AI 해고의 역풍…구조조정 기업 절반 "결정 후회한다"
인공지능(AI)을 앞세운 인력 구조조정이 효율화가 아닌 오히려 조직의 부담으로 되돌아오고 있다는 지적이 제기됐다. AI가 기대만큼 생산성을 높이지 못하고, 핵심 인력 손실로 인한 업무 공백이 커지면서 기업의 절반 이상이 구조조정 결정을 후회하고 있다는 분석이다. 2일 글로벌 시장조사업체 포레스터는 연례 예측 보고서인 '예측 2026: 일의 미래(Predictions 2026: The Future of Work)'를 발표했다. 이번 보고서는 기술, 시장, 인력의 불확실성이 높아지는 가운데 AI를 이유로 한 구조조정이 어떤 결과를 초래하고 있는지를 중심으로 분석했다. 포레스터는 기업들이 'AI가 인력을 대체할 것'이라는 기대감으로 감원을 단행했지만 실제로는 성과나 효율 개선이 기대에 미치지 못하고 있다고 지적했다. AI 해고의 역효과…성과보다 후회가 더 크다 포레스터는 보고서에서 "AI를 명분으로 한 인력 감축이 단기적인 비용 절감 효과는 있을 수 있지만 장기적으로는 조직 역량과 고객 경험의 약화를 불러오는 경우가 많다"고 경고했다. 기업들이 효율화를 위해 AI를 도입하면서 숙련된 인력을 잃고, 결과적으로 업무 공백과 프로젝트 지연, 품질 저하를 겪고 있다는 것이다. 보고서에 따르면 AI를 이유로 구조조정을 단행한 기업 중 절반 이상인 55%가 결과적으로 그 결정을 후회하고 있으며 일부는 해고한 인력을 다시 고용하거나 외주 형태로 재활용하고 있는 것으로 나타났다. 포레스터는 이러한 현상을 "조용한 재고용(quiet rehiring)"이라고 표현했다. 인건비 절감을 목표로 내보낸 인력을 더 낮은 연봉이나 해외 인력 형태로 되돌리는 상황이 벌어지고 있다는 의미다. AI 효율화가 실제로는 인력 공백을 메우지 못하고, 오히려 내부 인력의 피로와 혼란을 초래하는 사례도 늘고 있다. 보고서는 특히 인사(HR) 부서의 부담이 가장 크게 증가하고 있다고 분석했다. AI 도구가 인력 관리의 일부를 자동화하고 있지만, 인력 재배치와 성과 측정, 교육·채용 과정에서 발생하는 불확실성이 커지면서 기존보다 더 복잡한 관리 업무가 생겨나고 있다는 것이다. 또한 포레스터는 기업들의 AI 투자가 기대 대비 빠르게 성과로 이어지지 못하고 있다고 지적했다. 실제로 AI 도입 후 지난 12개월 동안 영업이익(EBITDA)이 개선됐다고 답한 기업은 전체의 15% 미만이었다. 기업의 4분의 1은 계획했던 AI 투자 시점을 2027년 이후로 미루고 있다. 그 이유로는 불확실한 투자 수익률(ROI), 데이터 품질 문제, 거버넌스 미비 등을 꼽았다. 또한 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소되거나 중단될 것으로 예측됐다. 이는 기술적 한계뿐 아니라 명확한 비즈니스 가치 측정이 어렵다는 점이 주요 원인으로 지목됐다. 단순한 자동화 시스템을 넘어, 실제 생산성과 조직 운영 전반에 어떤 영향을 미치는지를 평가하는 지표가 부족하다는 것이다. 이와 관련해 포레스터는 "AI를 도입하는 기업들은 기술이 아닌 전략의 문제를 먼저 해결해야 한다"며 "AI는 만능 도구가 아니라, 제대로 된 목표와 구조 위에서만 성과를 낸다"고 강조했다. 불확실성이 상시화된 시대…AI보다 중요한 것은 '판단' 이번 보고서는 특히 '인간 중심의 업무 구조(human-centric work structure)'가 앞으로 더 중요해질 것이라고 강조한다. 반복적이고 규칙적인 업무는 자동화될 수 있지만, 인간의 창의성·직관·관계 구축 능력은 여전히 대체 불가능하다는 것이다. 포레스터는 AI를 근거로 한 대규모 감원이 기업 문화와 직원 사기를 약화시키고, 남은 직원에게 과도한 업무 부담을 주는 등 내부 효율성에도 부정적인 영향을 준다고 분석했다. 이는 단기적인 비용 절감보다 더 큰 손실로 이어질 수 있다는 경고로 해석된다. AI 기반 의사결정 시스템이 늘어나면서 일부 조직에서는 관리자의 판단이 기계적 지표에 종속되는 문제도 나타나고 있다. AI의 예측 모델이 갖는 편향(bias)이나 불완전한 데이터에 의존해 인사나 전략 결정을 내릴 경우, 실제 현장의 맥락을 놓치기 쉽다는 지적이다. 포레스터는 2026년을 "불확실성과 혼란이 상시화된 시기(disruption is ambient)"로 정의했다. 기술 발전이 빠르게 일어나지만, 그만큼 시장과 조직이 흔들리는 주기도 짧아지고 있다는 의미다. 보고서는 "앞으로의 경쟁력은 기술 도입 속도보다 변화에 대한 판단력과 유연성에서 결정된다"고 지적했다. AI와 자동화가 모든 문제의 해답이 될 수 없으며, 결국 중요한 것은 인간의 의사결정과 전략적 선택이라는 것이다. 포레스터는 AI 구조조정의 역풍을 최소화하기 위해 기업 리더들에게 다음과 같은 전략을 제시했다. 첫째, AI 도입의 목적을 명확히 할 것. 단순한 비용 절감 수단이 아니라 실제 비즈니스 가치와 연결되는 구체적 목표를 세워야 한다는 것이다. 포레스터는 "AI는 기술이 아니라 전략의 문제"라며 "도입 자체보다 어떤 결과를 낼 것인지가 중요하다"고 강조했다. 둘째, 핵심 인력 보호와 재교육 강화. 기술 변화에 빠르게 적응할 수 있는 인재를 육성하는 것이 장기적인 경쟁력의 핵심이며 인력 감축보다 재교육(reskilling)과 역할 전환(upskilling)에 초점을 맞춰야 한다고 분석했다. 셋째, AI 거버넌스 체계 확립. 데이터 품질, 알고리즘 편향, 개인정보 보호, 윤리적 책임 등 AI가 야기할 수 있는 리스크를 관리할 구조를 갖추지 않으면 기술 도입이 오히려 혼란을 키울 수 있다고 경고했다. 넷째, 조직 문화를 기술 중심에서 사람 중심으로 전환할 것. 포레스터는 효율보다 신뢰, 자동화보다 협업이 중요한 시대로 접어들고 있다며 "기술이 아닌 사람이 조직 경쟁력의 중심에 서야 한다"고 강조했다. 포레스터 리서치팀은 "많은 기업들이 AI로 인한 효율성 향상에만 몰두한 나머지 정작 AI가 실제로 무엇을 제공할 수 있는지를 판단하지 못하고 있다"며 "그 결과, 한때 해고했던 인력을 다시 채용하는 상황에 놓이고 있다"고 밝혔다. 이어 "AI가 대체한 자리는 결국 또 다른 형태의 인간 노동으로 채워지고 있다"며 "효율화보다는 균형, 기술보다는 판단, 자동화보다는 적응이 필요한 시점"이라고 결론지었다.
