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The Decoder 35일 전

미 연준 연구: 챗GPT 출시 후 프로그래머 채용 증가율 절반으로 감소

IMP
8/10
핵심 요약

미국 연방준비제도(Fed)의 최신 연구에 따르면, 챗GPT가 출시된 이후 미국 내 프로그래머 채용 증가율이 절반 가까이 급감한 것으로 나타났습니다. 기술 업계 전반의 침체 등 외부 요인을 보정하더라도 기업들이 인력 내 프로그래머의 비중을 의도적으로 줄이는 추세가 뚜렷하게 확인되었습니다. 이는 생성형 AI 도입이 실제 노동 시장의 고용 구조와 업무 할당에 즉각적이고 구조적인 변화를 일으키고 있음을 시사하는 중요한 지표입니다.

번역된 본문

미국 내 프로그래머 채용 증가율, 챗GPT 출시 이후 절반 가까이 감소해

프로그래머는 생성형 AI(Generative AI)의 등장으로 일상의 업무 방식이 가장 크게 변화한 직종 중 하나입니다. 미국 연방준비제도이사회(Fed)의 새로운 연구는 이러한 변화가 이제 실제 고용 지표에서도 뚜렷하게 나타나고 있음을 보여줍니다.

이 연구는 대규모 가구 조사를 바탕으로 한 미국의 월간 고용 데이터를 분석하고, 이를 직무 요구 사항과 기술을 기준으로 직업을 분류하는 미국 노동부의 직업 데이터베이스와 교차 검증했습니다. 이를 통해 연구진은 프로그래밍 업무 비중이 높은 직업군을 정확히 pinpoint(특정)할 수 있었습니다. 이 그룹은 미국 전체 노동자의 약 3.7%를 차지합니다.

증가율이 거의 절반으로 감소하다 2022년 11월 챗GPT가 출시되기 전, 미국의 프로그래밍 중심 직업은 연간 5% 안팎의 증가율을 보이며 전체 노동 시장 평균을 크게 웃돌았습니다. 하지만 이후 그 증가 속도가 급격히 둔화되었습니다. IT 서비스 및 소프트웨어 개발과 같은 프로그래머 비율이 특히 높은 산업 분야에서는 성장세가 사실상 평평해지는 수준(flattened)에 이르렀습니다.

여기에 대해 '이것은 단지 기술 섹터 전체가 2022년에 압박을 받았기 때문이지 않은가?'라는 반론이 제기될 수 있습니다. 금리 인상, 코로나19 시기 온라인 서비스 호황의 종료, 암호화폐 시장 폭락 등이 동시다발적으로 업계를 타격했기 때문입니다.

연구진은 이러한 산업 전반에 걸친 영향을 배제하기 위해 counterfactual(반사실적) 고용 곡선을 구축했습니다. 이는 산업 내 프로그래머의 비율이 일정하게 유지되고 산업 자체의 규모만 변했다고 가정할 때, 프로그래머가 몇 명이나 되었을지를 보여줍니다. 이러한 보정(adjustment)을 거친 후에도 프로그래머 고용률은 여전히 매년 약 3% 포인트 하락하는 것으로 나타났습니다. 이는 기업들이 고용 인력 내에서 프로그래머의 비중을 의도적으로 줄이고 있음을 시사합니다. AI의 영향을 거의 받지 않는 직업군을 대상으로 한 통제 테스트에서는 이와 비견될 만한 하락세가 나타나지 않았습니다.

50만 개의 일자리가 사라진 효과지만, 반드시 '일자리 상실'을 의미하지는 않아 이러한 격차가 3년 동안 누적되면, 대형 언어 모델(LLM)의 부상이 없었다면 존재했을 약 50만 개의 일자리가 사라진 셈이 됩니다. 하지만 연구 저자들은 이 수치를 단순한 '실직자 수'로 읽는 것에 강력히 경고했습니다. 프로그래머가 되려던 많은 사람들이 인접한 분야에서 일자리를 찾았을 가능성이 높습니다. AI가 직업 카테고리 전반에 걸쳐 업무를 재분배하면서, 이제 프로그래밍 기술은 다른 직무(roles)에서 더 많이 요구되고 있을 수 있습니다.

또한 이 연구는 더 광범위한 거시경제적 피드백 효과를 반영하지 못합니다. 만약 AI가 전반적으로 생산성을 충분히 크게 끌어올린다면, 장기적으로는 노동에 대한 총수요가 오히려 증가할 수도 있습니다. 연구진은 임금 하락 역시 뚜렷하게 나타나지 않았다고 밝혔습니다. 적어도 현재까지는 급여보다는 주로 충원된 일자리 수에서 그 영향이 나타나고 있습니다.

Indeed의 데이터에 따르면 소프트웨어 개발자를 위한 구인 게시물은 2024년 이후 대체로 안정적인 흐름을 보였으며 최근 몇 달간 약간 반등했습니다. 그 전인 2022년과 2023년에는 절반 이상 급감했었습니다.

전형적인 프로그래머는 실리콘밸리에 있지 않다 연구의 또 다른 발견은 산업 구조와 관련이 있습니다. 미국의 모든 프로그래머 중 약 40%는 대형 기술 기업이나 스타트업이 아닌, 계약에 따라 소프트웨어를 구축하는 IT 서비스 제공업체에서 일하고 있습니다. 이 계약(contarct) 부문이야말로 지금까지 가장 큰 프로그래머 고용주이며, 이곳에서 고용 둔화가 가장 두드러집니다.

연구에 따르면 실제 고용률과 예상 고용률 사이의 격차는 챗GPT가 출시된 지 약 1.5년이 지난 2024년 중반에야 벌어지기 시작했습니다. AI가 채용 계획의 변화를 이끌었다면, 기업들이 고용을 축소하기 전에 AI 모델이 발전하고 성능이 개선되는 것을 지켜보는 데 시간이 필요했던 것으로 보입니다. 이 데이터가 실제 생산성 향상인지 아니라 단지 그에 대한 기대가 이러한 결정을 촉발했는지는 명확하지 않습니다.

AI가 작용하는 유일한 요인이 아닐 수도 있습니다. 2017년 '감세 및 일자리 법안(Tax Cuts and Jobs Act)'의 한 조항이 2022년에 발효되면서, 기업들은 연구 개발 비용을 즉시 비용 처리(deducting)하는 대신 몇 년에 걸쳐 상각(amortize)해야 합니다. 소프트웨어 개발은 세금 목적상 연구로 간주되기 때문에 이로 인해 채용이 위축되었을 수 있습니다. 하지만 이 법안이 미친 실제 영향에 대한 기존 연구는 엇갈리는 결과를 보여주고 있으며, 이 세금 정책의 영향력이 적은 산업 분야에서조차 이번 연구의 결과(프로그래머 고용 감소)는 여전히 유효하게 나타났습니다.

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US programmer job growth nearly halved since ChatGPT launched, Fed study finds Jonathan Kemper View the LinkedIn Profile of Jonathan Kemper Apr 25, 2026 Programmers are among the workers whose daily lives have changed the most thanks to generative AI. A new study from the Federal Reserve Board shows the shift is now playing out in employment numbers too. The study analyzes monthly US employment data from a large household survey and cross-references it with an occupational database from the US Department of Labor that classifies jobs by their requirements and skills. That lets researchers pinpoint occupations with a high share of programming work. The group accounts for roughly 3.7 percent of all US workers. Growth rate has nearly halved Before ChatGPT launched in November 2022, programming-heavy jobs in the US were growing at just under 5 percent a year, well above the overall labor market. Since then, that pace has dropped sharply. In sectors with an especially high share of programmers, like IT services and software development, growth has essentially flatlined. The obvious pushback: wasn't this just because the entire tech sector came under pressure in 2022? Interest rate hikes, the end of the Covid-era boom in online services, and the crypto crash all hit the industry at the same time. To strip out these industry-wide effects, the researchers built a counterfactual employment curve. It shows how many programmers there would be if their share within each industry had stayed constant and only the size of the industries had changed. Even after this adjustment, programmer employment is still falling by about three percentage points a year. It looks like companies are deliberately cutting the share of programmers in their workforce. A control test using occupations barely touched by AI shows no comparable dip. Half a million fewer jobs, but not necessarily job losses Stretched over three years, the gap works out to roughly 500,000 jobs that probably would have existed without the rise of large language models. But the authors strongly caution against reading this number as a straight count of lost jobs. Many would-be programmers likely found work in adjacent fields. AI may be reshuffling tasks across job categories, with programming skills now showing up more in other roles. The study also doesn't capture broader macroeconomic feedback effects. If AI lifts productivity broadly enough, total demand for labor could even grow over the long run. The researchers also found no clear drop in wages. So far, the effect has shown up mainly in the number of jobs filled rather than in pay. Data from Indeed shows that job postings for software developers have been largely stable since 2024 and have ticked up slightly in recent months. Before that, they had fallen by more than half in 2022 and 2023. The typical programmer isn't in Silicon Valley One finding concerns industry structure: around 40 percent of all US programmers don't work at major tech companies or startups but at IT service providers that build software on contract. This contract sector is by far the biggest employer of programmers, and it's where the slowdown is most pronounced. According to the study, the gap between actual and expected employment didn't open up until mid-2024 - roughly 1.5 years after ChatGPT launched. If AI is behind the shift in hiring plans, companies seem to have needed time to see the models improve before pulling back. The data doesn't make clear whether real productivity gains or just the expectation of them drove the decision. AI may not be the only factor at play. A provision of the Tax Cuts and Jobs Act of 2017, which took effect in 2022, requires companies to amortize research expenses over several years instead of deducting them right away. Since software development counts as research for tax purposes, this may have cooled hiring. But the existing research on its actual impact is mixed, and the study's results hold up even in sectors where the tax change should matter less. The authors concede that pinning down a causal effect is tough with so many factors in play. They validate their approach using past disruptions: for bank tellers, the method correctly flags ATMs as an occupation-specific shock even as the banking industry as a whole grew. For seamstresses, it correctly identifies an industry-wide shock from textile manufacturing moving overseas. Researchers don't agree on which jobs AI hits hardest The study also points to a basic measurement problem in this field. There's still no standard way to figure out which occupations are most affected by generative AI. When it comes to identifying the group hit hardest, only about half of the common measurement approaches line up with one another. Programmers are an exception, though: more than 98 percent fall into the most-affected group across every measurement method. That tracks with data from the Anthropic Economic Index, which shows that programming-related queries account for more than a third of all interactions with the chatbot Claude. Whether the trend reverses over time as cheaper programming services open up new markets, whether offshore workers take a bigger hit, or whether AI ends up reshaping completely different occupations is still up in the air. The authors describe their work as "only a first step" toward answering these questions. A recent study from Carnegie Mellon and Stanford found that AI agent development is almost entirely focused on programming tasks, while more economically significant areas barely register. 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