22~25세 개발자만 19% 줄던 해, 깃허브엔 3,600만 명이 왔습니다

22~25세만 꺾인 고용 곡선

스탠퍼드 연구진(에릭 브린욜프슨, 바라트 찬다르, 루유 천)은 2022년 10월을 기준으로 나이대별 소프트웨어 개발자 고용을 추적했습니다. 보스가 2025년 11월 판 논문의 그림에서 읽어 낸 값으로는 22~25세만 고점에서 19% 내려왔고, 30대 이상은 모든 나이대가 늘었습니다. 41~49세는 14% 올랐습니다.

특정 회사의 사정이 섞였을 가능성도 연구진이 따로 걸러 냈습니다. 회사 단위의 충격을 통제해도 AI 노출 직군에서 젊은 노동자 고용은 상대적으로 16% 줄었습니다. 감소는 AI가 사람의 일을 대신하는 방식으로 쓰이는 직군에 몰렸고, 연구진은 감소의 주된 경로로 채용 둔화를 꼽았습니다. 앤트로픽은 3월 노동시장 보고서에서 이 연구를 인용하며, 고용이 제자리였다고 가정하고 비교하면 6%, 같은 회사의 비슷한 노동자끼리 비교하면 16% 감소라고 풀어 설명했습니다.

보스가 따로 짚은 것은 곡선이 꺾인 시점이었습니다. 22~25세 곡선은 챗GPT가 나온 2022년 11월에 꺾이지 않았습니다. 출시 두어 달 전에 이미 고점을 찍고 2023년 내내 조금씩 내려오다가, 2024년부터 2025년 초 사이에 가장 빠르게 떨어졌습니다. 코딩 도구가 한 줄씩 자동 완성해 주던 단계에서 티켓 하나를 통째로 끝내는 단계로 넘어간 시기입니다. 보스는 이 시기를 근거로 신입 시장을 본격적으로 달군 것은 에이전트형 코딩이었다고 봤습니다.

다른 자료도 같은 쪽을 가리킵니다. 앤트로픽은 같은 보고서에서 미국 인구조사국 월간 조사(CPS)로 22~25세가 새 일자리를 시작하는 비율을 따로 셌습니다. AI 노출이 없는 직군으로 들어가는 비율은 월 2% 안팎에서 움직이지 않았고, 노출 상위 직군으로 들어가는 비율은 0.5%포인트쯤 내려갔습니다. 챗GPT 이후 평균으로 보면 2022년보다 14% 낮고, 통계적으로는 겨우 유의한 수준입니다. 25세보다 나이 많은 노동자에게서는 이런 감소가 나타나지 않았습니다.

졸업장 쪽 숫자도 비슷하게 움직였습니다. 뉴욕 연방준비은행의 최신 전공별 통계에서 22~27세 최근 졸업자 실업률은 컴퓨터과학 7.0%, 컴퓨터공학 7.8%로, 교양학(Liberal Arts) 전공 3.8%의 두 배 가까이 됩니다. 1년 전 판에서 6.1%였던 컴퓨터과학 실업률이 더 올랐습니다.

평균에 묻히는 8%

미국 전체로 보면 개발자는 줄지 않았습니다. 미국 노동통계국(BLS) 직업별 고용 통계에서 재직 중인 소프트웨어 개발자는 2022년 5월 153만 명에서 2025년 5월 169만 명으로 10% 늘었습니다. 2024년 5월부터 1년 동안 미국 전체 고용이 0.8% 늘 때 컴퓨터·수학 직군은 1.3% 늘었습니다.

두 사실이 함께 성립하는 이유는 비중에 있습니다. 보스가 미국 지역사회조사(ACS) 자료로 나이대별 비중을 매겨 보니 22~25세는 개발자 노동력의 8% 정도였습니다. 나이로 자른 구분이라 경력으로 나눈 신입과는 조금 다릅니다. 이 비중으로 가중하면 개발자 전체 고용은 2022년 10월보다 4.4% 늘었고, 22~25세 비중을 두 배로 잡아도 합계는 플러스로 남습니다. 보스의 설명으로는 평균을 보는 연구마다 효과를 찾지 못하고 신입을 떼어 보는 연구마다 급감을 찾는 이유가 여기에 있습니다. 두 연구는 같은 데이터의 다른 부위를 보고 있습니다.

실제로 평균을 본 연구들은 효과를 거의 찾지 못했습니다. 덴마크 행정 자료를 쓴 안데르스 훔룸과 에밀리 베스테르고르의 NBER 연구는 2026년 3월 개정판에서 챗GPT 출시 2년 뒤 소득과 근로시간에 나타난 효과를 2% 이내로 좁혔습니다. 두 저자가 대신 찾아낸 변화는 일의 구조였습니다. 기업은 AI를 업무 재편으로 흡수했고, AI를 쓰는 사람들은 임금이 더 높은 직업으로 옮겨 갔습니다. 앤트로픽 3월 보고서도 노출이 높은 직군에서 실업률이 체계적으로 오른 증거는 찾지 못했다고 적었습니다.

실업 통계가 조용한 데에는 구조적인 이유가 있습니다. 기존 직원을 내보내면 곧바로 실업자로 잡히지만, 신입을 뽑지 않으면 그 자리는 통계에 처음부터 나타나지 않습니다. 앤트로픽은 노출 직군 젊은 층의 실업률이 평평하다는 점을 확인하고, 이들 상당수가 직업 기록이 없는 신규 진입자라 실업자로 잡히는 대신 경제활동인구에서 빠질 수 있다고 설명했습니다. 해고 쪽 숫자도 작습니다. 재취업 지원 회사 챌린저 그레이 앤드 크리스마스의 집계를 인용한 옥스퍼드 이코노믹스 보고서에 따르면, 2025년 1~11월 미국 감원 가운데 AI를 이유로 든 것은 5만 5천 명으로 전체의 4.5%였습니다.

같은 시기에 다른 요인도 겹쳤습니다. 제로 금리가 끝났고, 2022년부터 미국 세법 174조가 소프트웨어 개발비를 그해 비용으로 처리하지 못하고 여러 해에 나눠 상각하게 했으며, 팬데믹 때 늘린 인력을 되돌리는 조정도 이어졌습니다. 보스는 스탠퍼드 결과가 회사 단위 충격과 금리 노출을 통제한 뒤에도 유지된다는 점을 들었습니다. 이 요인들로는 피해가 22~25세, 그것도 자동화할 수 있는 직군에 정확히 몰리고 40대 동료는 오히려 늘어난 모양을 설명하기 어렵다는 것입니다. 테크 업계의 연령 차별을 떠올리면 시장이 그저 나빴을 때는 결과가 거꾸로 나오는 편이 자연스럽다고 그는 덧붙였습니다.

줄어드는 직업명과 늘어나는 직업명

BLS 직업 분류로 쪼개면 차이가 더 분명해집니다. 2024년 5월부터 2025년 5월까지 1년 동안의 변화입니다.

BLS가 컴퓨터 프로그래머로 분류하는 사람은 남이 정해 준 명세대로 코드를 쓰는 사람입니다. 이 직업이 1년 만에 16% 줄었는데, BLS가 내놓았던 전망은 10년 동안 6% 감소였습니다. 보스는 줄어드는 직업들이 내놓는 결과물은 명세대로 쓴 코드이고, 늘어나는 직업들이 내놓는 결과물은 어떤 코드가 있어야 하는지에 대한 판단이라고 정리했습니다.

이 표는 앤트로픽의 노출 지표와 겹쳐 볼 수 있습니다. 앤트로픽은 이론적으로 AI가 할 수 있는 업무 가운데 실제 클로드 사용이 덮는 비율을 「관측 노출도」라는 지표로 만들었습니다. 이 지표에서 노출이 가장 높은 직업은 컴퓨터 프로그래머(74.5%)였고, 소프트웨어 QA 분석·테스터(51.9%)는 8위였습니다. BLS 통계에서 줄어든 두 직업이 노출 상위 10개 안에 들어 있고, 늘어난 소프트웨어 개발자는 이 목록에 없습니다.

오픈AI가 4월 25일 낸 「AI 일자리 전환 프레임워크」는 이 차이를 수요 쪽에서 설명합니다. 미국 일자리 약 1억 4,800만 개를 차지하는 921개 직업을 AI를 폭넓게 쓸 수 있는지, 사람이 여전히 필요한지, 값이 내려가면 수요가 늘어나는지로 갈랐습니다. 결과는 자동화 위험이 큰 직업 18%, 재편될 직업 24%, AI로 커질 직업 12%, 당장 큰 변화가 없는 직업 46%였습니다.

소프트웨어 개발자는 이 보고서에 두 번 등장합니다. 본문은 변호사, 회계사, 금융 분석가, 교사와 함께 개발자를 재편될 직업의 예로 들었습니다. 개발자 한 명이 더 많은 코드를 만들면 일부 활동에 드는 노동은 줄 수 있어도, 판단하고 결정에 책임질 사람은 계속 필요하다는 설명입니다. 오픈AI는 이런 직업에서 신입 자리와 경력 경로가 계속 배울 기회를 줄 수 있을지가 관건이라고 적었습니다.

수요 탄력성 분석에서는 다른 모습이 나옵니다. 소프트웨어 개발자는 그래픽 디자이너와 함께 탄력성이 가장 큰 직업으로 꼽혔고, 업무 생산성이 10% 오르는 충격을 가정한 그림에서는 업무 시간 대부분이 AI를 적용할 수 있는 영역에 있으면서도 순고용이 2~4% 사이로 늘어나는 쪽에 찍혔습니다. 일이 싸지면 더 많이 사게 되는 직업이라는 분석과 신입 경로를 걱정하는 분석이 한 보고서 안에 같이 들어 있습니다. 보스가 본 붕괴와 폭증이 동시에 나타나는 구조와 같은 모양입니다.

직업명에 개발자가 없는 제작자들

보스가 2025년에 예측한 것은 AI라는 새 추상화 계층이 훨씬 많은 개발자를 만들어 낸다는 것이었습니다. 깃허브의 연례 보고서 옥토버스 2025에 따르면 지난 1년 동안 3,600만 명 넘게 새로 가입해 평균 1초에 한 명 넘게 늘었고, 전체 개발자는 1억 8천만 명을 넘었습니다. 새 저장소는 1억 2,100만 개로 플랫폼 사상 가장 많았습니다. 깃허브는 2024년 12월 코파일럿 무료 요금제가 나온 뒤 가입 곡선이 예상보다 가팔라졌다고 적었고, 새로 온 개발자의 80% 가까이가 첫 주에 코파일럿을 썼습니다. 2025년 8월에는 타입스크립트가 파이썬과 자바스크립트를 제치고 깃허브에서 가장 많이 쓰는 언어가 됐습니다.

앱 장터에서도 같은 흐름이 보입니다. 앱 분석 회사 앱피겨스 집계로 2026년 1분기 앱스토어와 구글 플레이에 새로 나온 앱과 게임은 47만 4천 개로, 1년 전 29만 6천 개보다 60% 많았습니다. 애플 앱스토어만 보면 80% 늘었고, 4월에는 두 장터 합계가 1년 전의 두 배를 넘었습니다. 게임이 여전히 1위지만 유틸리티가 2위, 라이프스타일이 3위로 올라왔고 생산성 앱이 처음 5위 안에 들었습니다. 테크크런치는 클로드 코드나 리플릿 같은 AI 도구가 이 증가를 이끌었을 가능성을 짚었고, 보스는 이 분포를 처음 앱을 만드는 사람들이 자기 문제를 풀 때 나오는 모양으로 읽었습니다.

새로 만드는 사람들의 직업을 보면 흐름이 더 분명해집니다. 버셀은 자사 바이브 코딩 도구 사용자의 63%가 비개발자라고 밝혔습니다. 러버블은 사용자의 60%가 비개발자이고 이들이 하루 10만 개 넘는 프로젝트를 만든다고 했고, 리플릿은 5천만 명이 자사 플랫폼을 써 봤다고 밝혔습니다. 마케터, 창업자, 교사, 분석가, 프로덕트 매니저가 소프트웨어를 만들지만, 이들이 조사표에 적는 직업은 여전히 마케터이고 노동 통계가 세는 것도 직업명입니다. 광고 성과를 따지려고 대시보드를 직접 만든 마케팅 매니저는 BLS 자료에 마케팅 매니저로 남습니다.

보스는 무너진 것은 프로그래머라는 자격의 시장이고, 코드를 만드는 활동 자체는 폭증하고 있다고 정리했습니다. 2025년 예측에 대해서는 개발자가 늘어난다는 쪽은 맞혔고, 그들이 개발자라는 직업명을 달 것이라는 쪽은 틀렸다고 스스로 채점했습니다.

계획은 사람이, 실행은 클로드가

앤트로픽이 6월 16일 공개한 클로드 코드 보고서는 이 제작자들이 실제로 무슨 일을 하는지 보여 줍니다. 2025년 10월부터 2026년 4월까지 약 23만 5천 명이 쓴 대화형 세션 약 40만 건을 개인정보를 가린 채 분석했습니다.

전형적인 세션에서 무엇을 만들지 정하는 계획 결정은 사람이 약 70%를 내렸고, 어떻게 만들지 정하는 실행 결정 가운데 사람이 내린 것은 20% 정도였습니다. 나머지 실행은 클로드가 정했습니다. 사람은 무엇을 만들지 고르고, 에이전트는 만드는 방법을 고르는 분업입니다.

성공률은 직군을 크게 가리지 않았습니다. 코드를 한 줄 이상 바꾼 세션만 놓고 보면 사용자 직군 상위 10개가 모두 소프트웨어·수학 직군과 7%포인트 안쪽의 성공률을 냈습니다. 검증된 성공 비율은 관리직 37%, 소프트웨어·수학 직군 34%, 법률직 33%였습니다. 앤트로픽은 관리자가 원하는 결과를 얻으면 대화에서 그 사실을 밝히는 경향이 강해 측정이 부풀었을 수 있다는 단서도 달았습니다.

앤트로픽이 성공과 가장 가깝게 묶인 요인으로 꼽은 것은 그 작업에 대한 전문성이었습니다. 이 전문성은 직함이나 코딩 경력과 다르고 작업마다 따로 매겨집니다. 파이썬을 써 본 적 없는 회계사라도 월말 결산 스크립트가 지켜야 할 대조 규칙을 정확히 알려 주고 스크립트가 놓친 예외를 잡아내면 그 작업에서는 전문가로 분류됩니다. 러스트를 처음 묻는 시니어 엔지니어는 러스트 앞에서 초보자로 잡힙니다. 초보에서 중급으로 올라갈 때 성공률이 가장 크게 오르고, 중급과 전문가 사이의 차이는 크지 않았습니다.

일의 구성도 7개월 사이에 크게 움직였습니다. 망가진 코드를 고치는 세션 비중은 33% 안팎에서 19%로 줄었고, 소프트웨어를 돌리고 배포하는 세션은 14%에서 21%로, 글쓰기와 데이터 분석은 약 10%에서 20%로 늘었습니다. 프리랜서 시장 시세에 빗대 추정한 세션 하나의 가치는 같은 기간 평균 27% 올랐습니다. 명세를 받아 코드를 짜고 고치는 일은 보스가 신입에게 맡기던 일로 꼽은 것이기도 합니다.

리뷰받으며 배우던 구조

신입 개발자가 시니어가 되는 길은 오랫동안 비슷했습니다. 평범한 코드를 쓰라고 뽑히고, 시니어가 그 코드를 리뷰하고, 반복과 교정 속에서 판단력을 익혀 10년쯤 뒤에 리뷰하는 사람이 됩니다. 보스는 이 과정이 끊겼다고 봤습니다. 평범한 코드는 이제 AI가 쓰니 신입을 뽑지 않고, 그러면 10년 뒤 코드를 리뷰할 시니어 후보가 줄어듭니다.

동시에 검토를 거치지 않은 소프트웨어가 쏟아집니다. 보안 회사 베라코드의 2025년 생성형 AI 코드 보안 보고서에서 AI가 만든 코드는 시험의 45%에서 위험한 보안 결함을 만들었습니다. 러버블로 만든 앱을 훑은 보안 감사에서는 10%가 사용자 데이터를 노출하는 행 수준 권한 설정 결함을 안고 있었습니다. 앱 심사도 물량에 쫓깁니다. 테크크런치는 급증한 심사 물량이 애플의 최근 실수와 관련이 있을 수 있다고 봤습니다. 규정을 어긴 리워드 앱 프리캐시는 인기 순위 5위 안에 몇 달 동안 머문 뒤에야 내려갔고, 암호화폐 지갑 레저 라이브를 흉내 낸 악성 앱은 피해자 계좌에서 950만 달러어치 암호화폐를 빼 갔습니다.

회계법인 PwC가 6월 15일 낸 2026 AI 일자리 바로미터에서는 신입 직무에 요구하는 역량이 높아지는 모습이 보입니다. AI 노출이 가장 큰 신입 직무는 노출이 가장 작은 신입 직무보다 리더십 같은 전통적인 시니어 역량을 요구할 가능성이 7배 높았습니다. AI가 전문성을 끌어올린 일자리는 AI가 누구나 할 수 있게 만든 일자리보다 두 배 빠르게 늘었고, 2021년 이후 임금 상승 속도도 42% 빨랐습니다. 신입에게 예전 시니어의 역량을 요구하는 사이, 그 역량을 기르던 첫 일자리는 줄어들고 있습니다.

IBM은 세 배, 세일즈포스는 0명

회사들의 대응은 크게 갈립니다. CNN은 4월 8일 IBM이 미국에서 소프트웨어 개발자를 포함한 신입 채용을 세 배로 늘리고 있다고 보도했습니다. IBM의 닐 순다레산 자동화·AI 총괄은 AI를 쓰는 신입 엔지니어가 예전에는 경력자가 필요했던 일을 맡을 수 있게 됐다고 설명했습니다. IBM에서 이 직무의 중심은 반복적인 코딩에서 고객과 직접 일하며 AI로 만들 기능을 정하는 일로 옮겨 갔습니다.

역할이 달라지고 있으니, 그 안에서 성장할 사람이 필요합니다.— 닐 순다레산, IBM 자동화·AI 총괄 (CNN 인터뷰)

CNN은 인튜이트도 AI와 함께 자란 초기 경력 개발자를 더 뽑고 있다고 전했습니다. 같은 기사는 세일즈포스의 마크 베니오프 CEO가 회사가 지난해 엔지니어 채용을 멈췄다고 말한 사실도 함께 적었습니다. 핀테크 회사 램프가 법인카드 결제 자료로 미국 기업 2만여 곳을 추적한 연구에서도 AI 지출 상위 3분의 1 기업은 도입 뒤 2년간 신입이 12% 늘었고, 하위 3분의 2에서는 통계적으로 의미 있는 변화가 없었습니다. 보스는 IBM과 세일즈포스 가운데 어느 쪽이 이기느냐에 따라 2036년에 이 직업에 시니어가 남아 있을지가 정해진다고 썼습니다.

국내에서도 비슷한 실험이 있습니다. 4월 29일 오픈AI와 무신사가 연 AI 네이티브 워크플로 행사에서 전준희 무신사 CTO는 신입 개발자 채용에서 AI 활용 능력을 직접 평가한다고 소개했습니다. 기본 코딩 지식은 확인하되, 정답이 정해진 알고리즘 문제 대신 비정형 문제를 주고 코덱스로 요구사항을 스스로 찾아 앱을 설계하게 했습니다. 이렇게 뽑은 신입 66명이 5년 차, 10년 차 개발자와 함께 일하면서 빠르게 결과물을 내고 있다는 것이 무신사의 설명입니다.

바닥을 지난 공고, 아직 돌지 않은 곡선

반등 신호도 있습니다. 채용 사이트 인디드가 공개하는 원자료에서 미국 소프트웨어 개발 공고 지수(2020년 2월=100)는 2025년 5월 중순 61로 바닥을 찍었고, 2026년 6월 말 73으로 1년 전보다 10% 넘게 올랐습니다. 2022년 2월 고점 234와 비교하면 아직 3분의 1에 못 미칩니다. 공고가 늘어난 만큼 22~25세 고용이 따라 올라왔는지는 아직 어느 자료에서도 확인되지 않았습니다.

보스는 스탠퍼드의 다음 갱신에서 22~25세 곡선이 위로 꺾이면 시장이 새 균형을 찾은 것일 수 있다고 봤습니다. 꺾이지 않으면 IBM 같은 프로그램을 누군가 만들어야 하고, 그러지 못하면 지금의 소프트웨어 제작 붐도 식을 수 있다고 적었습니다.

그는 프로그래밍이 직업명에서 모두가 할 줄 안다고 여겨지는 능력으로 옮겨 가는 중이라고 봤습니다. 타자가 누구나 하는 일이 되면서 타자수라는 직업명이 사라진 것과 같은 길이라는 설명입니다. 이 전환에서 손해를 보는 사람은 옛 경력 경로가 사라지던 바로 그때 첫 직장을 찾아 나선 세대라는 것이 그의 결론입니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림