6,000명의 CEO가 AI가 “아무것도 하지 않았다”고 시인했지만, 올해 1분기에는 이미 AI를 활용해 4만 명을 해고했다.
저자: 클로드, TechFlow
TechFlow 편집부의 추천 글: 미국 국립경제연구국(NBER)이 미국·영국·독일·호주 4개국의 기업 임원 6,000명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 응답 기업 중 약 90%가 지난 3년간 AI가 고용 및 생산성에 ‘아무런 영향을 미치지 않았다’고 답했다. 그러나 2026년 1분기 기술 산업에서는 이미 78,557명이 해고되었으며, 이 중 47.9%가 AI 도입과 업무 프로세스 자동화 때문이라고 명시되었다. 생산성 데이터는 여전히 공백 상태인 반면, AI를 명목으로 한 대규모 해고浪潮가 몰아치고 있다. 경제학자들은 이 모순적 상황을 1987년 노벨경제학상 수상자 로버트 솔로(Robert Solow)가 제시한 ‘컴퓨터 역설’의 AI 버전으로 비유한다.
2,500억 달러가 투입되었지만, 약 90%의 기업은 AI가 생산성 향상에 아무런 기여를 하지 못했다고 말한다. 동시에 기술 기업들은 AI라는 이름 아래 대규모 인력 감축을 단행하고 있다.
이는 현재 AI 산업에서 가장 황당한 광경이다.
《포춘》지 4월 19일 보도에 따르면, NBER는 올해 2월 미국·영국·독일·호주 4개국 기업 임원 6,000명을 대상으로 한 연구 결과를 발표했다. 이에 따르면, 응답 기업 중 약 90%가 지난 3년간 AI가 자사 고용 및 생산성에 측정 가능한 영향을 주지 않았다고 답했다. 다만 임원 중 약 3분의 2는 AI를 사용하고 있으나, 평균 주간 사용 시간은 1.5시간에 불과했고, 25%는 아예 업무에서 AI를 전혀 활용하지 않는다고 밝혔다.
한편 《닛케이 아시아》는 라셔널FX(RationalFX) 데이터를 인용해, 2026년 1월 1일부터 4월 초까지 기술 산업에서 78,557명이 해고되었으며, 이 중 37,638명(47.9%)이 AI 도입 및 업무 프로세스 자동화 탓이라고 명시했다고 전했다. 전체 해고 인원의 76% 이상이 미국에서 발생했다.
아폴로(Apollo)의 수석 경제학자 토르스텐 슬록(Torsten Slok)은 1987년 노벨경제학상 수상자 로버트 솔로의 유명한 논평을 직접 인용하며 현재 상황을 ‘AI 버전 솔로 역설’이라 요약했다. 솔로는 당시 이렇게 말했다: “컴퓨터 시대는 어디서나 눈에 띄지만, 오직 생산성 통계 자료 속에는 존재하지 않는다.”
슬록의 판단은 오늘날 상황에 거의 그대로 적용된다. AI는 고용 데이터, 생산성 데이터, 인플레이션 데이터 어디에서도 그 흔적을 찾아볼 수 없다.
90% 기업, AI 효과 ‘제로’, 2,500억 달러 투자 수익성 의문
NBER의 이번 연구는 데이터 기반이 매우 탄탄하다. 4개국 기업 중 69%가 어느 정도 AI를 도입하고 있으며, 국가별로는 미국이 가장 높은 78%, 독일이 가장 낮은 65%였다. 하지만 도입 여부와 실제 효과는 별개 문제였다. 관리자 중 90% 이상이 AI가 자사 고용 규모에 영향을 주지 않았다고 답했고, 89%는 노동생산성(인당 매출액 기준)에도 영향을 주지 않았다고 응답했다.
스탠포드 대학교의 2025년 AI 지수 보고서에 따르면, 2024년 글로벌 AI 투자는 2,500억 달러를 넘어섰다. PwC의 2026년 글로벌 CEO 설문조사에 따르면, CEO 중 단 12%만이 AI가 비용 절감과 수익 증가를 동시에 가져왔다고 답했고, 56%는 뚜렷한 재무적 성과를 전혀 확인하지 못했다고 밝혔다.
슬록은 블로그 글에서 ‘빅 세븐(Big Seven)’ 기업을 제외하면 AI가 기업의 이윤률 및 수익 전망에 어떤 가시적 영향도 미치지 않고 있다고 지적했다.
이는 그의 개인적 견해만이 아니다. MIT는 2024년 연구에서 AI가 향후 10년간 생산성을 고작 0.5%만 향상시킬 것이라고 예측했다. 해당 연구의 공동 저자이자 노벨경제학상 수상자인 다론 아세모글루(Daron Acemoglu)는 당시 “0.5%는 0보다는 낫다. 그러나 업계와 기술 언론이 내걸었던 약속에 비하면 확실히 실망스럽다”고 솔직하게 인정했다.
보스턴 컨설팅 그룹(BCG)이 올해 3월 발표한 연구는 더 반직관적인 현상을 드러냈다. 직원이 3개 이하의 AI 도구를 사용할 경우 생산성이 약간 향상되는 반면, 4개 이상의 도구를 사용하면 스스로 평가한 생산성이 급격히 하락했다. 직원들은 ‘브레인 포그(brain fog)’를 경험하고 사소한 실수가 늘어났다고 보고했다. BCG는 이를 ‘AI 뇌 과부하(AI brain overload)’라 명명했다.
맨파워그룹(ManpowerGroup)의 2026년 글로벌 인재 기상도(Global Talent Pulse) 보고서에 따르면, 19개국 약 14,000명의 근로자를 대상으로 한 조사에서 AI의 정기적 사용률은 2025년 기준 13% 상승했으나, AI의 실용성에 대한 신뢰도는 18%나 급락했다.
1분기 해고 인원 8만 명, AI는 최대 ‘희생양’인가 진짜 원인인가?
생산성 데이터는 여전히 공백인데 반해, 해고 물결은 놀라운 속도로 진행되고 있다.
《닛케이 아시아》 보도에 따르면, 2026년 1분기 기술 산업에서 78,557명이 해고되었고, 이 중 47.9%가 AI 도입 및 업무 프로세스 자동화 때문이라고 명시되었다. 오라클(Oracle)은 최근 조용히 1만 명 이상을 해고했으며, 이로 인해 절감된 자금을 데이터센터 건설에 재투입했다. 앤트로픽(Anthropic)의 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 포드(Ford)의 CEO 짐 파를리(Jim Farley)는 모두 AI가 향후 5년간 미국의 초보급 화이트칼라 일자리 절반을 없앨 것이라고 공개적으로 발언했다. 스탠포드 대학교의 연구 역시 초보 프로그래밍 및 고객 서비스 일자리가 이미 충격을 받고 있음을 보여주었는데, 관련 채용 공고는 3년 만에 13% 감소했다.
MIT의 한 시뮬레이션 연구는 더욱 충격적인 수치를 제시했다. AI는 미국 노동력의 11.7%를 대체할 수 있으며, 이는 약 1.2조 달러의 급여 규모에 해당한다.
그러나 이러한 해고 중 실제로 AI가 직접적으로 유발한 비율은 얼마나 될까?
코그니젠트(Cognizant)의 수석 AI 책임자 바박 호자트(Babak Hodjat)는 《닛케이 아시아》와의 인터뷰에서 망설임 없이 이렇게 말했다. “이들 해고가 실제 생산성 향상과 직접적으로 연관되어 있는지는 확신할 수 없다. 때때로 AI는 재무적 측면에서 단순한 ‘희생양’일 뿐이다. 기업이 과도하게 인력을 채용했다가 이제 줄이려 할 때, 그 책임을 AI에게 떠넘기는 것이다.”
오픈AI의 CEO 샘 알트먼(Sam Altman)은 인도에서 열린 AI 영향력 서밋에서 ‘AI 세탁(AI washing)’ 현상의 존재를 인정했다. “일정 비율의 ‘AI 세탁’은 분명 존재한다. 사람들은 원래 계획했던 해고를 마치 AI 탓인 것처럼 포장한다. 하지만 실제로 AI가 대체하고 있는 일자리도 분명히 존재한다.”
도이체 방크(Deutsche Bank) 애널리스트는 이 현상을 ‘AI 잉여 세탁(AI redundancy washing)’이라 명명하며, 기업들이 해고 원인을 AI로 돌리는 이유는 “수요 부진이나 과거 과잉 채용을 인정하는 것보다 투자자들에게 더 긍정적인 신호를 전달하기 위해서”라고 분석했다.
IBM, 초보 인재 채용 확대… 코그니젠트, AI 도입에도 해고 거부
모든 기업이 이 흐름에 휩쓸리지는 않는다.
IBM은 2026년 초보 인재 채용 규모를 3배로 확대했다. 닉클 라모로우(Nickle LaMoreaux) IBM 최고인사책임자(CHRO)는 다음과 같은 논리를 제시했다. “AI는 많은 초보 수준의 업무를 수행할 수 있지만, 이러한 포지션을 일괄적으로 폐지하면 미래 중간 관리자를 양성하는 인재 풀 자체가 붕괴되며, 장기적으로 기업의 리더십 자원을 위협한다.”
인적 자원에 크게 의존하는 프로세스 아웃소싱 거대 기업 코그니젠트 역시 AI 도입을 이유로 한 인력 감축을 거부한다고 밝혔다. 회사는 샌프란시스코와 벵갈루루에 AI 실험실을 설립해 고객사 맞춤형 AI 에이전트(custom AI agents) 개발에 나섰다. (기존의 일반형 AI 제품은 기업 환경에서 성능 및 보안 문제로 인해 실용성이 낮기 때문이다.) 그러나 직원들은 AI를 대체 대상이 아니라 협업 파트너로 훈련받게 된다.
호자트는 강조했다. “많은 신입 졸업생들이 일자리를 찾지 못하고, 전문 분야 지식도 부족한 상황이다. 기업은 반드시 이들을 채용해, 실제 업무 현장에서 각 분야에 어떻게 AI를 적용해야 하는지를 배울 수 있도록 해야 한다.”
유럽중앙은행(ECB)의 데이터도 이 관점을 다른 각도에서 입증한다. AI를 대규모 도입하고 투자하는 기업일수록 오히려 채용을 확대할 가능성이 더 높다는 것이다.
J-커브인가 해시마루인가: AI 생산성 전환점은 언제 올까?
역사적 경험은 어느 정도 희망을 준다.
1970~80년대 IT 투자는 마치 아무런 효과가 없는 듯 보였으나, 1995~2005년 사이 IT 기반 생산성 향상률은 1.5%에 달했다. 스탠포드 대학교 디지털 경제 실험실장 에릭 브린욜프손(Erik Brynjolfsson)은 《파이낸셜 타임스》 칼럼에서 AI의 생산성 전환점이 이미 나타나기 시작했을 가능성에 주목했다. 미국의 작년 생산성 성장률은 2.7%였고, 4분기 GDP 추정 성장률은 3.7%였다. 그러나 동기 고용 증가 인원은 고작 18.1만 명이었다. 고용 증가율과 GDP 성장률 간의 ‘탈동조화(disconnect)’는 바로 AI가 본격적으로 작동하기 시작했음을 시사하는 신호일 수 있다. 전 피무코(Pimco) CEO 모하메드 엘-에리안(Mohamed El-Erian)도 동일한 탈동조화 현상을 주목했다.
스탠포드 경제정책연구소의 한 연구는 20만 미국 가정의 웹 브라우징 데이터를 분석한 결과, AI가 구직·여행 계획·온라인 쇼핑 등 온라인 작업 효율을 76%~176%까지 끌어올렸음을 밝혀냈다. 그러나 연구진은 사용자들이 절약된 시간을 업무나 신기술 학습이 아닌 소셜미디어 활동 및 TV 시청에 쓴다는 사실도 발견했다.
아폴로의 슬록은 AI의 미래 영향을 ‘J-커브’ 형태로 설명했다. 즉, 초기에는 성과가 하락하는 기간을 거친 후, 이후 지수적 급등을 보일 것이라는 것이다. 다만 그는 1980년대 IT 시대와는 달리, 당시의 혁신 기업들은 독점적 가격 결정권을 누렸던 반면, 오늘날의 AI 도구는 치열한 경쟁으로 인해 가격이 계속 하락하고 있다고 지적했다. 따라서 AI의 가치 창출은 제품 자체가 아니라 “생성형 AI가 경제 전 분야에 어떻게 활용되고 배치되는가”에 달려 있다.
호자트의 판단이 아마도 가장 현실적일 것이다. “앞으로 6~12개월 안에야 기업들이 비로소 AI가 가져오는 진정한 생산성 향상을 체감하기 시작할 것이다. 그리고 이 전환기는 우리 모두에게 고통스러울 것이다.”
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