6,000명의 CEO가 AI가 “아무것도 하지 않았다”고 시인했음에도, 올해 1분기에는 이미 AI를 활용해 4만 명을 해고함
저자: 클로드, TechFlow
TechFlow 편집부의 추천 글：미국 국립경제연구소(NBER)가 미국·영국·독일·호주 4개국 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 내세운 대규모 해고 웨이브가 몰아치고 있다. 경제학자들은 이 모순적 상황을 1987년 노벨 경제학상 수상자 로버트 솔로(Robert Solow)가 제시한 ‘컴퓨터 역설’의 AI 버전이라고 비유했다.
2,500억 달러가 투입되었지만, 거의 90%의 기업은 AI가 생산성 향상에 아무런 기여를 하지 못했다고 말한다. 동시에 기술 기업들은 AI를 명분으로 대규모 인력 감축을 진행하고 있다.
이것이 현재 AI 산업이 직면한 가장 황당한 광경이다.
『포춘(Fortune)』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 규모와 생산성에 측정 가능한 영향을 주지 않았다고 답했다. 임원들 중 약 3분의 2는 AI를 사용하고 있지만, 평균 주간 사용 시간은 고작 1.5시간에 불과했고, 응답자의 25%는 업무에서 AI를 전혀 사용하지 않는다고 밝혔다.
한편 『니케이 아시아(Nikkei Asia)』는 RationalFX 데이터를 인용해, 2026년 1월 1일부터 4월 초까지 기술 산업에서 총 78,557명이 해고되었으며, 이 중 37,638명(47.9%)이 AI 도입 및 업무 프로세스 자동화로 인해 해고되었다고 보도했다. 전체 해고 인원의 76% 이상이 미국에서 발생했다.
Apollo의 수석 경제학자 토르스텐 슬록(Torsten Slok)은 1987년 노벨 경제학상 수상자 로버트 솔로의 유명한 논평을 직접 인용하며 현재 상황을 ‘AI판 솔로 역설’이라 요약했다. 솔로의 원문은 다음과 같다: “컴퓨터 시대는 곳곳에 존재하지만, 오직 생산성 통계 자료에는 나타나지 않는다.”
슬록의 진단은 오늘날 상황과 거의 일치한다. AI는 고용 데이터, 생산성 데이터, 인플레이션 데이터 어디에서도 그 흔적을 찾아볼 수 없다.
90% 기업, AI 효과 ‘제로’, 2,500억 달러 투자 수익률 의문
NBER의 이번 연구 데이터는 상당히 탄탄하다. 조사 대상 4개국 중 69%의 기업이 어느 정도 AI를 활용하고 있으며, 국가별로는 미국이 가장 높은 78%, 독일이 가장 낮은 65%를 기록했다. 그러나 사용 여부와 실제 효과는 별개 문제였다: 관리자 응답자의 90% 이상이 AI가 자사 고용 규모에 영향을 주지 않았다고 답했고, 89%는 노동생산성(1인당 매출액 기준)에도 영향을 주지 않았다고 답했다.
스탠퍼드 대학교가 발표한 2025년 AI 지수 보고서에 따르면, 2024년 전 세계 AI 투자는 2,500억 달러를 넘었다. PwC의 2026년 글로벌 CEO 조사에 따르면, CEO 응답자 중 단지 12%만이 AI가 비용 절감과 수익 증가를 동시에 가져왔다고 답했고, 56%는 어떤 눈에 띄는 재무적 성과도 확인하지 못했다고 답했다.
슬록은 블로그 글에서 ‘빅 세븐(Big Seven)’을 제외하면, AI는 이익률과 수익 전망에 모두 가시적인 영향을 미치지 않고 있다고 지적했다.
이는 단순한 개인 의견이 아니다. MIT가 2024년 발표한 한 연구는 AI가 향후 10년간 생산성을 단지 0.5%만 향상시킬 수 있을 것이라고 예측했다. 이 연구의 공동 저자이자 노벨 경제학상 수상자인 다론 아세모글루(Daron Acemoglu)는 당시 “0.5%는 0보다는 낫다. 그러나 업계와 기술 언론이 내걸었던 약속에 비하면 분명 실망스럽다”고 솔직하게 인정했다.
보스턴 컨설팅 그룹(BCG)이 올해 3월 발표한 또 다른 연구는 더욱 반직관적인 현상을 드러냈다: 직원이 3개 이하의 AI 도구를 사용할 경우 생산성이 일부 향상됐으나, 4개 이상의 AI 도구를 사용하게 되면 오히려 스스로 평가한 생산성이 급격히 하락했고, ‘두뇌 안개(brain fog)’와 사소한 실수가 늘어났다는 보고가 있었다. BCG는 이를 ‘AI 뇌과부하(AI brain overload)’라 명명했다.
맨파워그룹(ManpowerGroup)의 2026년 글로벌 인재 기상도(Global Talent Pulse) 보고서에 따르면, 19개국 1만4,000명에 달하는 근로자들을 대상으로 한 조사에서 2025년 AI 정기 사용률은 13% 상승했지만, AI의 실용성에 대한 신뢰도는 18% 급락했다.
1분기 해고 인원 8만 명 가까이… AI는 최대 ‘희생양’인가, 진짜 원흉인가?
생산성 데이터는 여전히 공백인데 반해, 해고 웨이브는 놀라운 속도로 확산되고 있다.
『니케이 아시아』 보도에 따르면, 2026년 1분기 기술 산업의 해고 인원은 총 78,557명이며, 이 중 47.9%가 AI 도입 및 업무 프로세스 자동화로 인한 것으로 명시되었다. 오라클(Oracle)은 최근 1만 명 이상을 조용히 해고했고, 이로 인해 절감된 자금을 데이터센터 건설에 재투자했다. 앤트로픽(Anthropic)의 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)와 포드(Ford)의 CEO 짐 파럴리(Jim Farley)는 모두 공개적으로, AI가 향후 5년간 미국의 초보급 화이트칼라 일자리 절반을 없앨 것이라고 발언했다. 스탠퍼드 대학교의 연구 역시 초보 프로그래밍 및 고객 서비스 직무가 이미 충격을 받고 있음을 보여주었으며, 관련 채용 공고는 3년간 13% 감소했다.
MIT의 한 시뮬레이션 연구는 더욱 충격적인 수치를 제시했다: AI는 미국 전체 노동력의 11.7%를 대체할 수 있으며, 이는 약 1,200억 달러 규모의 급여 총액에 해당한다.
그러나 이러한 해고 중 실제로 AI가 직접적으로 유발한 비율은 얼마나 될까?
코그니젠트(Cognizant)의 수석 AI 책임자 바박 호지아트(Babak Hodjat)는 『니케이 아시아』와의 인터뷰에서 솔직하게 밝혔다: “이러한 해고가 실제 생산성 향상과 직접적으로 연관되어 있는지는 확신할 수 없습니다. 때때로 AI는 재무적 측면에서 단지 희생양일 뿐입니다. 즉, 기업이 과잉 채용 후 인력을 줄이고자 할 때, 그 책임을 AI에게 전가하는 것이죠.”
오픈AI의 CEO 샘 알트먼(Sam Altman)은 인도에서 열린 AI 영향력 서밋에서 ‘AI 세탁(AI washing)’ 현상의 존재를 인정하기도 했다. 그는 “일정 비율의 ‘AI 세탁’이 분명히 존재한다. 즉, 어차피 해고할 계획이었던 인력을 AI 탓으로 돌리는 경우가 있지만, 실제로 AI에 의해 대체되는 업무도 분명히 존재한다”고 말했다.
도이체 방크(Deutsche Bank) 애널리스트는 이 현상을 더 나아가 ‘AI 잉여 세탁(AI redundancy washing)’이라 명명하며, 기업들이 해고를 AI 탓으로 돌리는 이유는 “수요 위축이나 과거 과잉 채용을 인정하는 것보다 투자자들에게 더 긍정적인 신호를 전달할 수 있기 때문”이라고 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. 니클 라모로우(Nickle LaMoreaux) IBM 최고인사책임자(CHRO)는 이렇게 설명했다: “AI는 많은 초보 업무를 수행할 수 있지만, 이러한 직무를 전면 폐지한다면 미래 중간 관리자 후보군을 양성하는 인재 풀 자체가 붕괴될 것이다. 이는 장기적인 리더십 자원 확보에 치명적인 위협이 된다.”
인적 자원에 크게 의존하는 프로세스 아웃소싱 거물 코그니젠트 역시 AI 도입을 이유로 한 인력 감축을 거부했다. 회사는 샌프란시스코와 벵갈루루에 AI 실험실을 설립해 고객 맞춤형 AI 에이전트를 개발하고 있는데, 이는 기존의 범용 AI 제품이 기업 환경에서 성능과 보안 측면에서 부족함을 보완하기 위한 조치다. 다만, 코그니젠트 직원들은 AI를 대체 대상이 아닌 협업 파트너로 훈련받게 된다.
호지아트는 강조했다: “많은 신입 졸업생들이 일자리를 찾지 못하거나 전문 분야 지식이 부족한 상황이다. 따라서 반드시 그들을 채용해, 실제 업무 현장에서 각 분야에 어떻게 AI를 적용해야 하는지를 배울 수 있도록 해야 한다.”
유럽중앙은행(ECB)의 데이터도 이 관점을 간접적으로 뒷받침한다: AI를 대규모 도입하고 투자하는 기업일수록 오히려 채용을 확대할 가능성이 더 높다.
J자 곡선인가, 해시마추인가—AI 생산성 전환점은 언제 도래할까?
역사적 경험은 어느 정도 희망을 준다.
1970~80년대 IT 투자는 마치 아무런 효과가 없는 듯 보였으나, 1995~2005년 사이 IT 주도 생산성 향상률은 1.5%에 달했다. 스탠퍼드 대학교 디지털 경제 실험실장 에릭 브린욜프손(Erik Brynjolfsson)은 『파이낸셜 타임스』 기고문에서, AI의 생산성 전환점이 이미 시작되었을 가능성을 제기했다. 미국은 작년 생산성 증가율이 2.7%를 기록했고, 4분기 GDP 성장률 추정치는 3.7%였다. 그러나 동기 고용 증가율은 고작 18.1만 명에 불과했다. 고용 증가와 GDP 성장 간의 ‘탈동조화(disconnect)’ 현상은 바로 AI가 본격적으로 작동하기 시작한 신호일 수 있다. 전 피무(Pimco) CEO 무함마드 엘-에리안(Mohamed El-Erian) 역시 동일한 탈동조화 현상을 주목했다.
스탠퍼드 경제정책 연구소의 한 연구는 20만 가구의 미국 가정을 대상으로 한 웹 브라우징 데이터를 활용해, AI가 구직·여행 계획·온라인 쇼핑 등 디지털 작업 효율을 76%~176%까지 향상시켰음을 밝혀냈다. 그러나 연구진은 사용자들이 절약된 시간을 업무나 신기술 학습이 아닌 소셜미디어 활동이나 TV 시청에 사용한다는 사실도 발견했다.
Apollo의 슬록은 AI의 향후 영향을 ‘J자 곡선(J-curve)’으로 묘사했다: 초기에는 성과가 하락하는 기간을 거친 후, 이후 지수적 급등이 이어질 것이라는 전망이다. 다만 그는 1980년대 IT 시대와 달리, 당시의 혁신 기업들은 독점적 가격 결정권을 누렸던 반면, 오늘날의 AI 도구는 치열한 경쟁 속에서 가격이 지속적으로 하락하고 있다고 지적했다. 따라서 AI의 가치 창출은 제품 자체가 아니라 “생성형 AI가 경제 전 분야에 어떻게 활용되고 배치되는가”에 달려 있다.
호지아트의 판단은 아마도 가장 현실적일 것이다: 앞으로 6~12개월 후에야 기업들이 AI로부터 진정한 생산성 향상을 체감하기 시작할 것이며, “이 전환기는 우리 모두에게 고통스러울 것”이라고 말했다.
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