코그니전트의 최고인공지능책임자(Chief AI Officer)인 바박 호드자트(Babak Hodjat)는 신생 기업들이 내놓는 자동화된 인공지능(AI) 도구들이 대형 IT 서비스 기업들을 일괄적으로 대체할 것이라는 우려는 과장된 해석이라고 말했다. 그는 고객사가 AI 기술을 실제 업무 흐름으로 배포하고 확장하는 과정에서 여전히 엔지니어링·통합·거버넌스 측면의 도움이 필요하다고 강조했다.
2026년 2월 26일, 로이터 통신의 보도에 따르면, 스타트업인 Anthropic 등에서 개발한 자동화된 AI 도구들은 소프트웨어 및 서비스 기업들의 비즈니스 모델에 대한 교란 우려를 불러일으켰다. 그러나 호드자트는 기업들이 단일한 범용 AI 에이전트에만 의존할 수 있는 단계에는 아직 멀었다고 진단했다. 그는 대부분의 고객이 AI 시스템을 설계하고 통합하며 관리(거버넌스)하는 데 전문적인 지원을 필요로 한다고 밝혔다.
“That mapping is our job, it does not come just automatically out of the box,”
라는 호드자트의 설명은, 기술 도입과정에서의 커스터마이제이션과 시스템 통합 역할이 서비스 업체의 핵심 역량임을 재확인한다. 호드자트는 과거 애플의 시리(Siri) 음성비서를 개발하는 데 기여한 이력도 있다.
나스닥 상장사인 코그니전트는 직원의 70% 이상이 인도에서 근무하고 있으며, AI를 업무 흐름에 도입하는 기업들의 강한 수요를 바탕으로 월가 추정치를 웃도는 연간 매출 전망을 제시했다. 회사는 현재 코드의 약 30%를 AI로 생성하고 있으며, 이를 50%까지 끌어올리는 것을 목표로 하고 있다. 코그니전트의 최고경영자(CEO) 라비 쿠마르 S(Ravi Kumar S)는 이달 실적 발표 컨퍼런스콜에서 2025년에 25,000명의 신입 졸업자를 채용했다고 밝히며 2026년에는 이를 상회할 것으로 기대한다고 말했다.
동시에 인도 전통의 노동집약적 IT 서비스 업계의 경쟁사인 타타 컨설턴시 서비스(TCS)와 위프로(Wipro) 또한 AI의 급속한 도입이 서비스 제공자에 대한 수요를 축소시키기보다는 오히려 증대시킬 것이라는 입장을 유지하고 있다. 다만 AI 관련 구조조정은 이미 일부 기업에서 현실화하고 있다. 물류 소프트웨어 업체 와이즈테크 글로벌(WiseTech Global)은 고객 소프트웨어 및 내부 운영에 AI를 통합하는 과정에서 인력의 거의 1/3을 감원할 것이라고 발표했다. TCS는 작년에 12,000명 규모의 감원을 발표했으나 지역 매체에 대해서는 해당 감원이 AI 관련이라는 보도를 부인한 바 있다.
호드자트는 또한 코그니전트 고객의 거의 대부분이 이미 AI 에이전트와의 협업을 시도해봤지만, 실제 투자수익률(ROI)을 얻기 위해서는 AI를 고객의 기존 시스템과 결합해 운영 가능한 형태로 만드는 것이 필수적이라고 말했다. “대부분의 고객은 AI를 시도해봤지만, 우리가 그것을 시스템 내부로 배치해 수익을 내게 하는 역할이 필요하다고 인정한다”고 전했다.
용어 해설
Anthropic은 대형 언어모델(LLM) 등 생성형 AI를 개발하는 미국계 스타트업으로, 연구 중심의 모델 안전성(safety)과 범용 AI 에이전트 개발에 주력하고 있다. 본문에서 언급된 AI 에이전트는 사용자의 지시를 받아 자율적으로 작업을 수행하거나 다른 시스템과 상호작용하는 소프트웨어 구성요소를 의미한다. 예컨대 질문에 응답하는 챗봇부터 내부 업무 프로세스를 자동화하는 스크립트형 에이전트까지 범위가 다양하다. 또한 엔지니어링은 모델을 특정 업무에 맞게 튜닝하고 배포하는 과정을, 통합은 기존 IT 시스템과 연계하는 작업을, 거버넌스는 AI의 책임성·투명성·보안·준수(compliance)를 관리하는 체계를 각각 의미한다.
시장·경제적 영향 분석
전문적 분석에 따르면 AI 도입은 단기적·구조적 측면에서 상충되는 효과를 발생시킬 가능성이 크다. 짧은 기간에는 특정 반복업무의 자동화로 인해 직무 축소나 감원이 발생할 수 있으나, 중장기적으로는 AI를 도입·운영·유지·통합할 수 있는 역량에 대한 수요가 늘어나 서비스 기업의 기술 컨설팅, 시스템 통합, 보안·거버넌스 관련 매출을 증가시킬 것으로 보인다. 코그니전트가 밝힌 것처럼 코드 생성의 자동화 비율이 증가하면(현 30% → 목표 50%), 개발 생산성은 향상되나 동시에 개발자의 역할은 더 높은 수준의 설계·검증·통합으로 재구성될 것이다.
이런 변화는 노동시장에 다음과 같은 영향을 미칠 가능성이 있다. 첫째, 초급 단순 반복 업무는 자동화 압력에 노출되어 단기 실업률 상승 요인이 될 수 있다. 둘째, 중간·고급 기술직의 수요는 증가해 임금 구조와 재교육(리스킬) 수요가 확대될 것이다. 셋째, 국가별 인건비 우위를 전제로 했던 전통적 오프쇼어(offshore) 비즈니스 모델은 서비스의 부가가치 전환에 따라 재평가될 수 있다. 이는 특히 인도에서 대규모 인력을 보유한 기업들의 사업 전략과 고용정책에 직접적인 영향을 미칠 것으로 예상된다.
금융시장 관점에서 보면, AI 도입을 통해 매출 성장과 비용 효율화 효과가 동시에 기대되는 IT 서비스 기업들은 단기 실적 모멘텀으로 투자자들의 관심을 끌 가능성이 높다. 다만, 자동화에 따른 감원 소식이나 기술 통합 실패 사례는 주가의 변동성을 키울 수 있다. 코그니전트의 경우 월가 예상치를 상회하는 연간 매출 전망을 제시한 점은 긍정적이지만, 실제로 AI 통합 과정에서 발생하는 프로젝트 납기 지연·기술적 리스크·규제 리스크 등이 향후 실적에 영향을 줄 수 있다.
실무적 시사점
기업 고객은 AI 도입 시 모델의 성능뿐만 아니라 운영·보안·컴플라이언스 관점의 통합을 우선 고려해야 한다. 서비스 제공자 측면에서는 통합 역량, 산업별 솔루션 템플릿, 인력 재교육 프로그램, 거버넌스 프레임워크를 강화하는 것이 경쟁우위를 확보하는 핵심 전략이 될 것이다. 또한 금융·투자 관점에서는 기업별로 AI 도입의 범위와 속도가 상이하므로, 프로젝트별 ROI와 리스크 프로파일를 세밀히 분석해 투자 판단을 내리는 것이 필요하다.
결론
요약하면, 코그니전트의 바박 호드자트는 AI의 발전이 대형 IT 서비스 업체를 단번에 대체할 것이라는 우려를 과장된 해석으로 규정하면서도, AI가 실질적 성과를 내기 위해서는 엔지니어링·통합·거버넌스 역량이 필수적이라고 강조했다. 기업들은 단순한 도입을 넘어서 운영 가능한 형태로의 배치에 집중해야 하며, 서비스 기업들은 이러한 전환 과정에서 핵심적 역할을 수행할 것으로 전망된다.
