“절감은 이번 분기에 잡히고, 청구서는 5년 뒤에 이자까지 붙어서 도착합니다.” 글로벌 조직 컨설팅사 콘페리(Korn Ferry)에서 EMEA 어세스먼트·승계 부문을 이끄는 제리 콜리어가 자사의 2026년 인재 확보 트렌드 보고서를 두고 한 말입니다. 콘페리가 2025년 10월 28일 공개한 이 조사는 전 세계 인재 책임자 1,674명과 자사 전문가 230명을 대상으로 했고, 응답자 구성은 미국 42퍼센트, EMEA 26퍼센트, 아시아태평양 20퍼센트, 중남미 12퍼센트였습니다. 여기에 걸리는 숫자가 하나 있습니다. 응답 기업의 43퍼센트가 일부 직무를 AI로 대체할 계획이라고 답했고, 그 표적 가운데 37퍼센트가 신입 직무였습니다. 절감 효과는 분명합니다. 문제는 그 자리가 원래 무엇을 하던 자리였는가입니다.

1. 지우려는 자리의 37퍼센트가 신입입니다

보고서에서 먼저 눈에 띄는 것은 도입 의지입니다. 인재 책임자의 84퍼센트가 2026년에 AI를 쓰겠다고 답했고, 52퍼센트는 자율적으로 작동하는 AI 에이전트를 아예 팀에 추가할 계획이라고 했습니다. 도구를 도입하는 단계를 지나 인력 구성 자체를 바꾸겠다는 뜻입니다.

대체 대상은 두 곳에 몰려 있습니다. 운영과 백오피스가 58퍼센트로 가장 높고, 그다음이 신입 직무 37퍼센트입니다. 앞의 숫자는 새로울 것이 없습니다. 정산, 대사, 문서 처리 같은 업무의 자동화는 20년 넘게 이어져 온 흐름입니다. 문제는 뒤의 숫자입니다.

신입 직무가 표적이 된 이유는 기술적으로 보면 자명합니다. 신입에게 주어지는 일은 대체로 정형화되어 있고, 반복적이며, 상급자의 감독 아래 수행됩니다. 자료를 모아 정리하고, 초안을 쓰고, 데이터를 옮겨 담고, 1차 검토를 하는 일입니다. 생성형 AI가 가장 잘하는 구간이 정확히 여기입니다. 비용 관점에서 보면 대체하지 않을 이유가 없어 보입니다.

대체 논리를 조금 더 들여다보면 왜 신입 자리가 먼저 지목되는지가 보입니다. 자동화의 난이도는 업무의 중요도가 아니라 업무의 정형성에 달려 있습니다. 신입 업무는 회사가 의도적으로 정형화해 놓은 업무입니다. 실수해도 피해가 크지 않도록 범위를 좁히고, 절차를 문서화하고, 상급자가 검토하도록 설계한 결과입니다. 그 설계는 사람을 안전하게 훈련시키기 위한 장치였는데, 공교롭게도 그 덕분에 자동화하기 가장 쉬운 업무가 되었습니다. 훈련용으로 만든 구간이 가장 먼저 잘려 나가는 구조입니다.

그런데 이 계산에는 한 항목이 빠져 있습니다. 신입 직무는 산출물을 만드는 자리이기도 하지만, 동시에 사람을 만드는 자리입니다. 회사가 그 자리에서 사는 것은 자료 정리 결과물만이 아니라, 3년 뒤 팀장이 되고 10년 뒤 임원이 될 사람의 초기 학습 시간입니다. 손익계산서에는 앞의 것만 잡히고 뒤의 것은 잡히지 않습니다.

2. 스탠퍼드가 잰 19퍼센트의 구멍

계획이 아니라 실제로 무슨 일이 벌어졌는지를 보여주는 자료도 있습니다. 스탠퍼드 디지털 이코노미 랩의 에릭 브리뇰프슨, 바라트 챈다르, 루유 첸이 쓴 「Canaries in the Coal Mine?」 보고서입니다. 2026년 8월 12일 개정본 기준으로, 급여 처리 기업 ADP의 행정 급여 데이터를 써서 미국 근로자 수백만 명의 고용 상태를 2026년 6월까지 추적한 연구입니다.

연구진이 정리한 여섯 가지 사실 가운데 HR 실무자가 볼 대목은 네 가지입니다. 첫째, 경제 전체에 걸친 광범위한 일자리 소멸의 증거는 없었습니다. 둘째, 그러나 22~25세 청년 근로자 중 AI 노출도가 가장 높은 직군에 속한 사람들의 고용은, 덜 노출된 또래와 같은 속도로 늘었을 경우와 비교해 19퍼센트 낮은 수준이었습니다. 경력이 쌓인 근로자에게서는 이에 비견할 만한 격차가 나타나지 않았습니다. 셋째, 이 격차는 2025년 8월 이후 꾸준히 벌어졌습니다. 넷째, 격차를 만든 경로는 해고의 증가가 아니라 채용의 감소였습니다.

여기에 두 가지 단서를 붙여야 합니다. 이 연구는 미국 ADP 표본을 대상으로 하며, 국내 노동시장에 수치를 그대로 대입할 수 없습니다. 또한 연구진은 AI가 사람을 대체하는 직무에서만 감소가 나타났고, AI가 사람을 보완하는 직무에서는 고용이 유지되거나 오히려 늘었다는 점도 함께 보고했습니다. 모든 청년 일자리가 줄고 있다는 이야기가 아닙니다.

그럼에도 네 번째 사실은 곱씹을 만합니다. 해고가 아니라 채용 감소로 일어나는 변화는 조직 안에서 거의 보이지 않기 때문입니다. 구조조정은 안건이 되고 기록이 남고 뉴스가 됩니다. 반면 채용 감소는 내년도 인력 계획서에서 숫자 한 줄이 조용히 줄어드는 형태로 일어납니다. 아무도 반대하지 않고, 아무 지표도 붉게 켜지지 않습니다. 이직률도, 인당 인건비도, 조직 만족도도 그대로입니다. 그래서 이 변화는 발생 시점에는 관측되지 않고, 5년에서 10년 뒤 중간관리자 후보군을 세어 볼 때가 되어서야 드러납니다.

국내 조직에 대입할 때 특히 유의할 지점은 시차입니다. 이 연구가 잡아낸 격차는 2025년 8월부터 약 10개월에 걸쳐 벌어진 것인데, 그 사이 어떤 기업도 청년 고용을 줄이겠다고 발표하지 않았습니다. 개별 팀이 각자의 사정에서 내년 신입 티오를 한 명씩 줄였고, 그 결정들이 합쳐진 결과가 통계에 나타난 것뿐입니다. 조직 안에서 이 흐름을 감지하려면 전사 합계가 아니라 팀 단위 결정을 봐야 한다는 뜻이기도 합니다.

3. 리더십 역량은 승진 후에 가르쳐지지 않습니다

“AI가 업무를 가져가면서, 조직은 그 업무가 만들어 내던 학습을 대체하지 못하고 있습니다. 리더십 역량은 승진 후에 가르쳐지는 것이 아니라 그 전에 축적되는 것입니다.”
제리 콜리어, 콘페리 EMEA 어세스먼트·승계 부문 솔루션 리더

이 문장을 구체적인 장면으로 옮겨 보겠습니다. 재무 부서에 들어온 신입이 3년간 하는 일 가운데 상당 부분은 모델을 짜고 고치는 일입니다. 이 과정에서 무엇이 남을까요. 완성된 모델 파일이 남는 것이 아니라, 어떤 가정을 건드렸을 때 결과가 크게 흔들리고 어떤 가정은 별 영향이 없는지에 대한 감각이 남습니다. 10년 뒤 그 사람이 남이 만든 모델을 검토하는 자리에 앉았을 때, 숫자 대신 가정부터 보게 만드는 것이 이 감각입니다. AI가 모델을 대신 만들어 주면 산출물은 같거나 더 낫지만, 이 감각은 생기지 않습니다.

고객 접점도 마찬가지입니다. 클레임 전화를 직접 받아 본 사람과 요약된 VOC 리포트만 읽은 사람은 같은 데이터를 봐도 다른 결정을 내립니다. 앞의 사람은 어떤 문장이 고객을 더 화나게 하는지, 어떤 사과가 통하지 않는지를 압니다. 뒤의 사람에게 그것은 항목별 비율입니다. 신입에게 콜을 받게 하는 것이 비효율적이라는 판단은 그 자체로는 맞지만, 그 비효율이 사실은 학습 비용이었다는 점은 계산에 들어가지 않습니다.

콜리어는 신입 직무 축소를 두고 지연된 비용 폭발이라는 표현을 씁니다. 기업이 초기 경력 직무를 줄일 때 리더십에 대한 수요 자체를 없애는 것이 아니라, 그것을 나중에 웃돈을 주고 사겠다고 합의하는 것이라는 뜻입니다. 국내 조직의 최근 흐름과 겹쳐 놓으면 의미가 분명해집니다. 신입 공채를 줄이고 경력 채용을 늘리는 것은 남의 조직이 키운 사람을 사 오는 전략입니다. 개별 기업에는 합리적입니다. 다만 모두가 사기만 하고 아무도 키우지 않으면, 5년 뒤 시장에는 팔 사람이 없고 가격만 오릅니다.

4. 승계 계획은 20년 전 가정 위에 서 있습니다

그렇다면 조직들은 이 위험을 승계 계획에 반영하고 있을까요. 같은 보고서에서 AI 준비도를 염두에 두고 리더십 승계를 계획하는 조직은 22퍼센트에 그쳤습니다. 사람과 AI 에이전트가 섞인 팀을 자사 리더들이 효과적으로 관리할 수 있다고 본 응답자도 22퍼센트뿐이었고, 경영진이 AI 전환을 이끌 준비가 잘 되어 있다고 답한 인재 책임자는 11퍼센트에 불과했습니다.

콜리어의 진단은 이렇습니다. 승계 시스템은 리더가 20년 전과 같은 방식으로 만들어진다고 가정하고 있는데, 정작 그들을 만들어 낸 그 업무는 더 이상 존재하지 않는다는 것입니다. 승계 후보를 고르는 기준은 그대로인데 후보를 길러 내던 토양이 바뀌었다는 뜻입니다.

여기에 콘페리의 별도 조사 결과를 겹치면 사각지대가 선명해집니다. 최고경영진 수준의 리더십 잠재력에 대해서는 87퍼센트의 조직이 가시성을 확보하고 있다고 답했지만, 중간관리자와 신흥 리더 계층으로 내려가면 그 비율이 10곳 중 3곳 미만으로 떨어졌습니다. 또한 리더의 60퍼센트가 승계 의사결정이 데이터보다 직관에 근거해 이루어지는 경우가 있다고 답했습니다. 조직은 꼭대기를 아주 잘 보고 있고, 정작 물이 마르고 있는 아래쪽은 거의 보지 않고 있습니다.

콘페리 이사회·CEO 서비스 부문 부회장 티어니 레믹은 이 지점을 두고, 누군가의 이름이 승계 명단에 오를 때쯤이면 그 사람의 궤적은 이미 상당 부분 정해져 있다고 지적합니다. 승계 계획을 임원 직전 단계에서만 돌리면, 그것은 육성 도구가 아니라 사후 확인 절차가 됩니다.

5. 1위 역량이 판단력인데, 그 공급원을 끊고 있습니다

이 보고서에서 가장 흥미로운 모순은 채용 우선순위 항목에 있습니다. 인재 책임자의 73퍼센트가 비판적 사고와 문제 해결을 1순위 채용 우선순위로 꼽았습니다. AI 관련 역량은 5위에 머물렀습니다. AI를 대대적으로 도입하겠다고 답한 바로 그 사람들이, 정작 뽑을 때는 AI 기술보다 판단력을 먼저 본다고 답한 것입니다.

“비판적 사고 역량은 AI와 성공적으로 일하는 데 필수적입니다. 탁월한 비판적 사고력 없이 AI를 잘 다루는 사람은 상상하기 어렵습니다.”
스콧 어커, 콘페리 시니어 클라이언트 파트너 겸 스킬 전문가

이 응답 자체는 타당합니다. 도구 숙련도는 반감기가 짧습니다. 2년 전의 프롬프트 요령은 이미 상당 부분 쓸모가 없어졌습니다. 반면 무엇을 물어야 하는지 알고, 그럴듯한 오답을 걸러 내고, 근거를 의심하는 능력은 오래갑니다. 그래서 판단력을 1순위에 두는 것은 합리적인 선택입니다.

문제는 판단력이 강의로 생기지 않는다는 데 있습니다. 판단력은 실제로 결정을 내리고, 그 결정이 틀렸을 때 결과를 감당해 본 경험에서 자랍니다. 그 경험을 제공하던 자리가 바로 지금 37퍼센트의 표적이 된 신입 직무입니다. 1순위 역량을 요구하면서 그 역량의 공급 라인을 동시에 줄이고 있는 셈입니다.

이 모순은 이미 다른 조사에서도 관측됩니다. 교육기업 제너럴어셈블리가 2025년 9월 발표한 조사에서, 부사장급 임원 가운데 신입 인력이 업무에 매우 또는 완전히 준비되어 있다고 답한 비율은 25퍼센트 미만이었고, 거의 또는 전혀 준비되어 있지 않다고 답한 비율이 33퍼센트 가까이였습니다. 표본과 조사 주체를 감안해 읽어야 할 수치지만, 방향은 분명합니다. 준비가 덜 되었으니 뽑지 않겠다고 하면, 준비될 기회 자체가 사라지고, 다음 세대의 준비도는 더 낮아집니다.

6. 자리를 없애는 대신 다시 설계하십시오

콘페리의 인재 전환 부문 수석부사장 데이비드 엘리스는 이 대목에서 분명한 입장을 냅니다. 젊은 신입을 채용하지 않는 것은 실수일 것이며, 이들이야말로 새로운 기술을 가장 빨리 받아들이는 사람들이라는 것입니다. 신입은 AI 시대의 비용 항목이 아니라 흡수 속도가 가장 빠른 자산이라는 관점입니다.

보고서와 후속 분석이 제시하는 처방은 신입 채용 규모를 지키라는 데서 그치지 않고, 초기 직무의 설계 자체를 바꾸라는 쪽으로 갑니다. 자료 정리와 초안 작성이 AI로 넘어갔다면, 그 자리를 비워 두지 말고 작은 의사결정의 소유권으로 채우라는 것입니다. 정리된 자료를 받아 어떤 안을 권고할지 정하게 하고, 그 권고에 이름을 붙이게 하고, 결과를 되짚게 하는 방식입니다. AI가 초안을 쓰는 시대에 신입에게 남는 학습 기회는 초안을 쓰는 경험이 아니라 초안을 판단하는 경험입니다.

실무적으로 가장 손이 덜 가는 출발점은 이미 하고 있는 일의 순서를 바꾸는 것입니다. 신입에게 자료를 정리시킨 뒤 상급자가 판단하던 순서를, AI가 자료를 정리하고 신입이 1차 판단을 내린 뒤 상급자가 그 판단을 검토하는 순서로 바꾸는 것입니다. 투입 시간은 오히려 줄고, 신입이 남기는 것은 정리된 표가 아니라 판단의 이력이 됩니다. 이 이력은 나중에 그 사람의 잠재력을 평가할 때 실제로 읽을 수 있는 자료가 됩니다. 지금처럼 산출물만 남으면 평가자에게 남는 것은 성실성에 대한 인상뿐입니다.

함께 제시되는 조치는 다음과 같습니다. 초기 경력자에게 육성 책임이 분명한 시니어 스폰서를 지정할 것, 스트레치 과제를 예전보다 앞당겨 부여할 것, 팀과 복잡한 프로젝트를 가로질러 순환시킬 것, 그리고 각자가 실제 의사결정과 복잡성을 어디에서 만났는지를 추적해 정기 인재 논의의 안건으로 올릴 것입니다. 승계 쪽에서는 준비도 기준에 의사결정과 판단을 명시적으로 넣고, 승계 계획의 범위를 임원급이 아닌 중간관리자까지 내리고, 인재 리뷰에서 실제 시나리오를 써서 리더십 준비도를 검증하고, 성과와 잠재력을 분리해 평가하며, 이사회에는 지명된 후계자 명단이 아니라 파이프라인의 깊이를 보고하라고 권합니다.

진단을 다루는 입장에서 한 가지를 덧붙이고 싶습니다. 과거에는 몇 년간 함께 일해 보면 누가 판단력이 있는지 자연스럽게 드러났습니다. 그 관찰이 가능했던 이유는 신입이 실무를 하면서 무수한 작은 결정을 남겼기 때문입니다. 그 표면이 줄어들면 관찰 자체가 어려워집니다. 시뮬레이션 과제, 상황판단검사, 어세스먼트 센터 같은 도구가 메워야 할 공백이 바로 여기입니다. 다만 순서를 지켜야 합니다. 앞서 본 87퍼센트 대 3할 미만이라는 가시성 격차부터 좁히는 것이 먼저입니다. 임원 후보만 정밀하게 보고 중간 이하는 보지 않는 구조에서는, 어떤 도구를 붙여도 파이프라인이 마르는 것을 제때 알아채지 못합니다.

HR 담당자를 위한 시사점

• 신입 채용 축소를 별도 안건으로 올리십시오: 스탠퍼드 연구가 보여준 대로 변화는 해고가 아니라 채용 감소로 일어납니다. 구조조정과 달리 채용 계획 축소는 아무 지표도 켜지 않고 지나갑니다. 인력 계획 승인 절차에 초기 경력 직무 증감을 명시적으로 표시하는 항목을 넣으십시오.
• AI 대체 검토 시 학습 기회 손실을 함께 계산하십시오: 자동화 대상 직무를 정할 때 절감액만 보지 말고, 그 업무가 만들어 내던 학습이 무엇이었고 어디서 대체할지를 같은 문서에 적게 하십시오. 대체안이 비어 있으면 승인하지 않는 것이 원칙이 되어야 합니다.
• 초기 직무를 판단 중심으로 재설계하십시오: 정리와 초안이 AI로 넘어간 만큼, 신입에게는 작은 결정의 소유권을 주십시오. 권고안을 직접 내게 하고 이름을 붙이게 하는 것만으로도 학습의 성격이 달라집니다.
• 승계 계획을 중간관리자까지 내리십시오: 최고경영진 잠재력 가시성은 87퍼센트인데 중간관리자와 신흥 리더는 10곳 중 3곳 미만이었습니다. 파이프라인이 마르는 지점은 위가 아니라 아래입니다.
• 승계 기준에 AI 협업 역량을 명시하십시오: AI 준비도를 승계 계획에 반영한 조직은 22퍼센트였습니다. 사람과 AI 에이전트가 섞인 팀을 운영하는 능력은 기존 리더십 역량 모델에 자동으로 포함되어 있지 않습니다. 항목으로 넣지 않으면 평가되지 않습니다.
• 파이프라인 깊이를 보고 지표로 삼으십시오: 후계자 지명 여부가 아니라 직급별로 준비된 후보가 몇 명인지, 그 수가 작년 대비 어떻게 변했는지를 보고하십시오. 이 숫자는 신입 채용을 줄인 결정의 결과가 처음 드러나는 자리입니다.

참고 자료

• Korn Ferry Research Unveils Top Talent Acquisition Trends Shaping 2026 보도자료 (Korn Ferry, 2025년 10월 28일)
• Talent Acquisition Trends 2026: Human + AI Power Couple 전체 리포트 (Korn Ferry)
• Rethinking Leadership Pipelines in the Age of AI (Korn Ferry, 제리 콜리어·티어니 레믹)
• Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence (Brynjolfsson, Chandar & Chen, Stanford Digital Economy Lab, 2026년 8월 12일 개정본)
• Over one-third of companies plan to replace entry roles with AI, survey says (HR Dive)
• Canaries Dashboard, 청년 고용 지표 대시보드 (Stanford Digital Economy Lab)