앤스로픽의 내부 고용 자료에 따르면 AI 에이전트 사용이 확대되는 가운데 주니어 기술직 채용이 둔화했습니다. 8월에는 직원이 지시하는 대화형 에이전트가 담당 직원보다 6배 많은 업무 시간을 기록했습니다. 네이선 윌머스(Nathan Wilmers), 레지나 카티폰(Regina Catipon), 맥심 마센코프(Maxim Massenkoff), 피터 맥크로리(Peter McCrory)가 작성한 보고서는 고용·AI 사용·산출물·설문·커뮤니케이션·일정·채용 기록과 직원 17명 인터뷰를 분석했습니다.

2025년 초 이후 기술 부서 내 주니어 직원 비중은 21%에서 14%로 낮아졌고, 주니어 기술직 채용 비중은 27%에서 9%로 떨어졌습니다. 지난 1년간 전체 고용에서 기술 부서가 차지하는 비중도 61%에서 56%로 줄었습니다. 다만 기술직 채용 인원 자체는 계속 늘었으며, 영업·재무·채용 부문이 더 빠르게 확장됐습니다. 4월 설문에서는 관리자 과반이 AI가 필요한 역량을 바꿨다고 답했고, 머신러닝 관리자 약 3분의 1과 소프트웨어 엔지니어링 관리자 5분의 1은 AI 때문에 채용을 줄이고 있다고 밝혔습니다.

코딩 에이전트는 비기술직 업무에도 퍼졌습니다. 비기술직 직원의 에이전트 사용 세션은 2025년 8월 월 2회에서 2026년 5월 90회로 늘었습니다. 기술 부서에서 앞선 30일 동안 코드 커밋을 하지 않은 직원 비중은 2026년 4월까지 거의 절반으로 줄었습니다. 엔지니어 대 제품 관리자 비율은 약 17대 1에 이르렀고, 관리자들의 코드 커밋은 2배가 됐습니다. 앤스로픽에서 1년 이상 근무한 직원은 2026년에 부서 간 이동을 월평균 2025년보다 50% 더 자주 했습니다.

에이전트의 업무 시간은 2026년 3월 인간의 업무 시간을 넘어섰으며, 8월에는 직원이 지시하는 에이전트의 기록 시간이 담당 직원의 6배였습니다. 보고서는 엔지니어들의 코드 커밋이 6개월 전보다 5배에 달했고, 변호사·매입채무 담당자·영업직의 산출물도 늘었다고 밝혔습니다. 연구진은 코딩 에이전트를 도입한 엔지니어 192명과 도입하지 않은 74명을 비교했습니다. 도입자들은 사용 후 더 많은 코드를 추가했지만, 도구 도입은 무작위로 이뤄지지 않았으며 코드가 많아졌다고 품질이나 사업 효과가 반드시 개선된 것은 아니라고 설명했습니다. 에이전트 작성 코드와 직원 작성 코드를 비교했을 때 이후 삭제되거나 되돌려진 코드 줄의 비중에는 차이가 없었습니다.

에이전트를 도입한 영업 담당자는 더 많은 고객과 거래를 성사시켰습니다. 한 고객 담당 임원은 자동화가 기존 업무의 약 20%를 대체했다고 말했고, 다른 담당자는 고객과 30% 더 많이 대화할 수 있다고 밝혔습니다. 한 변호사는 Claude로 위험을 살피고 법률 문의를 분류하며 검토용 문안을 준비했고, 한 채용 담당자는 후보자 발굴과 지원 현황 관리에 Claude를 썼습니다. 보고서는 사람이 에이전트의 모든 결과물을 읽으려면 비기술직 직원의 업무 주간 절반이 필요해 사람의 주의력이 병목이 됐다고 밝혔습니다. 이에 직원들은 감시·가시성 도구를 만들고 있으며, 채용 관리자들은 구체적인 기술 전문성보다 자율성과 판단력을 더 중시하고 있습니다. 앤스로픽은 일자리 변화 위험을 조기에 알리는 체계를 마련하고, 직무가 바뀌는 직원의 다른 역할 이동을 우선시했습니다.

앤스로픽의 내부 고용 자료에 따르면 AI 에이전트 사용이 확대되는 가운데 주니어 기술직 채용이 둔화했습니다. 8월에는 직원이 지시하는 대화형 에이전트가 담당 직원보다 6배 많은 업무 시간을 기록했습니다. 네이선 윌머스(Nathan Wilmers), 레지나 카티폰(Regina Catipon), 맥심 마센코프(Maxim Massenkoff), 피터 맥크로리(Peter McCrory)가 작성한 보고서는 고용·AI 사용·산출물·설문·커뮤니케이션·일정·채용 기록과 직원 17명 인터뷰를 분석했습니다.

2025년 초 이후 기술 부서 내 주니어 직원 비중은 21%에서 14%로 낮아졌고, 주니어 기술직 채용 비중은 27%에서 9%로 떨어졌습니다. 지난 1년간 전체 고용에서 기술 부서가 차지하는 비중도 61%에서 56%로 줄었습니다. 다만 기술직 채용 인원 자체는 계속 늘었으며, 영업·재무·채용 부문이 더 빠르게 확장됐습니다. 4월 설문에서는 관리자 과반이 AI가 필요한 역량을 바꿨다고 답했고, 머신러닝 관리자 약 3분의 1과 소프트웨어 엔지니어링 관리자 5분의 1은 AI 때문에 채용을 줄이고 있다고 밝혔습니다.

코딩 에이전트는 비기술직 업무에도 퍼졌습니다. 비기술직 직원의 에이전트 사용 세션은 2025년 8월 월 2회에서 2026년 5월 90회로 늘었습니다. 기술 부서에서 앞선 30일 동안 코드 커밋을 하지 않은 직원 비중은 2026년 4월까지 거의 절반으로 줄었습니다. 엔지니어 대 제품 관리자 비율은 약 17대 1에 이르렀고, 관리자들의 코드 커밋은 2배가 됐습니다. 앤스로픽에서 1년 이상 근무한 직원은 2026년에 부서 간 이동을 월평균 2025년보다 50% 더 자주 했습니다.

에이전트의 업무 시간은 2026년 3월 인간의 업무 시간을 넘어섰으며, 8월에는 직원이 지시하는 에이전트의 기록 시간이 담당 직원의 6배였습니다. 보고서는 엔지니어들의 코드 커밋이 6개월 전보다 5배에 달했고, 변호사·매입채무 담당자·영업직의 산출물도 늘었다고 밝혔습니다. 연구진은 코딩 에이전트를 도입한 엔지니어 192명과 도입하지 않은 74명을 비교했습니다. 도입자들은 사용 후 더 많은 코드를 추가했지만, 도구 도입은 무작위로 이뤄지지 않았으며 코드가 많아졌다고 품질이나 사업 효과가 반드시 개선된 것은 아니라고 설명했습니다. 에이전트 작성 코드와 직원 작성 코드를 비교했을 때 이후 삭제되거나 되돌려진 코드 줄의 비중에는 차이가 없었습니다.

에이전트를 도입한 영업 담당자는 더 많은 고객과 거래를 성사시켰습니다. 한 고객 담당 임원은 자동화가 기존 업무의 약 20%를 대체했다고 말했고, 다른 담당자는 고객과 30% 더 많이 대화할 수 있다고 밝혔습니다. 한 변호사는 Claude로 위험을 살피고 법률 문의를 분류하며 검토용 문안을 준비했고, 한 채용 담당자는 후보자 발굴과 지원 현황 관리에 Claude를 썼습니다. 보고서는 사람이 에이전트의 모든 결과물을 읽으려면 비기술직 직원의 업무 주간 절반이 필요해 사람의 주의력이 병목이 됐다고 밝혔습니다. 이에 직원들은 감시·가시성 도구를 만들고 있으며, 채용 관리자들은 구체적인 기술 전문성보다 자율성과 판단력을 더 중시하고 있습니다. 앤스로픽은 일자리 변화 위험을 조기에 알리는 체계를 마련하고, 직무가 바뀌는 직원의 다른 역할 이동을 우선시했습니다.