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 의미 있는 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 수 행할 수 있게 될 것으로 전망한다. 마이크로 소프트는 대부분에서 인간 수준의 업무 수행 이 자동화될 것으로 보고 있고, 아마존은 인 간 인력이 지금처럼 많이 필요하지 않을 것으 로 전망한다. JP모건은 지금이 바로 AI에 대 해 생각하기 시작해야 할 때라고 이런 의견 에 동참했다.

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 현 장에서 나타나는 결과보다 훨씬 앞지르고 있 다. 어찌 보면 과장이 심한 것이다. S & P 500 기업 경영진의 70 % 가 AI를 논의했고, 그중 54 % 는 생산성과 효율성 향상 측면에서 AI 를 구체적으로 언급했다. 하지만 제시된 구 체적인 수치를 제보면 이런 주장이 설득력을 잃는다. 이는 AI 도입을 시도하는 여러 기업 에 직접 참여해 온 연구 결과가 뒷받침한다. 생산성 향상은 분명하지만, 그 목표를 달성 하기까지는 상당한 노력과 비용이 소요된다 고 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 로봇의 등장으로 사라지는 것을 직접 목격한 기술 전문가들이 AI 의 미래를 비관적으로 예 측하는 것도 무리가 아니다. 10 여 년 전 소프 트웨어가 세상을 집어삼킬 것이라고 했지만, 오히려 소프트웨어가 소비되는 상황에 놓였 다. 앞으로 소프트웨어 개발에 AI 의 영향력 이 얼마나 더 커질지에 대해 단서가 붙는다. 실적 데이터를 분석한 결과, 지역별 생산성 향상이 이미 기업의 채용 전략에 영향을 미 치기 시작했고, 잠재적 생산성 향상을 기대 하며 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 상향 조정했다. 이는 실적 발표 시점 대비 24 % 증가한 수치이며 2025 년 전망치와 비교 하면 62 % 나 급증한 것이다. 이런 AI 투자 지 출이 올해 자본 지출 증가율에 약 1.5 % 포인 트를 기여할 것으로 예상하지만, 수입 자본재 에 대한 높은 의존도 때문에 전체 GDP 성장 률에 미치는 순영향은 0.1 ~ 0.2 % 포인트에 그 칠 것으로 보고 있다. 궁극적으로 미국 경제 가 전환기에 있음을 보여준다. 월가는 AI 과 잉 투자에 따른 불안에 휩싸이고 거대 기술 기업들은 수천억 달러를 인프라에 쏟아붓고

있다. 하지만, 약속된 생산성 혁명은 소프트 웨어 개발자와 고객 서비스 분야 등 지극히 일부 특정 분야에만 국한되어 있다. 경제 전 반에 걸쳐 AI 혁명의 진정한 거시경제적 이 점은 아직 나타나지 않았다. 어쩌면 더욱 많 은 투자를 기대하고 있을지도 모른다. 경제 여건이 불안해지면 AI 기술 산업들도 상당 기간 침체에 빠져들 수 있다.

기술 주도 성장론의 역설 1987년, 경제학자이자 노벨상 수상자인 로 버트 솔로우는 정보화 시대의 정체된 발전에 대해 날카로운 통찰을 제시했다. 1960년대 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 1948년부터 1973 년까지 2.9 % 였던 것이 1973년 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 1987년 " 컴퓨터 시대는 도처에서 볼 수 있지만 생산성 통계에서는 찾아볼 수 없다 " 고 썼다.

기업 최고 경영진이 AI를 어떻게 활용하 고 있는지, 혹은 활용하지 않고 있는지에 대 한 새로운 데이터는 역사가 되풀이되고 있음 을 보여준다. ▶6면에 계속

▶7 면에 계속