고용주는 AI를 도입하고 직원을 해고하라는 엄청난 압력을 받고 있습니다. 투자자와 CEO는 비용 절감과 이윤 증대에 대한 환상을 갖고 있습니다. 모든 CIO는 경쟁업체를 따라잡기 위해 AI 계획을 세워야 합니다. AI 에이전트를 기반으로 한 혁명의 꿈은 어디에나 있습니다.
그러나 리더들은 아직 도래하지 않은 미래를 받아들이기 위해 서둘러야 한다고 느껴서는 안 됩니다. 조심해야 할 이유는 많습니다. 다음은 9가지입니다:
“전문가”의 예측은 종종 크게 틀렸습니다. 노벨상 수상자이자 AI 선구자인 Geoffrey Hinton은 2016년에 다음과 같이 말했습니다. “사람들은 이제 방사선 전문의 교육을 중단해야 합니다. 5년 안에 딥 러닝이 방사선 전문의를 능가할 것이라는 것은 완전히 명백합니다.” 그러나 10년 후에도 방사선 전문의가 교체된 경우는 거의 없습니다. Google 공동 창립자인 Sergey Brin은 2012년에 자율 주행 자동차가 2017년까지 어디에서나 보편화될 것이라고 약속했습니다. 그 약속 이후 14년이 지난 오늘날(그리고 Elon Musk의 후속 차량) 완전 자율 주행 자동차는 날씨가 좋은 소수의 도시에서만 사용할 수 있는 제한된 실험으로 남아 있습니다.
거대 기술 기업은 자신들이 인공 일반 지능을 만들었다고 우리가 믿기를 원합니다. 그렇다고 그것이 사실이라는 뜻은 아닙니다. 기술 CEO들이 고용 아마겟돈에 대해 경고할 때 실제로 그런 일이 일어날 경우를 대비해 자신들의 기반을 마련하려는 것일 수도 있지만, 다시 말하지만 그들은 단지 회사의 가치를 높이기를 원할 수도 있습니다. 그들이 만드는 모든 예측을 소금 한 알로 받아들이십시오.
고용에 미치는 영향에 관해서는 AI 거물들의 수치가 그들의 주장을 뒷받침하지 않는다. Anthropic의 CEO는 일자리 종말을 경고해 왔지만 최근 Anthropic 연구에서는 인식과 현실 사이의 격차가 나타났습니다. 회사는 금융, 건축 등의 분야에서 AI가 할 수 있는 일에 큰 잠재력이 있다고 예상합니다. 그러나 그가 “관찰된 AI 범위”(실제 세계에서 일어나는 일에 대한 좋은 표현)라고 부르는 것은 이론적 범위의 우스꽝스러울 만큼 작은 부분을 구성합니다. 그들이 AI가 할 수 있다고 상상하는 것과 AI가 실제로 하는 일은 광년의 차이가 있습니다.
현재 AI는 “불특정”(어떤 것에는 능숙하지만 다른 것에는 좋지 않음)입니다. 즉, 인간을 완전히 대체할 수는 거의 없습니다. AI는 확실히 일부 작업자의 생산성에 도움이 될 수 있지만, AI가 능숙한 작업에서도 모델과 에이전트는 어리석은 실수를 저지르는 경우가 많으며 그중 일부는 감지하기 어렵습니다. 그리고 업무는 직업이 아닙니다. AI가 사람의 일 중 일부를 수행할 수 있다고 해서 그 사람의 일을 모두 수행할 수 있다는 의미는 아닙니다.
현재 AI 모델은 여전히 언어를 넘어서는 데 어려움을 겪고 있습니다. 일부 행정 업무에는 단어만 포함되지만 많은 경우 이미지, 차트, 다이어그램, 계획, 지도 등을 해석하는 등 시각적 이해가 필요합니다. AI가 모든 작업을 대신한다는 것을 상상하기 쉬울 수 있습니다. 특히 AI를 일종의 마법으로 생각한다면 더욱 그렇습니다. 그러나 오늘날의 AI가 강점과 약점을 지닌 도구라는 사실을 깨닫고 나면, 이 기술이 다른 직업이 아닌 일부 직업의 근로자를 대체할 가능성이 높다는 사실(그리고 단순히 인간의 일자리를 늘리는 경우가 더 많을 것임)을 깨닫기 시작합니다. 단순해 보일 수 있는 고객 서비스와 같은 영역에서도 결과는 종종 실망스럽습니다. 원격 작업 지수는 전적으로 인터넷을 통해 완료할 수 있는 작업에 중점을 두었으며 실제로 AI 에이전트가 적절하게 완료할 수 있는 작업은 4.5% 미만인 것으로 나타났습니다.
대부분의 물리적 작업은 현재 AI가 수행할 수 있는 수준을 훨씬 뛰어넘습니다. AI가 배관공, 목수, 자동차 정비사, 간호사, 집 청소부, 사냥터 관리인, 요리사, 가전제품 수리공, 정원사 또는 기타 여러 직업을 조만간 대체할 것이라고 기대하지 마십시오.
AI로 인해 발생한 많은 해고는 실제로 AI와 관련이 없습니다. 최근 fintech Block에서 대량 해고가 발생한 경우가 여기에 해당됩니다. 일부에서는 이를 주식이 급락한 후 투자자의 신뢰를 회복하려는 CEO Jack Dorsey의 노력으로 보았습니다. 많은 경우 AI는 실제로 재정적 성과가 좋지 않거나 조기 과잉 채용으로 인한 해고를 충당하기 위한 무화과 잎 역할을 할 수 있습니다.
AI로 인한 일부 해고는 지속되지 않습니다. 저는 이것을 Klarna 효과라고 부릅니다. 지금 구매한 후 나중에 Klarna 회사에 지불하면 됩니다. 2024년 초, Klarna는 채용 동결 외에도 고객 서비스 부문에서 700명의 업무를 수행하는 상담원이 있다고 자랑스럽게 주장했습니다. 그러나 2025년 봄에는 (적어도 어떤 경우에는) “진짜 인간”이 필요하다고 결정하면서 다시 방향을 틀었고 다시 채용을 시작했습니다.
지금까지 AI가 생산성과 투자 수익에 미치는 전반적인 영향은 미미했습니다. 모든 기업이 AI에 투자하고 있지만 현재까지 대부분의 기업이 큰 혜택을 누리지 못하고 있습니다.
이 모든 것이 바뀔 수 있습니다. 아마도 언젠가는 그럴 것입니다. 그러나 AI의 보다 급진적인 발전이 나타나기 전까지는 그렇지 않을 것입니다. 이는 10년 이상이 될 수도 있습니다. 그동안 조언은 간단합니다. 인간을 교체하는 데 집중하지 마세요. AI를 사용하여 보유한 사람들을 도울 수 있는 방법에 집중하세요.
게리 마커스(Gary Marcus)는 뉴욕대학교 심리학 및 신경과학 명예교수이자 실리콘밸리 길들이기(Taming Silicon Valley)를 포함해 6권의 책을 집필한 저자입니다.
정정: 이 기사의 이전 버전에서는 Klarna가 AI로 업무를 수행할 수 있는 직원을 해고했다고 잘못 기술했습니다. Klarna는 채용을 동결했지만 해고를 실시하지는 않았습니다.
이 기사는 Fortune 2026년 4월/5월호에 “AI가 (아직) 놀라지 말아야 할 9가지 이유”라는 제목으로 게재됩니다.
