차근차근 성장할(또는 육성할) 기회 사라진다?··· AI가 IT 인력 파이프라인에 미칠 영향

생성형 AI가 전사의 각종 부서를 바꿔내고 있다. 이미 이 기술의 위력이 입증된 IT 부문을 포함해서다. 예를 들어, 생성형 AI는 서비스 전달 속도를 높이고 IT 헬프데스크 서비스의 정확성을 향상시킨 바 있다. “(헬프데스크 경우) 통화 기록의 이력을 살펴본 다음 과거에 효과가 있었던 것을 바탕으로 완벽하게 맥락에 맞는 응답을 제공한다”라고 가트너의 수석 분석가이자 CIO AI 앰배서더인 네이트 수다는 말했다.

이러한 AI 성공 사례는 AI가 많은 일자리를 대체할 것이는 인식을 경영진과 직원 사이에 퍼뜨렸다. 또는 일반 직원들이 기본적 작업을 수행하는 방법을 알 필요가 없도록 만들 것이며, 그 결과 인재 파이프라인 내에서 핵심 기술과 경험이 사라지게 될 수 있다는 우려를 불러일으키기도 했다.

이를 테면 AI 코딩 어시스턴트가 결국 신입 개발자 인재의 의미 있는 대체재가 될 잠재력을 가진다고 보는 이들이 있다. AI 기반 소프트웨어 엔지니어링이 곧 현실화될 수 있는 상황에서, 초급 작업이 AI로 대체된다면 미래의 코딩에 필요한 고수준 기술은 어떻게 습득할 수 있을까?

그러나 가트너의 스다가 언급한 연구 결과에 따르면 이러한 시나리오가 성립되지 않는다. 오히려 적절히 계획된 생성형 AI의 사용은 작업자가 업무를 더 잘 수행하도록 가르친다. 다른 방법과 비교해 더 빠른 학습이 나타나기도 한다. 스다는 “만약 여러분이 경험이 전혀 없는 사람이고, 작업을 할 때마다 AI 프롬프트가 제공된다면, 정말이지 빠르게 능숙해질 것”이라고 말했다.

스다에 따르면, 가트너 연구원들은 6개월 동안의 연구에서 헬프데스크와 같은 곳에 생성형 AI를 추가하면 생산성이 향상된다는 사실을 발견했다. 또한 일단 향상되면 생성형 AI가 오프라인 상태일 때에도 높은 수준의 생산성과 고객 만족도가 유지된다는 사실이 드러났다.

“이는 생성형 AI가 사람들에게 일을 더 잘 하도록 가르치고 있음을 강력하게 시사한다. 그리고 결과적으로 생산성이 향상된다”라고 스다는 설명했다. “즉 생성형 AI는 행동하는 사람이 아니라 가르치는 존재다”라고 그는 덧붙였다.

기술에 대한 우려는 지속

그러나 AI가 실제로 역량 상실을 초래할 가능성에 대한 증거도 있다. 한 연구에 따르면 AI 사용이 증가하면 비판적 사고 능력이 약화되는 것으로 나타났다. 일례로 2025년 마이크로소프트와 카네기 멜론 대학 연구원들의 연구가 있다. 이 연구에 따르면 개인이 작업을 완료하기 위해 AI 도구를 많이 사용할수록 비판적 사고 능력이 덜 필요해지며, 따라서 정작 필요할 때 이러한 능력을 발휘하기가 더 어려워진다.

핵심 역량이 사라질 우려에 더해 요구되는 역량 종류가 변화할 가능성도 높다. 세계경제포럼의 2025년 일자리의 미래 보고서에 따르면, 2025-2030년 기간 동안 기존 역량의 39%가 변형되거나 구식화 될 가능성이 제기된다.

IT 분야에서는 AI의 영향이 훨씬 더 두드러질 수 있다. 대부분의 IT 전문가들은 자신의 기술 중 상당 부분이 AI로 인해 쓸모없게 될 것이라고 예상한다. 2024년 한 연구에 따르면 IT 전문가의 74%가 AI 도구가 “일상적 역량의 상당 부분을 쓸모 없게 만들 것”이라고 우려하고 있으며, IT 작업자의 69%는 AI로 대체될 위험이 있다고 생각하고 있다.

그리고 AI-이네이블드 ICT 워크포드 콘소시움의 2024년 보고서에 따르면 AI 도입으로 인해 IT 일자리의 92%가 높은 수준 또는 중간 수준의 변화를 겪을 것으로 나타났다.

직업과 역량에 대한 AI의 영향

업무 자동화 잠재력으로 인해 앞으로 몇 년 안에 인간 작업자가 AI로 대체될 수 있다는 전망이 관리자와 작업자 모두에게 존재한다. 퓨 리서치 센터의 조사에 따르면 설문에 참여한 실무자의 거의 3분의 1(32%)은 AI의 사용이 장기적으로 자신들의 일자리를 위협할 것이라고 생각하고 있다. 그리고 세계경제포럼의 2025년 보고서에 따르면, 전 세계적으로 41%, 미국에서는 48%의 고용주들이 AI 때문에 인력 감축을 계획하고 있다.

그러나 가트너의 스다는 감축 계획이 대부분 실현되지 않을 것이라고 주장했다. “일부 사람들은 AI가 시간을 절약해 줄 것이고, 인원 감축이 가능할 것이라고 생각한다. 그러나 직선적으로 인원이 감축되지 않는다. 우리가 보아온 바로는 그렇다”라고 말했다.

또한, 스다가 언급한 가트너 연구에 따르면 AI가 주는 혜택은 작업자마다 다르다. “AI는 생산성을 혁신할 잠재력을 가지고 있지만, 그 혜택이 모두에게 동일하지는 않다”라며, 오히려 일부에게는 생성형 AI가 실제로 작업 시간을 늘린다고 그는 설명했다.

연구 결과를 좀 더 구체적으로 살펴보면, 복잡성이 낮은 작업을 수행하는 저숙련 작업자가 큰 혜택을 받는 두 그룹 중 하나다. 고도로 복잡한 작업을 수행하는 고숙련 작업자가 나머지 한 그룹이다. 복잡성이 높은 작업을 수행하는 중간 단계의 작업자와 저숙련 작업자의 경우 “가치와 생산성이 약간 증가하는 수준”이라고 그는 전했다.

IT 분야에서 가장 높은 생산성 향상을 보이는 작업군은 선임 개발자다. “대체가 아니다. AI가 이러한 개인들의 사고 파트너가 되는 것이다”라고 그는 설명했다.

한편, 일반적으로 덜 복잡한 문제를 처리하는 IT 헬프데스크의 경험이 적은 직원들도 마찬가지로 AI의 안내와 교육을 통해 큰 도움을 받는 것으로 드러났다.

업무와 일부 역량의 대체, 그러나 인간을 대체하지 않음

스다는 “인공지능이란 자동화 기술이고, 인공지능이 자동화를 통해 생산성을 향상시킨다는 시각이 큰 오류일 수 있다”면서도 IT 기술을 포함한 특정 기술의 필요성을 없앨 수 있다고 인정했다.

하지만 역량의 상실 자체는 그리 큰 문제가 아니며, 이미 기계가 수세기 동안 특정 기술의 필요성을 없애 왔다는 설명이다. 그는 ”생성형 AI가 우리에게 새로운 역량, 새로운 무언가를 배우도록 도울 것이며, 바로 이 점이 노동력 전반에 영향을 미칠 것”이라고 말했다.

스다는 이어 “젊은 작업자가 어제나 오늘이나 똑같은 경험을 할 수 있는 기회가 줄어들 뿐이다. 어제의 인재 파이프라인이 침식되고 있는 것은 맞다. 오늘날의 우리가 가진 것에서 [미래에] 우리가 필요로 하는 것으로의 변화를 극복해야 한다”라고 말했다.

컨설팅 업체 웨스트 몬로의 운영 우수성 부문 수석 파트너인 스티븐 커즈도 비슷한 시각을 공유했다. 그는 “AI가 모든 사람의 생산성을 보편적으로 향상시키지는 않는다. 역할과 활동에 따라 차이가 있다”라며 이야기를 시작했다.

그는 이어 연구 결과와 일화적 증거를 통해 AI가 하위 수준이고, 일상적이며, 반복적인 작업을 대체하고 있다는 사실을 알 수 있다고 진단했다. IT 분야에서 이러한 경향은 보고, 사무, 데이터 입력, 행정 활동에 나타나고 있다. “일상적인 업무가 [기술로 인해] 대체되는 현상은 그리 새로운 일이 아니다”라고 그는 덧붙였다.

즉 그도 AI가 IT 인재 파이프라인에 영향을 미치지 않는다는 입장이다. AI가 하위 수준의 작업을 대체하고 그와 관련된 기술을 약화시킨다고 해서 IT 종사자들이 경력 발전에 대비하지 못하게 되는 것은 아니다. 결국, AI에 의해 사라지는 작업과 직책은 고위급 기술자, IT 관리자, CIO가 아니다.

커즈는 또 AI가 특정 기술을 침식할 수 있는 잠재력을 가지지만, 인력 전체적으로는 큰 영향을 미치지 않을 것으로 전망했다. 인력 측면에서 AI가 영향을 미치는 영역은 저수준의 작업자를 전문가로 얼마나 빨리 육성할 수 있는지, 그리고 인간 작업자가 필요로 하는 역량을 변화시키는 측면일 것으로 그는 내다봤다.

예를 들어, AI는 프로그래머나 시스템 디자이너와 같은 일부 초급 IT 종사자들이 더 높은 수준의 업무를 수행할 수 있게 함으로써, 중견 및 중급 전문가들과 매우 빠르게 동등한 수준에 도달하게 도울 수 있다. 다시 말해서, AI를 사용하는 저수준의 인재들은 중간 숙련도의 작업자가 하는 일을 할 수 있다. 덕분에 “젊은 인재에 대한 폭발적인 수요”를 촉진할 가능성을 가진다. 더 낮은 임금으로 동일한 성과를 낼 수 있기 때문이다.

커즈가 언급한 다른 연구 결과에 따르면 AI가 새로운 기술과 새로운 유형의 작업에 대한 수요를 창출할 가능성이 높다. 따라서 CIO는 과거에 유용했던 기술을 찾는 것보다 조직의 미래를 위해 필요한 기술을 보유하거나 개발할 수 있는 유망한 인재를 확보하는 데 집중하는 것이 바람직하다. 이를 테면 코딩 경험이 많지 않더라도 신속한 엔지니어링 기술을 갖춘 초급 IT 인력을 찾는 식이다. 이는 IT 인재 관리에 있어 극적인 변화일 수 있다고 그는 덧붙였다.

기술 인력에게 미칠 AI의 영향

IT 서비스 및 컨설팅 업체 젠팩트의 최고 기술 및 혁신 책임자인 산지브 보라는 AI와 IT 전문가 간의 시너지가 앞으로 상당한 가치를 창출할 것으로 본다. 단 AI에 대한 유망한 전망이 현실화되려면 IT 전문가들이 일하는 방식을 바꿔야 한다.

그는 “IT 전문가들로서는 이제 AI 산출물을 해석하고, 정확성을 보장하며, AI 통찰력을 바탕으로 전략적 결정을 내리는 데 더 집중해야 할 것이다. 이러한 변화는 더 강력한 문제 프레임 능력, AI 윤리에 대한 심층적인 이해, AI 기반 워크플로우 관리에 대한 전문 지식을 필요로 한다. 개발자들은 일상적인 코딩 대신 시스템 설계, 고급 디버깅, 최적화 분야의 역할이 커질 것이다”라고 말했다.

“(이러한 변화에 대응하려면) 초급 IT 전문가는 AI 지원 코딩, AI 결과물 디버깅, 프롬프트 엔지니어링을 마스터하는 동시에 핵심 프로그래밍 및 문제 해결 능력을 강화해야 한다. 적응력, 비판적 사고, 윤리적 AI 인식도 진화하는 환경에서 필수적이다”라고 그는 말했다.

그리고 IT 리더들이 이에 대비해야 한다. 우선 새로운 경력 경로의 토대를 마련하는 데 도움이 되는 교육 과정을 수립해야 한다. 보라는 “분명히 AI가 IT 커리어 패스를 재편하고 있다. IT 조직에게는 AI 활용 능력, 문제 해결 능력, 다기능적 협업 능력을 우선시하는 인재 개발에 대한 새로운 접근 방식이 필요하다”라고 말했다.

IT 업무 요구와 관련해 나타났던 과거의 진화와 마찬가지로, 현재 중요한 일부 기술이 빠르게 무의미해질 수 있다. AI와 그 활용 사례가 일터에서 발전함에 따라서다. AI가 인재 개발 전략과 파이프라인에 미칠 영향을 고려할 때, IT 리더는 다가올 기회를 활용할 준비 태세를 점할 수 있을 것이다.
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