75만명이 쓰는데 직원은 4명뿐…AI 스타트업은 '작고 납작했다'

[서울=뉴시스]박영환 기자 = 지난해 75만명이 이용한 미국의 항공권 검색 스타트업 포인트하운드에는 정규직 직원이 4명뿐이다. 인공지능(AI)을 제품과 업무 흐름에 처음부터 심은 기업들이 같은 업종·창업 시기의 비AI 기업보다 전체 직원 수가 적고 관리자와 신입사원 비중도 낮은 ‘작고 납작한 조직’을 만들고 있다는 연구 결과가 나왔다.

19일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 설립 3년째인 포인트하운드는 소비자가 신용카드 포인트로 저렴한 항공권을 찾고 예약하도록 돕는다. 이 회사는 정규직 직원 4명과 여러 AI 에이전트로 운영된다.

공동창업자 겸 최고경영자(CEO)인 제이 리노가 2017년 세운 가구 구독·대여 업체는 한때 직원이 약 150명에 달했다. 리노는 당시 회사에서 6개월 걸리던 규모의 프로젝트를 포인트하운드에서는 며칠 만에 끝낼 수 있다고 말했다.

리노는 AI가 기업에 미친 영향을 GLP-1 계열 비만치료제를 맞은 것에 빗댔다. 그는 포인트하운드의 매출이 하루아침에 10배로 늘더라도 엔지니어와 마케팅 담당자를 각각 1명씩 추가하는 정도면 충분할 것으로 내다봤다.

포인트하운드처럼 설립 단계부터 AI를 제품과 운영에 넣은 기업을 ‘AI 네이티브 기업’이라고 부른다. 전체 직원은 적지만 엔지니어 비중은 높고, 관리만 맡는 중간관리자 대신 실무와 관리를 함께 담당하는 직원이 많은 구조다.

프랑스 경영대학원 인시아드의 김현진 교수와 하버드경영대학원의 렘브란트 코닝 교수는 2020년부터 2024년까지 미국의 스타트업 육성기관 와이콤비네이터(YC)를 거친 기업과 같은 기간 첫 투자를 받은 미국 벤처기업 수천 곳을 분석했다.

YC 표본의 AI 네이티브 기업은 같은 업종·창업 시기의 비AI 기업보다 직원 수가 약 25% 적었다. 더 넓은 미국 벤처기업 표본에서는 약 12% 적었다. AI 네이티브 기업의 엔지니어 비중은 13% 높았고 신입사원과 관리자 비중은 각각 약 15% 낮았다. 직급 단계도 평균 0.5단계 적었다.

인력 격차는 정신건강과 교육 등 서비스를 제공하는 기업에서 가장 컸다. 서비스 분야 AI 네이티브 기업의 직원 수는 비교 대상인 비AI 기업보다 약 70% 적었다.

두 집단이 유치한 투자금과 기업가치는 대체로 비슷해 AI 네이티브 기업의 직원 1인당 유치 자금은 약 20% 많았다. 이들 기업의 직원은 유명 기업이나 명문대 출신일 가능성과 남성일 가능성도 상대적으로 높았다.

다만 기업 한 곳의 직원이 줄어든다고 경제 전체의 일자리가 반드시 감소하는 것은 아니라고 코닝 교수는 설명했다. AI가 창업 비용을 낮춰 직원이 적은 기업을 더 많이 탄생시킬 수 있기 때문이다. 이번 연구 역시 기업들의 관찰자료를 비교한 작업논문으로, AI가 인력 축소의 직접적인 원인이라는 사실이나 실제 생산성 향상까지 입증한 것은 아니다.

작고 평평한 조직을 지향하는 움직임은 대기업에서도 나타나고 있다. 마이크로소프트의 엑스박스 사업부는 이달 초 3200명을 감원한다고 발표하면서 일부 조직에서 최대 14단계에 달했던 관리 계층을 3~5단계로 줄이겠다고 밝혔다.

아샤 샤르마 엑스박스 CEO는 직원들에게 “복잡성이 의사결정을 늦추고 책임 소재를 불분명하게 했으며 성과를 내기 어렵게 만들었다”며 “조직을 단순화하겠다”고 밝혔다. 다만 엑스박스의 감원을 AI에 따른 직접적인 일자리 대체로 단정할 수는 없다.

코닝 교수는 스타트업이 기업 조직의 변화를 대기업보다 먼저 보여준다고 설명했다. 그는 “스타트업은 기업이 어디로 향하는지 보여줄 것”이라며 기존 기업이 직원들에게 AI 도구를 지급하는 것만으로는 생산성을 크게 높이기 어렵다고 지적했다. 보고·관리 계층을 줄이고 AI를 제품과 업무 흐름 자체에 넣어야 조직 전체가 달라진다는 것이다.

AI 기반 인수합병(M&A) 자문사 오프딜은 엔지니어와 투자은행 실무자를 나란히 배치했다. 두 직군의 비율은 거의 1대 1이며 보수도 거래 성사 실적에 연동된다. 오리 엘다로프 오프딜 CEO는 기존 기업이 사람과 사람의 협업을 전제로 설계돼 있어 사람과 AI가 함께 일하는 조직으로 전환하는 데 한계가 있다고 지적했다.

오프딜의 엔지니어들은 2주 동안 오전 8시30분부터 자정까지 투자은행 실무자들의 업무를 따라다니며 이들이 수행하는 모든 작업을 기록했다. 그 결과 고객과 통화하기 전 준비와 통화 후 정리 업무를 자동화하고 불필요한 보고서를 없앴다. 실무자들이 필요성을 미처 인식하지 못했던 AI 기반 일일 업무관리 시스템도 만들었다.

오프딜은 고객 기업을 인수할 후보자를 찾는 업무도 투자은행 실무자에서 사업개발팀으로 넘겼다. 다른 금융회사에서는 신입 분석가들이 주로 맡는 일이다. 엘다로프는 “처음부터 신입 투자은행원을 고용했다면 업무 방식을 혁신해야 한다는 압박을 받지 않았을 것”이라고 말했다.


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