칼럼 | 2026년, 피하고 싶지만 그럴 수 없는 AI의 현실이 드러나는 해

대화 주제가 AI로 넘어가면 대개 새로운 가능성과 역량부터 논의되기 시작한다. 그러나 이번에는 불편한 현실을 짚어볼 필요가 있다. 2026년이 단순히 AI에 대한 기대가 이어지는 해에 그치지 않을 수 있다는 점이다. 사회적·경제적·기술적 차원에서 그동안 누적돼 온 변화가 본격적으로 현실화될 가능성이 크다.

많은 리더가 논의를 피하려 할 수 있지만, 다음 3가지 변화는 예상보다 훨씬 빠르게 다가오고 있다.

• AI로 인한 대규모 해고는 계속 늘어난다.
• 개인이 통제할 수 있는 프라이버시 영역은 점점 사라진다.
• 끝없이 이어지던 AI 파일럿의 시대가 막을 내리고, 이른바 ‘AI 프로젝트의 구조조정’이 시작된다.

1. AI로 인한 대규모 해고가 계속 확대된다

지금 일자리를 지키고 싶다면, 역량을 빠르게 끌어올릴 필요가 있다. 이미 마이크로소프트(MS), 지멘스, 구글, 메타, 아마존 등 글로벌 기업이 전 세계에서 수천 명 규모의 인력 감축을 단행하는 모습을 목격했을 것이다. 실시간으로 해고 현황을 집계하는 지표까지 등장한 상황이다. 역사상 최대 수준의 비용 절감 움직임은 이미 시작됐으며, 공개적으로 잘 언급되지는 않지만 그 동력의 상당 부분은 AI에 있다.

이는 경영진이 냉정하거나 의도적으로 인력을 줄이려 해서 벌어지는 일이 아니다. 수학적, 논리적으로 보면 대규모 조직에서 가장 큰 비용 항목은 인건비다. 많은 기업의 운영 비용 중 60~80%가 인력에 쓰인다. 자동화 기술이 직원이 수행하던 업무의 상당 부분을 더 효율적이고 더 낮은 비용으로 처리할 수 있다는 결과를 내기 시작하면, 이사회와 최고재무책임자(CFO)는 자연스럽게 움직일 것이다.

따라서 AI를 활용해 업무 흐름을 개선하려 하지 않거나 그렇게 할 수 없다면 점차 경쟁에서 밀려날 가능성이 높다. 일부 직원은 내부 이동 프로그램을 통해 재배치되거나, 더 높은 가치 영역의 역할을 맡게 될 수 있다. 그러나 모두가 그런 기회를 얻는 것은 아니다. 이런 이유로 AI 활용 역량을 높이고, AI 도구를 활용해 산출물과 업무 효율을 개선할 방법을 적극적으로 고민해야 한다. 가능한 한 다양한 방식으로 AI를 활용해 생산성을 끌어올리는 노력이 요구되는 시점이다.

이때 대규모 감원이 오랜 시간에 걸쳐 복잡하게 진행되는 과정이라고 생각하는 이들이 많다. 그러나 현실은 정반대다. AI 도입이 이 과정을 더욱 가속화한다. AI 투자의 성과는 보통 24~36개월 후에 본격적으로 나타나는데, 이는 챗GPT 출시 이후 시작된 AI 생산성 프로그램이 지금 시점에서 성숙 단계에 접어들고 있음을 의미한다. 실제로 글로벌 컨설팅사 맥킨지의 관련 보고서에서도 이 같은 흐름이 확인된다.

현재는 AI 전환의 ‘수확기’에 가까워지고 있다. 일부 개인의 역할은 점차 대체 가능해지고 있으며, 2년 이상 전에 투입된 투자금이 실제 성과로 돌아오고 있는 시기다.

그렇다면 “기업이 빠르고 과감하게 감원을 추진한 것을 후회하게 되지는 않을까”라는 의문이 제기될 수 있다.

일부 기업이나 부서는 그런 판단을 내릴 수도 있다. 조직 내부에 축적된 지식과 경험이 생각보다 쉽게 대체되지 않는다는 사실을 뒤늦게 인식하는 경우도 있다. 신규 인력을 채용하고 교육하는 데 드는 시간이 예상보다 길고 비용도 더 크다는 점을 체감하는 사례도 나올 수 있다. 그럼에도 AI가 조직 전반의 효율을 30~50% 끌어올린다면 인력 감축 흐름 자체가 바뀌지는 않는다. 이는 지금이야말로, 더 늦기 전에 AI 역량을 강화해야 할 시점이라는 의미일 수 있다. 시장은 냉정하며, 스스로를 최적화하지 못하는 개인에게는 불리하게 작용할 것이다.

그렇다면 직원은 어떻게 해야 할까? 현실적인 선택지는 3가지로 압축된다.

1. 전략적·창의적·기술적 업무 역량을 중심으로 빠르게 역량을 강화한다.
2. AI 도구를 누구보다 능숙하게 활용하는 개인 기여자로 자리 잡는다.
3. 아직 AI의 직접적인 영향을 받지 않은 새로운 분야로 완전히 전환한다.

아무것도 하지 않고 상황을 지켜보는 것은 전략이 될 수 없다. AI로 인한 일자리 감소는 추측이나 미래의 가능성이 아니라 이미 진행 중인 현실이다. 더 냉정한 사실은 다수의 사람이 적성과 역량을 다시 찾기 위해 1년 이상 시간을 쓸 수 있을 만큼의 재정적 여유를 갖고 있지 않다는 점이다.

2. 프라이버시는 점점 사라진다

오랫동안 데이터는 ‘새로운 석유’로 불려왔다. 그러나 이 표현은 이제 더 이상 적절하지 않다. 데이터는 석유 수준을 넘어 AI 시대의 새로운 ‘금광’이 됐다. 경쟁력 있는 AI 모델의 기반이 예외 없이 데이터에 있기 때문이다.

앞으로 2년은 이 금광을 둘러싼 경쟁으로 인해, 개인 데이터 수집과 활용이 그 어느 때보다 광범위하게 이뤄지는 시기가 될 가능성이 크다. AI는 방대한 데이터 위에서 작동하는데, 그 규모는 사람이 직관적으로 이해하기 어려울 정도다. 이로 인해 기술 기업은 법적으로 허용되는 범위 내에서 가능한 한 많은 고객 데이터를 확보하는 데 집착하고 있으며, 그 과정에서 합법성의 경계라고 인식되는 선을 넘는 사례도 빈번하게 나타나고 있다.

이미 주요 AI 기업이 사용자가 삭제했다고 믿었던 콘텐츠를 포함해 사용자 데이터로 학습했다는 유출 사례와 의혹이 제기된 바 있다. 공개적으로 한 차례 드러난 일이 있다면, 대규모로 조용히 이뤄지는 사례는 얼마나 많을지 짐작하기 어렵다. 수익과 경쟁 우위가 걸린 상황에서는 기준과 경계가 쉽게 느슨해지고, 협상의 대상이 되기 쉽다.

하지만 데이터 관련 법과 제도는 기술 발전 속도를 따라가지 못하고 있다. AI가 여전히 새로운 영역에 속하는 만큼, 법적 체계가 완전히 정비되지 않은 상태이며 이로 인해 해석의 여지가 큰 회색지대가 존재한다. 이는 AI 기업 입장에서 활용하기 쉬운 환경을 만든다. 막대한 자본력을 가진 기업은 잠재적인 법적 분쟁을 큰 위협으로 여기지 않는다. 설령 소송에서 지더라도, 그 시점에는 이미 데이터를 통해 충분한 가치를 확보한 뒤이기 때문이다. 이후 부과되는 벌금 역시 데이터 활용으로 얻은 수익에 비하면 극히 제한적인 수준에 그친다. 결국 벌금은 규제 수단이 아니라, 혁신 과정에서 감수하는 비용이 된다.

또 하나 간과되기 쉬운 점은 흔히 프라이버시 침해가 개인이 스스로 데이터를 입력할 때만 발생한다고 믿는다는 것이다. 실제로는 그렇지 않은 경우가 훨씬 많다. 개인이 AI에 어떤 정보도 직접 제공하지 않았더라도, AI는 이미 상당한 수준의 정보를 파악하고 있을 수 있다. 이는 주변 사람들이 제공한 데이터가 개인의 정보를 간접적으로 드러내기 때문이다. 충분히 많은 데이터가 서로 겹치면, 플랫폼은 당사자의 동의 없이도 대부분의 정보를 추론할 수 있다. 지인이 연락처에 전화번호를 저장하는 순간 신원이 식별될 수 있고, 휴대전화가 매일 밤 특정 위치에서 포착되면 거주지가 추정된다. 특정 인물과 정기적으로 만나는 패턴이 반복되면 관계 역시 파악된다. 개인이 직접 입력하지 않았더라도, 행동과 네트워크가 이미 그 정보를 대신 전달하고 있는 셈이다.

이미 스마트폰은 방대한 양의 데이터를 수집하고 있다. 수면 패턴과 심박수, 위치 정보, 걸음 수, 검색 기록은 기본이고, 그 밖에 어떤 정보까지 추적되는지는 사용자도 정확히 알기 어렵다. 필자 역시 스마트워치를 하루 종일 착용하고 있으며, 애플이 눈을 깜빡이는 순간까지 알고 있어도 이상하지 않다고 느낀다. 개인적으로는 일상의 편의성과 기술 발전을 위해 일정 수준의 프라이버시를 내주는 것에 큰 거부감이 없다.

그러나 모든 사람이 같은 생각을 하는 것은 아니다. 많은 이들은 프라이버시를 중요한 가치로 여기며, 자신의 데이터에 대해 강한 보호 의식을 갖고 있다. 이들에게 이러한 데이터 공유는 단순한 편의의 대가가 아니라, 신뢰를 저버리는 행위처럼 받아들여질 수 있다.

이 과정이 일부 사람에게 불편하게 느껴질 가능성은 분명하다. 그렇다면 이런 흐름이 멈출 수 있을까? 가능성은 낮다. AI는 데이터를 필요로 하고, 현대 경제는 AI에 점점 더 의존하고 있기 때문이다.

3. AI 프로젝트의 구조조정이 시작된다

올해 초부터 이사회와 경영진의 시선은 “AI로 무엇을 할 수 있는가”에서 “ROI를 보여주지 못하면 중단하라”로 빠르게 옮겨갈 가능성이 높다. 수개월 안에 기업이 추진 중인 AI 파일럿 프로젝트의 80% 이상이 종료되거나 중단될 것이라는 전망도 나온다. 상당수 프로젝트가 명확한 비즈니스 사례 없이 진행돼 왔기 때문이다. AI는 이제 실험의 단계를 지나 실행과 성과의 단계로 넘어가고 있다.

이는 단순한 비관이 아니라 현실적인 흐름이다. 과도한 기대, 실험, 가치 회수, 구조적 경제 변화, 규제는 모든 대규모 기술 혁신이 거치는 공통된 사이클이다. AI는 불과 2년 전 대중화 단계에 진입했지만, 이제는 실험을 넘어 성과와 효율을 요구받는 국면에 접어들고 있다. 더 이상 AI를 ‘미래의 기술’로만 부르기 어려운 이유다.

2026년은 산업과 정부, 사회 전반이 이 변화의 실제 규모를 받아들이는 ‘AI 조정의 해’가 될 전망이다. 즉, AI의 가능성을 이야기하는 사람과, 실제 성과를 만들어내는 사람을 가르는 기준점이 될 것이다. 지금 개인과 조직이 할 수 있는 선택은 단순하다. 그 경계선의 어느 편에 설 것인지를 결정하는 일이다.
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