기업 10곳 중 7곳 AI 도입했지만…90% "생산성 체감 못해"
미국과 영국, 독일, 호주 4개국 주요 기업 10곳 중 7곳에서 인공지능(AI)을 도입했지만 약 90%에 달하는 기업이 아직 생산성 향상을 체감하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 20일 미국 국립경제연구소(NBER)는 미국, 영국, 독일, 호주 4개국 최고경영자(CEO), 최고재무책임자(CFO) 등 기업 임원 약 6천 명을 대상으로 한 설문조사 리포트 '기업 AI 활용 실태 분석(Firm Data on AI)'을 공개했다. 조사에 따르면, 응답 기업 중 69%가 AI를 도입했 이들 중 89%는 지난 3년간 AI로 인한 생산성 변화를 전혀 체감하지 못했다고 답했다. 직원 1인당 매출 기준으로 측정한 평균 생산성 상승 폭은 0.29% 수준에 그쳤다. 대규모 투자와 시장 기대에 비해 체감 효과는 미미한 셈이다. 흥미로운 점은 직원과 경영진 간 인식 차이다. 미국 근로자 대상 별도 조사에서는 향후 3년간 고용이 0.5% 증가할 것으로 예상됐다. 반면 경영진은 감소를 전망했다. 생산성 기대치 역시 직원은 0.9%, 경영진은 1.4%로 차이를 보였다. 현장 체감과 경영 전략 간 간극이 존재하는 셈이다. 이번 연구는 AI 상업적 효과가 아직 기대에 미치지 못한다는 최근 조사 흐름과도 맞닿아 있다. PwC가 4500명 이상 기업 임원을 대상으로 실시한 조사에서는 절반 이상이 매출 증가나 비용 절감 효과를 보지 못했다고 답했다. 딜로이트 조사에서도 74% 조직이 AI로 매출 확대를 기대하지만 실제 성과를 확인한 비율은 20%에 불과했다. 마이크로소프트의 M365 코파일럿을 도입한 영국 정부 부처 시범 사업에서도 생산성 향상은 확인되지 않았다. 일부 업무는 빨라졌지만, 다른 업무는 오히려 지연되는 현상이 나타났다. 마이크로소프트의 'AI 앳 워크' 책임자인 재러드 스파타로 역시 지식 노동의 특성상 투자 대비 수익률을 명확히 수치화하기 어렵다고 인정한 바 있다. 리포트에 따르면 AI는 이미 광범위하게 도입됐지만 아직 거시적 생산성 향상으로 이어지지는 않았음을 보여준다. 기업 현장에서 활용은 늘고 있으나 수치로 확인되는 성과는 제한적이라는 의미다. 반면 향후 효과에 대한 기대는 여전히 크다. 설문조사에 참여한 경영진은 향후 3년간 AI 도입으로 생산성이 평균 1.4% 증가하고 고용은 0.7% 감소할 것으로 예상했다. 연구진은 이를 단순 환산할 경우 2028년까지 미국·영국·독일·호주 4개국 기존 기업 기준 약 175만 개 일자리가 줄어들 수 있다고 추산했다. 다만 이는 기존 기업을 기준으로 한 수치이며 고용 감소는 대규모 해고보다는 신규 채용 축소를 통해 점진적으로 이뤄질 가능성이 높다고 분석했다. AI 열풍에 따른 시장 압박 역시 도입을 가속하는 요인으로 지목된다. 가트너 조사에 따르면 고객 서비스 부문 임원의 91%가 경영진으로부터 인공지능 도입 압박을 받고 있다고 응답했다. 약 80% 기업은 반복 업무 자동화에 따라 일부 상담 인력을 새로운 역할로 재배치할 계획이라고 밝혔다. 동시에 84%는 상담원 직무에 새로운 역량을 추가할 예정이라고 답했다. 자동화로 단순 업무는 줄이고, 인간은 복잡하거나 감정이 개입되는 영역에 집중하는 병행 모델이 현실적 해법으로 부상하는 분위기다. AI 열풍에 따른 시장 압박 역시 도입을 가속하는 요인으로 지목된다. 가트너 조사에 따르면 고객 서비스 부문 임원의 91%가 경영진으로부터 인공지능 도입 압박을 받고 있다고 응답했다. 약 80% 기업은 반복 업무 자동화에 따라 일부 상담 인력을 새로운 역할로 재배치할 계획이라고 밝혔다. 동시에 84%는 상담원 직무에 새로운 역량을 추가할 예정이라고 답했다. 자동화로 단순 업무는 줄이고, 인간은 복잡하거나 감정이 개입되는 영역에 집중하는 병행 모델이 현실적 해법으로 부상하는 분위기다. 무스타파 술레이만 마이크로소프트 AI부문 책임자는"회계, 법률, 마케팅, 프로젝트 관리 등 컴퓨터 앞에 앉아 수행하는 대부분의 업무는 1년에서 1년 반 안에 자동화될 것"이라며 "성과 체감 정체기'가 끝나는 순간, 사무직 노동 시장에 유례없는 변화가 있을 것"이라고 강조했다. NBER 연구진도 "현재 고요함은 폭풍 전야의 정적일 수 있다"고분석하며 "과거 전력이나 컴퓨터의 도입 사례처럼 AI 또한 생산성 수치로 증명되기까지는 기술적 성숙과 조직 개편이라는 '지연 시간'이 필요할 뿐, 그 변화의 폭은 이전의 어떤 기술보다도 파괴적일 것"이라고 제언했다.
