HR이 사라진다고요? 오히려 진화 중입니다
[시리즈] AI & HR
출처: 나노바나나로 제작2026년 2월, 월스트리트에 생소한 단어 하나가 등장했습니다.
'사스포칼립스(SaaSpocalypse).'
제퍼리스(Jefferies)의 트레이더들이 만들어낸 이 신조어는, AI 에이전트 때문에 기존 SaaS 기업들의 존재 이유가 사라지고 있다는 공포를 담고 있습니다. [1]
실제로 단 하루 만에 소프트웨어 업종에서 약 2,850억 달러의 시가총액이 증발했습니다. AI가 10명분의 일을 하면, 10개의 소프트웨어 라이선스가 필요 없어지니까요.
그렇다면 이 거대한 지각변동이 가장 먼저 덮칠 곳은 어디일까요? 저는 HR이라고 생각합니다. 왜 하필 HR일까요? 전통적으로 HR은 기업 내에서 가장 파편화된 SaaS를 많이 소비하는 부서였습니다. 글로벌 HR 리서치 기관인 세이피언트 인사이트 그룹(Sapient Insights Group)의 조사에 따르면, 오늘날 기업들은 평균적으로 40개 이상의 개별 HR 애플리케이션을 도입해 사용하고 있습니다. [20]
채용을 위한 ATS, 교육을 위한 LMS, 성과 관리를 위한 시스템까지, 각 프로세스마다 다른 소프트웨어를 비싼 값에 '구독'하며 파편화된 데이터를 다뤄야 했죠. 한국의 경우 ERP 시스템에 연결된 기본 인사 모듈을 활용하거나 별도의 HRIS를 구축해서 사용하는 곳도 많습니다. 하지만 최근에는 HR IT 인프라에 직접 대규모 투자를 단행하기보다, 필요한 기능만 SaaS 형태로 구독하여 사용하는 것을 훨씬 선호하는 추세 같습니다.
이처럼 여러 개의 구독형 소프트웨어가 얽혀 있고 텍스트 데이터가 넘쳐나는 HR의 업무 환경은, 역설적으로 AI 에이전트가 기존 소프트웨어들을 가장 빠르게 대체할 수 있는 최적의 환경을 뜻하기도 합니다.
여기에 HR 업무의 본질적 특성이 더해집니다. 이력서, 직무기술서, 성과 평가 코멘트, 사내 규정 등 HR이 다루는 데이터의 80% 이상은 비정형 텍스트입니다. 게다가 사내에서도 보안에 민감한 데이터들이 대부분입니다. 과거의 단순 자동화로는 처리하기 어려웠던 이 복잡한 언어 기반의 워크플로가, 역설적으로 '문맥을 이해하고 행동하는' AI 에이전트에게는 기존의 파편화된 소프트웨어들을 하나로 통합하고 가장 완벽하게 대체할 수 있는 최적의 무대가 된 것입니다.
이 거대한 지각변동의 한복판에서, 우리는 근본적인 질문을 던지게 됩니다. HR은 사라지고 있는 걸까요? 아니면, 완전히 다른 무언가로 바뀌고 있는 걸까요?
사스포칼립스, 무엇이 무너지고 있나
먼저 '사스포칼립스'가 왜 일어났는지 살펴봐야 합니다.
2026년 1월 말, Anthropic이 Claude Cowork의 오픈소스 플러그인 11종을 공개했습니다. [2] 재무 분석, 엔지니어링 스펙 작성, HR 업무까지 아우르는 이 플러그인들은 기존에 전문 SaaS 제품이 담당하던 영역을 AI 에이전트가 직접 수행할 수 있다는 걸 보여줬습니다.
시장은 즉각 반응했습니다. 투자자들의 논리는 단순했습니다.
AI 에이전트가 100명의 영업사원이 하던 일을 대신한다면, 100개의 세일즈포스 라이선스가 필요할까? 10명의 HR 담당자가 쓰던 채용 관리 소프트웨어가, AI 에이전트 하나로 대체된다면?
CNBC에 따르면, 이 공포는 단순한 패닉이 아닙니다. [3] 2025년 4분기 실적 발표에서 다수의 SaaS 기업들이 실제로 고객 기업의 '시트 수(seat count)' 감소를 보고했기 때문입니다. 물론 반론도 있습니다. JP모건과 골드만삭스는 이 폭락이 과도하다고 반박합니다.
세일즈포스의 AI 솔루션 에이전트포스(Agentforce)는 연간 반복매출(ARR) 14억 달러를 기록하고 있습니다. 서비스나우(ServiceNow)의 AI 플랫폼도 연간 계약가치(ACV) 6억 달러를 돌파했고요. [4]
SaaS가 완전히 사라지는 건 아닙니다. 하지만 핵심 질문은 변하지 않습니다. SaaS 제품을 '사서 쓰는' 시대에서, AI로 '직접 만들어 쓰는' 시대로 전환이 시작된 건 아닐까? 저는 이 질문이 가장 뜨겁게 적용될 수 있는 영역이 HR 테크라고 생각합니다.
코파일럿을 넘어 슈퍼에이전트로
HR 테크의 진화 속도가 이 질문에 힌트를 주는 것 같습니다. 2025년까지 HR 테크의 주류는 '코파일럿(Copilot)'이었습니다. 사람이 지시하면 AI가 보조하는 방식이죠. 채용 공고를 쓸 때 AI가 초안을 만들어주고, 면접 질문을 추천해 주는 수준이었습니다. 결국 최종 판단과 실행은 사람의 몫이었죠.
2026년, 흐름이 완전히 바뀌고 있습니다. 조쉬 버신(Josh Bersin)은 올해 초 보고서에서 HR이 '슈퍼에이전트(Superagent)' 시대로 진입했다고 선언했습니다. [5] 슈퍼에이전트란 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아닙니다. 채용-온보딩-교육-평가-보상의 전체 과정을 스스로 판단하고 실행하는 자율형 AI 시스템입니다.
여기서 중요한 차이가 있습니다. 코파일럿은 '도와주는 AI'입니다. 슈퍼에이전트는 '위임받아 실행하는 AI'입니다.
HR Executive에 따르면, 2026년의 HR 조직은 하나의 AI가 아니라 여러 전문 에이전트의 '스웜(swarm)'을 운영할 것으로 예상됩니다. [6] 면접 일정 조율 에이전트, 온보딩 프로세스 에이전트, 복리후생 질의응답 에이전트가 각자의 역할을 수행하면서도 하나의 목표를 향해 협업하는 구조입니다. 마치 HR 부서 안에 '미니 AI 팀'이 생기는 것과 같습니다.
맥킨지(McKinsey)는 채용부터 퇴직까지의 HR 업무 중 절반 이상이 에이전트 기반으로 전환 가능하다고 분석합니다. [7] 특히 인재 소싱(sourcing) 분야에서는 인간의 업무량을 70%까지 줄일 수 있다는 전망도 나옵니다.
HR 담당자가 직접 만드는 시대
여기서 가장 흥미로운 변화가 일어납니다. 더 이상 IT 부서에 개발을 요청하거나, 비싼 SaaS 제품을 구매할 필요가 없어지고 있다는 겁니다.
이것이 사스포칼립스의 HR 버전입니다. 가트너(Gartner)에 따르면, 2026년 기업 신규 애플리케이션의 70%가 전통적인 IT 개발자가 아닌 '시민 개발자(citizen developer)'에 의해 만들어지고 있습니다. [8] 마케팅 매니저, 재무 분석가, 그리고 HR 담당자가 직접 자기 업무에 필요한 도구를 만드는 시대가 된 겁니다.
IT 인력 부족으로 인한 비용이 2026년 기준 5.5조 달러에 달한다는 추정도 있습니다. [8] 시민 개발자의 부상은 선택이 아니라 필연입니다. 이 변화의 핵심에는 노코드(no-code)와 에이전틱 AI(agentic AI)의 결합이 있습니다.
구체적인 예를 들어보겠습니다.
예시 1: 신입사원 온보딩
과거에 HR 담당자가 신입사원 온보딩 프로세스를 자동화하고 싶다면, IT 부서에 요청서를 올리고 몇 주를 기다려야 했습니다. 또는 연간 수천만 원짜리 전문 온보딩 SaaS를 도입해야 했죠. 지금은 다릅니다. AI 에이전트에게 "신입사원이 입사하면 환영 이메일 발송, 장비 신청, 보안 교육 등록, 멘토 배정을 자동으로 처리해 줘"라고 지시하면 됩니다. 코드 한 줄 없이, 자연어 프롬프트만으로 가능합니다.
예시 2: 채용 파이프라인 관리
지원자 100명의 이력서를 검토하고, 직무 적합도를 평가하고, 면접 일정을 잡는 과정을 떠올려보세요. 과거에는 ATS(지원자추적시스템)라는 전문 소프트웨어가 필수였습니다. 지금은 AI 에이전트가 이력서를 읽고, 직무기술서와 대조해 적합도를 분석하고, 달력을 확인해 면접 일정까지 잡아줍니다. 물론 최종 판단은 사람이 하지만, 과정의 80%가 자동화되는 겁니다.
예시 3: 피플 애널리틱스
"우리 팀 이직률이 왜 올라갔지?"라는 질문에 답하기 위해, 과거에는 데이터 분석가에게 요청하고 며칠을 기다려야 했습니다. 이제는 AI에게 인사 데이터를 넘기고 "최근 6개월 이직 패턴을 분석하고, 핵심 이탈 요인을 알려줘"라고 요청하면 됩니다.
이제는 ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 도구로도 코딩 없이 데이터 트렌드를 요약하고 인사이트를 뽑아낼 수 있게 됐습니다. Beam, Jotform 같은 플랫폼에서는 코드 한 줄 없이 프롬프트와 로직 노드만으로 HR 에이전트를 조립할 수 있습니다. [9]
최근 공개된 Anthropic의 Claude Cowork는 HR 플러그인을 통해 채용 공고 작성부터 오퍼레터 생성, 온보딩 문서 관리까지 처리합니다. [2] Deel은 HR 에이전트 구축을 위한 10대 플랫폼을 비교 분석하기도 했습니다. [10]
별도의 AI에이전트 구축 없이도, 데이터만 제공할 수 있다면, '클로드, 제미나이'에서는 HTML 기반의 대시보드를 몇 분만에 만들어주는 시대가 왔습니다. 여기서 조금 더 실용적으로 구축하고자 한다면, Claude Code, Cursor와 같은 IDE에서 대화를 통해, 코드 한 줄 몰라도 프로그래밍을 할 수 있습니다.
버나드 마(Bernard Marr)는 2026년 HR 리더가 알아야 할 AI 에이전트 8가지를 소개하면서, 이제 HR의 핵심 역량이 '소프트웨어를 잘 고르는 것'에서 '에이전트를 잘 설계하는 것'으로 옮겨갔다고 진단합니다. [11]
이것이 사스포칼립스의 진짜 의미라고 생각합니다. SaaS가 아예 사라지는 게 아니라, '완성형 제품을 구매하는 모델'에서 'AI 에이전트로 맞춤형 워크플로를 직접 구축하는 모델'로 전환되고 있는 겁니다.
82%의 HR 리더가 향후 12개월 내에 에이전틱 AI를 도입할 계획이라고 답한 것도 이 맥락에서 이해할 수 있습니다. [12]
사라지는 게 아니라, 올라가는 겁니다
그렇다면 HR 담당자들은 정말 일자리를 잃게 될까요? 제 생각의 결론부터 말하면, 아닙니다. 하지만 '같은 일자리'에 있지도 않을 겁니다.
PwC는 HR 인력이 줄어드는 것이 아니라 역할이 '상승'하는 것이라고 설명합니다. [13] 반복적인 행정 업무에서 해방된 HR 전문가들이 전략적 파트너로 재배치된다는 뜻입니다.
실제로 학술 연구도 이 흐름을 뒷받침합니다. 2025년 Wiley의 인적자원관리(Human Resource Management) 저널에 실린 논문은, 알고리즘 기술 시대에 HR의 역할이 '관리자'에서 '전략적 설계자'로 전환되고 있다고 분석합니다. [14] 이 전환의 핵심은 '무엇을 하느냐'가 아니라 '무엇을 설계하느냐'로 바뀐다는 점입니다.
구체적으로 어떤 모습일까요?
Gloat의 분석에 따르면, 에이전틱 AI 도입 이전에 리더가 해야 할 일은 조직 내 업무를 개별 태스크 단위로 분해하는 것입니다. [12] 각 업무를 쪼개고, 어떤 태스크는 인간이 잘하는지, 어떤 태스크는 AI가 잘하는지, 어떤 태스크는 인간과 AI가 함께 해야 하는지를 판단해야 합니다.
이 '업무 아키텍처 설계'가 HR의 새로운 핵심 역량이 될 것으로 예상됩니다. 과거의 HR이 '사람을 관리하는 부서'였다면, 미래의 HR은 '인간과 AI의 협업 구조를 설계하는 부서'가 되는 겁니다.
피플 데이터의 위상도 달라지고 있습니다. AIHR의 2026년 트렌드 보고서에 따르면, 기업의 인력 데이터가 재무 데이터와 동등한 전략적 가치를 갖게 되는 시점이 바로 올해입니다. [15]
누가 어떤 스킬을 가지고 있는지, 어떤 팀의 협업 패턴이 성과와 연결되는지, 이직 위험이 높은 핵심 인재는 누구인지. 이런 데이터를 읽고 해석하고 전략으로 전환하는 역량이 HR의 존재 이유가 됩니다.
한마디로, HR 부서가 축소되는 것이 아니라 의사결정의 중심으로 이동하고 있는 겁니다.
남은 과제, 사람을 잊지 않는 기술
물론 장밋빛 전망만 있는 건 아닙니다. 가트너(Gartner)에 따르면, AI 관련 투자 50건 중 단 1건만이 변혁적 가치를 만들어냅니다. [16] 기술을 도입하는 것과 실제로 성과를 내는 것 사이의 간극은 여전히 큽니다.
2026년 Frontiers in AI 저널에 발표된 연구는 AI 기반 HR의 핵심 과제로 세 가지를 꼽습니다. [17]
첫째, 데이터 프라이버시.
직원의 업무 패턴, 커뮤니케이션 데이터, 성과 이력을 AI가 분석한다는 건, 그만큼 민감한 정보가 시스템 안에 축적된다는 뜻입니다.
둘째, 알고리즘 편향.
채용 AI가 특정 학교 출신이나 특정 성별을 우대하는 패턴을 학습할 위험은 이미 여러 사례로 입증되었습니다.
셋째, 조직 구성원의 저항.
HBR의 2026년 3월 기사에 따르면, 직원들은 AI가 자신의 유능감(competence), 자율성(autonomy), 관계성(relatedness)을 위협한다고 느낄 때 강하게 저항합니다. [18] 특히 에이전트가 처리하는 데이터의 품질 문제는 무시할 수 없습니다.
ValueX2의 가이드는 "최소한 깨끗한 HRIS 데이터, 명확한 워크플로 정의, 스킬 프레임워크의 명확성"이 전제되어야 한다고 강조합니다. [12] 에이전트는 투입되는 데이터를 증폭시킬 뿐이니까요. 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나옵니다. 편향이 들어가면 편향이 증폭됩니다.
그리고 사스포칼립스가 던지는 근본적 질문도 남아 있습니다.
AI가 채용 공고를 쓰고, 지원자를 평가하고, 온보딩을 실행하고, 성과를 분석하고, 이직 위험을 예측할 수 있다면. HR의 본질적 가치는 무엇인가?
Springer에 실린 Responsible AI 리뷰 논문은 이렇게 답합니다. [19] 기술의 효율성과 인간의 존엄성 사이에서 균형을 잡는 것. 그것이 AI 시대 HR의 유일한 대체 불가능한 역할이라고.
AI가 아무리 정교해져도, "이 사람에게 지금 필요한 것이 무엇인가"라는 질문에 진심으로 답할 수 있는 건 결국 사람뿐입니다. 결국 기술이 아무리 정교해져도, 사람에 대한 이해 없이는 작동하지 않는다는 뜻입니다.
여러분의 회사에서 AI는 어떤 역할을 하고 있나요? HR 부서의 파트너인가요, SaaS를 대체하는 도구인가요, 아니면 아직 보안이나 여러 가지 이슈로 관망 중인가요?
글을 마치며, 한 가지 제안을 드려봅니다. 출근 후, 지금 반복하고 있는 업무 하나를 떠올려보세요. 그리고 "이걸 AI 에이전트에게 맡기면 어떨까?"라고 자문해 보세요.
그 질문이 당신의 HR 커리어를 바꿀 첫걸음이 될 수도 있습니다.
References
[1] TechCrunch (2026.03.01). SaaS in, SaaS out: Here's what's driving the SaaSpocalypse. https://techcrunch.com/2026/03/01/saas-in-saas-out-heres-whats-driving-the-saaspocalypse/
[2] Anthropic / TechCrunch (2026.02.24). Anthropic launches new push for enterprise agents with plug-ins for finance, engineering, and design. https://techcrunch.com/2026/02/24/anthropic-launches-new-push-for-enterprise-agents-with-plugins-for-finance-engineering-and-design/
[3] CNBC (2026.02.06). AI fears pummel software stocks: Is it illogical panic or a SaaS apocalypse? https://www.cnbc.com/2026/02/06/ai-anthropic-tools-saas-software-stocks-selloff.html
[4] SaaStr (2026). The 2026 SaaS Crash: It's Not What You Think. https://www.saastr.com/the-2026-saas-crash-its-not-what-you-think/
[5] Bersin, J. (2026). The Great Reinvention of Human Resources Has Begun. Josh Bersin Blog. https://joshbersin.com/2026/01/the-great-reinvention-of-human-resources-has-begun/
[6] HR Executive (2026). From copilots to superagents: HR's 2026 shift. https://hrexecutive.com/from-copilots-to-superagents-hrs-2026-shift/
[7] McKinsey & Company (2026). HR's Transformative Role in an Agentic Future. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-organization-blog/hrs-transformative-role-in-an-agentic-future
[8] Gartner / Aufait Technologies (2026). Why 2026 Belongs to Citizen and Professional Developers. https://aufaittechnologies.com/blog/citizen-and-professional-developers-low-code-trend/
[9] Beam AI (2026). Agentic AI in HR: Use Cases & Implementation. https://beam.ai/agentic-insights/agentic-ai-in-hr-use-cases-implementation-and-what-is-changing-in-2026
[10] Deel (2026). 10 Top Tools for Building AI Agents for HR Operations. https://www.deel.com/blog/agentic-ai-tools-for-hr/
[11] Marr, B. (2026). 8 AI Agents Every HR Leader Needs To Know in 2026. https://bernardmarr.com/8-ai-agents-every-hr-leader-needs-to-know-in-2026/
[12] ValueX2 / Gloat (2026). Agentic AI in HR Systems: 2026 Guide for HR Leaders. https://www.valuex2.com/agentic-ai-hr-systems-guide-2026/
[13] PwC (2026). HR Tech and AI Agents: 5 Actions CHROs Should Take Now. https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/agentic-ai-in-hr.html
[14] Kim, S. (2025). Strategic Human Resource Management in the Era of Algorithmic Technologies. Human Resource Management, Wiley. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/hrm.22268
[15] AIHR (2026). 10 Workforce Analytics Trends Shaping HR in 2026. https://www.aihr.com/blog/workforce-analytics-trends/
[16] Gartner (2026). Unlocking AI Value in HR and the Enterprise. https://www.gartner.com/en/human-resources/topics/artificial-intelligence-in-hr
[17] Frontiers in Artificial Intelligence (2026). Artificial Intelligence in Human Resource Management: Models for Recruitment, Training, Performance, Compensation, and Retention. https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2026.1718244/full
[18] Harvard Business Review (2026.03). Why Gen AI Feels So Threatening to Workers. https://hbr.org/2026/03/why-gen-ai-feels-so-threatening-to-workers
[19] Springer (2025). Responsible Artificial Intelligence in Human Resources Management: A Review of the Empirical Literature. AI and Ethics. https://link.springer.com/article/10.1007/s43681-023-00325-1
[20] Sapient Insights Group (2025). 28th Annual HR Systems Survey White Paper.