AI 채택에 의해 강요된 정리 해고 -이 변화는 실제로 무엇을 의미합니까?

2025 년 초, 많은 유명한 미디어 및 기술 회사는 대규모 정리 해고를 발표하여 AI 중심의 효율성에 결정을 명시 적으로 연결했습니다. Business Insider는 인력의 21%를“AI에서 올인으로 이동하십시오”(SF 게이트), Microsoft는 6,000 개의 엔지니어링 역할을 해제했습니다.

이러한 해고는 더 넓은 작업 교대의 가시적 증상 중 하나 일뿐입니다. AI는 평범한 작업을 자동화하는 것이 아니라 전체 조직 구조를 재구성하고 인재 경쟁 규칙을 다시 작성한다는 것을 보여줍니다.

이것은 전 세계 고용의 미래가 5 년 또는 10 년의 질문이 아니라 현재 일어나고 있다는 것을 의미합니다.

AI Layoff Wave와 그 뒤에있는 숫자

AI 혁명은 우리가 예상했던 것보다 더 빨리 도착하고 있으며 숫자는 거짓말을하지 않습니다. 2025 년에만 76.000 개 이상의 일자리가 제거되었습니다 회사가 효율성을 위해 AI에 의존함에 따라. 자동화는 새로운 것이 아니지만 이러한 해고의 규모와 속도는 AI가 더 이상 지원 도구가 아니라 중앙 직장 의사 결정자 인 지점에 도달했습니다.

우리가 숫자를 분류하면, 엔트리 레벨 화이트 칼라 역할이 가장 큰 타격 중 하나입니다. 최근 고용 동향에 대한 메타 분석 결과가 a를 보여 주었다 전년 대비 19% 감소 데이터 엔지니어, 비즈니스 분석가 및 운영 지원 (Business Insider)과 같은 역할. 한때 기업 사다리 등반에 신뢰할 수있는이 작업은 이제 중복으로 표시되고 있습니다.

우리는 이미이 변화가 세계에서 가장 영향력있는 회사 중 일부에서 구체화되는 것을보고 있습니다. 최근 8,000 명의 직원 (Business)을 종료 한 Business Insider, Microsoft 및 IBM의 최근 해고는 우리가 이미 AI-First 운영 모델에 깊이 깊은 곳을 분명히했습니다.

AI는 2025 년에 어떻게 역할을 재정의합니까?

우리는 직장의 AI 주변의 이야기가 인간을 상대로 기계를 구입한다는 것을 알고 있습니다. 그러나이 프레임은 진행중인 가장 큰 변화가 없습니다. 스마트 조직은 이제 AI 기반 운영으로 직원을 교환하는 것이 아닙니다. 그들은 실제로 AI가 일상적인 작업을 가정하고 인간이 전략적 감독을 취하는 하이브리드 워크 플로우를 구축합니다.

우리가 알다시피, AI는 반복적, 규칙 기반 및 대량 과제에서 인간을 능가합니다. 이러한 효율성은 새로운 종류의 수요를 열어줍니다. 전문가는 AI 시스템이 비즈니스에 실제로 필요한 것에 AI 시스템을 지속적으로 조정하고 지속적으로 적용 할 수있는 전문가입니다.

우리는 몇 년 전에 존재하지 않은 직책을보고 있습니다. 예를 들어, AI 오케스트레이터는 AI 에이전트를 설계, 모니터링 및 최적화하는 전문가입니다. 또는 이러한 시스템을 미세 조정하고 데이터를 공급하며 윤리적 및 규정 준수 표준에 따라 작동하도록하는 AI 트레이너.

AI에 대한 헤드 카운트를 줄인 회사는 이미 이러한 역할에 의존하고 있습니다. 예를 들어, 엔트리 레벨 의료 코더를 AI 시스템으로 교체 한 많은 의료 서비스 제공 업체는 이제 AI 트레이너를 고용하여이를 관리하고 최적화하고 있습니다.

그러나 예상대로 이러한 변화는 인재 획득에 큰 영향을 미칩니다. 이제 더 이상 AI 도구를 사용하는 방법을 아는 것만으로는 충분하지 않고 지시, 도전 및 최적화에 능숙합니다. 보상 패키지는 또한 기술 AI 지식과 도메인 전문 지식을 결합한 이러한 하이브리드 기술 세트를 반영해야합니다.

따라서 하이브리드 작업 모델을 수용하는 새로운 시대에 가장 귀중한 전문가는 AI와 경쟁하는 전문가가 아니라 더 잘 작동하는 방법을 아는 사람들이 아닙니다.

하이브리드 팀은 새로운 표준입니다

AI 오케스트레이터 및 트레이너와 같은 새로운 AI 중심의 역할은 독립적으로 나타나지 않지만 조직이 성공하기 위해 구현 해야하는 새로운 표준의 일부로 – 하이브리드 팀.

복잡한 의사 결정, 윤리, 창의적 전략 및 문제 해결, 의사 소통에있어 인간은 여전히 주도하고 있습니다. 한편, AI는 복잡한 데이터 수집 및 패턴 인식을 처리하고 많은 시간과 자원을 먹는 일상적인 작업을 속도를 높입니다.

전통적인 계층 대신 회사는보다 전략적으로 집중해야합니다.AI 지원 포드”, 이것은 인간이 지원하는 직원과 AI 요원이 이끄는 팀을 만드는 것을 의미합니다. 실제로 직원이 일하는 것은 미래의 개념을 넘어서는 것입니다. 우리는 이미 워크 플로우에서 민첩성과 규모가 필요한 많은 미래 지향적 조직에서 이것을보고 있기 때문입니다.

그러한 변화가 진행되면서“한 사람이 얼마나 많이 생산할 수 있는지”는 더 이상 사용되지 않으며 회사가 성공을 측정하는 방법의 새로운 방법을보고 있습니다. 여기서 우리는 교대의 실제 영향을 측정하는 새로운 KPI에 대해 이야기하고 있습니다.AI-Human 협업 속도“,”모델 정확도 vs 인간 재정의“, 그리고 “가시 시간”메트릭.

이것은 실제로 깊고 구조적 변화입니다. 표면 수준의 적응 이상의 것이 필요한 것. 그러나 사람과 기계가 공존하지 않고 서로를 보완하는 건물 시스템을 건설하는 건물 시스템에서 다시 참여하는 일에있는 것은 진정한 기회입니다.

평생 고가의 필수

우리는 이미 AI가 일자리를 바꿀 것인지에 대한 논쟁을 넘어서고 있습니다. 이미 현장의 깊은 사람들조차도 완전히 기대하지 못했습니다. 우리가 길을 따라 배운 것이 있다면, 누군가가 가질 수있는 유일한 유일한 우위는 지속적으로 배우는 능력이라는 것입니다.

핀 테크 전역의 고용 트렌드를 살펴보면 긴 학업 자격 증명과 학위가 더 이상 1 차 통화가 아님이 분명합니다. 대신 떠오르는 것은 짧은 양식 과정과 소액 인증을 통해 학습에 대한 쌓을 수 있고 모듈 식 접근법입니다. 이것은“신속한 엔지니어링 전문가,””인증 된 AI 윤리 학자,”그리고 우리가 얼마 전에 생각조차 할 수 없었던 비슷한 역할.

우리는 Coursera, Udacity 및 LinkedIn과 같은 온라인 플랫폼이 특수 AI 모듈을 제공하는 것을보고 있습니다. 최근 AI 해고의 이재민들은 이러한 리소스를 적극적으로 사용하여 기존의 기술 세트를 업그레이드하고 역할을 재창조하고 있습니다.

고맙게도, 업계의 많은 큰 선수들은 이미 적응했습니다. 예를 들어, 아마존은“AI 준비”2025 년 말까지 2 백만 명의 사람들을 훈련시키기위한 이니셔티브 (비즈니스 와이어), Google은 그와 비슷한 일을하고 있습니다.Google과 함께 성장하십시오” 계획.

원주민 팀에서 우리는 AI가 지원하는 건축 제품과 그 뒤에있는 사람들에게 힘을 실어주는 것과 동일한 사고 방식을 따르고 있습니다. 우리는 팀이 AI 시스템과 함께 일하도록 훈련하고 하이브리드 기술 세트로 새로운 인재를 적극적으로 제공하는 데 중점을 둡니다. 우리는 미래의 최고의 재능은 실제 환경에서 이러한 도구를 안내하고 개선하는 방법을 알고있는 사람들 일 것이라고 믿기 때문입니다.