B-4 2026 년 3 월 27 일- 2026 년 4 월 2 일 재정 / 교육

< 김선영 기자 > 기업들은 그 어느 때보다 인공지능( AI) 에 대해 활발하게 논의하고 있지만, 경제에 의 미있는 생산성 향상은 보여주지 못하고 있다. 골드만삭스의 분석에 따르면 기업 이사회의 과장된 관심과 거시경제 현실 사이에는 뚜렷 한 격차가 있는 것으로 나타났다. AI 관련 논의가 근본적으로 견조한 기업 실 적을 완전히 가렸다. 핵심 기업 매출은 전년 동기 대비 4.6 % 의 견조한 성장을 기록했다. 이런 시장의 열기 속에서 경제 전반에 걸쳐 생산성과 AI 도입 사이에 의미 있는 상관관 계를 아직 찾지 못했다. 그러나 데이터는 앞 으로 더 큰 변화가 일어날 가능성을 시사한 다. 특정 지역적 활용 사례에서 생산성 향상 중간값이 약 30 % 에 달한 것이다. 더 시간이 걸리고 돈도 더 많이 투자되어야 의미있는 수 준으로 향상될 것으로 보인다. AI가 경제를 잠식할 것이라는 비관적인 전 망이 확산되면서 월가와 많은 개인 투자자들 의 투자 포트폴리오를 뒤흔든 논쟁에 실질적 인 근거를 더하고 있다. AI가 사무직 업무를 훨씬 더 빨리, 그리고 훨씬 더 능숙하게 수행 할 수 있게 될 것으로 전망한다. 마이크로소 프트는 대부분에서 인간 수준의 업무 수행이 자동화될 것으로 보고 있고, 아마존은 인간 인력이 지금처럼 많이 필요하지 않을 것으로 전망한다. JP모건은 지금이 바로 AI에 대해 생각하기 시작해야 할 때라고 이런 의견에 동 참했다.

시장이 연준과 경제학자들의 합의보다는 AI의 생산성에 대한“ 기술 낙관론자” 들의 견 해를 더 신뢰하기 시작한 결과다. 물론, 이는 현재까지는 틀린 주장이다. 단순히 AI에 대 한 낙관적인 기대감이 실업률 상승에 대한 거 시적 논의를 촉발했다. AI 투자, 산업 부흥, 그리고 미국 경제가 강력한 성장세를 보일 것 이라는 근본적인 경제적 전망에 변함이 없다 고 보기 때문이다. AI 도입은 12 ~ 18개월보다 훨씬 더 오랜 시간이 걸릴 것이고, 경제 과열 위험이 실업률이 10 % 까지 치솟는 것보다 훨 씬 크다. 기업들의 AI 관련 논의가 실제 현장에서 나 타나는 결과보다 훨씬 앞지르고 있다. 어찌 보면 과장이 심한 것이다. S & P 500 기업 경영 진의 70 % 가 AI를 논의했고, 그중 54 % 는 생 산성과 효율성 향상 측면에서 AI를 구체적으 로 언급했다. 하지만 제시된 구체적인 수치를 제보면 이 런 주장이 설득력을 잃는다. 이는 AI 도입을 시도하는 여러 기업에 직접 참여해 온 연구 결과가 뒷받침한다. 생산성 향상은 분명하지 만, 그 목표를 달성하기까지는 상당한 노력과 비용이 소요된다고 지적했다. 경제 전반의 AI 도입은 여전히 더디게 진행 되고 있다. 러셀 3000 기업 중 절반이 AI에 대 해 논의했지만, 인구조사국 조사 데이터에 따 르면 현재 AI를 실제로 활용하고 있는 기업 은 20 % 미만이다.

현재 AI 는 두 가지 부문만 영향 경제 전반에 걸친 거시적인 영향은 아직 미 미하지만, AI 를 성공적으로 도입하고 그 효 과를 측정한 기업들은 눈에 띄는 개선을 보고 하고 있다. AI 기반 생산성 향상이 특정 업무 에 미치는 영향을 정량화한 경영진은 평균 약 30 % 의 생산성 향상을 경험했다. 그런데 그 부문은 의외로 고객 지원과 소프 트웨어 개발 업무 부문이다. 이런 특정 기능 분야에서 AI 는 이미 혁신적인 약속을 이행 하며 핵심 비즈니스 운영을 크게 간소화하고 있다.

어쩌면 소프트웨어 개발 업무의 30 % 가 로 봇의 등장으로 사라지는 것을 직접 목격한 기 술 전문가들이 AI 의 미래를 비관적으로 예측 하는 것도 무리가 아니다. 10 여 년 전 소프트 웨어가 세상을 집어삼킬 것이라고 했지만, 오 히려 소프트웨어가 소비되는 상황에 놓였다. 앞으로 소프트웨어 개발에 AI 의 영향력이 얼 마나 더 커질지에 대해 단서가 붙는다. 실적 데이터를 분석한 결과, 지역별 생산성 향상이 이미 기업의 채용 전략에 영향을 미치기 시작 했고, 잠재적 생산성 향상을 기대하며 채용을 주저하는 경향이 나타나고 있다.

채용 동결이나 해고를 논의할 때 AI 를 명 시적으로 언급하는 경영진의 비율이 소폭 증 가했다. AI 를 인력 관련 논의에 활용한 기업 들은 지난 1 년간 채용 공고를 12 % 줄였는데, 이는 전체 기업의 평균 감소율인 8 % 보다 더 큰 폭의 감소다. 현재 AI 도입과 광범위한 노 동 시장 결과 간의 상관관계는 미미하고 통계 적으로 유의미하지 않다. 하지만, 장기적으로 전체 근로자의 6 ~ 7 %, 즉 약 1,100 만 개의 일 자리가 AI 자동화로 인해 사라질 것으로 예 상하고 있다. 광범위한 생산성 향상이 없더라도 AI 는 자 본 지출을 급격하게 변화시키고 있다. 클라우 드 및 AI 인프라를 제공하는 거대 기술 기업 인 " 하이퍼스케일러 " 들이 전례 없는 투자 붐 을 주도하고 있다. 분석가들은 이들 거대 기술 기업들의 2026 년 자본 지출 전망치를 무려 6,670 억 달러로 상 향 조정했다. 이는 실적 발표 시점 대비 24 % 증가한 수치이며 2025 년 전망치와 비교하면 62 % 나 급증한 것이다. 이런 AI 투자 지출이 올해 자본 지출 증가율에 약 1.5 % 포인트를 기여할 것으로 예상하지만, 수입 자본재에 대 한 높은 의존도 때문에 전체 GDP 성장률에 미치는 순영향은 0.1 ~ 0.2 % 포인트에 그칠 것 으로 보고 있다. 궁극적으로 미국 경제가 전 환기에 있음을 보여준다. 월가는 AI 과잉 투 자에 따른 불안에 휩싸이고 거대 기술 기업들 은 수천억 달러를 인프라에 쏟아붓고 있다.

하지만, 약속된 생산성 혁명은 소프트웨어 개 발자와 고객 서비스 분야 등 지극히 일부 특 정 분야에만 국한되어 있다. 경제 전반에 걸 쳐 AI 혁명의 진정한 거시경제적 이점은 아 직 나타나지 않았다. 어쩌면 더욱 많은 투자 를 기대하고 있을지도 모른다. 경제 여건이 불안해지면 AI 기술 산업들도 상당 기간 침 체에 빠져들 수 있다.

기술 주도 성장론의 역설 1987 년, 경제학자이자 노벨상 수상자인 로 버트 솔로우는 정보화 시대의 정체된 발전에 대해 날카로운 통찰을 제시했다. 1960 년대 트 랜지스터, 마이크로프로세서, 집적 회로, 메 모리 칩의 등장 이후, 경제학자들과 기업들은 이런 신기술이 업무 환경을 혁신하고 생산성 을 급증시킬 것으로 기대했다. 그러나 생산성 증가율은 오히려 둔화되어 1948 년부터 1973 년까지 2.9 % 였던 것이 1973 년 이후에는 1.1 % 로 떨어졌다. 새롭게 등장한 컴퓨터는 오히려 과도한 정보를 생산해 지나치게 상세한 보고 서를 생성하고 이를 엄청난 양의 종이에 인쇄 하는 결과를 초래했다. 업무 생산성의 호황 을 예고했던 기술 발전은 수년간 오히려 침 체기를 맞았다. 이런 예상치 못한 결과는 솔 로우의 관찰에서 비롯되어 ' 솔로우의 생산성 역설 ' 로 알려지게 되었다. 솔로우는 1987 년 " 컴퓨터 시대는 도처에서 볼 수 있지만 생산성 통계에서는 찾아볼 수 없다 " 고 썼다. 기업 최고 경영진이 AI 를 어떻게 활용하고 있는지, 혹은 활용하지 않고 있는지에 대한 새로운 데이터는 역사가 되풀이되고 있음을 보여준다. 빅테크 기업 창업자들이 AI 가 직 장과 경제에 미칠 영향에 대해 기술 낙관론을 보였다. S & P 500 기업 중 374 개 기업이 실적 발표에서 AI 를 언급했고, 대부분 AI 도입이 회사에 매우 긍정적이었다고 답했지만, 이런 긍정적인 도입이 전반적인 생산성 향상으로 이어지지는 않았다.

연구에 따르면, 미국, 영국, 독일, 호주의 다양한 기업 전망 조사에 응답한 6,000 명의 CEO, CFO 및 기타 임원 중 대다수는 AI 가 사업 운영에 미치는 영향이 미미하다고 답했 다. 임원의 약 3 분의 2 가 AI 를 사용한다고 응 답했지만, 그 사용 시간은 주당 평균 1.5 시간 에 불과했고, 응답자의 25 % 는 직장에서 AI 를 전혀 사용하지 않는다고 답했다. 기업의 거의 90 % 가 지난 3 년간 AI 가 고용이나 생산 성에 아무런 영향을 미치지 않았다고 밝혔다. 그러나 기업들은 AI 가 직장과 경제에 미칠 영향에 대해 여전히 높은 기대를 갖고 있다. 임원들은 AI 가 향후 3 년간 생산성을 1.4 %, 생산량을 0.8 % 향상시킬 것으로 예상했다.

기업들은 이 기간 동안 고용이 0.7 % 감소할 것으로 예상했지만, 조사에 참여한 개별 직원 들은 고용이 0.5 % 증가했다고 답했다. MIT 연구진은 AI 를 도입하면 해당 기술을 사용하 지 않는 직원에 비해 직원의 업무 성과가 거 의 40 % 향상될 수 있다고 주장했다. 하지만 이런 생산성 향상 효과가 기대에 미 치지 못하는 결과 데이터가 나오고 있다. 경 제학자들은 AI 가 기업 투자에 대한 수익을 언제 가져올 지 의문을 제기하고 있다. 2024 년 AI 관련 기업 투자액은 2,500 억 달러를 넘 어섰다. 오늘날 고용 데이터, 생산성 데이터, 인플레이션 데이터에서 AI 의 흔적은 찾아볼 수 없다. 또한 7 대 기술 기업을 제외하고는 이윤이나 수익 전망에서 AI 의 징후를 찾아 볼 수 없다. AI 와 경제 생산성에 대한 관계는 오히려 상 반되는 모습을 보이고 있는 것이 현재까지의 현실이다. 세인트루이스 연방준비은행은 ' 생 성형 AI 도입 현황 보고서 ' 에서 2022 년 말 챗 봇( ChatGPT) 도입 이후 누적 생산성 증가율 이 1.9 % 상승했다고 발표했다. 하지만 2024 년 MIT 연구에 따르면 향후 10 년간 생산성 증가율은 0.5 % 에 그칠 것으로 예 상된다. 물론 10 년 후 0.5 % 의 생산성 증가는 무시할 수 없는 수준이다. 하지만 업계 관계 자들과 AI 기술자들이 내세우는 기대치에 비 하면 실망스러운 수치다.

인사책임부서의 데이터는 상반된 현상을 보여준다. AI 도입이 증가하거나 대체된 부 문에서 시간이 지날수록 다시 고용이 늘어나 는 추세가 나타나고 있다. 2025 년 AI 활용률 은 13 % 증가했지만, 기술의 유용성에 대한 신 뢰도는 18 % 나 급락해 여전히 불신이 만연해 있음을 나타냈다. IBM 은 젊은 인재 채용을 세 배로 늘릴 계획 이다. 이는 AI 가 일부 필수 업무를 자동화할 수 있음에도 불구하고, 신입 사원을 대체하면 장기적으로 중간 관리자 부족 현상이 발생해 회사의 리더십 파이프라인이 위협받을 수 있 다는 판단에 기인한다.

AI 생산성은 미래에 달성 물론 이런 생산성 패턴은 역전될 수도 있다. 1970 년대와 80 년대의 IT 붐은 결국 1990 년대 와 2000 년대 초에 생산성 급증으로 이어졌고, 수십 년간의 침체 이후 1995 년부터 2005 년까 지 생산성 증가율이 1.5 % 상승하기도 했다. 이런 추세가 이미 역전되고 있을 수 있다고 주장하는 학자도 있다. 고용 보고서의 고용 증가폭이 18 만 1 천 명 으로 하향 조정되었음에도 불구하고 4 분기 GDP 가 3.7 % 증가세를 보였다는 점을 언급 하며 생산성 급증을 시사한다고 분석했다. 분 석에 따르면 지난해 미국의 생산성은 2.7 % 증 가했고, 이는 AI 투자에서 기술의 혜택을 누 리는 단계로의 전환에 기인한 것이라고 설명 했다. AI 도입이 지속됨에 따라 고용 증가와 GDP 성장 간의 연관성이 약화되고 있다는 것인데, 이는 1990 년대 사무 자동화 당시 나 타났던 현상과 유사하다. AI 의 미래 영향이 초기에는 성과가 둔화되 다가 이후 기하급수적으로 증가하는 " J 자형 곡선 " 을 보일 가능성이 있다고 전망한다. AI 의 생산성 향상이 이런 패턴을 따를지는 AI 가 창출하는 가치에 달려 있다. 그리고 AI 에 대한 투자가 지금까지 투입된 액수보다 더 많 이 추가로 투입되어야 가능할 수 있다는 것 을 의미한다. 지금까지 AI 는 IT 의 이전과는 다른 길을 걷 고 있다. 1980 년대 IT 분야에서는 경쟁업체가 유사한 제품을 개발하기 전까지 혁신 기업이 독점적인 가격 결정권을 행사했다. 그러나 오 늘날에는 대규모 언어 모델 업체 간의 치열한 경쟁으로 가격이 하락해 AI 도구를 누구나 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 따라서 AI 생산성의 미래는 기업들이 이 기 술을 활용하고 업무에 지속적으로 도입하려 는 의지에 달려 있다. 거시적인 관점에서 가 치 창출은 제품 자체가 아니라, 생성형 AI 가 경제의 다양한 분야에서 어떻게 활용되고 구 현되는지에 달려 있다. 더 많은 투자가 더 많 은 다양한 AI 모델로 등장해야만 경제가 의 미있는 변화를 할 수 있다. 이는 더 많은 시 간과 더 많은 돈이 들어가야 한다는 의미다.