2026년 10월 5일, 인사·재무 소프트웨어 회사 Workday가 「Global Workforce Report」를 냈어요. Workday 채용 시스템을 쓰는 대기업 554곳이 사람을 뽑으며 적은 기술 조건을 모아 보니, ‘AI 도구를 쓸 줄 안다’는 조건은 2026년 1월을 정점으로 줄었어요. 같은 데이터에서 ‘AI를 만들어 업무에 붙일 줄 안다’는 조건은 열한 달 내내 늘었어요. 보도자료 부제는 이 변화를 “회사들이 AI에 프롬프트만 넣는 사람이 아니라 AI로 만들 수 있는 사람을 찾는다”고 요약했어요.
Workday가 대기업 554곳이 사람을 뽑으며 적은 기술 조건을 열한 달 동안 모아 보니, AI 기술 조건이 두 갈래로 갈렸어요
데이터는 Workday Recruiting에 쌓인 채용 요청서(job requisition)의 기술 정보이고, Workday가 고객사 이름을 지운 상태로 모았어요. 채용 요청서는 회사가 빈자리 하나를 채우려고 “이런 기술을 가진 사람이 필요하다”고 적어 채용 시스템에 올리는 문서예요. 기간은 2025년 9월부터 2026년 7월까지 열한 달이에요. 보고서는 요청서에 적힌 AI 기술 조건을 아래 두 묶음으로 나눴어요.
| 보고서의 묶음 이름 | 보고서 정의 | 이 글에서 부르는 말 |
|---|---|---|
| 기초 AI 기술 | 프롬프트부터 코파일럿 활용까지, AI 도구를 일상적으로 쓰는 능력 | AI를 쓰는 기술 |
| 응용 AI 기술 | 머신러닝·워크플로 자동화·LLM·AI 엔지니어링으로 AI를 만들고, 업무에 붙이고, 운영하는 능력 | AI를 만들어 업무에 붙이는 기술 |
AI를 쓰는 기술 묶음에는 프롬프트를 쓰는 능력뿐 아니라 코파일럿을 업무에 쓰는 능력까지 들어가요. AI를 만들어 업무에 붙이는 기술 묶음에는 AI를 만드는 일과 함께, 업무 흐름에 연결하고 계속 돌아가게 운영하는 일까지 들어가요.
읽기 전에 알아 둘 한계가 있어요. 보고서 전문에는 변화 폭이 요청서 건수 기준인지, 요청서 가운데 비율인지, 기술 언급 횟수인지 적혀 있지 않아요. 어떤 기술 조건을 어느 묶음에 넣었는지 정한 분류 기준도 공개 설명에 없어요. 표본은 Workday Recruiting을 쓰는 직원 250명 이상 대기업 고객이어서 노동시장 전체를 대표하지 않아요. 발행사 Workday는 채용 소프트웨어, 스킬 관리 제품, 에이전트를 만드는 도구 Sana를 파는 회사이기도 해요.
프롬프트·코파일럿처럼 AI 도구를 쓰는 기술 조건은 1월 정점 뒤 25% 줄고, 머신러닝·업무 자동화처럼 AI를 만들어 붙이는 기술 조건은 2025년 9월보다 51% 늘었어요
회사들이 AI를 쓰는 기술 조건을 가장 많이 찾은 때는 2026년 1월이었어요. 보고서 표현으로는 그 뒤 꾸준히(steadily) 내려가 전체로 25% 줄었어요. AI를 만들어 업무에 붙이는 기술 조건은 매 기간 올랐고(rose every period), 2025년 9월보다 51% 늘었어요. 그 ‘기간’이 월인지 분기인지는 공개 설명에 없어요.
두 숫자는 기준점이 달라요. 25%는 2026년 1월 정점에서 내려온 폭이고, 51%는 2025년 9월 출발점에서 올라온 폭이에요. 그래서 두 숫자의 크기를 같은 잣대로 맞대 볼 수는 없어요. 데이터가 확실하게 보여 주는 것은 두 묶음이 움직인 방향이에요. 2026년 1월부터 7월까지 반년 동안, 회사들은 요청서에 AI를 쓰는 기술 조건을 덜 적었고 AI를 만들어 업무에 붙이는 기술 조건은 더 적었어요.
AI를 쓰는 기술이 덜 중요해진 건지, 누구나 갖춘 기본이 돼 굳이 적지 않는 건지는 데이터로 가려지지 않아요
채용 요청서 데이터는 회사들이 무엇을 적었는지 보여 주지만, 왜 적지 않게 됐는지는 담고 있지 않아요. 보고서도 방법론에서 모든 추세를 인과가 아니라 서술(descriptive)로 읽으라고 적었어요. 교육 업계 매체 Learning News는 보고서 숫자를 옮긴 뒤 이 점을 짚었어요.
“Advertised requirements do not establish whether basic AI skills are becoming less useful or more widely assumed.” (요청서에 적힌 조건만으로는 기초 AI 기술이 덜 쓸모 있어지는 건지, 누구나 갖춘 전제가 되어 가는 건지 알 수 없어요.)
앞의 해석이 맞으면, AI 도구를 쓰는 능력은 회사가 채용에서 덜 따지는 능력이 됐어요. 뒤의 해석이 맞으면, 따로 적지 않아도 될 만큼 당연하게 기대하는 능력이 됐어요. 두 해석 가운데 어느 쪽이 맞는지 가를 근거는 보고서에 없고, 보고서도 어느 쪽이라고 주장하지 않아요.
25%가 요청서 건수인지 비율인지도 공개되지 않았어요. 25%가 요청서 건수 기준이라면, 채용 자체가 줄어든 영향이 일부 섞였을 수 있어요. 같은 보고서가 다른 데이터(Workday 인사 시스템 사용 기록)로 본 전형적인 기업의 월 구인 수는 2025년 3월 약 83건에서 2026년 7월 약 79건으로 4% 줄었어요. 기간과 데이터가 달라 이 숫자를 25%에서 빼서 계산할 수는 없어요. 같은 열한 달 동안 AI를 만들어 업무에 붙이는 기술 조건은 오히려 늘었어요.
기술 업종만은 AI를 쓰는 기술과 AI로 만드는 기술을 둘 다 더 찾았어요
554곳 전체로는 AI를 쓰는 기술 조건이 1월 뒤 줄었지만, 기술 업종은 이 흐름에서 벗어났어요. 보고서는 기술 업종을 예외로 들면서, 이 업종에서는 AI를 능숙하게 쓰면서 AI로 만들 줄도 아는 인재를 찾는 수요가 늘었다고 적었어요. 원문은 “Technology is the exception, with rising demand for talent who can both use AI fluently and build with it.”이에요.
보고서에는 이 문장만 있고, 기술 업종의 숫자나 다른 업종별 숫자는 없어요. 그래서 기술 업종에서 AI를 쓰는 기술 조건이 얼마나 늘었는지, 기술 업종을 빼면 감소 폭이 얼마나 커지는지는 알 수 없어요. 이 문장으로 말할 수 있는 범위는, 기술 업종에서는 AI를 만들어 업무에 붙이는 기술이 AI를 쓰는 기술을 대신하지 않고 그 위에 더해졌다는 데까지예요.
이유가 어느 쪽이든, 대기업 채용 조건에서 ‘AI를 쓸 줄 안다’는 덜 적히고 ‘AI로 만들 줄 안다’가 더 적히고 있어요
554곳은 Workday 채용 시스템을 쓰는 직원 250명 이상 대기업이고, 보고서는 이 추세를 서술로만 제시했어요. 그 범위 안에서, 2026년 1월 이후 요청서에서 수요가 계속 늘어난 AI 조건은 AI를 만들어 업무에 붙이는 기술이었어요.
AI를 만들어 업무에 붙이는 일이 일터에서 어떤 모습인지는, Workday가 보고서를 낸 지 나흘 뒤 자사 에이전트 도구 Sana를 소개하려고 블로그에 올린 글에 나와요. 글에 따르면 Workday의 인사 담당자(HRBP) 한 명이 엔지니어링 팀에 요청하지 않고 Sana로 평가 조정(calibration) 에이전트의 시제품을 직접 만들었어요. 평가 조정은 관리자들이 매긴 인사 평가를 팀 사이에서 서로 맞추는 일이고, 이 에이전트는 사내 Slack에 올라온 질문으로 학습했어요. Workday 인사 담당자의 83%가 이 에이전트를 아주 유용하다고 답했고, 사용자 절반은 평가 조정 준비 시간을 최대 75% 줄였어요. 응답자가 몇 명이었는지는 글에 없어요.
같은 글에는 채용팀 매니저 한 명이 만든 면접 질문 에이전트도 나와요. Workday에는 직무가 1,600개 넘게 있고, 기술 목록은 800개가 넘어요. 이 에이전트는 직무마다, 그 직무에 필요한 기술 하나당 맞춤 면접 질문을 2개씩 만들어요.
“an agent built by one person does it for all of them.” (한 사람이 만든 에이전트가 그 모든 직무의 면접 질문을 만들어 줘요.)
두 에이전트는 개발자가 아닌 직원이 Sana로 만든 것이에요. 이런 제작이 보고서의 응용 AI 기술 집계에 들어가는지는 공개 설명에 없어요. 이 글은 Sana를 파는 Workday가 쓴 자사 제품 소개 글이기도 해서, 보고서 숫자의 근거가 아니라 AI를 만들어 업무에 붙이는 일이 어떤 모습인지 보여 주는 예로만 읽어야 해요.
2026년 1월까지 대기업들은 사람을 뽑으며 ‘AI 도구를 쓸 줄 아는지’를 가장 많이 찾았어요. 그 뒤 그 조건은 요청서에서 줄었고, 지금 대기업 채용 요청서에서 계속 늘어나는 AI 조건은 ‘AI를 만들어 업무에 붙일 줄 아는지’예요.
