가디언(The Guardian)은 2026년 8월 평가에서 "AI 일자리 종말은 결코 나타나지 않았다"고 명확히 표현했다. 오히려 일부 CEO들은 입장을 뒤집고 있다. 포브스(Forbes)는 2026년 7월, 대규모 일자리 손실을 예측했던 많은 경영진이 실제 실업률이 낮게 유지되고 연구에서 대규실직 물결이 나타나지 않자 해당 예측을 철회하고 있다고 보도했다
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오라클(Oracle) 은 2026 회계연도에 전체 인력의 13%에 해당하는 약 2만1000명을 감원했다. 자사 연례 규제 서류에는 "운영 전반에 걸친 AI 기술 채택 및 배포로 인해 인력 감축이 발생했으며, 계속 발생할 수 있다"고 명시했다.
하지만 이는 단순한 인력 감축이 아닌 구조조정(restructuring)의 이야기다. 감원은 반복적 업무(routine work)에 가장 집중되었다. 오라클의 수익 및 건강 과학(Revenue and Health Sciences) 부서와 SaaS/가상 운영 서비스(Virtual Operations Services) 부서는 각각 직원의 약 30%를 잃었다. 반면, 오라클 클라우드 인프라(Oracle Cloud Infrastructure), AI 서비스, 차세대 데이터 센터 기술 부서의 팀들은 대부분 감축을 피했으며, 일부는 적극적으로 채용 중이다
. 회사는 퇴직금으로 18억 4000만 달러를 지출했고 구조조정 예산을 21억 달러로 늘리면서, AI 관련 직무로 인력을 의도적으로 재배치하고 있음을 분명히 했다
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부킹 홀딩스(Booking Holdings) 의 글렌 포겔 CEO는 AI에 '인간적 비용(human cost)'이 따를 것임을 인정하면서도 "모든 직원"이 'AI 리터러시(AI literate)'를 갖추고 도구를 사용할 수 있길 바란다고 말하며, 회사의 접근 방식을 '해고'가 아닌 '역량 향상(upskilling)'으로 규정했다.
S&P 글로벌의 2026년 보고서도 이러한 패턴이 광범위하게 나타나고 있음을 확인해준다. 기업의 AI 도입 목표 중 프로세스 효율성(64%)과 직원 생산성(59%)이 인력 감축(24%)보다 훨씬 더 높은 우선순위를 차지했다. 감원은 주요 목표가 아닌 부차적 결과에 불과했다.
지난 1년간의 연구 결과 중 가장 명확한 경험적 발견 사항은 이것이다. 스탠퍼드 디지털 경제 연구소(Stanford Digital Economy Lab)는 2026년 8월 논문 "탄광 속의 카나리아(Canaries in the Coal Mine)"에서 다음을 보여주었다:
모건스탠리(Morgan Stanley)는 별도 분석을 통해 22-27세 근로자가 AI 중개 제거(disintermediation)에 가장 취약하며, 대체 효과(displacement effect)가 12월 10bp(basis point)에서 가속화되고 있다고 밝혔다. 국제노동기구(ILO)는 AI에 노출된 일자리가 전 세계 15-29세 청년이 보유한 직종의 6.1%를 차지한다고 추정하며, 전통적으로 진입로 역할을 했던 중간 숙련 사무·행정·판매 직종의 감소가 문제를 악화시키고 있다고 덧붙였다
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머서 설문조사에 따르면, 경영진 중 자신의 조직이 AI 기반 업무 환경에 맞춰 직원을 효과적으로 재교육(reskilling)하고 있다고 답한 비율은 단 32% 에 불과했다. 이는 위험한 비대칭을 만든다. 기업들은 인력 구조조정에는 익숙하지만, 기존 직원이 전환을 준비할 수 있도록 비례적인 투자를 하고 있지 않는 것이다.
몇몇 저명한 인사들은 공개적으로 입장을 바꿨다:
이러한 입장 변화는 충분히 주목할 만하여, 더 넥스트 웹(The Next Web)은 "빅테크는 AI가 당신의 일자리를 빼앗을 것이라 말했지만, 이제 상사들은 동의하지 않는다"는 제목의 기사를 실었고, 포브스는 "일자리 종말은 이를 예측했던 사람들에 의해 방금 취소됐다"고 선언했다
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2026년 중반까지의 증거는 우려됐던 AI로 인한 대규모 실업이 현실화되지 않았음을 일관되게 보여준다. 실제로 일어나고 있는 일은 더 미묘하다: 청년 및 초급 근로자에 대한 급격한 채용 한파, AI 인프라로 인력을 전환하는 오라클과 같은 주요 기업에서의 선별적 구조조정, 고용주가 제공하는 재교육의 부족, 그리고 한때 '일자리 종말'을 경고했던 기술 지도자들조차 AI가 오히려 '노동력 부족'을 만들 것이라고 주장하는 흐름이다. CEO의 기대와 실제 고용 대체 사이의 격차는 현재 시점을 규정짓는 가장 중요한 특징이다.