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메타, 일부 팀 60% 축소 검토 뒤 10% 감원

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최윤서 기자
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메타가 일부 팀 규모를 최대 60% 줄이는 조직 재편안을 검토했지만 실제 실행은 10% 감원과 대규모 재배치로 축소됐다. AI 중심 조직 전환이 직원 반발과 보안 논란에 부딪힌 사례다.

 마크 저커버그 (AI 일러스트) / TokenPost.ai

마크 저커버그 (AI 일러스트) / TokenPost.ai

메타(Meta·$META)가 일부 팀을 최대 60%까지 줄이는 조직 재편안을 검토했지만 실제 실행은 10% 감원과 대규모 재배치로 축소됐다. AI를 업무 중심에 두려는 빅테크의 효율화 실험이 생산성, 직원 사기, 보안 문제와 맞물려 속도를 낮춘 것이다.

메타는 2026년 1월 하와이 리더십 리트릿에서 ‘프로젝트 OT(Project OT)’를 논의했다고 로이터는 보도했다. OT는 조직 전환을 뜻하는 ‘오거나이제이션 트랜스포메이션(Organization Transformation)’의 약자다.

마크 저커버그(Mark Zuckerberg) 메타 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 이 자리에서 ‘AI 네이티브’ 조직 전환을 추진했다. 내부 문서에는 5월과 11월 두 차례 감원·재배치 파도가 담겼고, 일부 시나리오에는 특정 팀 규모를 최대 60%까지 줄이는 방안도 포함됐다.

핵심은 전체 인력 60% 감원이 아니었다. 메타는 로이터에 이 수치가 회사 전체 인력 감축을 뜻한 적은 없다고 설명했다. 다만 몇몇 팀을 줄이고 다른 부문으로 옮기는 시나리오는 실제 논의와 실행에 포함됐다고 인정했다.

실행 흔적은 실적 자료에도 남았다. 메타의 2분기 실적 발표에 따르면 2026년 6월 30일 기준 직원 수는 7만5472명이다. 5월 인력 감축과 관련한 퇴직 비용은 11억8000만 달러(약 1조6320억원)로 반영됐다.

회사는 같은 자료에서 2026년 설비투자 전망을 1300억~1450억 달러(약 179조7900억~200조5350억원)로 제시했다. 비용을 줄이면서도 AI 인프라 지출은 이어가는 구조다.

저커버그 CEO는 2분기 실적 발표에서 “AI가 오늘 핵심 사업을 가속하고 있다”고 말했다. 메타가 조직 비용을 압축하면서도 AI 투자 기조를 유지하는 배경으로 풀이된다.

4월 공개한 뮤즈 스파크(Muse Spark)도 같은 흐름에 있다. 메타는 당시 메타 슈퍼인텔리전스 랩스(Meta Superintelligence Labs)가 AI 스택을 다시 짰고, 메타 AI가 ‘개인형 초지능’을 향한다고 밝혔다.

AI 네이티브 조직은 단순히 업무 도구에 AI를 붙이는 방식이 아니다. 통상 직무 정의, 의사결정 단계, 성과 측정, 관리 폭을 AI 활용 전제로 다시 짜는 운영 방식에 가깝다. 이 과정에서 자동화로 줄어드는 일과 새로 생기는 일이 동시에 발생한다.

조직 안의 반응은 달랐다. 새 어플라이드 AI 엔지니어링(Applied AI Engineering) 조직에서 관리자 1명이 최대 50명의 개별 기여자를 맡는 구조가 쓰였고, 7000명이 AI 워크플로 관련 새 이니셔티브로 이동했다고 로이터는 전했다.

저커버그 CEO는 6월 메모에서 올해 추가 회사 차원의 감원은 없다고 밝혔다. 그는 조직 개편 과정에서 실수가 있었다고도 인정했다. 이는 전사 감원 중단과 별개로 팀별 재배치와 운영 방식 조정은 계속될 수 있다는 뜻으로 읽힌다.

직원 불만은 외부 보도에서도 드러났다. 패스트컴퍼니는 직장인 익명 커뮤니티 블라인드(Blind) 자료를 인용해 메타 관련 AI 부정 게시물 비중이 2025년 말 이후 83%까지 올라갔다고 전했다. 와이어드(WIRED)는 전사 AI 해커톤 공지 뒤 직원들이 업무 과부하와 낮은 사기를 이유로 반발했다고 보도했다.

보안 문제도 겹쳤다. 메타가 6월 22일 보안 문제를 이유로 사내 마우스 추적 프로그램을 일시 중단했다고 로이터는 전했다. 이 프로그램은 직원 업무 데이터를 AI 학습에 활용하는 흐름과 연결되며 내부 반발을 키웠다.

메타의 10% 감원과 AI 재편은 앞서 본지 보도에서도 다룬 사안이다. 이번 쟁점은 감원 숫자보다 실행 방식에 있다. AI 전환은 모델 성능만으로 끝나지 않으며, 업무 배치와 관리 폭, 보안 체계, 직원 신뢰가 함께 맞물린다는 점을 메타 사례가 보여준다.

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.
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