Anthropic 고용 보고서: 에이전트 근무 시간이 직원의 6배, 주니어 기술 채용 감소

Anthropic은 자사 내 AI가 업무를 어떻게 재구성했는지에 대한 내부 연구를 발표했습니다. 이 연구에 따르면 2026년 8월 기준 대화형 AI 에이전트의 근무 시간이 직원 근무 시간의 6배에 달했고, 주니어 기술 채용 비중은 27%에서 9%로 감소했으며, 채용 관리자들은 기술적 전문성보다 자율성과 판단력을 점점 더 중요하게 평가하는 것으로 나타났습니다. "Anthropic에서 고용이 어떻게 변화하고 있는가"라는 제목의 이 보고서는 Nathan Wilmers, Regina Catipon, Maxim Massenkoff, Peter McCrory가 작성했으며, 2026년 10월 16일 The Anthropic Institute에서 발행했습니다. 이 보고서가 중요한 이유는 Anthropic이 자체 워크플로우를 AI 에이전트 중심으로 재구축한 최첨단 AI 개발사로서, AI 도입이 다른 곳에서 채용, 생산성, 업무 조직을 어떻게 재편할 수 있는지에 대한 선행 지표가 될 수 있기 때문입니다.

보고서가 활용한 데이터

이 연구는 고용, AI 사용, 산출 지표, 직원 설문, 내부 커뮤니케이션 패턴, 직원 캘린더 데이터, 채용 결정 기록을 포함한 포괄적인 Anthropic 내부 데이터를 기반으로 합니다. 저자들은 이러한 정량적 자료를 17건의 직원 인터뷰로 맥락화했습니다.

보고서의 명시된 전제는 Anthropic이 워크플로우를 AI에 철저히 맞춰 왔기 때문에 연구할 가치가 있다는 것입니다. 에이전트는 Slack 대화에 참여하고, 회의를 일정에 넣고, 버그를 자율적으로 수정하며, 대규모 엔지니어링 프로젝트를 collectively 처리합니다.

주요 결과 요약

Anthropic은 주니어 기술 직무 채용 비중을 줄여 왔으며, 이러한 변화는 AI 에이전트 근무 시간이 직원 대비 빠르게 확대된 시기와 맞물렸습니다.
2026년 8월 기준 대화형 AI 에이전트 근무 시간은 직원 근무 시간의 6배에 달했습니다.
AI 에이전트가 회사 전반에 확산되면서 Anthropic은 직원 1인당 더 많은 코드를 생산하고, 영업 담당자 1인당 더 많은 거래를 성사시켰으며, 더 많은 계약을 처리했습니다. 동일한 직원을 시간에 따라 추적한 결과, 새로운 AI 도구를 도입함에 따라 산출량이 증가했습니다.
인간의 주의가 에이전트 산출물의 병목이 되었습니다. 비기술 직원들조차 Claude 에이전트의 모든 산출물을 읽으려면 주당 근무 시간의 절반이 소요됩니다.
직원들은 '메타워크'를 통해 대응했습니다. 즉, 가시성 도구를 구축하고 에이전트 파이프라인을 모니터링하는 것입니다.
채용 관리자들은 기술적 전문성과 구현 능력보다 자율성과 판단력을 점점 더 강조합니다.

직원 1인당 수익은 초기 기술 대기업보다 훨씬 높음

Anthropic은 빠르게 확장했지만, 이전 세대의 대형 기술 기업보다 수익 1달러당 채용을 적게 했습니다. 설립 5년 차인 Anthropic은 직원 1인당 수익이 Meta와 Google이 급성장 정점에 있었을 때보다 2~4배 높습니다.

주니어 기술 채용 급감

주니어 기술 직원 수요 감소에 대한 논의는 2026년 1월 Anthropic의 핵심 기술 조직에서 시작되었습니다. 업무에 Claude를 가장 많이 의존하는 팀은 코드 작성과 버그 찾기를 점점 더 Claude에 맡길 수 있다는 것을 발견했습니다. 보고서는 이러한 변화에 대한 직원의 말을 인용합니다. "눈에 띈 것은 특히 성능 엔지니어에 대한 요구가 바뀐 것이었고, 그것은 하룻밤 사이에 우리가 찾는 인재상을 바꿔 놓았습니다."

2026년 4월까지 엔지니어링 및 연구 팀은 하위 기술 직무 채용을 축소했습니다. 그 달의 설문 조사에서 대다수의 관리자는 AI로 인해 다른 기술 세트를 채용한다고 답했으며, ML 관리자의 약 3분의 1과 SWE 관리자의 약 5분의 1은 AI 때문에 채용을 줄이고 있다고 보고했습니다.

고용 비중 변화는 큽니다. Anthropic 기술 부서의 주니어 직원 비중은 2025년 초 이후 21%에서 14%로 하락했습니다. 주니어 기술 채용 비중은 더 빠르게 하락하여 27%에서 9%로 떨어졌습니다. 주니어 채용 공고는 특히 2025년 12월 이후 급격히 감소했습니다.

기술 부서는 회사 내 비중이 줄어들고 있음

보고서 작성 시점 기준 1년 동안 Anthropic 내 기술 부서의 전체 고용 비중은 61%에서 56%로 감소했습니다. 기술 채용은 절대적으로 계속 증가했지만, 영업, 재무, 리크루팅 분야의 집중 채용이 이를 앞질렀습니다.

이러한 변화의 일부는 회사가 규모를 키우면서 비즈니스 기능이 자연스럽게 확장된 결과입니다. 일부는 코딩 도구 덕분에 비기술 직원이 스스로 소프트웨어를 구축할 수 있게 된 것을 반영할 수 있습니다. 한 영업 담당자는 맞춤형 대시보드와 파이프라인을 구축한 경험을 다음과 같이 설명했습니다. "이런 구축은 제 전문 분야 밖이었습니다. 특히 UI, 모든 도구 연결, MCP 같은 것들요. 하지만 저는 이것을 아마 3~4시간 만에 반복 작업을 통해 만들었습니다." 비기술 직원(기준 시점에 코드 커밋이 없는 직원, 신규 채용 제외)의 코딩 중심 AI 에이전트 세션은 2025년 8월 월 2회에서 2026년 5월 90회로 증가했습니다.

기술 부서 내에서 적극적으로 코딩하지 않는 직원(최근 30일 동안 코드 커밋이 없는 직원)의 비중은 2026년 4월까지 1년 동안 거의 절반으로 감소했습니다. 이는 비엔지니어 비중이 얇아진 것을 반영합니다. 엔지니어와 제품 관리자의 비율은 약 17:1이며 2025년 이후 증가했습니다. 관리자의 커밋 수는 두 배로 늘었습니다. 기술 팀 내 감독 및 조정 역할은 점점 더 코드를 작성하고 배포하는 것을 포함하게 되었습니다.

행정 기능은 인원수에 맞춰 성장하지 않았습니다. 에이전트 어시스턴트, 자동 검토, 티켓 서비스 아웃소싱의 조합 덕분에 Anthropic은 빠르게 성장하면서도 '사무 인력이 적은' 상태를 유지했습니다. 한 재무 관리자는 구매 요청 검토 에이전트를 만들었고, "많은 시간이 걸리는 일을 찾아내서 다른 일에 집중할 수 있게 하는 것"이라고 설명했습니다. 일정 관리와 이메일 분류를 위한 개인 비서 에이전트를 만든 한 임원 비서는 "우리는 이미 Claude가 정말 초급 관리자 역할을 대체하는 지점을 지났다고 생각합니다"라며, 대신 더 높은 수준의 '비서실장' 업무에 집중한다고 말했습니다.

회사 내부에서 이미 재배치가 진행 중

Anthropic에서 1년 이상 근무한 직원은 2026년에 월간 부서 이동 가능성이 2025년보다 50% 더 높았습니다. 전체 팀이 에이전트에게 업무를 넘긴 후 재배치된 사례도 있습니다. Claude.ai의 인사말("안녕하세요, 올빼미족" "커피와 Claude 시간?")과 같은 콘텐츠를 작성하던 한 제품 디자인 팀은 2026년 봄에 컨텍스트 그래프를 개발하여 에이전트가 설득력 있는 제품 콘텐츠를 작성하도록 효과적으로 안내했습니다. 이는 "팀을 확장"했다고 관리자는 말했지만, 인간 작가에게 남은 것이 무엇인지에 대한 질문도 제기했습니다. 팀은 이후 에이전트 프롬프트 작성으로 전환하여 Claude용 모델 평가와 프롬프트를 작성하기 시작했습니다. 보고서는 "인간 행동을 이끌기 위해 언어를 사용하던 작가들이 이제는 Claude 행동을 이끌기 위해 언어를 사용하고 있다"고 표현합니다.

에이전트 근무 시간이 인간 근무 시간을 추월

에이전트 세션 원격 측정에 따르면 2026년 3월, 자율 및 대화형 에이전트 근무 시간의 합계가 처음으로 인간 근무 시간을 넘어섰습니다. 이는 산업 규모의 소프트웨어 엔지니어링을 수행하는 에이전트 플릿(일상적인 테스트와 검사 작성, 증가하는 인프라 코드 유지, 대규모 코드베이스 번역 캠페인 실행) 덕분입니다. 개별 직원이 배포한 에이전트로 범위를 좁히면, 2026년 8월 기준 에이전트는 인간 핸들러보다 6배 많은 시간을 일했습니다.

보고서의 에이전트 근무 시간 정의는 에이전트 런타임으로, 추론 및 활성 도구 사용을 포함하지만 30분 이상의 대기 시간은 제외합니다. 인간 근무 시간은 주당 40시간을 가정한 인원수로 계산됩니다.

Anthropic은 소프트웨어 생산자이며, 이 에이전트를 통해 흐르는 토큰의 대부분은 소프트웨어 코드를 생산하는 데 사용됩니다. 개인 비서 에이전트는 직원 캘린더와 메시지를 모니터링하고, 회의를 일정에 넣고, 수신 메시지에서 누적된 할 일 목록을 보내고, 다가오는 회의의 참석자와 목적에 대해 자동으로 브리핑합니다.

측정된 산출량은 모든 기능에서 증가

엔지니어 1인당 코드 커밋이 가장 빠르게 증가하여 6개월 전보다 5배 빨라졌습니다. 데이터 과학자들은 증가하는 Anthropic 데이터를 더 많이 쿼리하여 Claude 에이전트에게 대시보드와 의사 결정권자에게 실시간 지표를 요청합니다. 비기술 직원들도 코딩 에이전트가 확산되면서 산출량이 증가했습니다. 변호사는 더 많은 계약을 처리했고, 미지급금 부서는 송장을 더 빨리 처리했으며, 영업 담당자는 더 많은 거래를 성사시켰습니다.

같은 기간 회사가 폭발적인 비즈니스 성장을 경험했기 때문에, 저자들은 같은 달에 에이전트 코딩 도구를 도입한 직원과 아직 도입하지 않은 직원을 비교하여 AI의 효과를 분리하려고 시도했습니다. 그들은 도구 도입이 무작위가 아니라는 점을 지적합니다. 큰 새 프로젝트를 앞둔 직원이 도구를 도입하기로 결정한다면 추정치가 편향될 수 있습니다.

이 연구는 코딩 에이전트를 도입하는 192명의 엔지니어를 시간에 따라 추적하고, 연구 기간 동안 에이전트를 도입하지 않은 74명의 엔지니어와 비교합니다. 도입 후 몇 달 동안 엔지니어가 추가하는 코드 양이 급격히 증가합니다. AI 코드 슬롭을 테스트하기 위해 저자들은 같은 직원, 같은 달, 같은 코딩 디렉토리에서 커밋된 코드를 비교하되, 인간이 직접 작성한 코드와 코딩 에이전트가 작성한 코드를 비교합니다. 그들은 이후 제거되거나 되돌려진 코드 줄 수에 차이가 없다는 것을 발견했다고 보고하지만, 더 많은 코드가 반드시 더 나은 코드나 비즈니스 영향력을 의미하지는 않으며, AI 오류는 인간 오류보다 식별하기 더 어려울 수 있다고 경고합니다.

첫 완전 자율 에이전트를 도입한 엔지니어는 비도입자에 비해 이미 가파른 산출량 증가 궤적에 있었으며, 이는 도입 전부터 이미 생산성을 높이고 있었음을 시사합니다.

영업 담당자는 2025년 9월부터 AI 에이전트를 꾸준히 도입했고, 도입 후 더 많은 고객과 거래를 성사시켰습니다. 한 어카운트 이그제큐티브는 Claude 자동화가 이메일 초안 작성과 고객 관리 소프트웨어 통합을 처리하여 이전 업무의 약 20%를 대체했다고 말했습니다. 또 다른 담당자는 유사한 자동화 덕분에 대면 시간에 집중할 수 있어 이전보다 30% 더 많은 고객과 대화할 수 있었다고 말했습니다. "두 번 하는 일은 무엇이든, 세 번째는 하지 않아도 되도록 Claude를 어떻게 사용할까 생각하게 됩니다."

영업 외에도 Anthropic 변호사는 위험과 기회를 스캔하고, 법률 질문을 분류하고, 공개 자료에 대한 법률 검토 초안을 작성하는 Claude 자동화를 구축했습니다. 리크루터는 후보자 소싱, 지원서 추적, 그리고 "아마 몇 주"가 걸렸을 분석에 Claude를 사용하여 시간을 절약하고, 낡은 인터뷰 질문을 재설계하고 더 많은 지원자를 만날 수 있었습니다.

기술적으로, 주니어 고용은 Claude가 가장 복잡한 작업에 사용되는 직종에서 가장 크게 둔화되었습니다. 이 발견은 2026년 1월 인원수와 2026년 7월 인원수를 직무 수준에서 비교한 것으로, AI 복잡성은 2025년 10월부터 12월까지의 에이전트 로그를 자동 코딩한 결과를 기반으로 합니다.

인간의 주의가 병목

과도한 AI 도입은 업무 프로세스의 지속적인 변화를 주도합니다. 한 직원은 "Anthropic에는 가능한 한 빨리 움직이고 모든 것에 Claude를 사용해야 한다는 영원한 압박이 있다"고 말했고, 다른 직원은 "우리가 일주일 안에 기대하는 일은 다른 곳에서는 3개월이 걸리는 일"이라고 말했습니다.

내부 설문에서 업무 프로세스가 응답자를 최대한 생산적으로 만드는지 물었습니다. 2024년 말에는 44%의 직원이 동의했고, 2025년 11월에는 58%로 상승했습니다. 2026년 4월에는 75%가 그렇다고 답했지만, 보고서는 "최대한"이라는 표현을 빼면서 질문이 약화되었다고 지적합니다. 2026년 8월 기준, Anthropic 직원들은 2030년까지 AI가 자신의 업무의 75%를 수행할 수 있을 것으로 기대했으며, 다른 미국인들은 28%로 기대했습니다.

내부 모델 출시는 기대치가 계속 높아지는 것을 극적으로 보여줍니다. 새 모델이 출시되자마자 직원들은 대화형 코딩 에이전트 세션에서 더 어려운 문제를 해결하기 시작합니다. 자동화된 Claude 평가자가 비식별화된 세션의 작업 요구 사항을 깊이, 범위, 관련 시스템 수로 평가한 결과, 이전 모델 기준 난이도 90번째 백분위수 이상의 작업 비중이 약 30% 급증하여 전체 작업의 10%에서 13%로 증가하고, 모델 출시 후 몇 주 동안 높은 수준을 유지합니다. 에이전트에게 주어지는 쉬운 작업은 거의 변하지 않습니다.

한 엔지니어는 결과적으로 발생하는 주의 요구를 아이 돌보기에 비유했습니다.

그들은 주스 상자를 열어달라고 하는데, 주스 상자를 여는 것이 응급 상황인 것처럼 말합니다. 그리고 그 목소리는 손가락을 베어 피가 나는 아이와 같은 수준의 걱정으로 표현됩니다. [...] 아이를 돌볼 때, 모든 아이가 똑같은 주의를 요구하는 문제를 가져오듯이, 다양한 [Claude]도 그렇게 합니다.

2026년 4월 설문에서 AI가 일상 업무에 미친 영향에 대한 개방형 질문에 응답의 27%가 Claude 도구로 인한 생산성 향상을, 20%가 자신의 역할이 일을 하는 것에서 Claude를 관리하는 것으로 바뀌었다고 설명했습니다.

대화형 다중 턴 세션에서 에이전트 세션 시간의 대부분은 작업이 아니라 대기하는 데 사용됩니다. Claude 세션은 약 80%가 인간 입력을 기다리며 유휴 상태입니다. 한 엔지니어의 말처럼 사람들이 "에이전트의 병목"이 되고 있습니다.

각 대화형 세션의 에이전트 출력 토큰을 평균 인간 읽기 속도의 단어 수로 변환하면, 기술 기능에서는 코딩 에이전트 출력량이 6개월 만에 급증했습니다. 비기술 그룹에서도 대화형 Claude 세션은 주당 근무 시간의 절반 이상을 차지할 만큼 충분한 콘텐츠를 출력합니다.

메타워크는 출력 홍수에 대한 대응

홍수에 대한 한 가지 해결책은 자동화 증가이며, 이는 다른 종류의 작업을 필요로 합니다. 에이전트를 위한 문서화된 상시 지침은 2025년 7월 수백 개에서 1년 후 8,500개로 증가했습니다. 한 엔지니어는 에이전트 요청을 분류하는 에이전트 비서실장을 설정했습니다. 또 다른 엔지니어는 자신의 Claude 팀을 위한 성과 검토를 작성했습니다. "우리의 커뮤니케이션 스타일에서 무엇이 잘 작동하고 무엇이 작동하지 않는지 이야기해 봅시다." 리크루터는 에이전트가 문제를 표면화하고 조치를 시작하는 통합 대시보드를 구축했습니다. 한 변호사는 법률 질문 검토에서 "법률 조언을 위한 SEO, 즉 [클라이언트] 에이전트가 발견할 수 있는 프레임워크를 작성해야 한다"는 작업으로 관심을 전환했습니다.

메타워크는 평균 직원의 대화형 Claude 세션에서 2025년 가을 10%에서 2026년 봄 22%로 증가했습니다. 증가분의 대부분은 특히 에이전트 관리였습니다. 즉, 다중 에이전트 실행을 위한 사양 작성, 한 에이전트가 다른 에이전트의 출력을 검토하도록 루프, 파이프라인 모니터링 등이었습니다. 기능 전반에 걸쳐 인간의 개입은 특정 코드나 글에서 에이전트가 작업을 효과적으로 수행하도록 하는 도구로 점점 더 추상화되었습니다.

회의와 인간 조정은 감소하지 않고 증가

에이전트 신뢰성 향상과 감독 도구 투자에도 불구하고 인간의 신뢰와 책임은 여전히 중요합니다. 한 직원은 버그를 추적하다 보면 "조직적, 시스템적, 기술 부채 문제가 드러나며, 이를 해결하려면 어느 정도 인간의 소집, 의사 결정, 거버넌스가 필요하다"고 말했습니다. 인터뷰마다 직원들은 대면 조정이 필수적이라고 설명했습니다.

캘린더 데이터에 따르면 중간 직원은 1년 전보다 회의에 20% 더 많은 시간을 보냅니다. 이는 회사 성장과 회의 중심의 비기술 직무로의 전환을 반영하지만, 기술 개인 기여자들 사이에서도 회의 시간은 지난 1년 동안 16% 증가했습니다.

전반적으로 업무의 구현 부분(코드 작성, 버그 식별, 진행 상황 기록, 이메일 초안 작성)은 자동화되었습니다. 엔지니어는 에이전트의 리더이자 관리자가 되었다고 설명했고, 비기술 직원은 자신의 업무에서 더 전략적인 부분을 더 많이 수행한다고 설명했습니다. "전략적이었던 20%가 업무의 90%가 됩니다." 많은 비기술 직무에서 핵심 구현 작업은 대인 관계(영업 전화, 인터뷰, 복잡한 문제에 대한 교차 기능 조정)이기도 하며, 이 모든 것은 인간의 몫으로 남아 있습니다.

에이전트는 인간 상호 작용을 대체하지 않고 커뮤니케이션 네트워크에 합류

에이전트는 Slack을 통해 확산되어 결국 활성 공개 채널의 거의 절반에 나타났습니다. 한 대규모 부서의 커뮤니케이션 네트워크에서 에이전트는 기존 인간 채널에 많이 메시지를 보내기보다는 Claude-인간 상호 작용 전용 채널에 불균형적으로 나타납니다. 인간 커뮤니케이션의 기본 구조와 밀도는 거의 변하지 않았습니다. 해당 부서의 인간 스레드는 동일한 수의 인간 응답을 유지하면서 에이전트 응답이 추가로 계층화되었습니다. 에이전트는 한 명의 직원을 위한 팀이 되며, 동시에 많은 직원과 높은 연결성을 가진 노드가 아닙니다.

인간이 증가하는 에이전트 플릿 사이에서 작업하면서 인간 작업을 에이전트가 볼 수 있는 채널로 이동해야 한다는 압박을 받습니다. 대면 회의에서 결정이 내려지고 메모나 보고가 나타나지 않으면 에이전트는 목표와 가정을 업데이트하는 데 필요한 중요한 맥락을 놓치게 됩니다. 한 직원은 몇 달 전 Claude 상품에 관한 문서에 자신의 이름이 있어서 책임이 바뀐 후에도 에이전트가 계속 티셔츠와 머그컵 요청을 가져왔다고 설명했습니다. 기록되지 않은 회의와 직접 메시지에서의 사적인 작업은 보이지 않고 혼란스러우며 AI 중심 직장에서는 권장되지 않습니다. 한 연구원은 이러한 개방성 기본값이 Anthropic의 AI 통합에 중요하다고 설명했습니다. "대부분의 조직은 그렇게 운영되지 않으며, 리더가 공개적으로 피드백을 방어해야 하기 때문에 이것은 큰 변화라고 생각합니다."

채용 기준은 자율성과 판단력 중심으로 전환

2024년 이후 Anthropic에 채용된 수천 명의 직원에 대한 채용 관리자 인터뷰 평가표를 자동 코더로 처리한 결과, 가장 분명한 변화는 후보자가 AI 도구를 창의적으로 사용한 입증된 이력에 대한 강조가 증가했다는 것입니다. 2024년에는 채용 관리자가 기술 직무 평가의 약 5%, 비기술 직무의 7%에서 후보자의 AI 도구 사용 이력을 언급했습니다. 2026년에는 기술 직무에서 3배, 비기술 직무에서 4배로 증가했습니다.

기술 후보자 인터뷰 중 가장 큰 증가는 지원자의 자율성과 판단력에 대한 언급이었습니다. 도메인 전문성 논의는 전체 평가에서 차지하는 비중이 줄었습니다. 한 관리자는 "모델이 계속해서 들쭉날쭉할 것으로 예상하기 때문에 제 팀에는 도메인을 넘나들 수 있는 사람을 원합니다"라고 설명했습니다. 비기술 후보자의 경우 고객 및 사명 지향성이 증가한 반면 실행 기술 논의는 감소했습니다.

Anthropic이 고용주에게 제안하는 것

보고서는 Anthropic이 상상된 AI 중심 미래의 어느 극단과도 닮지 않았다고 주장합니다. 즉, 수십억 달러 수익을 위해 에이전트 떼를 조종하는 1인 스타트업도, 인간을 피펫 조작과 의회 증언에만 고용하는 AI CEO가 운영하는 회사도 아닙니다. Anthropic은 지난 1년 동안 규모가 3배로 성장했으며, Slack 토론과 대면 회의가 회사 전략부터 팀 결정까지 모든 것을 이끌고 있으며 AI 에이전트의 입력은 거의 없습니다.

저자들은 Anthropic의 고용 관행에서 두드러지는 세 가지 특징을 식별하면서도, 그 중 많은 부분이 경제 전반에 복제될 수 없다고 경고합니다.

첫째, 광범위한 주식 소유는 직원들에게 회사 성공에 대한 강한 이해관계를 부여합니다. 보고서는 이것이 가치 평가가 크게 증가한 회사에게는 쉬운 자세이며, 많은 기업에서 공동 소유가 불충분하거나 바람직하지 않을 수 있음을 인정합니다. 노동자 친화적인 AI 도입에서 노동자가 성공적인 출시에 재정적 지분을 갖지 않는 버전은 상상하기 어렵다고 주장하며, 제2차 세계 대전 후 노동-경영 합의(노동이 생산성 연동 임금 인상과 풍부한 혜택을 대가로 경영의 작업 재편 권한을 허용한)에 비유합니다.

둘째, Anthropic은 AI 주도 변화에 직면한 일자리를 모니터링하기 위한 지속적인 조기 경보 시스템을 구축하고 있습니다. 수요와 생산성에 대한 일련의 역할 수준 지표를 AI 역량 및 사용과 대조하여 작업이 이동하는 곳을 식별하고, 영향을 받는 직원을 즉각적인 위험이 덜한 기술 적합성을 가진 직무로 재배치하기 시작할 수 있게 합니다. 보고서는 AI 발전이 가속화될수록 AI 발전이 요구하는 모든 새로운 작업을 충족하기 위해 외부 노동 시장에 의존하는 것이 더 큰 병목이 될 것이라고 주장합니다.

셋째, 내부 재배치를 우선시하면 AI 도입 기업이 AI가 새로운 제품과 새로운 시장을 위한 새로운 작업을 창출할 수 있는 방법을 고려하도록 강제하며, AI 애플리케이션을 인간 노동자를 대체하여 인건비를 절약하는 데만 사용하지 않도록 합니다. 저자들은 이것이 고용주가 '그저 그런' 또는 '비효율적인' 자동화, 즉 AI나 다른 기술이 인간 노동자를 간신히 능가하여 노동자를 대체하고 소득 손실로 인한 상당한 사회적 비용을 초래하면서 생산성 이점은 최소화하는 자동화에 저항하는 데 도움이 될 수 있다고 주장합니다. 또한 기존 직원 재배치 약속이 고용주가 신규 채용 위험을 감수하는 것을 주저하게 만들 수 있는 트레이드오프도 지적합니다.

Anthropic 임원은 이 문제의 중요성에 대해 다음과 같이 말했습니다. "불안하게 걱정하는 인력은 최선의 업무를 수행하는 인력이 아닙니다."

보고서가 명시한 한계

저자들은 이러한 어떤 조치도 강력한 AI가 일자리를 방해하는 것을 막지 못하며, 보고서에 기록된 주니어 채용 감소를 직접 해결하지도 못한다고 명시합니다. 그들이 쓴 것처럼 "기존 직원에 대한 고용 보호는 처음부터 채용되지 않은 사람들에게는 혜택이 되지 않을 것입니다." 그들은 고용주의 사적 조치가 AI가 가져올 수 있는 직장 변화의 규모에 대한 명확한 그림에 따라 재교육 및 소득 지원에 대한 정부 정책과 함께 이루어져야 한다고 주장합니다.

보고서는 또한 방법론적 한계를 지적합니다. 도구 도입은 무작위가 아니며, 더 많은 코드가 반드시 더 나은 코드나 비즈니스 영향력을 의미하지는 않으며, 더 많은 기회를 가진 영업 담당자가 자동화를 선택할 수 있습니다.

제안 인용

보고서는 다음 인용을 제공합니다.

@techreport{wilmers2026employment,
author = {Nathan Wilmers and Regina Catipon and Maxim Massenkoff and Peter McCrory},
title = {How employment is changing at Anthropic},
institution = {The Anthropic Institute},
type = {Technical Report},
year = {2026},
month = oct,
url = {https://www.anthropic.com/research/employment-at-anthropic}
}

저자들은 업무 변화에 대한 인터뷰에 시간을 내준 Anthropic 직원들에게 감사를 표하며, 의견과 도움을 준 25명의 동료 이름을 언급합니다.