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[IT뉴스]“신입 뽑을 필요있나요?” 하던 기업들…이제 와서 ‘쎄하다’는데

온카뱅크관리자

2026-09-17 11:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">美기업 사업장 44%가 AI 사용중<br>도입속도 1980년 PC 보급때 3배<br>생산성 증가율은 2.2% 그쳐 하회<br>AI 도입 비용이 생산성 효과 상쇄</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zr5SWYCEWP">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="66123f5c8138e3baa62b410d59f6bbd6c5acaddd32a5f1884b1bc4dc8ae12418" dmcf-pid="qm1vYGhDv6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[연합뉴스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/mk/20260917110905692cpfh.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="KpcJogRfyh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/mk/20260917110905692cpfh.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [연합뉴스]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="e0fb7335a73781d30a7edb8b7793ff729db1926fc8901e05dc93a1f05940049a" dmcf-pid="BavwOIkLv8" dmcf-ptype="general">
           인공지능(AI)이 기업 현장에 빠르게 확산하고 있지만 정작 생산성 통계에서는 뚜렷한 변화가 나타나지 않고 있다. 미국 기업들의 AI 도입 속도는 약 40년 전 개인용 컴퓨터(PC) 보급 때보다 3배가량 빠르지만, 생산성 증가율은 당시 수준에 미치지 못하고 있다. AI 개발 속도 조절론이 제기되는 가운데 AI가 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대에도 의문이 제기되고 있다.
          </div>
          <p contents-hash="18eaf2e60c7a79470c32b32a45c080a4973d0932fb5ead063ddb7b1abfd4b2e7" dmcf-pid="bNTrICEoW4" dmcf-ptype="general">16일(현지시간) 로이터 분석에 따르면 지난 5월 기준 미국 사업장의 약 44%가 AI를 사용하고 있는 것으로 나타났다. 하버드 비즈니스스쿨이 지원하는 생성형 AI 도입 추적 자료를 바탕으로 한 수치다.</p>
          <p contents-hash="864d50325b34d4c5be9d889c0f90e6338d3a85d2cb8989a8dec81fb18c17a08e" dmcf-pid="KjymChDgvf" dmcf-ptype="general">그러나 AI 확산이 노동생산성 증가로 직결되지는 않고 있다. 미국의 올해 2분기 시간당 생산량은 지난해 같은 기간보다 연율 2.2% 증가했다. 1980년대 연평균 증가율 1.5%보다는 높지만, PC 투자가 본격화했던 1990년대 후반의 생산성 증가율 2.7%에는 못 미친다. 당시에는 분기별 생산성 증가율이 4%를 넘어서는 경우도 있었다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="178d6526f18ed823ec701f4111ea030dee0f8d831c520203b0222930946d3baa" dmcf-pid="9AWshlwaSV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="네덜란드 아카이브(Anefo)에 보관된 1987년 개인용 컴퓨터 보급 당시 사무 환경. [네덜란드 국립 아카이브]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/mk/20260917110906993ohfi.png" data-org-width="700" dmcf-mid="GTDLNjJ6lN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/mk/20260917110906993ohfi.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            네덜란드 아카이브(Anefo)에 보관된 1987년 개인용 컴퓨터 보급 당시 사무 환경. [네덜란드 국립 아카이브]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="fc30c75a674be1130a7da40a8433afd7ea31e92c784fc218d07eee7d3dab13f2" dmcf-pid="2cYOlSrNS2" dmcf-ptype="general">
           AI가 PC보다 경제 생산성을 크게 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 아직 그 효과가 통계에 뚜렷하게 나타나지 않고 있는 셈이다. 다만 현재의 통계가 AI가 만들어내는 경제적 가치를 충분히 포착하지 못하고 있을 가능성도 있다.
          </div>
          <p contents-hash="5496d98801b51ee9b074521a50951b838fefa7e2f41ae1dae18c2c272172a702" dmcf-pid="VkGISvmjS9" dmcf-ptype="general">예를 들어 엔비디아의 AI 반도체처럼 미국에서 설계된 제품이 해외에서 생산·판매되는 경우 미국 경제의 생산성과 국내총생산(GDP)에 미치는 효과가 통계에 충분히 반영되지 않을 수 있다. AI 전문 연구기관 에포크AI는 이런 문제 등을 감안할 경우 미국의 연간 GDP 측정치가 2028년에는 실제보다 최대 2%포인트 낮게 집계될 수 있다고 추산했다.</p>
          <p contents-hash="920995e2f1fc2afee9d1f962d502e91e63f935d2a9d70a4b07ae3446c653a333" dmcf-pid="fEHCvTsASK" dmcf-ptype="general">다만 로이터는 통계가 AI의 효과를 제대로 반영하지 못하고 있다는 설명만으로 현재의 생산성 흐름을 모두 설명하기는 어렵다고 지적했다. AI 도입률이 60%를 넘어선 도매업과 금융업에서도 물가 상승률이 세계적인 흐름과 크게 다르지 않기 때문이다. AI가 인터넷 혁명 당시 PC처럼 생산성을 단기간에 끌어올리는 기술로 작동하지 않을 가능성도 있다는 의미다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2c22e1144aeb19c2d87099ebb1306630664073dcfa0eddf785fad22e3d4323ec" dmcf-pid="4DXhTyOcSb" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지난 6월 미국 캘리포니아주 로스앤젤레스에 개관한 세계 최초의 인공지능(AI) 예술 박물관 ‘데이터랜드(Dataland)’를 관객들이 체험하고 있다. [AFP연합뉴스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/mk/20260917110908262svtg.png" data-org-width="700" dmcf-mid="7fsNkEoMvQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/mk/20260917110908262svtg.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            지난 6월 미국 캘리포니아주 로스앤젤레스에 개관한 세계 최초의 인공지능(AI) 예술 박물관 ‘데이터랜드(Dataland)’를 관객들이 체험하고 있다. [AFP연합뉴스]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="ac8a461e49ab9e3d77dc63649d283a52ddfe1a845dc03f3fe081a0f76c93759b" dmcf-pid="8wZlyWIkyB" dmcf-ptype="general">
           기업이 AI를 실제 업무에 적용하는 과정에서 발생하는 비용도 생산성 개선을 가로막는 요인으로 꼽힌다. 기업들은 AI 활용을 위해 직원들을 재교육하고 외부 컨설턴트를 고용하고 있다. AI를 활용해 인력을 대체하려는 과정에서 오히려 새로운 인력과 비용이 투입되는 상황이다.
          </div>
          <p contents-hash="6de4c83efcaa315424b46cb110a40d74cd12936242b2bbc94b1eb2237d315546" dmcf-pid="6MwojAiPCq" dmcf-ptype="general">로이터는 AI 투자와 업무 재설계, 직원 교육 등에 따른 비용이 단기적으로 생산성 개선 효과를 상쇄할 수 있다는 분석을 내놨다. AI 도입이 생산성 통계에 가시적인 변화가 나타나기까지는 시간이 필요할 수 있다는 것이다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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