Morgan Stanley는 이번 주 초 대규모 연구 노트에서 “일반적으로 매출 성장을 위해서는 인원수 증가가 필요하지만 AI가 이러한 관계를 변화시키고 있습니다”라고 언급했습니다. 이는 AI 생산성 역설 퍼즐의 마지막 조각입니다. 업무 강도가 높아지는 것이 아니라 업무 강도가 높아지는 것으로 보입니다. 막대한 일자리 감소와 사무직 불황이 다가오고 있다는 종말론적인 예측에도 불구하고 많은 CEO는 여전히 더 많은 인력을 고용할 계획이라고 주장합니다.
투자 은행은 샌프란시스코에서 열린 연례 기술, 미디어 및 통신 컨퍼런스의 결과를 바탕으로 AI가 실제로 근로자에 대한 수요를 창출하는 세 가지 뚜렷한 영역을 식별했습니다.
이번 조사 결과는 매우 중요한 시기에 나왔습니다. Morgan Stanley는 Snowflake 및 Shopify와 같은 회사의 경영진이 AI 도구를 통해 소규모 팀에서 더 많은 작업을 수행할 수 있는 방법을 설명하면서 미국 기업들이 수익 증가와 인력 증가 사이의 ‘분리’ 신호를 점점 더 많이 보내고 있다고 말했습니다. 그러나 Morgan Stanley의 분석가들은 그림이 단순한 이주 이야기보다 더 미묘하며 특히 노동 시장의 세 가지 영역에서 AI에 의해 직접적으로 수요가 급증하고 있다고 주장합니다.
“일부 회사에서는 인력을 줄였지만 AI가 사무직 업무에 미치는 영향에 대한 대부분의 논의(TMT 컨퍼런스에서)는 직원 수를 늘리지 않고 생산성을 변화시키고 결과를 높이는 데 초점을 맞췄습니다.”라고 그들은 말했습니다.
지난달 관련 사고 훈련에서 도이체방크 연구소는 AI에게 얼마나 많은 인간 일자리를 대체할지 묻기로 결정했고 로봇은 9200만 개의 일자리가 위험에 처해 있다고 답했다. 반면에 그는 AI가 1억 7천만 개의 새로운 역할을 창출하여 손실을 상쇄할 것이라고 말했습니다. Deutsche Bank의 Jim Reid와 Adrian Cox는 “그러나 이러한 전환은 파괴적일 것입니다.”라고 예측했습니다. 그러나 Morgan Stanley의 분석가들은 지금 당장 혼란이 일어나고 있다고 말했습니다.
숙련된 거래: 숨겨진 병목 현상
Morgan Stanley에 따르면 가장 시급하고 과소평가되는 직업 분야는 숙련된 직종입니다. 데이터센터, 전원 공급 시스템, 네트워킹 장비를 아우르는 전례 없는 규모의 AI 인프라 구축으로 인해 전기 기술자, 전기 엔지니어, 건설 노동자에 대한 수요가 “공급을 훨씬 초과”하고 있다고 은행은 말했습니다.
CoreWeave 경영진은 데이터 센터를 구축하는 데 필요한 “수천 명의 숙련된 인력”이 부족하다고 설명하면서 관련 기술을 습득하는 데 수년이 걸리기 때문에 공급과 수요의 격차가 지속될 것이라고 경고했습니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 텍사스와 같은 주요 시장에서 전기 기술자가 부족하여 확장에 제약이 된다고 지적하면서 우려를 표명했습니다. CoreWeave는 병목 현상이 단지 가용 전력에 관한 것이 아니라 해당 전력을 랙과 서버에 물리적으로 전달하기 위한 인적 자본 보유에 관한 것이라고 지적했습니다.
AI 훈련 및 재훈련: 실시간으로 폭발하는 시장
수요가 증가하는 두 번째 영역은 교육 및 인력 재교육입니다. 기업이 AI 도구를 중심으로 역할을 재구성함에 따라 기업은 직원의 기술을 향상시키기 위해 서두르고 있으며 그 숫자는 엄청납니다. Coursera에 따르면 AI 콘텐츠 등록 건수는 2024년 분당 8건에서 2025년에는 분당 15건으로 증가해 단 1년 만에 거의 두 배로 늘어났습니다.
구매자는 점점 개인이 아닌 기업으로 변하고 있으며, CTO와 최고 데이터 책임자는 직원들에게 생성 AI, 데이터 과학, 소프트웨어 개발 기술을 갖추기 위해 Coursera와 같은 플랫폼으로 눈을 돌리고 있습니다. 학습 관리 소프트웨어 제공업체인 Docebo는 AI를 “모든 조직이 인력을 재교육하는 근본적인 원인”이라고 설명하고 학습 관리 시스템을 규모에 맞게 교육을 제공하는 데 중요한 도구라고 불렀습니다.
AI 감독자 및 조정자: 새로운 관리 역할
세 번째 범주는 전통적인 무역이나 훈련 직업이 아니라 신흥 지식 근로자 계층입니다. AI 에이전트가 일상적인 작업을 수행함에 따라 기업은 해당 시스템에 대한 컨텍스트를 모니터링, 조정 및 제공하는 것과 관련된 관리 역할을 재정의하고 있습니다.
CH 로빈슨은 회의 참석자들에게 “향후 작업에는 작업을 직접 실행하기보다는 AI 에이전트에 대한 표준 작업 절차와 컨텍스트를 관리하는 것이 포함될 것”이라고 직원들에게 투명하게 설명하고 있다고 말했습니다. Salesforce는 회사가 단순한 토큰 소비 측정을 넘어 AI 에이전트와 이를 관리하는 인간이 제공하는 가치를 포착하기 위해 새로운 생산성 지표인 “에이전트 작업 단위”를 도입했습니다. 산업 전반에 걸쳐 Morgan Stanley 컨퍼런스의 메시지는 일관되었습니다. 즉, AI를 단순히 사용하는 것이 아니라 AI를 지휘할 수 있는 사람이 성공할 직원이 될 것이라는 것입니다.
두 가지 노동 시장 이야기
세 가지 성장 영역 모두 전통적인 사무직 고용에 대한 보다 냉철한 역학과 공존합니다. Snowflake는 4분기에 AI 기반 효율성과 관련하여 약 200개의 직위를 제거했으며 매출이 30% 성장으로 다시 가속화되었음에도 불구하고 순 직원은 37명만 추가했습니다. Shopify는 8~10분기 연속으로 직원 수가 감소했습니다.
Morgan Stanley는 이를 AI가 특정 직업을 제거하고 다른 직업을 향상시키며 몇 년 전에는 존재하지 않았던 완전히 새로운 수요 범주를 창출하는 “다양한 추세”에 대한 이야기로 구성합니다. 은행은 앞으로 다가올 상황에 가장 적합한 기업과 근로자는 이미 세 가지 모두에 적응하고 있는 기업이라고 제안합니다.
Morgan Stanley는 “기업에서는 인력 수요를 줄이고, 기술 인재에 자원을 재할당하거나, 인력을 유지하면서 노동에서 기술로 지출을 전환하기 위해 인력 감축을 점점 더 허용하고 있습니다.”라고 Morgan Stanley는 결론지었습니다. 동시에 그는 이러한 전환이 업무의 정의를 재편하고 직원을 AI 시스템을 감독, 조율 및 상황화하는 역할로 이동시키고 있다고 지적했습니다.
새로운 경제가 다가오고 있습니다… 그리고 곧.
