실행은 AI가 거의 공짜로 해주니 판단력만 남았다는데, 정작 판단력을 키워주던 자리가 제일 먼저 AI로 대체됐다. PwC가 10억 건 넘는 채용 공고를 분석해 붙인 이름, '시니어화'.

1. 이력서가 쓸모없어지고 있다

옛날 이력서에서 한 직장 8년은 '한 사이클 버텼다'는 신호였다. '아는 시스템에서 아는 일 할 수 있냐'를 가려내는 데는 꽤 쓸 만했다.

Canva 인사총괄은 면접 핵심 질문을 '뭘 했냐'에서 '어떻게 알아냈냐'로 바꿨다. 머릿속 기계장치를 열어보겠다는 것이다. 뭘 가정했고, 뭘 만들었다 버렸고, 언제 마음을 바꿨는지.

ElevenLabs는 연차 요건을 거의 버렸다. 회사 밖에서 뭘 만들었는지, 시키지 않아도 AI를 어떻게 쓰는지. 그게 기준이다.

2. 판단력이 새 희소자원

누구나 코드, 대시보드, 시안, 분석을 뽑아낼 수 있게 되면, 핵심 역량의 무게추가 옮겨간다. 만드는 쪽에서, 뭘 만들 가치가 있는지 정하는 쪽으로.

화면 만드는 게 쉬워지면 디자인의 가치는 제작이 아니라 취향과 방향이다. '그냥 돌아가는 제품'과 '쓰는 사람이 없으면 곤란한 제품'의 차이가 거기서 갈린다.

요즘 제일 인기 있는 사람은 운영자가 아니라 정찰병이다. 지도 없는 땅에 먼저 들어가서 관점을 세우고, 조직이 움직일 수 있는 뭔가를 들고 돌아오는 사람. AI가 엔지니어를 디자이너로 만들어주지 않듯, 취향과 전문성까지 없애진 못한다. 싼 결과물을 좋은 결정으로 착각한 회사는 더 빨리 달리면서 고객에게서 더 멀어진다.

판단력은 그대로인데 다섯 배 빨리 내놓는 팀은 다섯 배의 가치가 아니라 다섯 배의 실수를 만든다. 하나하나 번지르르하게 포장돼서, 꽤 고민한 것처럼 보이는 실수들.

3. 견습 과정이 자동화됐다

Indeed Hiring Lab 기준 2026년 5월 미국 시니어 공고는 전년 대비 14.7% 증가, 신입 공고는 7.5% 감소. 2022년부터 계속 이 추세다. AI 노출이 큰 직종의 20대 초반 취업자는 생성형 AI 확산 이후 약 16% 상대적으로 줄었다.

Harvard 워킹페이퍼는 28만 개 넘는 기업, 6,600만 명을 들여다봤다. 생성형 AI를 도입한 기업은 주니어 채용을 확 줄이고 시니어는 계속 늘렸다.

시니어화. AI 노출이 큰 직종의 신입 공고가, 예전 같으면 경력 10년쯤에나 요구하던 역량—전략적 판단, 이해관계자 관리—을 요구할 확률이 7배. 신입 공고에 새로 등장한 역량 중 원래 시니어 몫이던 비중이 최상위 직종 52%, 최하위 직종 7%.

원래 주니어 자리는 판단력을 배우는 현장이었다. 1년차가 자료 모으고 초안 쓰면 상사가 그걸 고쳐 쓰고, 그 옆에서 봤다. 결과물을 만드는 게 본업이 아니라, 경험자가 이견을 다루고 방향을 틀고 나쁜 소식을 전하는 장면을 목격하는 게 본업이었다. 2~3년 반복하면 지금 회사들이 입사 첫날 요구하는 바로 그 역량이 됐다.

4. 장부에 안 잡히는 빚, 역량 부채

'조직 역량 부채.' 미래 리더에게 필요한 판단력과, 실제 주니어들이 갖고 있는 판단력 사이의 틈이다. 기술 부채처럼 장부에 안 잡히다가 어느 분기 갑자기 청구서가 날아온다.

군살 없는 AI 네이티브 회사에선 몇 사람이 에이전트와 워크플로, 내부 운영체제를 전부 만든다. 그중 한 명이 나가면 벽 뒤 배선을 통째로 뜯긴 기분이다. 문서화가 도움은 되지만, 문서는 한 사람이 알던 걸 보존할 뿐이지 결정할 수 있는 사람을 복제하진 못한다.

5. 현장이 없다

그래도 주니어를 뽑되, 판단력이 예전보다 빨리 자라도록 신입 자리 자체를 다시 설계하는 게 필요하다.

1,000명 규모 미디어 에이전시 Brainlabs는 사내 아카데미를 닫는 대신 AI 중심으로 뜯어고쳐 신입 코호트를 2023년 10월 19명에서 2026년 4월 64명, 237% 늘렸다. 로펌들도 초안 뽑는 주니어 대신, 모델 결과물을 검증하고 그 주변 워크플로를 관리하는 주니어 쪽으로 움직이고 있다.

새로 설계된 첫 직장의 모습: 초안은 덜, 검증은 더. 수집은 덜, 수집한 게 무슨 뜻이고 누구에게 영향을 주는지 결정하는 건 더.

채용 필터는 확실히 좋아졌다. 혈통보다 증거, 결과물보다 판단, 물려받은 조직도보다 불확실성 앞에서의 태도. 문제는, 이 새 필터를 쓰는 거의 모든 회사가 '다른 데서 주니어를 계속 길러주겠지'라는 말 없는 가정 위에 조용히 올라타 있다는 것이다.

판단력을 알아보는 눈은 좋아졌는데, 판단력을 만드는 과정 자체가 사라지고 있다.

'모델 결과물 검증이 첫 직장이라니. 틀린 걸 알아보려면 판단력이 있어야 하는데, 그건 반복 훈련으로 생기는 거 아닌가.' 닭과 달걀 문제인데, 달걀 낳던 닭부터 잡아먹은 형국이다.

출처: Ruben Dominguez, "Everyone Is Hiring for Judgment. Nobody Is Making It Anymore." The AI Corner (Substack), 2026년 9월 21일.