Solomon's Verdict at Davos 2026: The "Job Apocalypse" is a Myth, but the Grind is Real

Davos, Switzerland — January 24, 2026 — 눈 덮인 봉우리와 세계경제포럼의 고강도 외교가 공존하는 가운데, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에 대한 이야기가 뚜렷하게 바뀌고 있다. 수년간 지배적이던 불안은 즉각적이고 치명적인 일자리 대체—이른바 "AI 일자리 종말"—에 대한 것이었다. 그러나 다보스 현장에서 골드만 삭스(Goldman Sachs) CEO David Solomon은 이 종말 시나리오를 단호히 거부했다. 그의 메시지는 실제 도입 경험 몇 년이 쌓여야 얻을 수 있는 실용주의에 기반한다. 즉, AI 도입은 초기 과대광고가 암시한 것보다 훨씬 더 어렵고, 느리며, 복잡하며, 그 주된 결과는 대규모 실업이 아니라 처리 능력의 확장일 가능성이 크다.

산업이 생성형 AI(Generative AI)의 "와우" 단계에서 기업 통합의 "방법" 단계로 이동함에 따라, 솔로몬의 발언은 최고경영진들 사이에서 커진 합의를 반영한다. 규제 장벽, 데이터 거버넌스, 레거시 시스템 개편에 이르는 현실적 배치의 마찰이 이론적 파괴 속도에 자연스러운 제동을 걸고 있다.

The Friction Factor: Why Adoption is Lagging Behind Hype

2023년과 2024년의 서사는 AI 에이전트가 하룻밤 사이에 인간의 업무 흐름을 매끄럽게 대체하는 마찰 없는 혁명을 약속했다. 그러나 2026년의 현실은 완전히 달라졌다. 솔로몬은 기술의 잠재력은 여전히 혁명적이지만, 기업 수용의 속도는 구조적 역풍을 만나고 있다고 주장했다.

"투자 속도는 계속 증가할 것이다,"라고 솔로몬은 하이퍼스케일러들의 막대한 자본 지출을 언급하며 말했다. "그러나 수요와 채택이 현재의 기대에 부합할지는 불확실하며, 우리는 연중에 현실 점검을 보게 될 수도 있다."

이러한 "현실 점검"은 운영의 참호에서 비롯된다. 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 은행업처럼 엄격히 규제되는 산업에 통합하려면, 상자에서 꺼낸 그대로의 모델로는 거의 제공되지 않는 수준의 정확성과 안전성이 필요하다. 솔로몬은 기업들이 AI로 "새로운 프로세스를 보증(underwriting)"하는 것이 비용과 시간이 많이 든다는 사실을 발견하고 있다고 강조했다. 엔터프라이즈급 컴퓨팅의 "컨설팅 비용"과 "월간 비용"이 상당해, ROI 계산이 단순히 급여를 소프트웨어 구독으로 바꾸는 수준으로 간단하지 않다.

Key Bottlenecks Identified at Davos 2026:

• Integration Complexity: AI를 기존 데이터베이스에 연결하면서 그것을 망가뜨리지 않는 일.
• Regulatory Compliance: AI 결정이 엄격한 금융 및 법적 기준(예: 유럽)을 충족하도록 보장하는 일.
• Process Re-engineering: 단순히 AI를 나쁜 프로세스에 꽂아 넣을 수 없다는 깨달음; 먼저 프로세스를 재구축해야 한다.

Capacity Over Cuts: The "One GS 3.0" Strategy

아마도 솔로몬이 "일자리 상실" 서사에 대해 제시한 가장 설득력 있는 반론은 골드만 삭스 내부 전략인 "One GS 3.0"이다. 은행은 AI를 인력 감축 수단으로 보기보다는, 악명이 높게 노동집약적인 "고객 확인 절차(Know Your Customer, KYC)"와 고객 온보딩 워크플로우를 포함한 여섯 가지 필수 비즈니스 프로세스를 전면 개편하는 데 활용하고 있다.

솔로몬이 강조한 목표는 회사의 처리 능력을 늘리는 것이다. 데이터 양과 규제 요구가 폭증하는 세상에서 인간 팀은 한계에 다다랐다. AI는 동일한 수의 직원으로 10배의 업무량을 처리하게 해, 노동 과잉을 만드는 대신 자원 제약을 해결한다.

"우리가 이를 제대로 구현한다면, 우리의 인력에 큰 감소가 있을 것으로 기대하지 않는다,"라고 솔로몬은 말했다. 이는 제번스의 역설(Jevons Paradox)의 경제 개념과도 일치한다: 기술이 자원(노동)을 더 효율적으로 사용하게 하면, 그 자원의 총 소비는 감소하지 않고 오히려 증가한다. 규정 준수와 데이터 입력의 따분한 작업을 자동화함으로써 골드만 삭스는 인력을 이전에 대역폭 부족으로 무시되던 수익 창출 기회를 추구하는 데 해방시키려 한다.

Dispelling the "Hiring Nightmare"

2026년을 앞두고 많은 불안은 "채용 악몽"—초급 역할이 사라져 경험을 쌓지 못하는 "잃어버린 세대"가 발생하는 시나리오—에 집중되어 있었다. 솔로몬은 이에 반박하며 인재의 정의가 단순히 진화하고 있다고 제안했다.

우려는 AI가 산출은 급등시키되 고용은 정체되는 "일자리 없는 성장(jobless growth)"을 만들 것이라는 것이었다. 대신 시장은 "고부가가치 인재"로의 이동을 보고 있다. 금융 전문성과 AI 구현을 연결할 수 있는 인력에 대한 수요가 치솟고 있다. "악몽"은 근로자가 아니라 그들을 찾으려는 고용주에게 닥친 문제다.

솔로몬의 관점은 초급 은행원에 대한 진입 장벽이 높아져 더 높은 기술적 기본 소양을 요구할 수 있음을 시사하지만, 역할 자체가 사라지는 것은 아니라고 말한다. 이들은 단순 반복 분석에서 전략적 감독으로 전환하고 있으며—적응할 수만 있다면—궁극적으로 직원에게 이득이 된다.

Myth vs. Reality: The 2026 AI Labor Market

과거의 공포 확산과 현재의 데이터 사이의 차이를 명확히 하기 위해, 우리는 솔로몬 연설의 핵심 포인트를 지배적 신화들과 대조해 분석했다.

Table 1: The AI Labor Landscape – Expectation vs. Execution

The Economic Long View

솔로몬은 또한 이 "더 느리지만 더 깊게" 진행되는 도입 곡선의 광범위한 경제적 함의에 대해 언급했다. 2025년에 AI 인프라 지출이 GDP의 1% 이상을 차지하는 등 재정 부양책과 지속적 인프라 투자로 미국은 구조적 순풍을 보고 있다.

그러나 그는 인프라 구축(칩 구매)과 애플리케이션 가치(칩으로 돈을 버는 일)를 구분해야 한다고 경고했다. 전자는 호황이지만, 후자는 아직 "창조적 파괴" 단계에 있다. "승자도 있고 패자도 있을 것이다,"라고 솔로몬은 인정하며, 명확한 처리 능력 전략 없이 AI에 과잉 투자한 기업들이 대가를 치를 수도 있음을 시사했다.

Conclusion: The Boring Truth is Good News

Creati.ai의 독자들에게 다보스 2026에서 얻을 수 있는 교훈은 신선하게 현실적이다. 실업수당을 받기 위해 줄 선 로봇이라는 선정적 헤드라인은 기업용 소프트웨어 통합이라는 지루하고 어려운 현실로 대체되고 있다.

글로벌 경제의 바로미터인 골드만 삭스는 AI가 단기적으로는(구현의 고통 때문에) 일을 더 어렵게 만들지만 장기적으로는 더 가치 있게 만들 것이라는 미래에 베팅하고 있다. "일자리 종말"은 현실 세계의 복잡성에 의해 무기한 연기되거나 취소된 셈이다. 그 자리에 남은 것은 우리가 만든 도구들을 활용할 수 있는 처리 능력을 구축하는 경쟁이다.