“AI는 어디서나 보이는데, 생산성 통계에는 없다.”

아폴로 수석 이코노미스트 토르스텐 슬록이 최근 쓴 이 문장, 어디서 들어본 듯하지 않나요? 1987년 노벨경제학상 수상자 로버트 솔로우가 컴퓨터에 대해 했던 말과 거의 똑같습니다. 40년이 지난 지금, 경제학자들은 같은 역설을 AI에서 다시 목격하고 있습니다.

미국 국립경제연구소(NBER)가 이달 발표한 연구에서 미국·영국·독일·호주의 경영진 약 6,000명을 대상으로 기업 현장의 AI 실태를 조사했습니다. AI 활용이 폭발적으로 늘고 있다는 체감과 달리, 데이터가 보여주는 현실은 사뭇 달랐습니다.

출처: Thousands of CEOs just admitted AI had no impact on employment or productivity – Fortune

AI를 쓰고 있긴 한데, 얼마나?

경영진의 약 70%가 “AI를 적극적으로 활용하고 있다”고 답했습니다. 그런데 실제 사용 시간을 물었더니 주당 평균 1.5시간에 불과했습니다. 25%는 직장에서 AI를 아예 쓰지 않는다고 답했고요.

더 핵심적인 수치는 이겁니다. 지난 3년간 AI가 고용이나 생산성에 영향을 미쳤냐는 질문에 80% 이상의 기업이 “없다”고 답했습니다. (Fortune 기사는 이 수치를 90%로 인용했으나, NBER 논문 초록 기준은 “80% 이상”입니다.)

흥미로운 건 앞으로에 대한 기대치입니다. 같은 경영진들이 향후 3년 안에 AI가 생산성을 1.4% 높이고, 고용을 0.7% 줄일 거라고 내다봤습니다. 반면 직원들을 대상으로 한 별도 조사에서는 고용이 오히려 0.5% 늘 거라는 상반된 전망이 나왔습니다. 경영진과 직원이 AI의 미래를 완전히 다르게 보고 있는 셈입니다.

솔로우의 역설이 돌아왔다

1987년 로버트 솔로우는 역설적인 관찰을 남겼습니다. 트랜지스터, 마이크로프로세서, 집적회로 등 획기적인 기술이 연이어 등장했음에도 생산성 성장률은 오히려 하락했다는 것이었습니다. 1948~1973년 연 2.9%였던 성장률이 그 이후 1.1%로 뚝 떨어졌죠. 컴퓨터가 오히려 지나치게 상세한 보고서를 쏟아내며 업무를 복잡하게 만든 탓도 있었습니다.

오늘날 AI도 비슷한 패턴을 보입니다. S&P 500 기업의 374곳이 실적 발표에서 AI 도입을 긍정적으로 언급했지만, 이런 낙관론이 거시 생산성 지표에는 전혀 나타나지 않고 있습니다. MIT 연구에서 AI가 특정 작업자의 성과를 최대 40% 높일 수 있다는 결과가 나왔음에도, 이것이 기업 전체 혹은 경제 전체의 생산성으로 이어지는 경로가 아직 보이지 않는다는 게 문제입니다.

그래도 낙관론이 사라지지 않는 이유

솔로우의 역설에는 속편이 있습니다. IT 붐이 한동안 생산성 통계에 반영되지 않았지만, 1995년부터 2005년 사이 생산성이 연 1.5%p 급증하며 기술 투자의 결실을 거뒀습니다. 기술이 실제 효과를 내기까지 시간이 걸린다는 것, 그 자체가 역사적 전례인 셈입니다.

슬록은 AI도 J커브를 그릴 수 있다고 봤습니다. 초기엔 성과가 더디지만, 기업들이 워크플로우를 재설계하고 AI를 제대로 통합해가면 어느 시점에 생산성이 급격히 오를 수 있다는 시나리오입니다. 다만 그는 한 가지 조건을 달았습니다. AI 자체의 성능보다, 각 산업과 업무에 AI가 얼마나 잘 녹아드느냐가 결국 생산성의 열쇠가 될 거라고요.

지금의 데이터는 AI의 실패를 선언하기보다, 변화가 아직 초기 단계임을 보여주는 신호에 가깝습니다. 그게 1980년대와 다른 점이 있다면, 당시엔 기술 접근성 자체가 제한적이었지만, 지금은 AI 도구가 이미 누구에게나 열려 있다는 것입니다. 속편이 더 빨리 올 수도, 아예 오지 않을 수도 있습니다.

논문은 이 외에도 기업 규모·업종별 AI 활용 격차, 고용 전망의 세부 데이터 등을 담고 있습니다. 자세한 내용은 원문을 참고하세요.

참고자료: Firm Data on AI – NBER Working Paper 34836