아마존 Ai로 인해서 대량해고
좋은 질문이야. 이거 요즘 개발자들 사이에서도 엄청 많이 나오는 얘기고, 네 말도 절반 이상은 맞아.
결론부터 말하면
👉 AI 때문에 개발자가 “필요 없어져서” 해고된다기보다는,
회사들이 “더 적은 인원으로도 된다고 착각하거나 선택해서” 해고하는 경우가 많아.
조금 풀어볼게.
1️⃣ 회사 입장에서 보는 현실 (차갑지만 사실)
회사 논리는 보통 이거야:
-
예전엔
→ 기능 하나 만들려면 개발자 5명이 3개월 -
지금은
→ AI 쓰면 개발자 2~3명이 같은 걸 만듦
그러면 회사는 이렇게 생각해:
“어? 그럼 5명 다 필요 없네?”
AI로 생산성이 올라가면, 그 증가분을 ‘더 많은 제품’이 아니라
‘인건비 절감’으로 쓰는 회사들이 많아.
이게 첫 번째 이유.
2️⃣ “생산성 ↑ = 고용 ↑”가 항상 성립하지 않는 이유
이론적으로는 네 말이 맞아:
생산성 높아지면 → 더 많은 걸 만들고 → 사람도 더 필요해야 한다
근데 현실에서는:
-
시장이 무한하지 않음
-
제품 하나 더 만든다고 매출이 바로 늘지도 않음
-
투자자들은 “효율”을 미친 듯이 좋아함
그래서 회사는 보통 이렇게 가:
“지금 있는 제품을
최소 인원으로 유지 + 개선하자”
결과:
-
주니어, 단순 구현 역할 먼저 줄어듦
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“AI 잘 쓰는 소수의 시니어” 선호
3️⃣ 모든 개발자가 위험한 건 아님 (중요)
AI가 제일 잘하는 건:
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반복적인 CRUD
-
boilerplate 코드
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단순 변환 작업
AI가 아직 못하는 건:
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❌ 요구사항 정리
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❌ 애매한 비즈니스 로직 판단
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❌ 장애 터졌을 때 원인 추적
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❌ “이 기능, 만들어야 돼?”라는 판단
그래서 실제로는
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코딩만 하던 개발자 → 위험 ↑
-
문제 정의 + 설계 + 판단하는 개발자 → 오히려 몸값 ↑
4️⃣ 지금 해고가 많은 “진짜 이유”도 있어
AI만의 문제는 아니고:
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코로나 때 IT 인력 과잉 채용
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금리 상승 → 투자 감소
-
스타트업 거품 붕괴
이 타이밍에 AI가 명분을 준 것에 가깝다:
“AI 있으니까 줄여도 되겠지?”
5️⃣ 앞으로 어떻게 될까? (현실적인 그림)
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❌ 개발자 사라짐 → 아님
-
❌ 코딩 직업 종말 → 아님
-
✅ 개발자의 역할 재편
앞으로는:
-
“코드 잘 짜는 사람”보다
-
**“AI 써서 문제 빨리 해결하는 사람”**이 강해짐
한 명이:
-
기획 일부
-
설계
-
구현
-
테스트 자동화
까지 다 커버하는 시대
한 줄 요약
AI는 개발자를 없애는 게 아니라
“개발자 수요의 형태”를 바꾸고 있고,
회사들은 그걸 비용 절감 쪽으로 먼저 쓰고 있다.
궁금한 거 하나만 물어볼게:
<iframe width="351" height="623" src="https://www.youtube.com/embed/oi5i_qtCZx0" title="アマゾン AI 大量解雇生存者の告白" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
アマゾン Aiによってで大量解雇
良い質問だ. これこのごろ開発者たちの間でもすごくたくさん出る話で, 四斗も 半分以上はそう.
結論から言えば
AI のため開発者が “必要消えて” くびになるというよりは,
会社らが “もっと少ない人員でもなると勘違いするとか選択して” 解雇する場合が多い.
少し解いて見る.
1 会社立場(入場)で見る現実 (冷たいが事実)
会社論理は普通これなの:
-
この前には
→ 機能一つ作ろうとすれば開発者 5人が 3ヶ月 -
今は
→ AI 書けば開発者 2‾3人が同じことをマンドム
それでは会社はこんなに思って:
“うん? それでは 5人すべて必要ないね?”
AIで生産性が上がれば, その増加分を ‘もっと多い製品’ではなく
‘人件費節減’で使う会社らが多い.
これが一番目理由.
2 “生産性 ↑ = 雇用 ↑”がいつも成り立たない理由
理論的には四言葉がそう:
生産性高くなれば → もっと多いことを作って → 人ももっと必要ではなければならない
ところで現実では:
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市場が無限ではなさ
-
製品もう一つ作ると売上げがすぐ増えなさ
-
投資者たちは “效率”を及ぼしたように好き
それで会社は普通こんなに街:
“今ある製品を
最小人員で維持 + 改善欠点”
結果:
-
ジュニア, 単純具現役目 先にズルオドム
-
“AI よく使う少数のシニア” 選好
3 すべての開発者が危ないのではなさ (重要)
AIが一番お上手なのは:
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繰り返し的な CRUD
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boilerplate コード
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単純変換作業
AIがまだできないのは:
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要求事項整理
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曖昧なビジネスロジッグ判断
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障害裂けた時原因追跡
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“この機能, 作らなければならなくて?”という判断
それで実際では
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コーディングばかりした開発者 → 危険 ↑
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問題正義 + 設計 + 判断する開発者 → むしろ身の代金 ↑
4 今解雇が多い “本当に理由”もあって
AIだけの問題ではなくて:
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鼻でも時 IT 人力過剰採用
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金利上昇 → 投資減少
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スタートアップ泡崩壊
がタイミングに AIが名分を与えたことに近い:
“AI あるから減らしても良いでしょう?”
5 これからどうなるか? (現実的な絵)
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開発者消え → ない
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コーディング職業終末 → ない
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開発者の役目再編
これからは:
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“コードよく組む人”より
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**“AI 使って問題早く解決する人”**この強まり
一人が:
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企画一部
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設計
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具現
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テスト自動化
剥けるカバーする時代
１行要約
AIは開発者を無くすのではなく
“開発者需要の形態”を変えているし,
会社らはそれを費用節減の方で先に使っている.
知りたかったこと一つだけ問って見たいことが: