신규 기술직 채용에서 주니어 비중이 줄고, 기존 직원에게는 검토할 결과물이 쌓였다. 클로드를 만드는 Anthropic이 10월 16일 공개한 사내 고용 연구에서, 기술직 신규 채용 중 주니어 비중은 2025년 초 27%에서 보고서 최신치 9%로 낮아졌다. 직원들이 만든 코드와 처리한 계약은 늘었고, 그 결과를 읽고 판단하는 일이 새로운 부담으로 나타났다.
연구진은 인사·도구 사용·산출물 기록에 직원 설문과 17명 인터뷰를 더했다. 이 회사에서는 이미 직원이 직접 지시한 에이전트의 실행시간이 사람의 근무시간을 넘어섰다. 채용 구성과 맡는 일이 함께 바뀌었다. 구현을 맡길 수 있게 되자, 채용에서는 판단력을 더 찾고 재직자에게는 여러 작업을 감독할 능력을 요구하기 시작했다.
기술직 채용은 늘었는데, 주니어 몫은 왜 작아졌나
기술 부서 재직자 중 주니어 비중도 같은 기간 21%에서 14%로 내려갔다. 신규 채용에서의 하락이 더 가팔랐다는 것은, 이미 일하던 사람의 구성보다 새로 들어오는 입구가 빠르게 달라졌다는 뜻이다. 전체 기술직 채용 인원은 증가했다. 영업·재무·채용 부문이 더 빠르게 커지면서 회사 전체에서 기술 부서가 차지하는 비중은 61%에서 56%로 줄었다.
사내에서는 2026년 1월부터 주니어 기술 인력 수요가 줄었다는 논의가 나왔다. 코드를 작성하고 버그를 찾는 일을 클로드에 넘길 수 있다고 느낀 팀들이 채용 기준을 바꿨다. 4월 설문에서는 머신러닝 관리자 약 3분의 1, 소프트웨어 엔지니어링 관리자 약 5분의 1이 AI 때문에 채용을 줄인다고 답했다. 이 수치만으로 노동시장 전체의 신입 수요를 설명할 수는 없지만, 도구를 깊게 쓰는 회사 안에서 어떤 업무의 진입 기회가 먼저 좁아지는지는 드러난다.
비개발 직군도 소프트웨어를 만들기 시작했다. 한 영업 직원은 화면과 여러 도구를 연결하는 맞춤형 대시보드를 3~4시간에 만들었다고 말했다. 연구에서 신규 입사자를 제외하고 기존 코드 커밋이 없던 직원들을 추적하자, 코딩용 에이전트 세션은 2025년 8월 월 2회에서 2026년 5월 90회로 늘었다. 개발 업무가 사라졌다기보다, 누가 직접 도구를 만들 수 있는지가 바뀐 셈이다.
코드가 늘었다는 사실과 업무 성과는 어떻게 구분했나
엔지니어 1인당 코드 커밋 속도는 6개월 전의 5배에 이르렀다. 법무에서는 계약 처리, 영업에서는 성사한 거래가 늘었다. 동시에 회사 사업도 급성장했으므로, 이 증가를 모두 도구 효과로 돌리기는 어렵다.
연구진은 코딩 에이전트를 도입한 엔지니어 192명을 미도입자 74명과 비교하며 같은 사람의 전후 변화를 추적했다. 도입 뒤 추가한 코드량이 늘었고, 같은 직원·같은 달·같은 코드 디렉터리 안에서 비교한 에이전트 코드와 직접 작성한 코드의 후속 삭제·되돌리기 비율에는 차이가 없었다. 다만 도구 사용은 무작위 배정이 아니며, 코드량이 제품의 성과를 대신하지는 않으며, 삭제율로 모든 품질 문제를 측정할 수도 없다.
영업 직원의 사례는 무엇을 아꼈는지 더 쉽게 보여 준다. 이메일 초안과 고객관리 도구 연동을 자동화한 한 직원은 기존 업무의 약 20%를 넘겼다고 설명했다. 다른 직원은 고객과 직접 대화할 여력이 늘었다고 말했다. 자동화 뒤 남는 일이 문서 작성인지, 고객 대화인지에 따라 성과를 확인할 지표도 달라진다.
결과를 전부 읽으려면 한 주가 모자란다
2026년 8월에는 직원 지시형 에이전트의 실행시간이 사람 근무시간의 6배였다. 이 비교에서 에이전트 시간은 추론과 도구 실행을 합치고 30분을 넘는 대기는 제외한 값이다. 사람 시간은 직원 수에 주 40시간을 적용했다. 같은 시간만큼 같은 가치를 만들었다는 환산은 아니다.
출력이 쌓이는 속도는 읽는 속도보다 훨씬 빨랐다. 보고서는 토큰당 0.75단어, 분당 250단어라는 가정으로 출력물을 읽는 데 걸릴 시간을 계산했다. 그림 6의 마지막 값은 엔지니어링·연구 1인당 주 424시간, 재무·회계 43시간, 영업·시장진출 업무 35시간이다. 실제로 그만큼 읽었다는 기록이 아니라, 모두 읽는 방식을 고수할 경우 필요한 시간이다.
여러 차례 주고받는 대화형 세션은 전체 경과시간의 약 80%를 사람 입력을 기다리며 보냈다. 이 대기시간과 앞의 실행시간은 측정 범위가 다르다. 결과를 만드는 속도는 빨라졌는데, 다음 지시를 내릴 사람의 주의력은 그대로인 상황이 함께 나타난다.
그래서 직원들은 일을 시키는 도구를 다시 만들었다. 에이전트 요청의 우선순위를 가리는 비서, 작업 상태를 모아 보는 대시보드, 다른 에이전트 결과를 검토하는 절차가 생겼다. 보고서에서 이런 ‘메타 업무’가 직원의 대화형 에이전트 세션에서 차지한 비중은 2025년 가을 약 10%에서 2026년 봄 약 22%로 늘었다. 근로시간의 22%라는 뜻은 아니다.
재배치는 기존 직원을 돕지만, 신입의 입구를 넓히지는 않는다
도구 감독이 늘었다고 사람 사이의 조율이 줄어든 것도 아니다. 직원의 회의시간 중앙값은 1년 전보다 20% 늘었고, 기술직 개별 기여자만 보아도 16% 증가했다. 여러 팀에 걸친 결정이나 기술 부채를 해결하려면 여전히 사람이 모여 책임과 방향을 정해야 했다.
채용 평가에서도 기술 지원자의 자율성과 판단력에 대한 언급이 늘고, 특정 영역의 전문성에 대한 언급 비중은 줄었다. 이미 좁은 구현 업무를 잘하는 사람보다, 무엇을 맡기고 어디서 직접 개입할지 정할 사람을 더 찾게 된 것이다. 이제 막 일을 배우는 사람에게는 그 판단을 익힐 첫 업무가 줄어들 수 있다는 문제가 남는다.
Anthropic은 직무별 수요·생산성과 도구 사용을 함께 살피는 조기경보 체계를 구축하고, 기존 직원의 내부 재배치를 우선한다고 밝혔다. 제품 인사말 등을 쓰던 한 팀은 에이전트가 문구를 쓰도록 지식을 정리한 뒤 모델 평가와 프롬프트 작성으로 옮겼다. 1년 이상 재직자의 월별 부서 이동 가능성도 2026년에 전년보다 50% 높아졌다.
이 대응이 돕는 대상은 주로 이미 회사 안에 있는 사람이다. 연구진도 내부 재배치가 애초에 채용되지 않은 사람에게는 혜택을 주지 못한다고 짚었다. 조직이 생산량만 늘었는지 볼 게 아니라, 검토 요청이 어디에 쌓이는지와 새 직원이 어떤 일을 맡아 판단력을 배울지도 함께 살펴야 한다. 기존 직원의 전환과 신규 인력의 진입은 서로 다른 문제로 남는다.
출처: Anthropic, How employment is changing at Anthropic (2026년 10월 16일)