요즘 빅테크발 AI 해고 뉴스 쏟아지잖아. 아마존이 몇만 명 자르고, MS가 조직 슬림하게 만든다고 하고. 댓글창엔 “AI 무섭다”, “인류 종말이다” 난리인데.
솔직히 사업 굴려본 입장에서 내 첫 반응은 이거였다.
“아, 드디어 명분이 생겼네.”
잔인하게 들릴 수 있는데, 이게 진짜다. 사업하는 사람들 속마음이 다 이래. 겉으로는 “상생”, “혁신”을 외치는데, 카톡 단톡방이나 술자리에서 나오는 말은 전혀 다르다.
오늘은 그 속마음을 좀 적나라하게 풀어보려 한다. 불만, 걱정, 그리고 솔직히 돈 냄새 나는 구간까지.
사람이 가장 비싸고, 가장 골치 아프다, 사업자가 진짜 답답한 것들
사람이 제일 비싸고, 제일 리스크가 크다
이건 사업 해본 사람이면 다 공감할 거다. 사업에서 가장 큰 고정비가 뭔지 아나? 임대료? 아니.
인건비다.
그리고 가장 큰 리스크도 사람이다.
억대 연봉 받는 부장급들 보자. 실무는 밑에 던지고, 위에는 보고 잘하고, 중간에서 정치질로 시간 때우는 사람들 분명히 있다. 이 사람들 비용 대비 아웃풋 솔직히 계산해보면 화가 난다.
근데 그동안은 어쩔 수 없었다. 조직을 돌리려면 중간 레이어가 있어야 했으니까. AI가 바꾸는 건 이 구조다. 지시를 잘 내리면 AI가 실무를 쳐내니까, 사이에서 “전달”만 하는 역할의 존재 의미가 급격히 줄어든다.
주니어 이야기도 해야 한다. 요즘 신입 뽑아서 가르치는 비용이 상상을 초월한다. 온보딩 3개월, 실무 적응 6개월, 기껏 가르쳐놓으면 1년 뒤에 “성장이 없어서요”하고 이직한다.
워라밸 따지는 건 당연한 권리라 뭐라 못 하겠는데, 사업자 입장에서 이 예측 불가능성은 진짜 힘들다. AI 에이전트는 24시간 돌아가고, 불평 없고, 퇴사 안 하고, 감정 케어 안 해줘도 된다. 사업하는 사람한테 이게 얼마나 매력적인지 직원만 해본 사람은 모른다.
“일을 잘하는 것”이 아니라 “사람을 줄이는 것”이 성과가 된 세상
요즘 기업들 지표 보면 진짜 웃기다. “일을 잘하는 것”이 성과가 아니라 “사람을 줄이는 것”이 성과가 됐다. 직원당 생산성, 티켓당 비용, 1인당 매출 같은 숫자.
이걸 개선하는 가장 빠른 방법이 뭔지 아나? 분자를 키우는 게 아니라 분모(사람)를 줄이는 거다. AI 도입하면 이 지표가 자동으로 좋아지니까, 경영진 입장에서는 “AI 전환 = 성공”으로 보고서 쓰기 너무 좋다.
근데 여기서 빠지는 게 있다. 품질 저하, 고객 신뢰 훼손, 브랜드 손상 같은 비용은 수치로 안 잡히거나, 잡히더라도 6개월~1년 뒤에 터진다.
그때쯤이면 보고서 쓴 임원은 이미 성과급 받고 다른 자리 갔다. 이런 구조가 반복되니까 현장에서 일하는 사람만 피를 본다. 이게 제일 짜증나는 포인트다.
한국은 해고 못 하니까 “안 뽑는 것”으로 사람을 줄인다
미국은 이메일 한 통으로 해고가 된다. 한국은 그게 안 된다. 노동법이 경직돼 있으니까. 그래서 한국 기업들이 택하는 전략은 뭐냐면, 나가는 사람 자리를 사람으로 안 채우는 것이다.
퇴사자 발생하면 그 자리에 AI 툴 깔거나, 남은 사람한테 업무를 떠넘긴다. 겉으로는 “구조조정 없이 디지털 전환 성공”이라고 포장하는데, 실상은 채용 동결로 조직을 서서히 말리는 거다.
이걸 아는 사업자들 사이에서는 이미 공공연한 전략이다. 말로는 안 하지만 다 이렇게 하고 있다.
효율만 쫓다가 회사가 통째로 무너진다. 사업자도 두려운 구조적 리스크
여기까지 읽으면 “이 인간 냉혈한 아니냐”할 수 있는데, 나도 걱정이 있다. 다만 도덕적 걱정이 아니라 구조적 걱정이다. 사업이 지속 가능하냐의 문제.
신입을 안 뽑으면, 5년 뒤 시니어가 멸종한다
이게 내가 밤에 잠 안 올 때 생각하는 문제다. 주니어를 안 뽑고 AI로 대체하면 당장은 좋다. 근데 10년 뒤에?
AI가 아무리 날고 기어도, 큰 그림 그리고 돌발 상황에서 판단하고 책임지는 건 경험치 쌓인 인간 시니어의 몫이다. 근데 그 시니어는 밑바닥부터 기어올라와야 만들어지는 거다. 주니어 경험 없이 시니어가 되는 마법은 없다.
지금 신입 안 뽑으면, 3~5년 뒤에 한국 시장에서 겪을 건 “시니어가 은퇴하는 것”이 아니라 “시니어가 될 사람이 아예 안 자란 공백”이다.
이건 돈으로 못 메운다. 그때 가서 “인재가 없다”고 난리 치겠지만, 그건 자기들이 만든 결과다.
챗봇이 고객 한 명 화나게 하면, 마케팅비 수천만 원이 날아간다
클라르나 사례 봤을 거다. 챗봇으로 CS 비용 싹 줄였다가 고객 경험이 바닥을 치면서 역풍 맞은 케이스.
한국은 이게 더 위험하다. 한국 소비자들 컴플레인 강도가 세계 최상위 수준이다.
커뮤니티에 후기 하나 올라가면 순식간에 퍼지고, “상담원 연결 안 됨” 하나로 브랜드 신뢰가 무너진다. 마케팅비로 메워지는 수준이 아니다.
CAC(고객획득비용)가 올라가고, 환불과 이탈로 현금이 줄줄 새기 시작하면 그때는 늦었다.
소비자를 다 해고하면, 내 물건 사줄 사람이 없다
이건 거시적인 이야기인데 사업자라면 꼭 생각해봐야 한다. 모든 기업이 동시에 사람을 줄이면, 내 물건 사줄 소비자의 소득이 줄어든다.
나만 스마트하게 해고해서 이익 보고 싶지, 남들도 다 똑같이 하면 시장 자체가 쪼그라든다. 전형적인 죄수의 딜레마다.
각자는 합리적 선택을 하는데, 전체로 보면 다 같이 망하는 구조. 이걸 아는데도 먼저 줄이지 않으면 나만 바보가 되니까, 다들 경쟁하듯이 감원에 뛰어드는 거다.
남은 직원은 AI 보조가 아니라 AI 뒷처리 담당이 된다
현실에서 AI는 아직 환각도 있고 맥락도 놓친다. 근데 회사는 “AI가 처리하니까 사람은 줄여도 됨”으로 가버린다. 그러면 남은 직원은 뭘 하냐?
AI가 뱉어놓은 결과물 검수하고, 오류 수습하고, 고객 민원 받아주고. 생산적인 일을 하는 게 아니라 AI의 뒷처리 담당이 되는 거다. 조직이 똑똑해지는 게 아니라, 피로만 누적된 상태로 겨우 유지되는 구조. 이러면 결국 남은 사람마저 나가버린다.
“혁신”이라고 포장하지만, 진짜 속내는 이거다. 대표들 술자리 본심
대표들끼리 모이면 하는 말, 겉으로는 절대 안 하는 말을 써보겠다.
“인건비를 변동비로 바꾸고 싶다.”
사람은 고정비에 리스크 덩어리인데, AI는 구독료 기반으로 필요할 때 올리고 줄일 수 있다. 경기 나빠지면 구독 해지하면 그만이다. 사람은 그렇게 못 한다.
“관리 난이도를 낮추고 싶다.”
솔직히 사람 관리가 사업에서 제일 피곤한 일이다. 감정, 갈등, 노무 이슈, 퇴사 리스크. AI는 설정 바꾸면 끝이다. 적어도 그렇다고 믿고 싶다.
“지금 숫자를 만들어야 한다.”
장기적으로 인재 육성이 중요한 거 안다. 근데 그건 3년 뒤 얘기고, 지금 당장 분기 실적이 안 나오면 투자 못 받고 대출 연장 안 되고 회사가 죽는다. 감원하고 AI 넣으면 재무제표 숫자가 바로 찍힌다. 이 유혹을 이기는 대표가 몇이나 되겠나.
이게 혁신이냐고? 아니다.
솔직히 말하면 생존이다.
그리고 그 두 개가 같은 방향을 가리키는 순간, 사람은 잘린다.
그게 자본주의다.
흐름은 못 막으니까, 돈 되는 자리를 잡는다. 지금 보이는 사업 기회 6가지
여기서부터가 진짜다. 흐름은 못 막는다. 그러면 올라타는 수밖에 없다. 내가 보는 돈 되는 구간을 구체적으로 풀어본다.
1) AI 도입 실패한 회사 수습해주는 컨설팅
대부분의 회사가 AI를 도입하는 방식이 잘못됐다. “기술”을 도입하는 게 아니라 “인원 감축 프로젝트”로 도입한다. 목적이 비뚤어져 있으니까 실패한다. 그리고 이 실패는 예측 가능하다.
여기서 돈이 된다.
AI + 업무 프로세스 재설계 컨설팅.
툴을 깔아주는 게 아니라, 업무를 어떻게 쪼개고 어떤 단계에 인간 검수를 넣어야 하는지 설계해주는 것. 대부분의 회사는 이 설계 없이 “일단 챗봇 붙여봐”로 시작해서 망한다. 설계 능력이 있는 쪽이 돈을 번다.
AI 품질관리 체계 구축.
환각률 측정, 해결률 모니터링, 에스컬레이션 룰 설정, 금칙어 관리, 로그 감사. 이런 게 없으면 AI가 뱉는 결과물이 폭탄인지 선물인지 구분도 못 한다. 이걸 체계로 잡아주는 서비스는 수요가 폭발할 거다.
CS 자동화 혼합 운영 대행.
100% 챗봇은 한국에서 안 먹힌다. 챗봇이 어디까지 하고, 언제 사람에게 넘기는지를 비용과 품질 밸런스에 맞춰 설계하고 운영까지 해주는 모델. 이건 한국 시장 특성상 특히 잘 팔린다. 한국 고객의 민감도가 높다는 건, 품질 유지 자체가 돈이 된다는 뜻이다.
2) 사람 빠진 자리에 생기는 “책임 공백”을 대신 져주는 서비스
사람을 줄이면 두 가지 공백이 생긴다.
운영 공백과 책임 공백이다.
운영 공백은 문서 정리, 보고, 정산, 내부 커뮤니케이션 같은 것들. 이건 AI 툴로 어느 정도 메워진다.
근데 책임 공백은 다르다.
민원, 분쟁, 컴플라이언스, 개인정보, 설명 의무. 이건 AI가 처리했다고 끝이 아니라, 문제가 터졌을 때 누가 책임지느냐의 문제다.
여기서 핵심은,
기업은 모델을 사는 게 아니라 “사고 나면 누가 책임지냐”를 산다는 거다.
그래서 돈 되는 모델은 이렇다.
AI 기반 문서·계약 검토에 법무/노무 연계를 붙이는 것. 리스크 자체를 상품화하는 거다. 또는 AI 콜센터 운영을 대행하면서 해결률 SLA를 걸고 납품하는 모델. 품질 보증을 끼워 파는 순간 단가가 확 올라간다.
3) 중소기업에 AI 운영팀을 월 구독으로 파는 모델
대기업은 자기네 AI팀을 꾸린다. 근데 중소기업은 못 한다. 그런데 중소기업이야말로 “사람 구하기 어렵다”가 가장 심하고, AI를 가장 원한다. 하지만 도입할 역량이 없다.
이 간극이 사업 기회다.
월 구독 형태로 AI 운영팀을 제공하는 거다. 사내 문서 기반 RAG 구축하고 유지보수 해주고, 프롬프트와 정책 관리해주고, 성능 모니터링에 현업 교육까지.
핵심은 “도입”이 아니라 “운영 유지”를 판다는 것이다. 한번 붙으면 떨어지기 어렵다. 유지보수 사업의 본질은 끈끈함이다.
4) “사람이 직접 응대합니다”를 프리미엄 상품으로 파는 역발상
이게 좀 역설적인데, 확신이 있다. 저가 서비스는 전부 AI 챗봇으로 돌아갈 거다. 그러면 “진짜 사람이 응대한다”는 것 자체가 희소해진다. 희소한 건 비싸진다.
VIP 멤버십 가입하면 인간 상담원 연결, 프리미엄 플랜 결제하면 인간 전담 매니저 배정. 인간의 시간과 감정과 판단력을 비싸게 파는 비즈니스 모델. 지금 이미 일부 금융/의료/럭셔리 업종에서 시작됐고, 이 방향은 더 확산될 거다.
5) AI로 고정비 제로인 1인 기업을 만들어주는 인프라 장사
과거에는 직원 50명 있어야 돌아가던 사업이, 이제 1~3명과 AI 에이전트 몇 개면 돌아가는 세상이 오고 있다. 고정비 없이 매출 내는 슈퍼 소규모 팀. 대기업들이 내부 구조조정으로 휘청거릴 때, 이런 가벼운 팀이 치고 나간다.
이 팀들에게 필요한 인프라를 파는 것도 돈이 된다. 자동화 워크플로우 템플릿, 직무별 AI 세팅 패키지, 소규모 팀 전용 운영 도구. 이건 교육이 아니라 “사업 운영 키트”를 파는 개념이다.
6) AI 강의가 아니라 “내일 안 잘리는 법”을 파는 실전 교육
AI 자격증, AI 부트캠프 같은 건 이미 레드오션이고 과장 광고 범벅이다. 지속성도 약하다.
진짜 먹히는 건 “내 월급 지키는 법”이다.
거창한 AI 이론이 아니라, 직무별로 AI를 실제 업무에 적용하는 템플릿과 워크플로우를 파는 것. 영업, 마케팅, 인사, CS, 개발PM 각각의 현업에서 당장 쓸 수 있는 결과물.
사람들은 “AI의 미래”를 사는 게 아니라 “오늘 안 잘리는 방법”을 산다.
결국 AI를 파는 놈이 아니라, AI가 만든 문제를 파는 놈이 번다
AI가 사람을 대체하는 흐름을 보면서 솔직히 두 가지가 동시에 든다.
하나는, “드디어 인건비와 관리 리스크에서 좀 숨통이 트이겠다”는 기대.
다른 하나는, “이게 다 같이 하면 시장이 죽는다”는 걱정.
그리고 한 가지 더. 이 흐름에서 돈이 되는 구간이 너무 선명하게 보인다는 것. 기업이 AI를 잘못 도입해서 생기는 실패, 사람이 빠지면서 생기는 공백, 품질과 책임이라는 구멍. 이걸 메워주는 쪽이 다음 사이클의 승자다.
AI 자체를 파는 게 돈이 아니다.
AI가 만든 문제를 해결해주는 게 돈이다.
잔인하게 들릴 수 있는데,
자본주의는 원래 효율성을 향해 달리는 기계다.
그 기계 위에서 징징거릴 시간에, 방향을 읽고 포지션을 잡는 게 생존이다.
내가 잘해서하는 소리가 아니다. 나도 생존을 위해 발버둥 치고있고, 그 발버둥 치는 상황에서 깨달은 것을 공유하는것이다.
그래서 나는 지금 “사람을 관리하는 사업자”에서
“AI 시스템을 설계하고, 그 시스템이 못 하는 것을 사람에게 프리미엄으로 파는 사업자”로 머릿속을 전환하고 있다.
차갑다고? 어쩌겠나.
이게 현실이잖아.
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