 전체 사이의 격차가 현재 가장 오해받는 경제적 역학 중 하나일 수 있는 이유와 이것이 실제로 무엇을 의미하는지 이해하기 전까지는 단순하게 들리는 문구입니다.
매우 다른 두 개의 세계
현재 실리콘 밸리에서 AI가 그토록 파괴적인 이유는 실리콘 밸리에만 국한됩니다. 직원은 엔지니어이고 결과는 검증 가능하며 도구는 유연합니다. AI 에이전트가 코드를 작성하면 사람이 코드가 작동하는지 테스트할 수 있습니다. 문제가 발생하면 엔지니어가 이를 수정합니다. 피드백 루프가 긴밀하고 생산성 향상이 측정 가능하며 그에 따라 직원 수학이 변경됩니다.
지역 은행, 의료 네트워크 또는 30년 역사의 제조업체를 방문하면 이러한 조건이 거의 적용되지 않습니다. 작업자의 기술 수준은 낮습니다. 데이터는 수십 년에 걸쳐 구축된 레거시 시스템에 분산되어 있습니다. 그리고 AI 에이전트가 잘못된 결정을 내린 결과는 단위 테스트 실패가 아니라 청구 실패, 지불 잘못 계산, 규정 준수 위반입니다. Levie는 “워크플로가 상당히 다르고, 사용자의 기술적 수준이 낮고, 데이터가 훨씬 더 단편화되어 있고, 시스템이 훨씬 더 레거시적입니다”라고 말했습니다.
이는 몇 분기 안에 저절로 해결될 일시적인 지연이 아닙니다. 이는 폐쇄하는 데 수년이 걸릴 수 있는 구조적 차이입니다.
위임장의 문제
설상가상으로 많은 대기업이 하향식으로 AI 채택을 강요하려고 시도하고 있지만 예상대로 결과가 좋지 않습니다. 이사회는 CEO에게 압력을 가한다. CEO는 컨설턴트를 고용합니다. 중앙 집중식 AI 이니셔티브는 이를 실제로 사용할 사람들의 개입 없이 시작됩니다. a16z의 일반 파트너인 Martín Casado는 실패 모드에 대해 약간의 좌절감을 표현했습니다. “그들은 그것이 어떻게 작동하는지 아무도 모르는 중앙 집중식 프로젝트를 가지고 있습니다. 그들은 운영을 조정하지 않았으며 그러한 것들은 실패할 것입니다.”
이러한 실패 방식에는 문화적 차원도 있습니다. AI 플랫폼 Writer의 CEO인 May Habib은 최근 Fortune 500대 기업의 경영진이 AI의 영향에 대해 “집단적 공황 발작”을 겪고 있는 것처럼 묘사했습니다. 이는 Casado가 설명하는 일종의 하향식 반응 압력을 생생하게 보여줍니다.
진전을 보여주고자 하는 절박함이 정말 이상한 결과를 낳았습니다. Levie는 한 대기업 직원(이름은 밝히지 않음)이 직원들이 AI 모델을 실행하는 계산 단위인 토큰을 사용하여 AI 채택을 측정하고 있다고 말했다고 말했습니다. 결과: 직원들은 단순히 숫자를 맞추기 위해 “쓸데없는 작업”을 수행하도록 에이전트를 할당했습니다. 이는 Goodhart의 법칙(측정이 목표가 되자마자 더 이상 좋은 측정이 아님)과 일부 조직이 의미 있는 AI 혁신에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 거의 완벽하게 보여줍니다.
어떤 모델도 오를 수 없는 벽
잘 운영되는 엔터프라이즈 AI 프로그램도 동일한 구조적 장애물인 통합에 직면합니다. Microsoft의 전직 고위 임원이자 현재 a16z 이사회의 파트너인 Steven Sinofsky는 이를 명확하게 표현했습니다. 그는 “직원 수가 1,000명 이상이거나 설립된 지 10년이 넘은 회사는 단순히 통합을 기다리는 수많은 것들에 불과합니다.”라고 말했습니다. “AI는 실제로 아무것도 통합하는 데 도움이 되지 않습니다.”
이것이 실제로 의미하는 바: AI 에이전트는 신입 직원과 마찬가지로 유용한 작업을 수행하기 위해 올바른 시스템과 데이터에 액세스해야 합니다. 대부분의 대기업에서 이러한 액세스는 비공식적이고 문서화되지 않았으며 관계를 통해 탐색됩니다. 인간 작업자는 동료에게 물어봄으로써 알게 됩니다. AI 에이전트에게는 물어볼 동료가 없습니다. 기업이 데이터를 정리하고 액세스 제어를 현대화하는 힘들고 비용이 많이 들고 섹시하지 않은 작업을 수행할 때까지 상담원은 계속해서 벽에 부딪힐 것입니다.
이는 기업 AI 채택이 광범위하지만 얕아 보이는 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다. 기업의 72%가 2026년 1분기에 프로덕션에 하나 이상의 AI 워크로드를 보유하고 있으며 이는 2024년 55%에서 증가한 수치입니다. 그러나 AI 채택이 “성숙”하다고 설명하는 비율은 28%에 불과합니다. 직원의 38%만이 매일 생성 AI를 사용하는 반면, 기업의 65%는 생성 AI를 정기적으로 사용한다고 답했습니다. 기업들이 AI로 하고 있다고 말하는 것과 실제로 현장에서 일어나는 일 사이의 격차는 엄청납니다.
Salesforce 참조
한 주요 회사는 상담원에게 레거시 휴먼 인터페이스를 사용하도록 강요하기보다는 상담원이 있는 곳에서 만나는 것이 앞으로의 길이라고 확신하고 있습니다. Salesforce는 지난 달 “Headless 360″을 출시하여 브라우저나 인간 사용자 인터페이스 없이 AI 에이전트가 전체 플랫폼(데이터, 워크플로 및 비즈니스 로직)에 액세스할 수 있도록 했습니다. CEO Marc Benioff는 회사의 TDX 개발자 컨퍼런스에서 “브라우저가 필요하지 않습니다. 우리의 API는 사용자 인터페이스입니다.”라고 솔직하게 말했습니다.
Levie는 그것을 징조로 봅니다. 사람이 아닌 에이전트가 사용하도록 엔터프라이즈 소프트웨어를 재구축하면 “사용자”가 접근할 수 있는 시장이 엄청나게 확장되고 통합 벽이 줄어듭니다. 그러나 그 재건은 우리 뒤가 아니라 여전히 우리보다 앞서 있습니다.
이것이 바로 Levie의 주장이 더욱 흥미롭고 고용에 관해 실리콘밸리에서 널리 퍼져 있는 이야기와 더욱 반대되는 지점입니다. 기술 회사처럼 보이는 경제의 좁은 부분에서 AI 기반 대체는 현실입니다. 그러나 더 넓은 Fortune 500대 기업에서 Levie는 수학이 실제로 다른 방식으로 작동한다고 말합니다. AI가 생성한 코드가 많을수록 시스템이 더 복잡해지며, 이는 문제가 발생할 때 이를 관리하기 위해 더 많은 엔지니어가 필요하다는 것을 의미합니다.
“가장 재미있는 개념은 더 많은 코드를 작성할수록 더 적은 수의 엔지니어가 필요하다는 것입니다.”라고 Levie는 말했습니다. “그 반대가 될 것입니다. 이제 시스템이 이전보다 훨씬 더 복잡해졌습니다. 즉, 시스템 업그레이드를 수행해야 하거나 다운타임이 있거나 보안 사고가 발생할 때 훨씬 더 많은 문제에 직면하게 될 것입니다.”
역사적으로 근거가 있는 지점이다. 인터넷은 IT 부서를 축소한 것이 아니라 구축했습니다. 클라우드 컴퓨팅은 시스템 통합업체를 대체한 것이 아니라 시스템 통합업체를 탄생시켰습니다. 오늘날 압박을 받고 있는 근로자들은 특정 유형의 기능, 특정 유형의 회사, 특정 지역에 집중되어 있습니다.
해고에 대한 헤드라인을 읽고 언제 사무실에 파도가 닥칠지 궁금해하는 여러분 모두에게: Levie가 옳다면 대부분의 Fortune 500대 기업에 대한 대답은 이동이 아니라 길고 고통스럽고 비용이 많이 드는 기술 업그레이드입니다. 완전히 다른 문제입니다.
이 기사에서 Fortune 저널리스트는 생성 AI를 조사 도구로 사용했습니다. 편집자는 정보를 게시하기 전에 정보의 정확성을 확인했습니다.
