AI로 사람 줄였다가 다시 채용하는 기업들, 이유는 결국 품질과 암묵지

AI로 사람 줄였더니, 품질이 먼저 무너짐

• 클라르나는 AI 상담원 성공 사례처럼 보였지만 1년도 안 돼 방향을 틀었음

  • 2024년 7월 투입된 AI 상담원은 35개 언어를 지원하고 24시간 동작했음
  • 한 달간 고객 대화 230만 건을 처리했고, 인간 상담원 700명분 업무량이라고 홍보됨
  • 이후 클라르나는 신입 채용을 사실상 멈췄고 직원 1천200여 명이 회사를 떠남

• 그런데 회사가 인정한 결론은 “비용 절감에 집중하다 품질이 떨어졌다”였음

  • 배송 조회, 반품, 결제 중지 같은 단순 문의는 AI가 빠르게 처리함
  • 하지만 명의도용, 판매자 분쟁, 주문하지 않은 결제 같은 복잡한 사안에선 같은 안내를 반복하는 식으로 막힘
  • 결국 클라르나는 고객이 원하면 언제든 사람과 연결돼야 한다며 상담 인력을 다시 뽑기 시작함

이런 흐름이 클라르나만의 일이 아님

• 아이비엠도 인사 업무 자동화에서 비슷한 한계를 봄

  • 인사 업무의 94%를 AI로 처리하게 했지만, 윤리적 판단이 필요한 나머지 6%는 AI가 감당하기 어렵다고 판단함
  • 결국 2026년 신입 채용 규모를 3배로 늘리겠다고 발표함

• 채용 시장 데이터도 “AI 부메랑”을 보여줌

  • 로버트하프가 미국 채용담당자 약 2천 명을 조사한 결과, 32%가 AI 때문에 없앤 직무를 같거나 비슷한 자리로 다시 채용한 경험이 있다고 답함
  • 포레스터의 2026년 전망 보고서에 따르면 AI를 이유로 직원을 해고한 고용주 중 55%가 그 결정을 후회함
  • AI 때문에 사람을 줄인 기업 3곳 중 1곳은 핵심 역량을 잃었고, 32%는 대체한 자리에 인력을 전부 다시 채용함

포드는 사람을 다시 넣고 품질을 회복함

• 포드도 생산과 품질 관리에 AI와 자동화를 적용했지만 사람 없는 품질 관리는 한계가 컸음

  • 지난해 리콜 대상 차량은 1천300만 대에 육박했고, 리콜 건수도 최다를 기록함
  • AI가 놓친 결함과 현장 판단의 빈틈이 누적된 셈임

• 포드는 결국 베테랑 엔지니어 약 350명을 현장에 다시 투입함

  • 이들은 그레이 비어드라고 불리는 숙련 엔지니어들임
  • 후배를 교육하고, AI가 놓친 결함을 찾아내고, AI 자체를 다시 학습시키는 역할까지 맡음
  • 이후 포드는 제이디파워 초기품질조사에서 16년 만에 대중 브랜드 1위를 되찾음

핵심은 암묵지, 그리고 한국의 청년 일자리 문제

• 전문가들은 AI가 인간을 완전히 대체하기 어려운 이유로 암묵지를 꼽음

  • 암묵지는 말이나 문서로 쉽게 전달되지 않고, 실제 경험 속에서 쌓이는 판단력과 감각임
  • 직업은 단일 과업이 아니라 여러 과업의 묶음이라서, AI가 반복 업무를 잘해도 직무 전체를 대체하긴 어렵다는 설명임

• 한국은 해외 기업들의 되돌림과 반대로 가는 흐름이 보임

  • 한국은행 분석에 따르면 최근 3년간 청년층 일자리는 21만1천 개 줄었음
  • 이 중 20만8천 개가 AI 노출도가 높은 업종에서 사라짐
  • 같은 기간 50대 일자리는 20만9천 개 늘었는데, 경력 기반 암묵지와 사회적 기술이 필요한 업무에서는 AI가 사람을 대체하기보다 보완하기 때문이라는 분석임

• 이건 개발 조직에도 그대로 들어맞는 문제임

  • 주니어가 맡던 정형 업무를 AI로 대체하면 단기 생산성은 좋아 보일 수 있음
  • 하지만 장애 대응, 레거시 맥락 파악, 고객 요구 조율 같은 실전 경험을 쌓을 사람이 줄어듦
  • 당장 비용을 줄이다가 몇 년 뒤 숙련자를 키울 파이프라인 자체가 끊길 수 있다는 게 진짜 리스크임