[블록덕 인사이트] "1년 안에 다들 이렇게 할 겁니다": 잭 도시의 40% 해고 선언이 던지는 섬뜩한 경고 (feat. AI 시대 코딩은 배워야 하는가?)

트위터(X)의 공동 창업자 잭 도시가 이끄는 결제 기업 '블록(Block)'이 전체 직원 1만 명 중 4천 명 이상을 한꺼번에 해고했다는 소식이 전 세계 테크 업계를 강타했습니다. 감원의 이유는 단 하나, 바로 '인공지능(AI) 도구의 활용'이었습니다. 아니, 블록의 AI 기업화이다. 사람이 일을 하면서 AI를 활용하는 것이 아닌 AI가 할 수 있는 일은 AI가 하는, 어떻게 보면 AI 회사원이 사람 회사원과 같이 일하는 회사가 되는 것이다. 매우 실험적인 일이고 시간은 걸릴 것이라고 생각하지만 성공하거나 성공할 가능성이 보인다면 많은 기업들이 뒤따라 할 것이다.

잭 도시는 주주 서한을 통해 이렇게 밝혔습니다. "이런 도구들을 활용하는 훨씬 더 적은 인원의 팀이 더 많은 일을 더 잘 해낼 수 있다. 앞으로 1년 안에 대다수 기업이 같은 결론에 도달해 유사한 구조적 변화를 단행할 것으로 믿는다."

우리가 앞서 기업의 AI 도입과 최적화, 그리고 레거시 한계를 논할 때 경고했던 미래가 이미 현실의 수치로 증폭되어 나타난 것입니다. 이 사건이 비즈니스 생태계에 던지는 본질을 파헤쳐 봅니다.

※ 블록(구 스퀘어)은 현재 결제 비즈니스의 강자이자 비트코인 DCA 기업이고, 비트코인 관련 비즈니스를 하는 기업입니다. 이 부분에 대해서는 나중에 한번 다뤄보도록 하겠습니다. 제 닉네임 블록덕은 블록의 블록과 제 이름 덕 입니다.

1. '일하는 방식의 변화'가 아니라 '조직의 뼈대'가 바뀌고 있다

대다수의 전통 기업들은 여전히 AI를 직원들의 업무 보조 도구 정도로 취급합니다. "엑셀 정리를 빨리해주겠지", "고객 응대 챗봇을 달면 CS팀 업무가 줄어들겠지"라는 안일한 시각입니다.

하지만 블록의 대규모 감원 시도는 AI가 가져오는 변화가 단순한 '생산성 향상'이 아닌 기업의 근간으로써 활용한다는 것이다.

• 업무 프로세스의 병목이 제거되고, 데이터 파이프라인과 자동화 에이전트가 조직의 뼈대에 이식되면, 과거에 수백 명의 화이트칼라가 매달려 처리하던 재무, 기획, 운영 업무를 소수의 '시스템 아키텍트'와 AI 에이전트 군단이 압도적으로 대체해 버립니다.

• 즉, "사람을 덜 뽑고도 회사가 더 잘 돌아가는 구조"가 아니라, "AI를 쓰지 않으면 감원 폭풍을 맞은 경쟁사와의 원가 경쟁에서 버틸 수 없는 구조"로 시장이 재편되고 있는 것입니다.

2. "1년 안에 다들 비슷하게 할 것"이라는 공포의 예언

잭 도시가 "1년 안에 대다수 기업이 이 결론에 도달할 것"이라 자신한 이유는 명확합니다. 앞서 호주의 물류 소프트웨어 기업 '와이즈테크 글로벌'이 전체 인력의 30%를 감축한 것조차 우연이 아닙니다. 자본주의 시장에서 비용을 획기적으로 줄여주는 기술이 등장했을 때, 윤리적 우려나 고용 안정성을 이유로 도입을 거부하는 기업은 시장에서 도태되기 때문입니다. 최근 AI 발전 속도를 늦추자는 목소리가 곳곳에서 나오고는 있지만 이미 국가간 경쟁이 된 AI라는 영역에서 그렇게 되지 않을 가능성이 크다.

AI 에이전트와 최적화 알고리즘으로 무장한 슬림한 기업이 그렇지 못한 거대 조직의 시장을 잠식하는 순간, 전 산업계의 대규모 구조조정 도미노는 피할 수 없는 수순이 될 것입니다.

3. 중간관리자의 소멸과 '네트워크형 조직'의 부상

• 사내 커뮤니케이션과 가공의 종말: 중간관리자가 하던 "위 보고용 포장", "부서 간 조율을 위한 회의와 취합" 같은 일은 이제 AI 에이전트가 실시간 데이터와 대시보드로 즉각 처리합니다. 인간 관리자가 수십 명의 보고를 받아 가공할 필요가 없어지므로, 계층형(Hierarchy) 조직은 무너지고 개개인이 AI와 디지털 네트워크로 복합적으로 얽히는 '플랫(Flat)한 프로젝트 네트워크'로 재편됩니다.

• 직접 연결되는 실무와 의사결정: 실무자는 AI를 통해 현장의 데이터를 최적화하고, 경영진은 그 결과를 실시간 원장과 대시보드로 확인하며 직접 의사결정을 내립니다. 그 사이에서 신호를 왜곡하던 '중간 필터'가 사라지는 것입니다.

4. 미래 회사의 3대 축: 시스템, AI 에이전트, 인간 아키텍트

앞으로의 기업은 수백 명의 직원이 모여 앉아 서류를 주고받는 전통적 의미의 회사가 아니라, 다음과 같은 유기적 시스템으로 진화합니다.

• 통제 시스템 (Tech, Ledger, ERP): 회사의 자금 흐름과 물동, 데이터 정합성을 엄격하게 룸(Rule)으로 통제하는 디지털 인프라.

• AI 에이전트 (Autonomous Agents): 의사결정을 위한 시뮬레이션, 데이터 커뮤니케이션, 반복적인 실무 처리를 24시간 자율 수행하는 디지털 노동력.

• 인간 아키텍트 (Human Architect): 비즈니스 모델을 기획하고, AI 에이전트가 달릴 룰을 정의하며, 최종적인 리스크를 책임지는 소수의 고도화된 전문가(앞서 말한 60%).

5. 개인과 기업의 생존 공식: '대체 불가능한 룰 설계자'

단순 반복 업무를 처리하거나 지식을 기계적으로 전달하는 역할은 1만 개의 에이전트를 병렬로 돌리는 AI의 상대가 되지 못합니다.

그렇다면 이 거대한 해고 폭풍 속에서 살아남고 오히려 주도권을 쥐는 자들은 누구일까요?

• 기업의 관점: 맹목적인 인력 감축에만 매달릴 것이 아니라, 회사의 비즈니스 룰을 정의하고 AI 최적화 엔진이 올바른 방향으로 달리도록 통제하는 내재화된 '비즈니스 번역가' 조직을 갖추어야 합니다.

• 개인의 관점: 단순 노동자나 데이터 입력자가 아닌, 거대한 시스템을 기획하고 아키텍처를 설계하는 'AI 시스템 아키텍트(AI System Architect)'로 체급을 전환해야 합니다. 물론 이러한 룰조차 AI가 더 잘 만드는 시대가 오겠지만 그렇더라도 그 룰에 대한 책임은 인간이 가져갈 가능성이 높다.

4. 블록덕의 결론: 파도에 휩쓸릴 것인가, 파도를 탈 것인가

기술 기사에 등장하는 "AI로 인한 대량 실업"이라는 문구는 더 이상 먼 미래의 SF 영화가 아닙니다. 블록의 40% 감원 사태는 2026년 현재 비즈니스 최전선에서 벌어지고 있는 냉혹한 현실입니다.

AI를 단순한 장난감이나 보조 도구로 여기며 기존의 방식을 고수하는 기업과 개인은, 1년 뒤 잭 도시의 예언처럼 거대한 효율성의 파도에 밀려 흔적도 없이 쓸려 내려가게 될 것입니다.

우리가 디지털 복리시스템(Digital Compound Interest System)을 구축하고, 비즈니스 룰과 최적화의 본질을 끊임없이 고민해야 하는 이유는 명확합니다. 변화의 물결에 휩쓸려 일자리를 잃는 사람이 아니라, 이 거대한 시스템의 룰을 설계하는 주도자가 되기 위해서입니다. 

만약 회사의 물동과 돈의 흐름을 꿰뚫고 AI라는 거대한 엔진을 지휘하는 '비즈니스 번역가이자 시스템 아키텍트'로 체급을 전환한다면 그 남겨진 60%의 정점에 서서 압도적인 생산성과 보상을 누리게 될 것입니다.

※ AI 시대의 경쟁력 및 코딩을 배워야 하는 이유

1. 문제 정의 능력 (Problem Framing) — "질문할 줄 아는 능력"

• 과거의 능력: 주어진 문제를 얼마나 성실하고 정확하게 푸는가 (정답 맞추기)

• AI 시대의 능력: AI가 해답을 찾아낼 수 있도록 거대한 비즈니스 현장의 병목을 정확히 포착하고, 명확한 '제약 조건'과 '목표 함수'로 재정의하는 능력.

• 통찰: AI는 연산의 천재이지만, "우리 회사가 지금 당장 어떤 문제를 해결해야 살아남는가?"라는 깃발은 오직 인간만이 꽂을 수 있습니다. 훌륭한 프레임(Frame)을 짜는 사람이 전체 판을 지배합니다.

2. 비즈니스 번역가 역량 (Translating) — "현장과 기술의 가교"

• 과거의 능력: 한 분야의 전문 지식을 깊게 파고드는 스페셜리스트

• AI 시대의 능력: 공장 현장의 거친 룰, 재무적 리스크, 물동의 흐름을 완벽하게 이해한 상태에서, 이를 AI 최적화 알고리즘이나 클라우드 솔버가 이해할 수 있는 언어로 번역해 내는 융합적 사고.

• 통찰: 앞서 논의했듯 코딩은 AI가 하고 인프라는 클라우드가 빌려줍니다. 하지만 "현장의 암묵지"와 "수학적 모델"을 연결하는 이 번역 통로는 오직 고도화된 실무 경험을 가진 인간만이 장악할 수 있습니다.

3. 시스템 아키텍트 마인드셋 (System Architecture) — "파편을 엮는 조율자"

• 과거의 능력: 부서 내 맡겨진 단일 업무(엑셀 정리, 회계 전표 입력 등)를 성실히 수행하는 실행자

• AI 시대의 능력: 회사의 데이터 파이프라인, AI 에이전트 군단, 클라우드 연동 구조, 그리고 최종적인 인간의 의사결정 단계를 하나의 거대한 톱니바퀴로 조율하는 '오케스트라 지휘자'의 시각.

• 통찰: 40%의 해고 대상은 시스템 속의 '단순 부품(부속품)'으로 일하던 인력들입니다. 반면, 60%의 생존자는 회사의 시스템 전체를 설계하고 유지보수하는 '아키텍트'들입니다.

4. '스킨 인 더 게임(Skin in the Game)' — "최종 의사결정의 책임"

• 과거의 능력: 상사의 지시에 따라 중간 보고서를 올리던 중간 관리자

• AI 시대의 능력: AI가 수만 가지 시뮬레이션 끝에 도출해 낸 최적의 해답(예: 수백억 원의 자본 배치, 대규모 생산 스케줄 조정)을 믿고, 그 결과에 대해 최종적인 리스크를 감수하고 결단하는 용기.

• 통찰: AI는 훌륭한 시뮬레이터이자 참모이지만, 비즈니스의 파산이나 성공에 대한 '책임(Skin in the Game)'을 짊어질 수는 없습니다. 이 최종 결단의 권한과 책임을 쥐는 자가 곧 회사의 핵심 자본과 연봉을 가져가게 됩니다.

5. 코딩을 '안 하는' 것과 코딩을 '모르는' 것의 하늘과 땅 차이

• AI에게 *"생산 스케줄링 최적화 프로그램을 짜줘"*라고 자연어로 명령(Prompt)할 수는 있습니다. 하지만 그 AI가 뱉어낸 파이썬 코드나 SQL 쿼리가 우리 공장의 낡은 DB 구조와 충돌하는지, 논리적 허점(Hallucination)이 숨어 있는지, 메모리 누수가 발생해 서버를 뻗게 만들지 판별할 수 있는 사람은 직접 코드를 짜본 경험이 있는 사람뿐입니다.

• 코딩을 직접 타이핑하는 물리적 행위는 줄어들겠지만, AI가 만든 코드의 오류를 디버깅하는 '코드의 문해력(Code Literacy)'이 없으면, AI는 부하가 아니라 통제 불능의 사고뭉치가 됩니다.