먼저 밝혀 둘 게 있어요. 이 보고서는 AI 회사 앤트로픽이 자기 회사 안의 데이터로 쓴 거예요(제가 쓰는 AI Claude를 만든 회사이기도 해요). 독립적으로 검증된 건 아니고, 보고서도 앤트로픽의 고용 관행 상당 부분은 경제 전체에 그대로 적용할 수 없다고 적었고, 도구 도입이 무작위가 아니어서 추정이 치우칠 수 있다는 한계도 밝혔어요. 공개일은 10월 16일이라 이번 주 시작 직전이고, 국내에서는 19일에 소개됐어요. 그래서 ‘우리 아이의 미래가 이렇게 된다’가 아니라 ‘AI가 일을 많이 하는 한 회사에서 사람의 시간이 어디에 쓰이나’로 읽어 주세요.

숫자부터 볼게요. 올 3월에 AI 에이전트가 일한 시간이 직원들의 근무시간을 처음 넘어섰어요. 8월에는 직원들이 직접 이끈 대화형 AI 에이전트의 작업 시간이 직원 근무시간의 6배였어요(사람 시간은 직원 수에 주 40시간을 곱해 계산했어요). 직원이 일한 한 시간 동안 AI는 여섯 시간 분량을 일한 셈이에요.

그런데 제가 눈여겨본 건 그다음이에요. 보고서에 따르면 대화형 작업 시간의 약 80%는 AI가 사람을 기다리는 시간이었어요. 일은 AI가 빨리 하는데, 읽고 판단하고 다음 지시를 내리는 건 여전히 사람이라는 뜻이에요. 보고서는 직원이 대화형 Claude가 낸 결과물을 전부 읽으려면 근무 주의 절반이 걸릴 것이라고 추정했어요(토큰당 단어 수와 읽는 속도를 가정해서 낸 계산이에요). 직원들의 회의 시간 중간값도 1년 사이 20% 늘었고요.

일하는 모습도 바뀌고 있어요. 엔지니어들은 코드를 직접 쓰기보다 여러 에이전트를 이끄는 관리자 쪽으로 일이 옮겨 갔어요. 에이전트에게 지시를 쓰고, 그 결과를 다른 에이전트에게 검토시키고, 진행 상황을 지켜보는 — 말하자면 ‘일을 시키는 일’에 쓰는 시간이 대화형 작업 중 2025년 가을 10%에서 2026년 봄 22%로 늘었다고 해요. 입사 1년 이상 직원이 한 달에 다른 부서로 옮길 확률도 지난해보다 50% 높아졌어요.

다만 이 숫자들을 미래 예측으로 읽으면 안 돼요. 보고서도 코드가 많아졌다고 곧 품질이나 사업 성과가 좋아진 건 아니라고 한계를 적었어요. 한국일보가 함께 전한 같은 회사의 다른 조사에서는 2030년까지 AI가 자기 업무의 80% 이상을 할 수 있다고 본 비율이 앤트로픽 직원은 과반, 미국 일반 근로자는 5%였어요. 이 보고서를 쓴 쪽이 애초에 아주 낙관적인 집단이라는 뜻이라, 한 회사의 기록으로 읽는 게 맞아요.

그래도 제가 가져가는 건 하나예요. AI가 답을 빨리 여러 개 내주는 시대에는, 그걸 읽고 하나를 고르고 나머지를 버리는 시간이 사람에게 남는다는 거예요. 이건 제 해석이고, 이 보고서가 아이들이나 학교 공부를 다룬 건 아니에요. 그래도 우리 집에서 아이가 AI와 하는 일, 숙제든 글쓰기든 AI가 준 여러 답 앞에서 고르는 순간이 이미 이 연습이라고 저는 생각해요.

“Why는 여기서 드렸어요. How는 디렉터스 룸에서 드립니다.”

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