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고용(Employment)

이 주제의 기사 6편. 최신 기사부터.

직원 60%를 줄이려던 메타, 왜 대규모 AI 조직개편 계획을 접었을까?

AI의 업무 자동화와 기업의 생산성은 왜 같은 숫자가 아닐까?

테크WHY

AI가 일자리를 없애나, 늘리나 - 진짜 문제는 ‘첫 일자리’가 사라지는 속도다

빌 게이츠는 AI가 인간의 인지 노동 자체를 대체할 수 있다고 경고하고, 젠슨 황은 생산성 향상이 더 큰 시장과 더 많은 일을 만든다고 본다. 지금까지의 데이터는 한쪽의 완승보다 더 복잡한 답을 보여준다. 총고용은 아직 무너지지 않았지만, 노동시장에 들어오는 문부터 먼저 좁아지고 있다.

세상이야기REALLY?

AI가 전문가보다 빨라진 시대, 우리는 무엇을 공부하고 무엇을 가르쳐야 하나

회계사 12명과 최상위 AI를 붙여봤더니 AI가 더 빠르고 정확했다. 그러나 이 숫자를 “전문직의 종말”로 읽으면 절반만 보는 것이다. 더 큰 변화는 인간의 값어치가 지식의 보유량에서 문제를 정의하고, 판단하고, 책임지고, 사람을 설득하는 능력으로 이동하고 있다는 점이다.

세상이야기SO WHAT

AI가 사람을 대체한다는데, 왜 전기기사가 부족해졌을까

AI 데이터센터 건설 붐이 GPU·전력 다음 병목을 드러내고 있다

테크WHY

연준이 금리를 못 내리는 이유: 고용·유가·AI의 삼중 잠금

금리 인하를 막는 것은 물가 하나가 아니다. 강한 고용, 다시 오른 에너지 가격, 그리고 거대한 AI 투자 사이클이 서로 다른 경로로 미국 금리의 바닥을 끌어올리고 있다.

거시WHY

해고는 줄었는데 일자리도 사라졌다: 미국을 덮친 ‘Low-Hire, Low-Fire’의 함정

실업률 4.1%만 보면 미국 고용시장은 멀쩡해 보인다. 하지만 채용률과 이직률을 보면 전혀 다른 그림이 나온다. 기업은 사람을 자르지 않지만, 새로 뽑지도 않는다. 그 결과 가장 먼저 끊기는 것은 실업자의 일자리만이 아니라 직장인의 ‘연봉 상승 사다리’다.

거시EXPLAIN