수천 명의 CEO들이 AI가 고용이나 생산성에 영향을 주지 않았다고 인정함

• S&P 500 기업 중 374곳이 실적 발표에서 AI를 언급했지만, 6,000명의 경영진 대상 조사에서 약 90%가 지난 3년간 AI가 고용이나 생산성에 영향을 미치지 않았다고 응답
• 1987년 노벨 경제학상 수상자 Robert Solow가 제시한 생산성 패러독스가 AI 시대에 재현되고 있으며, 거시경제 데이터에서 AI 효과가 관측되지 않는 상황
• 경영진의 AI 사용 시간은 주당 약 1.5시간에 불과하고, 응답자의 25%는 직장에서 AI를 전혀 사용하지 않음
• ManpowerGroup 조사에서 2025년 AI 정기 사용은 13% 증가했지만, 기술에 대한 신뢰도는 18% 하락
• 1970~80년대 IT 붐이 1990년대 생산성 급등으로 이어진 전례가 있어, AI도 J커브 형태의 지연 후 성장 가능성 존재

Solow의 생산성 패러독스와 AI

• 1987년 경제학자 Robert Solow는 트랜지스터, 마이크로프로세서, 집적회로, 메모리 칩 등장 이후에도 생산성 증가율이 1948~1973년 2.9%에서 1973년 이후 1.1%로 하락했다고 관측
• "컴퓨터 시대는 어디에서나 보이지만 생산성 통계에서는 보이지 않는다"는 유명한 표현을 남김
• 당시 컴퓨터는 오히려 과도한 정보를 생산하며, 지나치게 상세한 보고서를 대량 인쇄하는 등 생산성을 저해

CEO 설문 결과: AI의 실질적 영향 미미

• 2024년 9월~2025년 사이 S&P 500 기업 374곳이 실적 발표에서 AI 언급 및 긍정적 도입 평가
  • 그러나 거시적 생산성 지표에는 뚜렷한 반영 없음
• NBER(National Bureau of Economic Research) 이 이번 달 발표한 연구에서, 미국·영국·독일·호주의 6,000명 경영진 대상 조사 수행
• 약 3분의 2가 AI를 사용한다고 응답했으나, 사용 시간은 주당 약 1.5시간에 불과
• 25%의 응답자는 직장에서 AI를 전혀 사용하지 않음
• 약 90%의 기업이 지난 3년간 AI가 고용이나 생산성에 영향을 미치지 않았다고 답변
• 그럼에도 경영진은 향후 3년간 AI가 생산성을 1.4%, 산출량을 0.8% 증가시킬 것으로 전망
• 기업은 고용이 0.7% 감소할 것으로 예상했으나, 개별 근로자들은 오히려 0.5% 고용 증가를 예상

학술 연구 간 엇갈리는 결과

• 2023년 MIT 연구는 AI 도입 시 근로자 성과가 최대 40% 향상될 수 있다고 주장
• 그러나 2024년까지 기업의 AI 투자가 2,500억 달러 이상으로 급증했음에도 약속된 생산성 향상이 실현되지 않는 상황
• Apollo 수석 이코노미스트 Torsten Slok는 "AI는 고용 데이터, 생산성 데이터, 인플레이션 데이터 어디에도 보이지 않는다"고 언급
  • Magnificent Seven을 제외하면 이익률이나 수익 전망에서도 AI 효과의 징후가 없음
• 세인트루이스 연방준비은행은 ChatGPT 도입 이후 누적 생산성 성장률이 1.9% 초과 증가했다고 발표
• 반면 2024년 MIT 연구(노벨상 수상자 Daron Acemoglu)는 향후 10년간 0.5% 생산성 증가라는 더 보수적인 수치 제시
  • Acemoglu는 "0.5%를 과소평가해서는 안 되지만, 업계와 언론이 약속한 것에 비하면 실망스러운 수준"이라고 평가

근로자 신뢰 저하와 기업 대응

• ManpowerGroup의 2026 Global Talent Barometer 조사(19개국 약 14,000명 근로자 대상)에서 2025년 AI 정기 사용은 13% 증가했으나, 기술의 유용성에 대한 신뢰도는 18% 하락
• IBM의 CHRO Nickle LaMoreaux는 지난주 신입 채용을 3배로 늘리겠다고 발표
  • AI가 일부 업무를 자동화할 수 있지만, 신입 인력을 대체하면 향후 중간 관리자 부족과 리더십 파이프라인 위기를 초래할 수 있다는 판단

AI 생산성의 미래 전망

• 1970~80년대 IT 붐은 수십 년의 침체 후 1995~2005년 생산성 증가율 1.5% 상승으로 이어진 전례 존재
• Stanford 디지털경제연구소장 Erik Brynjolfsson은 4분기 GDP가 3.7% 성장률을 기록하고 있는 반면, 일자리 증가는 181,000건으로 하향 조정된 점에서 생산성 급등 신호를 포착
  • 자체 분석에 따르면 미국의 작년 생산성은 2.7% 상승했으며, 이를 AI 투자에서 실제 혜택 수확 단계로의 전환으로 해석
• 전 Pimco CEO Mohamed El-Erian도 AI 도입으로 인해 일자리 성장과 GDP 성장의 디커플링이 진행 중이라고 언급, 1990년대 사무 자동화 시기와 유사한 현상
• Slok는 AI의 미래 영향이 초기 성과 둔화 후 급등하는 J커브 형태를 따를 수 있다고 분석
  • 다만 1980년대 IT와 달리 현재 AI 도구는 LLM 간 치열한 경쟁으로 가격이 하락하여 쉽게 접근 가능
  • 따라서 AI 생산성의 미래는 제품 자체의 가치가 아니라, 각 경제 부문에서 생성형 AI를 어떻게 활용하고 구현하느냐에 달려 있음