IBM이 미국에서 신입 직원 채용을 크게 늘리겠다고 발표하면서 IT 업계 안팎에 적잖은 파문이 일었다. 최근 몇 년간 글로벌 빅테크들이 잇따라 대규모 감원을 단행해 온 흐름을 생각하면 낯선 뉴스다. 그런데 이 뉴스를 단순히 ‘좋은 소식’으로 읽어 넘기면 핵심을 놓친다. IBM의 채용 확대는 특정 영역의 일자리 소멸과 동시에 일어나고 있으며, 그 배경에는 AI 전환이 놓여 있다. 커리어를 막 시작했거나 이직을 준비 중이라면 이 구조 변화를 어떻게 읽고 대비할지 구체적으로 생각해볼 필요가 있다.
IBM 채용 확대, 그 맥락을 먼저 이해하라
IBM은 2025년부터 AI 관련 제품과 컨설팅 수요가 가파르게 늘어남에 따라 엔지니어링·영업·고객 성공 직군에서 수천 명 규모의 채용을 계획하고 있다고 밝혔다. 특히 미국 내 생산 및 기술 인력을 늘리는 방향에 무게를 두고 있다. 흥미로운 점은 이 채용이 진행되는 동시에 IBM은 인사·총무·재무 분야 일부 간접 지원 업무를 AI로 대체하거나 자동화하겠다는 방침도 함께 발표했다는 사실이다.
이 두 가지 사실이 공존한다는 것, 바로 이 지점이 중요하다. 단순 반복 업무는 줄고, 기술과 판단력이 필요한 역할은 늘어나는 구조다. IBM 사례는 AI가 일자리를 ‘없애느냐 만드느냐’라는 이분법적 논의가 현실을 제대로 반영하지 못한다는 것을 보여준다. 실제로는 직무가 이동하고 요구되는 역량이 교체되는 중이다.
물론 IBM 한 회사의 사례를 전체 시장으로 일반화할 수는 없다. 그러나 유사한 패턴은 마이크로소프트, 구글, 아마존에서도 반복적으로 나타나고 있다. AI 인프라 및 서비스 개발 인력은 적극적으로 확보하면서, 반복적 기능 업무는 자동화하거나 팀 규모를 줄이는 방향으로 조직이 재편되고 있다.
AI 시대에 사라지는 업무 vs. 새롭게 요구되는 역할
어떤 일이 줄어들고 있는지부터 솔직하게 짚어보자. 현재 AI 자동화가 가장 빠르게 침투하는 영역은 반복적이고 규칙 기반의 업무다. 데이터 입력·분류·검색, 정형화된 보고서 작성, 콜센터의 1차 응대, 단순 코드 리뷰와 테스트 작성, 표준화된 계약서·문서 검토 등이 대표적이다. 이 영역에 종사하던 인력이 갑자기 전부 사라지는 것은 아니지만, 동일한 업무량을 처리하는 데 필요한 인원은 분명히 줄어들고 있다.
반면 수요가 커지는 역할은 명확하다. AI 시스템을 설계하고 배포하는 엔지니어, AI 결과물의 품질과 리스크를 판단하는 도메인 전문가, 복잡한 이해관계자를 조율하는 프로젝트 리더, 기술 솔루션이 실제 비즈니스 문제를 해결하는지 검증하는 컨설턴트 등이다. 공통점은 ‘판단’과 ‘맥락’이 필요하다는 것이다. AI가 아직 잘 못하는 영역이다.
신입 또는 경력 초반이라면 이 질문을 스스로에게 던져봐야 한다. 지금 내가 하는 업무 중 AI가 6개월 안에 대체할 수 있는 부분은 얼마나 되는가. 그리고 그 이후에도 내가 의미 있는 기여를 할 수 있는 영역은 무엇인가.
취업 준비생이 지금 당장 해야 할 3가지
막막하게 느껴질 수 있지만, 구체적인 행동으로 쪼개면 생각보다 실천 가능한 일들이 있다. 아래 세 가지를 지금 당장 시작할 수 있다.
- AI 도구를 ‘사용자’로 경험해 두기. 실제 현업에서는 ChatGPT, Copilot, Gemini 같은 도구를 이미 쓰고 있다. 이 도구들을 단순히 써본 경험을 넘어, 특정 업무(문서 작성, 데이터 분석, 코드 작성 등)에 어떻게 녹여 쓰는지를 설명할 수 있어야 한다. 면접에서 ‘AI 활용 경험’을 묻는 회사가 빠르게 늘고 있다.
- 도메인 전문성과 기술의 교집합을 찾기. 순수 개발자이든, 마케터이든, 기획자이든, ‘내 분야의 문제를 AI 도구로 어떻게 풀었는지’를 구체적으로 보여줄 수 있는 포트폴리오나 사례가 가장 강력하다. 단순한 기술 스택 나열보다 훨씬 설득력이 있다.
- 변하지 않는 역량에 재투자하기. 커뮤니케이션, 비판적 사고, 팀 협업, 윤리적 판단력은 AI가 대체하기 어려운 영역이다. 이 역량들은 어느 시대에도 채용 시장에서 프리미엄을 받는다. 단기 스펙 쌓기에만 집중하다 이 기초를 놓치는 사람이 의외로 많다.
이직·커리어 전환을 고민 중이라면 지금 해야 할 점검
IBM 사례에서 주목할 또 하나의 포인트는 ‘신입’ 채용을 늘렸다는 점이다. 이는 경력보다 성장 가능성과 적응력을 중시하는 기업이 많아지고 있다는 신호로도 읽힌다. 특히 AI 관련 신규 직무는 기존의 업무 경험이 그대로 맞아떨어지는 경우가 드물기 때문에, 기업들이 백지에 가까운 인재를 자기 방식으로 키우는 전략을 택하는 경향이 있다.
이직을 준비 중이라면 현 직장에서의 AI 전환 속도를 체크해 볼 필요가 있다. 회사가 AI 도구 도입에 적극적인지, 내 직군에 그 영향이 어느 정도인지를 파악하는 것이 출발점이다. 이직 타깃 기업의 채용 공고에서 ‘AI’, ‘LLM’, ‘자동화’, ‘데이터 분석’ 같은 키워드가 얼마나 자주 등장하는지도 살펴보면 좋다. 이는 그 기업이 어떤 역량을 우선시하는지를 보여주는 지표다.
직무 전환을 고려한다면 완전히 새로운 분야로 뛰어드는 것보다, 현재 자신이 가진 도메인 지식에 기술적 레이어를 얹는 방향이 현실적이다. 예를 들어 인사 담당자라면 AI 기반 채용 도구나 피플 애널리틱스를, 마케터라면 AI를 활용한 콘텐츠 제작·퍼포먼스 분석을 익혀두는 식이다. 이미 아는 맥락에 새 도구를 얹는 방식이 전혀 낯선 분야에 뛰어드는 것보다 훨씬 빠르고 설득력 있다.
AI 시대 커리어 설계, 몇 가지 오해를 짚는다
AI 일자리 이슈를 둘러싼 오해가 적지 않다. 몇 가지 자주 반복되는 이야기를 정리해 두면 도움이 된다.
- 오해 1: “비전공자는 AI 시대에 살아남기 어렵다.” 사실이 아니다. 실제 현업에서 가장 필요한 것은 AI 도구를 비즈니스 문제에 연결할 줄 아는 사람이다. 코딩 능력은 중요하지만, 그것만이 전부는 아니다. 도메인 전문성과 커뮤니케이션 능력이 탁월한 비전공자가 기술자보다 더 빠르게 성장하는 사례가 많다.
- 오해 2: “AI 자격증을 따면 취업에 유리하다.” 자격증 자체보다 실제로 무엇을 만들었는지, 어떤 문제를 해결했는지가 더 중요하다. 시험 준비용 지식보다 실습 기반 포트폴리오가 면접관의 눈에 훨씬 더 들어온다.
- 오해 3: “지금 당장 AI로 전공을 바꿔야 한다.” 트렌드에 무조건 올라타는 것이 항상 최선은 아니다. 자신의 강점을 파악하고, 그 위에 AI 활용 역량을 쌓는 것이 지속 가능한 전략이다. 급하게 방향을 틀었다가 정체성도 없고 실력도 얕은 상태로 시장에 나오는 경우가 적지 않다.
지금 이 시점에 필요한 자세
IBM 채용 확대 소식은 반가운 뉴스이지만, 그 자리가 누구에게나 열려 있는 것은 아니다. AI가 가속화하는 시대일수록 자신의 역량을 명확히 정의하고, 변화의 방향을 읽고, 그에 맞춰 지속적으로 업데이트하는 사람이 유리하다. 이것은 한 번의 자격증 취득이나 단기 부트캠프로 해결되는 문제가 아니다. 꾸준한 학습과 실전 경험의 축적이 결국 차이를 만든다.
기업들이 AI를 통해 효율을 높이면서 사람이 해야 할 일의 성격이 바뀌고 있다. 지금 이 변화를 위협으로만 보면 수동적으로 반응하게 되고, 기회로 읽으면 능동적으로 준비할 수 있다. 커리어는 결국 정보와 판단, 그리고 실행의 누적이다.
누스쿨 커뮤니티에는 AI 시대 커리어 전략, 직무 전환, 취업·이직 준비를 함께 고민하는 멘토와 동료들이 모여 있다. 혼자 고민을 안고 있다면 커뮤니티에 질문을 올리거나 멘토링 세션을 통해 자신의 상황에 맞는 구체적인 조언을 받아보기를 권한다. 정보는 넘쳐나지만 내 상황에 딱 맞는 판단은 결국 사람과의 대화에서 나온다.
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