AI가 초급 업무를 대신한다고 신입을 안 뽑으면 3년 뒤 조직에서 무슨 일이 생기는가

• AI가 데이터 정리, 문서 초안, 보고서 취합 같은 초급 업무를 대신하면 신입 직원의 생산성 기여 시점은 빨라질 수 있습니다. 그러나 채용 자체를 멈추면 3년 뒤 내부에서 승진할 사람이 없습니다.
• 코른 페리(Korn Ferry) 2018년 보고서는 2030년까지 전 세계 8,500만 개 일자리가 인재 부족으로 채워지지 않을 것으로 전망했습니다. 지금 채용을 멈추는 기업은 그 부족 문제를 스스로 앞당기고 있습니다.
• 신입 채용의 목적은 초급 업무 처리가 아닙니다. 3년 뒤 중간 관리자, 5년 뒤 팀장의 파이프라인을 지금 채우는 것입니다.

AI 시대 신입 채용 손익 계산의 변화

세계경제포럼(WEF)은 2023년 미래직업보고서에서 2027년까지 전 세계 기존 일자리의 23%가 AI 자동화로 재편될 것으로 전망했습니다. 재편 대상의 상당 부분이 데이터 입력, 문서 초안 작성, 정보 취합 같은 업무입니다. 이 업무들은 입사 초기 직원들이 주로 맡던 것들입니다.

이 데이터를 근거로 신입 채용을 줄이는 기업이 나오고 있습니다. 논리는 단순합니다. AI가 그 업무를 처리한다면 사람을 뽑을 이유가 없다는 것입니다. 단기 인건비 절감 계산으로는 맞습니다. 신입 1명의 연봉이 3,500만 원이라면 3년치 2명분은 2억 1,000만 원입니다.

그러나 이 계산에는 빠진 항목이 있습니다. 신입을 뽑지 않으면 3년 뒤 중간 관리자 후보가 내부에 없습니다. 5년 뒤 팀장 자리를 외부 채용으로 채워야 할 때, 경력직 채용 비용과 온보딩 기간은 신입 3년치 인건비보다 큽니다.

신입 채용이 인건비가 아닌 이유

코른 페리(Korn Ferry)는 2018년 보고서에서 2030년까지 전 세계 8,500만 개의 일자리가 인재 부족으로 채워지지 않을 것으로 전망했습니다. 기술 변화 속도보다 인재 공급 속도가 느리기 때문입니다. AI가 일부 업무를 자동화하더라도 판단, 고객 관계, 맥락 기반 의사결정 같은 업무는 여전히 사람이 합니다. 그 사람을 지금 키우지 않으면 나중에 살 수밖에 없습니다.

외부 채용의 비용은 직접 비용만이 아닙니다. 기존 팀과의 업무 방식 차이, 조직 문화 이해 기간, 입사 첫 6개월에서 1년까지의 성과 공백이 함께 옵니다. 헤드헌터 수수료는 연봉의 20~30%에서 시작합니다. 시니어급은 더 높습니다.

Ahn Partners 판단: 이것은 신입을 무조건 채용해야 한다는 주장이 아닙니다. 채용 의사결정의 기준점을 바꿔야 한다는 것입니다. 기존 기준은 지금 이 업무를 할 사람이 필요한가였습니다. AI 시대의 기준은 3년 뒤 이 조직에서 어떤 판단을 하는 사람이 필요한가가 되어야 합니다.

AI 시대 신입의 역할은 없어지지 않고 달라집니다

AI가 초급 업무를 처리한다고 해서 신입의 역할이 없어지는 것은 아닙니다. 역할이 바뀝니다. AI 결과물을 검토하고, 맥락을 입력하고, 최종 판단을 내리는 것은 여전히 사람이 합니다. 그 판단을 처음 배우는 단계가 신입 시절입니다.

다만 채용 기준이 달라져야 합니다. 이전에는 성실함과 습득 속도가 핵심이었습니다. AI 시대에는 AI 결과물의 오류를 발견하는 능력, 비구조화된 문제에서 맥락을 읽는 능력, 결과물보다 과정에서 질문을 만드는 능력이 추가로 필요합니다.

이번 분기 신입 채용 계획이 없다면 한 가지를 먼저 확인해야 합니다. 3년 뒤 팀장 후보 목록에 지금 팀 내에 몇 명이 있는가입니다. 그 수가 1명 이하라면 채용 중단의 비용은 이미 누적되고 있습니다.

점검 목록

• 3년 뒤 팀장 후보로 키울 수 있는 팀원이 현재 내부에 몇 명 있는가
• 신입 채용을 줄인 이유가 AI 자동화 때문이라면 그 자동화가 실제로 적용된 업무 범위를 확인했는가
• 경력직 외부 채용 비용(헤드헌터 수수료 + 온보딩 공백)을 신입 3년 인건비와 비교해 본 적이 있는가

출처

• World Economic Forum. (2023). Future of Jobs Report 2023. AI 자동화 영향 직군 및 일자리 재편 비율.
• Korn Ferry. (2018). Future of Work: The Global Talent Crunch. 2030년까지 전 세계 인재 부족 8,500만 명 전망.
• Brynjolfsson, E., Li, D., and Raymond, L. R. (2023). Generative AI at Work. NBER Working Paper No. 31161. National Bureau of Economic Research. AI 도입과 직원 생산성 변화.

AI 도입 후 신입 직원들이 판단이 필요한 상황에서 어떻게 해야 할지 모르는 경우가 늘었습니다 신입이 AI 보조로 성장하면 5년 뒤 조직에서 비슷한 상황에 다른 판단이 나오기 시작합니다에서 이어집니다.