제344호

잘랐던 직원에게 다시 전화하는 회사들

해고 속도는 느려졌는데, 다시 불리는 건 경력자뿐이에요

비즈니스

안광섭 (오스왈드)· INLEVEL9 글쓴이·편집자

구글 검색 선호 출처로 추가
잘랐던 직원에게 다시 전화하는 회사들

AI 때문에 잘렸는데, 다시 와 달래요

10월 30일 CNBC에 긴 제목의 기사가 실렸어요. AI를 이유로 한 해고가 ‘부메랑 직원’1이라는 새로운 무리를 만들고 있고, 기업들은 플러그를 너무 일찍 뽑았다는 걸 깨닫고 있다는 내용이에요. “플러그를 너무 빨리 뽑았다”는 표현은 인재 평가 회사 SHL의 루시 보몬트 제품·디자인 글로벌 수석부사장이 한 말이에요.

근거는 SHL이 2026년 6~7월 미국과 영국 직장인 2,036명에게 물은 조사예요. 해고되거나 AI로 대체된 뒤 원래 회사에서 다시 와 달라는 요청을 받았다는 응답이 미국에서 19%, 영국에서 13%였어요. 미국 직장인 다섯 명 중 한 명꼴이에요.

어떻게 보면 멍청해 보이는 일이에요. 굳이 잘랐다가 다시 뽑는 회사도, 그걸 받아들이는 사람도 자존심이 없어 보이고요. 물론 일하는 사람 입장에서는 생계가 걸려 있으니 받아들일 수밖에 없는 조건이에요. 그래도 그 자리에서 더 높은 급여를 요구할 수는 있죠.

그래서 두 가지를 찾아봤어요. 이런 일이 왜 생겼는지, 그리고 이런 일이 일어나지 않는 직군은 어디인지요. 출발점은 테크 업계 해고를 날마다 모아 세는 TrueUp의 추적 데이터예요.

해고 그래프는 여름부터 꺾였어요

TrueUp은 빅테크와 스타트업의 해고 소식을 모아 집계하는 채용 플랫폼이에요. 10월 31일 기준으로 2026년 테크 기업 해고는 678건, 영향을 받은 사람은 198,532명이에요. 하루 평균 653명이에요. 2025년은 한 해 동안 783건, 245,953명, 하루 674명이었고요.

연초 분위기는 달랐어요. 5월 25일 기준 TrueUp 수치는 340건에 142,985명, 하루 986명이었어요. 이 속도라면 2026년이 2025년을 넘어선다는 기사가 이어졌죠. 같은 추적기의 세 시점을 나란히 놓으면 이래요.

기준일누적 해고 건수누적 인원연초 이후 하루 평균
5월 25일340건142,985명986명
7월 9일441건165,406명871명
10월 31일678건198,532명653명

연초부터 센 하루 평균이 계속 내려간다는 건, 최근 몇 달의 속도가 연초보다 훨씬 느리다는 뜻이에요. 7월 9일부터 10월 31일까지 114일 동안 늘어난 인원은 33,126명이에요. 하루 약 291명으로, 5월까지 속도의 3분의 1 수준이에요.

건수는 오히려 많아요. 같은 114일 동안 237건이 늘었어요. 7월 9일까지는 해고 한 건에 평균 375명이 회사를 떠났다면, 그 뒤로는 평균 140명이에요. 해고 발표는 계속 나오는데, 한 번에 내보내는 규모가 작아진 거예요.

남은 61일이 최근 속도대로 간다고 단순하게 이어 붙이면, 2026년 합계는 약 21만 6천 명이에요. 2025년보다 적어요. 다만 이건 계산이지 예측이 아니에요. 연말에 대형 감원이 한 번만 나와도 달라지는 숫자예요.

추적기 숫자를 읽을 때 조심할 점도 있어요. TrueUp은 보도, 회사 발표, 직원 제보를 모아 세기 때문에 지난 수치가 나중에 고쳐지기도 해요. 추적기마다 세는 기준도 달라요. 같은 10월 말 기준으로 Skillsyncer는 232,946명을 셌고, 증권 공시와 회사가 확인한 감원, 주 정부 WARN 통지2만 세는 GoLayoffs는 69,361명을 셌어요. 세 배 넘게 차이 나요. 그래서 절대값보다는 한 추적기 안에서 방향이 어떻게 바뀌는지를 보는 게 맞아요.

layoff방향을 보여주는 숫자가 하나 더 있어요. TrueUp이 집계하는 빅테크·스타트업 채용 공고는 7월 9일 262,386건에서 10월 31일 281,014건으로 7.1% 늘었어요. 자르는 속도는 느려지고 공고는 늘었어요. 잘랐던 사람에게 다시 연락하는 회사가 나오는 건 이런 흐름 위에서예요.

다시 뽑게 된 이유는 예측과 결과의 차이였어요

채용 컨설팅 회사 Robert Half가 올해 4월 미국 채용 관리자 약 2,000명에게 물었더니, 32%가 AI 때문에 없앤 자리를 나중에 같은 자리나 비슷한 자리로 다시 채웠다고 답했어요. 업종별로는 금융이 44%로 가장 높고, 인사 35%, 기술 32% 순이었어요.

다시 뽑은 이유가 구체적이에요. 40%는 그 자리에 AI가 대신할 수 없는 조직 내 지식과 맥락이 필요했다고 했고, 38%는 예상보다 사람의 감독과 품질 관리가 많이 필요했다고 했어요. 35%는 생산성 향상이 기대보다 작았다고 답했고요. 조직 설계 컨설팅 회사 Orgvue 조사에서도 AI 도입을 이유로 감원한 경영진(전체의 39%) 가운데 55%가 그 결정에 잘못이 있었다고 인정했어요.

세 가지 이유는 한곳으로 모여요. 감원을 결정한 시점에 손에 있던 건 확인된 성과보다 예측에 가까웠어요. AI가 이 정도는 해낼 거라는 계산으로 자리를 먼저 없앴고, 실제로 돌려보니 계산이 맞지 않은 거예요.

어디서 맞지 않았는지는 사례가 잘 보여줘요. IBM의 AI는 인사 요청의 약 94%를 처리했어요. 막힌 건 윤리적 판단이 필요한 나머지 6%였어요. IBM은 2026년 미국 신입 채용을 세 배로 늘리겠다고 밝혔어요. 포드는 AI 품질 검사 시스템과 카메라 약 900대를 들였는데, 숙련 기술자라면 잡아냈을 결함을 놓쳤어요. 포드는 6월에 베테랑 엔지니어 약 350명을 채용하거나 승진시켰다고 밝혔어요(보도에 따라 숫자와 기간이 조금씩 달라요). 업무의 90%를 자동화해도 사고는 나머지 10%에서 나기 쉬워요. 그 10%를 맡던 사람이 이미 회사에 없었던 거예요.

비용도 예측과 달랐어요. 우버는 2026년 한 해치 AI 코딩 도구 예산을 넉 달 만에 다 썼고, 최고운영책임자는 그 지출을 측정 가능한 개선과 연결하기 어렵다고 인정했어요. 우버는 이후 직원 한 명당 월 사용 한도를 걸었어요.

처음부터 AI가 진짜 이유가 아니었던 경우도 있어요. 블룸버그는 영국에서 AI 탓으로 돌려진 일자리 감소가 실제로는 더 넓은 경기 요인에서 나왔다고 분석했어요. 원래 하려던 비용 절감에 AI라는 이름을 붙인 ‘AI 워싱’3이에요. 이 경우 AI가 일을 넘겨받을 계획 자체가 없었으니, 일이 밀리면 다시 사람을 뽑을 수밖에 없어요.

반론도 같이 봐야 해요. 클라르나는 ‘번복’이라는 표현에 동의하지 않아요. AI가 여전히 800명분 넘는 일을 하고 있고, 사람을 다시 뽑는 건 프리미엄 상담을 시범 운영하는 것이라는 입장이에요. 2025년 10월과 2026년 1월에 걸쳐 약 3만 명을 줄인 아마존도 9월부터 AI·머신러닝·클라우드 직무로 전 직원에게 연락하고 있는데, 회사는 원래 해 오던 재채용 관행일 뿐 감원을 되돌리는 게 아니라고 설명해요.

3만 명 자르고 1만 명 뽑는 아마존의 셈법letter.inlevel9.com

조사를 낸 Robert Half와 SHL이 채용·평가 서비스로 돈을 버는 회사라는 점도 감안해야 해요. 그러니 “절반이 후회하고 다시 뽑는다”보다는 “적지 않은 회사가 일부 자리를 다시 채우고 있다”가 숫자에 맞는 표현이에요.

같은 업종 안에서 두 흐름이 겹치는 것도 눈여겨볼 만해요. 다시 뽑는 비율이 가장 높았던 금융은 지금도 AI를 이유로 자르고 있어요. TrueUp 금융 해고 추적기에 따르면 10월 28일까지 금융사 해고는 153건, 64,620명이에요. 10월 22일에는 바클레이스가 AI로 비용을 줄이면서 5,000명을 내보냈고, 10월 1일에는 씨티가 자동화를 내세워 미들·백오피스 인력을 줄였어요. 자르는 회사와 다시 뽑는 회사가 따로 있는 게 아니라, 같은 업종에서 동시에 벌어지고 있어요.

돌아가는 사람이 쥔 카드

그럼 돌아가는 사람은 손해일까요. 인력 분석 회사 Visier가 142개 기업, 240만 명의 데이터로 2018~2024년 해고 뒤 15개월 안의 재채용을 추적한 결과가 있어요. 돌아온 직원은 임금이 평균 5% 올랐고, 해고 없이 계속 남은 동료는 2% 올랐어요. 대부분은 10개월 안에 돌아왔고요. AI 감원만 따로 떼어 본 분석은 아니라는 점은 감안해야 해요.

누가 다시 불리는지도 나와요. 성과 상위자는 다른 직원보다 재채용 비율이 120%, 관리자는 68%, 근속 10~15년 차는 42% 높았어요. 회사가 빠르게 다시 찾는 사람은 일하는 방식과 판단 기준을 머릿속에 가진 사람이에요.

돌아가는 사람들도 조건을 걸고 있어요. SHL 조사에서 전 직장의 복귀 요청을 받았을 때 돌아가는 조건으로 51%는 상당한 임금 인상을, 42%는 고용 보장을 문서로 원했어요. 앞에서 말한 “더 높은 급여를 요구할 수는 있다”가 실제로 일어나고 있는 셈이에요.

ai layoff boomerang다만 돌아오는 건 사람보다 자리인 경우가 많아요. Robert Half의 메건 슬라빈스키는 부메랑 효과가 같은 사람이 돌아오는 것보다 그 역할이 돌아오는 쪽에 가깝다고 했어요. 업계 경험이 있어 바로 투입할 수 있는 후보가 특히 환영받는다는 말도 덧붙였고요. 그 자리가 원래 주인에게 돌아갈지는 그 사람이 얼마나 대체하기 어려운지에 달려 있어요.

부메랑이 돌아오지 않는 자리

이제 두 번째 질문이에요. 이런 일이 일어나지 않는 직군은 어디일까요. 두 갈래로 나뉘어요.

하나는 처음부터 AI 감원이 거의 없던 일이에요. 간병·요양 보조, 간호, 숙련 기능직, 돌봄 노동처럼 AI 노출이 낮은 직무예요. 스탠퍼드 디지털경제연구소 집계로 2026년 4월 기준 AI 노출이 가장 높은 직무의 22~25세 고용은 연 3.8% 줄었지만, 노출이 가장 낮은 직무에서는 같은 나이대 고용이 2% 늘었어요. 잘린 적이 없으니 돌아올 일도 없어요.

다른 하나가 더 무거워요. AI 대체가 실제로 굳어진 자리예요.

가장 먼저 신입이에요. 스탠퍼드 연구팀이 8월 12일 갱신한 ‘탄광 속 카나리아’ 연구에 따르면, AI 노출이 높은 직무의 22~25세 고용은 노출이 낮은 직무의 같은 나이대보다 약 19% 낮아요. 연구팀은 이 감소가 해고나 퇴사가 늘어서가 아니라 채용이 줄어서 생겼다고 봤어요.

이 사람들은 TrueUp 같은 해고 추적기에 한 번도 잡히지 않아요. 뽑힌 적이 없으니 잘린 적도 없고, 다시 불릴 일도 없어요. 해고 그래프가 꺾였다는 소식이 신입에게는 별 의미가 없는 이유예요. 시장조사기관 Forrester도 경력자는 조용히 다시 뽑히더라도 신입 구직자는 여전히 기회를 얻기 어렵고, 많은 회사가 이 기회에 더 싼 해외 인력으로 옮겨 갈 거라고 내다봤어요.

페라리 디자이너는 아직 연필로 시작해요letter.inlevel9.com

다음은 일반 글쓰기·번역·단순 고객 응대 프리랜서예요. 프리랜서 플랫폼 Upwork 공고 500만 건을 분석한 결과, ChatGPT가 대중화된 뒤 가장 많이 줄어든 게 글쓰기, 번역, 고객 서비스 일감이었어요. 이들은 해고 통보를 받은 게 아니라 발주가 끊겼어요. 일감이 다시 생겨도 같은 사람에게 돌아간다는 보장이 없어요.

마지막은 1차 고객센터예요. 수요는 돌아와도 같은 자리로 돌아오지는 않아요. 가트너는 AI를 이유로 고객센터 인력을 줄인 회사의 50%가 2027년까지 비슷한 일을 할 사람을 다시 뽑을 거라고 보면서, 직함은 달라질 수 있다고 했어요. 일부 재채용 자리는 해외로 옮겨지거나 임금이 낮아진 채 돌아온다는 지적도 있어요. 머릿수가 회복돼도 일자리의 질은 조용히 바뀔 수 있어요.

그러면 부메랑이 돌아오는 곳과 돌아오지 않는 곳을 가르는 선이 보여요. 슬라빈스키는 다시 뽑는 자리가 주로 AI가 일을 도울 수는 있어도 결과까지 책임질 수는 없는 영역이라고 했어요. 거꾸로 말하면 AI가 결과물을 충분히 싸게 내고, 틀려도 큰 사고가 나지 않는 일에는 부메랑이 오지 않아요.

오스왈드의 시선

이 기사를 처음 봤을 때 저는 회사도, 돌아가는 사람도 좀 멍청해 보인다고 생각했어요. 동시에 일하는 사람 쪽은 생계가 걸려 있으니 어쩔 수 없다는 것, 그 대신 더 높은 급여를 요구할 수 있다는 것도 떠올랐고요. 숫자를 찾아보니 그 뒷부분은 실제로 벌어지고 있었어요. 돌아가는 사람의 절반이 임금 인상을 조건으로 걸고, 실제로 남아 있던 동료보다 더 올라서 돌아와요.

저는 기업 납품이나 컨설팅을 설계할 때 ‘모델은 항상 상향된다’는 전제로 준비해요. 공공기관 폐쇄망 환경을 세팅할 때도 6~12개월 뒤에 나올 오픈소스·오픈웨이트 모델의 수준을 기대하고 프로젝트를 짜고요.

그런데 그건 시스템을 앞으로 올 성능에 맞춰 설계해 두는 일이지, 아직 오지 않은 성능을 믿고 지금 일하는 사람을 내보내는 일과는 달라요. 이번에 다시 뽑게 된 사례 대부분은 그 둘을 구분하지 않은 데서 시작했다고 봐요.

더 마음에 걸리는 건 다시 부를 사람조차 없는 자리예요. 해고 추적기의 숫자가 줄어드는 걸 보고 고용이 돌아온다고 읽으면, 처음부터 열리지 않은 신입 자리는 계속 보이지 않아요.

마치며

AI 때문에 잘렸다가 다시 불리는 일은 회사가 확인된 성과 대신 예측으로 사람을 줄였을 때 생겨요. 다시 불리는 건 맥락과 판단을 가진 경력자 쪽이고, 처음부터 열리지 않은 신입 자리는 해고 통계에도 부메랑 통계에도 잡히지 않아요.

💬 구독자님 회사에서는 AI 도입을 이유로 없앴다가 다시 채운 자리가 있었나요? 있었다면 같은 이름으로 돌아왔는지, 다른 직함으로 돌아왔는지 댓글로 들려주세요.

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필자 안광섭 (오스왈드)은 세종대학교 겸임교수, INLEVEL9 전략 컨설턴트입니다. 경력, 연구, 저서와 최신 활동은 저자 소개에서 계속 갱신합니다. 최근 소식 · 2026년 8월: 2026 세종도서 교양부문 우수도서 선정.

📝 용어 설명

각주

  1. 부메랑 직원(Boomerang Employee): 회사를 떠났다가 같은 회사로 다시 돌아온 직원이에요. 원래는 스스로 그만뒀다 돌아오는 경우를 가리켰는데, 요즘은 해고 뒤 재채용까지 넓게 써요. ↩

  2. WARN 통지: 미국의 근로자 조정 및 재훈련 고지법(WARN Act)에 따라, 일정 규모 이상의 감원을 하는 회사가 주 정부와 직원에게 미리 알려야 하는 통지예요. 법이 정한 기준을 넘는 감원만 잡히기 때문에 집계 숫자가 작게 나와요. ↩

  3. AI 워싱(AI Washing): 실제로는 AI와 관계가 적은 결정이나 제품에 AI라는 이름을 붙여 포장하는 걸 말해요. 감원에서는 경기나 비용 문제로 하려던 감원을 AI 도입 때문이라고 설명하는 경우를 가리켜요. ↩

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