Anthropic은 두 보고서에서 AI가 자사 고용과 업무에 미친 변화, 그리고 직원과 미국 대중이 AI의 미래를 어떻게 다르게 전망하는지 살폈다. 조사 결과, 두 집단의 차이는 AI가 일자리에 영향을 주는 방식에 대한 생각보다 AI 능력을 직접 경험한 정도와 맞닿아 있었다. Anthropic에서는 AI 에이전트의 업무 시간이 빠르게 늘고 채용 구성도 달라졌다. 이런 경험은 직원들이 앞으로의 업무와 경제를 대중보다 더 빠른 변화의 관점에서 바라보는 배경이 된다.
채용 구성이 달라지고 에이전트가 늘었다
Anthropic은 지난 1년 동안 주니어 직무 채용 비중을 줄였고, 전체 직원 중 기술직이 차지하는 비중도 낮아졌다. 반면 AI 에이전트가 일한 시간은 급증했다. 2026년 3월에는 에이전트의 업무 시간이 직원들의 업무 시간을 넘어섰고, 8월에는 에이전트 수가 직원 수의 6배에 이르렀다. Anthropic은 이런 변화와 함께 생산성도 높아졌다고 보고했다.
생산성은 코드만으로 판단하기 어렵다
Anthropic이 사람 한 명당 작성한 코드의 양은 늘었지만, 코드는 생산성을 재는 데 불완전한 지표다. 다른 업무에서도 변화의 신호가 나타났다. 영업 담당자 한 명당 더 많은 계약을 성사시켰고, 처리한 계약 수도 증가했다. 연구진이 같은 직원을 시간에 따라 관찰한 결과, AI 도구 활용이 늘수록 그 직원의 산출물도 증가하는 경향이 확인됐다.
사람의 주의력이 새로운 병목이 된다
에이전트가 처리하는 일이 빨라지고 많아지면서, 점차 제한 요인은 사람의 주의력이 되고 있다. 이에 따라 직원들은 에이전트가 수행하는 업무를 더 잘 살펴보고 관리하는 방법을 만드는 데 시간을 더 쓰고 있다. AI가 단순히 일부 작업을 대신하는 데 그치지 않고, 사람이 업무를 감독하는 방식에도 변화를 일으키는 셈이다. 다만 Anthropic은 AI 도입이 앞선 기업이므로, 이 변화가 모든 업종에서 같은 속도와 형태로 나타난다고 단정할 수는 없다.
직원들은 AI의 능력을 더 높게 예상한다
두 번째 보고서는 Anthropic 직원 설문을 2026년 8월 미국 성인 약 11,000명을 대상으로 한 조사와 비교했다. 대중도 앞으로 AI 능력이 빠르게 발전한다고 보지만, 직원들은 그 속도를 더 빠르게 예상하는 경향이 있었다. 2030년까지 AI가 노벨상 수준의 발견을 할 수 있다고 본 비율은 미국 성인 39%, Anthropic 직원 91%였다. 자기 업무의 80% 이상을 AI가 수행할 수 있다고 예상한 직원은 절반을 넘었지만, 미국 성인 중 그렇게 본 비율은 5%였다.
차이는 크지만 전망이 모두 같지는 않다
직원과 대중의 예상이 일률적으로 갈리는 것은 아니다. Anthropic 직원 10명 중 2명은 전형적인 미국 성인과 비슷한 기대를 보였다. 두 집단은 AI가 자기 업무를 더 많이 수행할 것으로 보는 사람이 실업 증가도 비슷한 수준으로 예상한다는 점에서도 닮았다. 즉, AI가 노동시장에 영향을 미치는 방식에 대한 경제적 관점은 비슷하지만, AI를 직접 경험한 차이가 미래 변화의 속도와 규모에 대한 예상 차이로 이어진다.
정리
Anthropic 내부에서는 에이전트의 업무 시간이 직원 시간을 넘어서는 등 업무와 채용의 구성이 바뀌고 있으며, 직원들은 생산성 향상과 함께 에이전트 감독에 더 많은 주의를 기울이고 있다. 이런 현상은 AI를 깊이 도입한 기업의 사례로서 미래의 업무 조직과 노동 수요 변화를 가늠할 단서를 제공한다. 다만 AI 연구소의 경험이 전통적인 기업이나 경제 전체를 그대로 대표하지는 않는다. 직원과 대중은 AI의 노동시장 효과를 비슷한 틀로 이해하면서도, 각자의 AI 경험에 따라 미래에 대한 기대는 다르게 형성하고 있다.