주니어 채용 위기

• AI 도입 기업의 주니어 채용 감소와 초기 경력자 실업 증가가 동시에 나타나며, 기술 산업의 인재 사다리가 붕괴 중임
• 대학 현장에서는 졸업생들이 첫 직장을 구하기 어려워하고 있으며, 진정성 있는 네트워킹과 멘토십 부족이 주요 문제로 지적됨
• 시니어 엔지니어의 멘토링 회피 문화와 AI의 주니어 업무 자동화가 결합되어, 실무 학습의 기회가 사라지고 있음
• 기업의 단기 수익 중심 인센티브 구조가 장기적 인재 육성을 방해하며, 향후 10~20년 내 숙련 인력 공백이 우려됨
• 이에 따라 개인은 AI가 대체할 수 없는 관계 구축 능력과 협업 역량을 개발해야 하며, 이는 기술 산업의 지속 가능성을 좌우할 핵심 요소임

데이터와 현황

• Stanford Digital Economy Lab 연구에 따르면 AI를 적극 도입한 기업은 주니어 채용을 13% 줄임
  • Harvard 연구에서는 22~25세 초기 경력자 실업률 증가가 확인됨
  • 반면 시니어 채용은 안정적이거나 증가세를 보임
• 이러한 변화는 부모의 지원 없이 자립해야 하는 젊은 세대의 경력 형성 전체에 장기적 영향을 미침

대학 현장의 목소리

• 대학의 공식 취업 통계는 아직 변화가 반영되지 않았지만, 학생과 교직원 모두 체감적 위기를 언급
• 학생들은 첫 직장을 구하기 어렵다고 호소하며, 무력감과 불안감이 확산
• 모든 이해관계자들이 네트워킹의 중요성에는 동의하지만, 효과적 실행 방법과 확장성 부족을 문제로 지적
  • 다양한 네트워킹 앱과 멘토링 프로그램이 존재하지만 관계 형성의 질적 어려움이 지속
• 커리어 서비스 담당자는 인력 부족, 학생들은 최근 경험이 있는 멘토를 가장 필요로 함
• 관계 지능(relational intelligence) 부족이 핵심 장애 요인으로 지적됨

위기의 원인: 견습 시스템의 붕괴

“나는 매니저가 아닌 IC다” 문화

• 기술 업계는 관리자가 아닌 개인 기여자(Individual Contributor) 로 성장할 수 있는 경로를 마련했으나,
  그 결과 시니어 엔지니어의 멘토링 회피가 보편화됨
• 신입 엔지니어는 멘토십을 요구할 경험이 부족해, 세대 간 기술 전수 단절이 발생

AI가 대체하는 것은 ‘훈련의 장’

• AI는 주니어 업무를 자동화하고, 시니어 업무는 보조하는 형태로 발전
• 결과적으로 AI가 모든 인력을 대체하는 것이 아니라, 견습 사다리를 제거함
• 실습, 페어 프로그래밍, 코드 리뷰 등에서 암묵적 지식 전수 기회가 사라짐
• 이로 인해 ‘결손 세대(missing generation)’ 가 형성될 위험

미래의 불균형

• 현재 시니어 엔지니어가 은퇴할 10~20년 후, 복잡한 시스템을 설계할 차세대 인력 부족이 예상
• 기업은 AI가 인간의 판단을 완전히 대체할 것이라는 낙관적 전제에 의존하고 있음
• 이 전제가 틀릴 경우, 숙련 인력 파이프라인 붕괴로 이어질 가능성

인센티브 구조의 문제

• 단기 실적 중심의 기업 구조가 장기적 인재 육성을 저해
  • 평균 근속 2년 수준의 유연한 인력 구조로 인해 주니어 투자 유인이 사라짐
• 결과적으로
  • AI가 주니어를 대체
  • 시니어는 멘토링을 회피
  • 기업은 단기 성과를 중시
  • → 개인 노력만으로 해결 불가능한 구조적 문제 발생

개인이 통제할 수 있는 영역: 관계 역량 강화

• AI가 자동화할 수 없는 인간 중심 기술(영향력, 협업, 관계 구축)을 개발해야 함
• 실천 방법
  • 핵심 네트워크 10~30명 식별: 가이드, 얼라인, 파트너, 네트워크 네 가지 유형으로 구분
  • 각 관계를 의도적으로 관리하며, 상호 도움이 되는 방식 탐색
  • 성과를 기록하고 자기 성찰을 통해 관계의 질을 점검
  • 학생 시절부터 연습하여 실수의 위험이 적은 환경에서 관계 기술을 체득
• 이러한 관계 지능은 졸업 후 빠른 온보딩과 팀 기여로 이어짐

관계 지능의 중요성

• 시니어 엔지니어 역할은 본질적으로 리더십 직무이며, 관계 기술은 필수 역량
• 복잡한 인간 시스템을 이해하고 조율하는 능력이 기술 산업의 핵심 경쟁력으로 부상
• 학생 시절부터 관계 지능을 훈련하면, 졸업 후 네트워크 기반 취업과 성장이 가능
• 이를 위해 심리적 안전감, 패턴 인식, 의도적 연습이 필요

결론: 앞으로의 방향

• 견습 모델의 붕괴와 AI 가속화, 기업 인센티브의 왜곡, 인재 파이프라인의 위기는 현실
• 그러나 개인, 시니어, 대학 모두 관계 지능을 중심으로 대응 가능
  • 학생·초기 경력자는 핵심 관계 10~20개를 식별하고 관리
  • 시니어·매니저는 멘토링을 통해 팀 전체의 역량 강화
  • 대학은 AI 관련 전공에 관계 지능 교육을 필수화
• 인간적 관계 기술은 더 이상 선택이 아닌 필수, 기술과 비즈니스에 인간성을 회복시키는 핵심 요소로 강조됨