2026년 5월 7일, Cloudflare는 1분기 실적을 발표했습니다.
매출은 6억 3,980만 달러. 전년 대비 34% 성장. 좋은 분기였다고 말할 수 있습니다. 그런데 Cloudflare는 전 세계 인력 약 1,100명 인원 감축을 알렸습니다. 관련 비용만 1억 4,000만~1억 5,000만 달러로 예상했습니다.
보통 인원 감축은 나쁜 실적 뒤에 옵니다.
매출이 꺾이고, 비용이 커지고, 시장이 얼어붙고, 회사가 방어 모드에 들어갈 때 나옵니다. 그런데 이번 사례는 달랐습니다. Cloudflare는 잘 성장하고 있었습니다. 그럼에도 회사는 사람을 많이 줄였습니다.
그리고 이유를 이렇게 설명했습니다.
"Today’s actions are not a cost-cutting exercise."
단순 비용 절감이 아니라는 것입니다. Cloudflare는 이번 결정을 개인 성과 평가가 아니라, 회사 전체의 프로세스, 팀, 역할을 다시 생각하는 일이라고 설명했습니다. 실제 Cloudflare는 최근 3개월 동안 내부 AI 사용량이 600% 이상 늘었고, 엔지니어링, HR, 재무, 마케팅 등 전사 조직이 매일 수천 개의 AI agent session을 돌리고 있다고 밝혔습니다.
이번 사건은 단순히 "AI가 사람을 대체했다"는 이야기가 아닙니다.
더 정확히는, 회사가 사람에게 사고 싶어하는 일의 정의를 다시 쓰는 과정입니다.
어닝콜과 채용 공고에서 발견할 수 있는 것들
'Building for the Future'라는 글과 어닝콜을 통해서 전체적인 방향성을 확인 할 수 있습니다.
하지만 채용공고는 더 구체적입니다.
Cloudflare의 공개 채용공고에서 눈에 띄는 단어들은 이렇습니다.
AI Innovation, AI & Automation AI Agents, Workflow automation, Forward Deployed Enginee,r AI Tooling ,AI-driven prototypes, Autonomous workflows
흥미로운 점은 이 단어들이 엔지니어링 직군에만 붙어 있지 않다는 것입니다.
Revenue Operations 인턴 공고에는 "AI-native curiosity"와 "AI를 활용해 더 빠르게 shipping하는 문화"가 적혀 있습니다. Public Policy 인턴 공고에는 정책팀 워크플로를 간소화하기 위한 AI prototype, specialized prompt, 내부 AI interface 설계의 내용이 있습니다. Product Marketing Engineer 인턴 공고는 GTM 조직을 위한 AI agent와 web application을 만들고, Workers/Agents SDK/Durable Objects를 써서 내부 도구를 배포하는 역할을 설명합니다. Program Operations Analyst 인턴 공고도 briefing request intake, feedback collection, resource allocation 같은 수동 프로세스를 AI agent와 워크플로우 자체를 자동화하는 일을 요구합니다.
이건 작은 변화처럼 보이지만, 영향력의 크기는 꽤나 큽니다.
AI가 특정 팀의 도구에 불과하다면 AI 엔지니어만 뽑으면 됩니다. 그런데 영업 운영, 정책, 마케팅, 프로그램 운영, HR, 조달 같은 직군까지 AI가 포함된다는 것은, 회사가 직무를 나누는 기준 자체를 바꾸고 있다는 뜻입니다.
예전에는 'Revenue Operations를 할 줄 아는 사람'이면 됐습니다. 이제는 'AI를 활용해 Revenue Operations의 작동 방식을 바꿀 수 있는 사람'이어야 합니다.
직무명은 그대로인데, 내부의 기준이 바뀌고 있습니다.
이번 사건의 핵심: 일은 사람 단위가 아닌 워크플로우 단위로 쪼개집니다
Cloudflare의 어닝콜에서 제가 주목했던건 단순히 감원 숫자가 아니었습니다.
Cloudflare는 내부 agentic 워크플로우가 수십 개 MCP 서버를 통해 시스템 기록에 접근하고, 중앙 관리되는 수백 개 skill file을 활용한다고 설명했습니다. 이 내부 시스템을 Cloudflare는 'Cloudflare OS'라고 부릅니다. 즉, AI는 더 이상 개인이 쓰는 생산성 도구가 아니라, 회사가 일하는 방식의 운영체제가 되고 있습니다.
이 대목이 중요합니다.
많은 회사는 "AI 툴을 도입했다"고 말합니다. 하지만 실제로 AI가 회사 안에서 일을 하려면 툴 하나로 끝나지 않습니다.
데이터 접근 권한이 있어야 합니다. 그리고 누가 무엇을 실행했는지 기록되어야 할 것입니다. 하다보면 반복 가능한 스킬이 만들어질겁니다. 그렇다면 자연스레 팀에 공유되는 playbook이 생겨야겠죠. 그렇게 나온 결과물을 그냥 사용해서는 안됩니다. 결과물을 검증하는 방식이 있어야 합니다. 이 모든 과정에서 사람과 AI가 어디서 이어지고 끊기는지 정해야 합니다.
이러한 구조가 생기면 회사의 질문이 바뀝니다.
"이 일을 누가 하고 있지?"에서 "이 일은 어떤 워크플로우로 다시 설계할 수 있지?"로요.
그 순간 직무의 최소 단위가 바뀝니다.
사람 한 명이 맡던 일은 여러 개의 작은 워크플로우로 쪼개집니다. 어떤 워크플로우는 AI가 가져갑니다. 또 어떤 워크플로우는 사람이 검수합니다. 몇몇 워크플로우는 제품이나 시스템으로 흡수됩니다. 그리고 어떤 워크플로우는 여전히 사람에게 남으면서도 그 사람에게 요구되는 능력은 달라집니다.
결국 일이 사람 단위에서 워크플로우 단위로 다시 분해, 정의 되고 있습니다.
우리가 주목해야하는 변화 1. AI는 더 이상 엔지니어만의 단어가 아닙니다
Cloudflare의 채용공고에서 가장 큰 특징 중 하나는 업무 자체에 AI가 있다는 것입니다.
Revenue Operations에도, Public Policy에도, People Team에도, Program Operations에도 붙습니다. 심지어는 Product Marketing에도 있습니다.
이건 회사가 "모든 사람이 개발자가 되어야 한다"고 말하는 것이 아닙니다. 모든 직군이 자기 일의 워크플로우를 AI와 결합해 다시 설명할 수 있어야 한다는 뜻입니다.
정책 담당자는 규제 동향을 모니터링하는 데서 멈추지 않습니다. AI로 방대한 정책 데이터를 요약하고, 내부 지식 베이스를 만들고, 팀이 더 빠르게 대응할 수 있는 interface를 설계해야 합니다.
마케팅 담당자는 캠페인을 운영하는 데서 멈추지 않습니다. 반복되는 case study, sales enablement, event messaging 워크플로우를 AI agent로 자동화할 수 있어야 합니다.
운영 담당자는 엑셀을 잘 다루는 데서 멈추지 않습니다. briefing request intake, feedback collection, resource allocation 같은 반복 업무를 자동화 시킬 수 있어야합니다.
이렇게 되면 같은 직무명이어도 두 종류의 사람이 생깁니다. 기존 방식으로 일을 처리하는 사람과 그리고 그 일이 반복되지 않도록 시스템을 만드는 사람으로요.
AI 시대에 회사가 더 비싸게 사려는 사람은 후자입니다.
우리가 주목해야하는 변화 2. Forward Deployed Engineer가 많이 떠오르고 있습니다
Cloudflare 채용공고에서 또 하나의 눈에 띄는 직군은 Forward Deployed Engineer입니다.
이 이름은 원래 Palantir를 떠올리게 합니다. 고객사 가까이에 들어가 실제 데이터, 업무 흐름, 보안 요건, 조직 상황을 보고 함께 솔루션을 만드는 엔지니어입니다.
그런데 이 모델은 이제 Palantir만의 언어가 아닙니다.
OpenAI는 2026년 5월 11일 OpenAI Deployment Company를 출범시키며, 기업 안에 Forward Deployed Engineer를 투입해 AI가 실제 업무에서 돌아가도록 돕겠다고 발표했습니다. Tomoro 인수를 통해 약 150명의 FDE와 deployment specialist를 확보한다는 내용도 포함됐습니다.
Anthropic의 FDE 공고도 같은 방향을 가리킵니다. Anthropic은 FDE를 '가장 전략적인 고객 안에 직접 들어가 transformational AI adoption을 이끄는 사람'으로 정의하고, 고객 시스템 안에서 Claude 기반 production application, MCP server, sub agent, agent skill을 만든다고 설명합니다.
왜 이런 직군이 뜰까요? AI 플랫폼은 출시한다고 끝나지 않기 때문입니다.
고객마다 데이터가 다릅니다. 보안 요건이 다릅니다. 기존 시스템이 다릅니다. 조직의 승인 절차가 다릅니다. 현장의 언어가 다릅니다.
그래서 AI 도구만 던져서는 실제 문제가 풀리지 않습니다. 그래서 고객 안으로 들어가 문제를 풀고, 그 경험을 다시 제품으로 가져오는 사람이 필요해집니다.
AI 시대의 엔지니어는 더 이상 코드만 쓰는 사람이 아닙니다. 업무의 맥락을 읽고, 그 맥락을 시스템으로 바꾸고, 다시 제품 방향에 영향을 주는 사람입니다.
제품과 고객 사이의 거리가 줄어야할수록, 그 사이를 오갈 수 있는 사람의 가치는 올라갈 수 밖에 없습니다.
우리가 주목해야하는 변화 3. Support role은 사라지는 게 아닙니다.
Cloudflare CEO가 어닝콜에서 한 말은 차갑게 들립니다.
그는 고객과 직접 이야기하는 사람, 코드를 직접 만드는 사람의 생산성 향상이 컸고, 그 뒤에 있던 support role들이 앞으로 회사를 끌고 갈 역할은 아닐 수 있다고 말했습니다. 동시에 그는 2027년에는 2026년 어느 시점보다 더 많은 직원을 둘 수도 있지만, 역할은 극적으로 바뀌어 있을 것이라고 덧붙였습니다.
이 말을 단순히 "지원 직무는 끝났다"로 읽으면 절반만 보는 것입니다. 더 정확한 변화는 이것입니다.
이슈 티켓을 닫는 사람은 줄어듭니다. 이슈 티켓이 다시 열리지 않게 만드는 사람은 남습니다.
FAQ를 찾아 전달하는 일은 자동화될 수 있습니다. 상태를 업데이트하고, 반복 문의를 분류하고, 정해진 답변을 보내는 일은 AI 워크플로우 안으로 들어갈 수 있습니다.
반대로 고객 이슈를 재현하고, 원인을 분석하고, 엔지니어링 팀과 연결하고, 문서와 가이드라인을 개선하고, 반복되는 문제를 제품으로 바꾸는 일은 남습니다.
지원 업무의 가치는 "얼마나 많이 처리했는가"에서 "처리한 문제를 시스템이 더 잘 작동할 수 있도록 바꿨는가"로 이동하게 됩니다.
이것은 지원 직무만의 이야기가 아닙니다. 리쿠르터, 마케터, 세일즈 오프레이션, 정책 담당자, 기획자 등 모든 직무의 이야기가 되어가는 흐름입니다.
반복을 처리하는 사람보다, 반복이 다시 생기지 않게 만드는 사람이 남습니다.
우리가 주목해야하는 변화 4. 인턴십에도 AI가 강조됩니다
Cloudflare 채용공고에서 눈에 띄는 또 하나의 포인트는 AI 관련 업무가 인턴십에도 들어가 있다는 점입니다.
Revenue Operations Intern, Business Analyst Intern, Public Policy Intern. Program Operations Analyst Intern, Product Marketing Engineer Intern 등 직무명 자체에는 AI 없으나 업무 내용에는 AI가 상당수 들어가 있습니다.
여기서 중요한 것은 "인턴을 많이 뽑는다"가 아닙니다. 중요한 것은 초기 커리어 단계부터 AI 워크플로우를 설계하는 일이 기본값으로 들어가고 있다는 점입니다.
예전의 인턴십은 보조 업무에 가까웠습니다. 자료를 정리하고, 리서치를 돕고, 보고서를 만들고, 운영을 지원했습니다.
이제 일부 공고는 다르게 말합니다.
수동 프로세스를 찾아라 -> 자동화 기회를 식별하라 -> AI agent를 만들어라 -> 내부 tool을 배포하라 -> 반복 업무를 줄여라 -> 그 과정을 문서화하라
주니어에게 남는 자리가 줄어드는 동시에, 새로 열리는 주니어 자리는 더 높은 기준을 요구합니다.
경력을 쌓기 위해 들어가는 첫 자리에서부터, 회사는 이미 '업무 수행자'가 아니라 '워크플로우 개선자'를 요구하기 시작했기 때문입니다.
이 변화들은 생각보다 가까이 있습니다.
이 변화의 흐름은 미국 회사 한 곳 만의 이야기가 아닙니다.
카카오는 2026년도 신입 공채를 발표하면서, 창사 이래 처음으로 테크, 서비스, 비즈니스, 디자인, 스태프 등 전 직군을 그룹 단위로 공개 채용한다고 밝혔습니다. 선발 기준에는 AI 기술 활용에 익숙하고 적극적인 'AI Native 인재'라는 표현이 들어갔습니다.
Cloudflare와 비슷하게 직군을 가리지 않고, 모든 신규 채용에 AI 활용 능력을 기본값으로 넣는 것입니다.
다만 한국 기업들의 흐름은 한 방향으로만 움직이지 않습니다. 보도에 따르면 네이버는 전 사업에 AI를 접목하는 '온서비스 AI' 전략을 추진하며 1년 새 500명 이상 인력을 늘린 반면, 카카오는 신입 공채를 진행했음에도 2026년 3월 기준 임직원 수가 3,894명에서 3,858명으로 소폭 감소했습니다. 해당 과정에서 AI 퀄리티&세이프티 성과리더, 카나나 성과리더 등 AI 관련 핵심 인력 이탈도 발생했습니다.
같은 AI 시대를 살고 있어도 회사의 방향은 갈립니다.
어떤 회사는 AI를 명분으로 사람을 줄입니다. 반면에 어떤 회사는 AI를 이유로 새 사람을 삽니다. 어떤 회사는 기존 인력을 재배치하기도 합니다. 그리고 어떤 회사는 아예 직무 정의를 다시 씁니다.
그래서 중요한 질문은 "AI 때문에 채용이 줄어드나?"가 아닙니다.
우리 스스로가 해야하는 질문은 "AI 이후에도 회사가 사람에게 맡기고 싶은 일은 무엇인가?" 입니다.
CMF 관점에서 보면, 변화는 더 선명해집니다
이번 Cloudflare 사례를 CMF 관점으로 보면 세 축이 동시에 흔들립니다.
| 축 | 이번 사건이 보여준 변화 |
|---|---|
| Problem | 회사가 사고 싶어하는 문제의 정의가 바뀌었습니다. '업무를 수행하는 문제'보다 'AI로 업무 방식을 다시 설계하는 문제'가 중요해졌습니다. |
| Capability | 같은 직무 역량이라도 AI 워크플로우와 결합되지 않으면 가치가 줄어듭니다. IT 관련 산업, 기업, 직무일수록 AI 활용은 보너스가 아니라 기본값에 점차 가까워지고 있습니다. |
| Value | 직무명이 같아도 보상과 안정성은 갈라집니다. 시스템을 개선하는 사람과 시스템에 흡수되는 사람의 가격이 달라집니다. |
여기서 가장 위험한 착각은 이것입니다.
"나는 지금 일을 잘하고 있으니 안전하다."
Cloudflare CEO는 어닝콜에서 이런 말을 하기도 했습니다.
"Just because you are fit does not mean you cannot get fitter."
지금 잘하고 있는 것과, 앞으로 회사가 사고 싶은 일을 하고 있는 것은 다를 수 있습니다. 같은 자리에서 같은 일을 잘하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 회사가 다음 단계에서 사고 싶은 사람의 정의가 바뀌면, 기존의 성과는 과거의 증거가 됩니다. 미래의 가격표는 다른 기준으로 붙습니다.
그래서 우리는 무엇을 봐야 하나
이 사례를 개인의 커리어 불안으로만 읽으면 절반만 보는 것입니다.
진짜 질문은 "AI가 내 일을 빼앗을까?"가 아닙니다. 더 정확한 질문은 이것입니다.
"내 직무는 어떤 워크플로우로 다시 쓰이고 있는가?"
이를 확인하려면 세 가지를 봐야 합니다.
첫째, 내 직무의 결과물이 아니라 반복되는 워크플로우를 봐야 합니다.
나는 무엇을 반복해서 처리하고 있나요? 그 반복은 규칙으로 설명될 수 있나요? 예외는 얼마나 많나요? 내가 판단해야하는 지점은 어디인가요? 내가 없으면 멈추는 일은 무엇이고, 시스템으로 만들 수 있는 일은 무엇인가요?
둘째, 내가 회사 안에서 support role인지 driver role인지 봐야 합니다.
누군가의 요청을 받아 처리하는 사람인가요? 아니면 문제를 발견하고, 구조를 만들고, 다른 사람의 일이 더 잘 굴러가게 만드는 사람인가요? 나는 이슈 티켓을 닫는 사람인가요? 아니면 이슈 티켓이 다시 열리지 않게 만드는 사람인가요?
셋째, 내 직무 앞에 AI라는 단어가 붙었을 때 그 일을 설명할 수 있는지 봐야 합니다.
AI Revenue Operations. AI Policy. AI Customer Support. AI Product Manager. AI Recruiter. AI Marketer. AI Finance. AI Legal Ops.
이 이름이 어색하게 느껴진다면, 그 어색함이 바로 지금 시장이 바꾸고 있는 지점입니다.
채용공고는 가장 솔직한 회사의 전략 문서입니다
우리는 보통 회사의 전략을 대표 인터뷰, 주주서한, 보도자료에서 찾습니다. 물론 그런 자료도 중요합니다.
하지만 더 솔직한 문서는 채용공고일 때가 많습니다.
보도자료는 회사가 어떻게 보이고 싶은지를 말합니다. 채용공고는 회사가 실제로 누구에게 돈을 쓰려는지를 말합니다.
Cloudflare의 감원 발표는 무엇을 줄였는지 보여줬습니다. Cloudflare의 채용공고는 무엇을 다시 사려는지 보여줍니다.
AI agent platform을 만드는 사람. 고객 안으로 들어가 production 문제를 푸는 사람. 지원 업무를 제품 신호로 바꾸는 사람. 비엔지니어링 직무에서도 AI로 일하는 방식을 바꾸는 사람. 반복 업무를 처리하는 사람이 아니라, 반복 업무가 다시 생기지 않게 시스템을 만드는 사람.
이것이 이번 상황에서 보이는 새로운 인재상입니다.
그래서 이번 Cloudflare 사례는 한 회사의 감원 뉴스로 끝나지 않을 가능성이 큽니다. 앞으로 더 많은 회사가 AI 전환을 이유로 조직을 다시 설명할 것입니다. 투자자에게는 효율성의 언어로, 직원에게는 적응의 언어로, 시장에는 미래 전략의 언어로 전달될 것입니다.
그때 우리가 봐야 할 것은 감원 숫자만이 아닙니다. 동시에 열려 있는 채용공고입니다.
회사가 줄이는 일과 새로 사는 일을 나란히 놓고 보면, 다음 시장의 직무 정의가 보입니다.
마무리
이번 뉴스레터는 Cloudflare의 인원 감축은 결국 성장하는 회사가 사람을 줄이면서도, 그것을 미래 전략이라고 부를 수 있게 된 순간에 관한 이야기입니다.
그리고 그보다 더 중요한 것은, 회사가 사람에게 기대하는 일의 최소 단위가 올라가고 있다는 점입니다.
예전에는 일을 잘 처리하는 사람이 필요했습니다. 이제는 일을 다시 설계하는 사람이 필요합니다.
예전에는 요청을 받아 결과물을 내는 사람이 필요했습니다. 이제는 요청이 반복되지 않도록 시스템을 만드는 사람이 필요합니다.
예전에는 직무명이 커리어를 설명했습니다. 이제는 그 직무가 어떤 AI 워크플로우와 결합되는지가 커리어를 설명합니다.
오늘 내 회사의 채용 페이지 혹은 가고 싶은 회사의 채용 페이지를 다시 열어보면 좋겠습니다. 최근 올라온 공고의 직무명보다, 그 안에 새로 들어온 단어를 보세요. 그 단어들이 내년에 회사가 누구를 더 비싸게 사고, 누구의 일을 다시 정의할지 먼저 말해주고 있을지 모릅니다. AI 시대의 질문은 "내 직무가 사라질까?"가 아닙니다.
"내 직무는 어떤 이름으로 다시 쓰이고 있는가?"입니다.
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