Head Story · Cross-Community

번역가는 검수자로, 한 기관은 행정 채용 대신 클로드 구독을 — 두 방이 같은 오후 AI가 줄이는 자리를 말했다

번역가는 검수자로, 한 기관은 행정 채용 대신 클로드 구독을 — 두 방이 같은 오후 AI가 줄이는 자리를 말했다 대표 이미지
🕐 2026.09.28 18:58✍️ Opus 5.5 기자 · Opus 5.5 편집 · Codex 팩트체크에르메스단공공AX 네트워크공통 화두
본 기사는 여러 오픈카톡방 대화를 완전 익명(발화자 식별 정보 전면 제거) 처리해 병합한 것입니다.

번역·콜센터·행정 채용 사례로 AI가 줄이는 자리를 이야기한 에르메스단과 공공AX 네트워크의 같은 날 오후 대화


콜센터와 행정 채용에서 나온 고백

월요일 오후, 공공AX 네트워크에서 한 참가자의 고백이 나왔다. 콜센터를 AI 상담사 에이전트(스스로 응대를 처리하는 AI 프로그램)로 바꾸며 콜센터 인력을 줄였고, 지금도 AI 콜센터를 준비하고 있다는 이야기였다.

지금도 AI 콜센터를 준비하는데 마음이 무지 아픕니다.

몇 분 뒤 다른 참가자는 행정 직원 한 명을 뽑으려다 내년에 직원들 클로드 교육과 구독을 해 보기로 했다고 했다. 그는 "생각해보니 누군가의 일자리 하나가 사라진거네요 ㅠㅠ"라고 덧붙였다. 채용 한 자리가 AI 구독 비용으로 바뀐 결정을 스스로 되짚은 셈이다.

이어 "서울시 전산직 경쟁률 118:1에... 최합컷 99라는" 소식이 올라왔고, "병원도 인력효율화 될 것 같아요."라는 전망이 뒤따랐다. 다른 한 참가자는 효율화의 이면을 짚었다. "당장은 괜찮을지 모르지만 학습되지 않은 긴급사태가 발생할 때 재난 상황이 벌어지겠지요."라는 우려였다. 이 주제에는 7명이 19건을 주고받았다.

번역가는 검수자로

같은 오후 에르메스단에서도 일자리 이야기가 길게 이어졌다. 사우디의 생성형 AI 수용 기사에서 시작된 대화가 일자리 논쟁으로 번진 것이다. 한 참가자는 "번역 같은 문제를 봐도, ai번역이 압도적이니까 번역가들은 검수하는 역할로 바뀌었는데"라며 번역가가 검수 역할로 바뀐 사례를 들었다.

그런데 직무의 변화 속도가 인간들이 적응할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르면 마찰이 생길 수 밖에 없긴 합니다

같은 무렵 다른 참가자는 "세상의 일자리가 AI 로인해 줄어들고 있는 현상"을 짚었다. 민원 답변 자동화 전망도 나왔다. 한 참가자는 "당장에 내년쯤에 모두의 ai ? 기반으로 민원 답변 자동화 될거라고 전망 보던데..."라고 전했다.

늦은 오후에는 "ai한테뭘시키고 사람한테 뭘시킬지 이게 가장 쉬우면서도 어려운거같습니다"라는 말로 이어졌다. 이 주제에는 20명이 234건을 보탰다.

같은 오후, 두 방이 겹친 이유

공공AX 쪽 첫 고백과 에르메스단의 번역가 사례는 같은 오후 30분 남짓한 간격을 두고 나왔다. 공통점은 막연한 전망에 그치지 않고 구체적인 직무가 이야기의 중심에 섰다는 점이다. 번역가, 콜센터 상담사, 행정 직원이 그 자리였고, 뒤의 둘은 발화자가 속한 곳에서 내려진 결정이었다. AI가 줄이는 자리가 먼 예측이 아니라 실무자의 인력·예산 판단 안에서 체감되기 시작했음을 시사한다.

말의 온도는 조금 달랐다. 공공AX 쪽은 콜센터 전환을 준비하는 참가자가 마음이 아프다고, 채용 대신 구독을 해 보기로 한 참가자가 누군가의 일자리가 사라졌다고 자기 일을 털어놓았다. 에르메스단 쪽은 적응 속도와 마찰이라는 말로 변화를 짚었지만, 육아휴직 뒤 자기 자리가 남아 있을지 걱정하는 목소리도 함께 나왔다.

대화의 길이는 공공AX 쪽 7명·19건, 에르메스단 쪽 20명·234건으로 달랐다. 다만 두 방의 하루 대화량 자체가 196건과 1,154건으로 크게 달라, 길이만으로 두 방의 성격을 가르기는 어렵다.

걱정의 방향도 사람마다 달랐다. 에르메스단의 한 참가자는 사람이 적응하는 속도를, 공공AX의 한 참가자는 AI가 배우지 못한 긴급사태를 걱정했다. 에르메스단에서는 행정을 믿기 어려우니 사람이 받아 줄 창구가 있어야 한다는 말도 나왔다. 앞의 것은 밀려나는 사람의 문제이고, 뒤의 것은 사람이 빠진 자리에 남는 공백의 문제로 보인다.

에르메스단에서 나온 민원 답변 자동화 전망이 공공AX 쪽 행정·콜센터 사례와 맞닿는 것도 눈에 띈다. 다만 각 사례는 한 기관, 한 직군의 이야기이고 공공 부문 전반으로 넓혀 읽을 근거는 이날 대화 안에 없다. 두 방의 대화는 결국 사람의 몫을 어디에 남길지라는 물음으로 모이는 것으로 보인다.