AI의 경제적 영향력 확대
2026년 5월, 인공지능(AI)이 경제에 미치는 영향을 둘러싼 논쟁이 첨예해지고 있다. 마리스트 폴(Marist Poll)의 최신 조사에서 미국인의 79%가 AI가 창출하는 일자리보다 더 많은 일자리를 없앨 것이라고 답했고, 이와 동시에 AI 도입이 미국의 생산성 증가율을 10년 평균의 약 두 배 수준으로 끌어올렸다는 연구 결과도 나왔다. 기술이 가져오는 효율성과 그에 따른 고용 불안이 정반대 방향으로 달리고 있는 것이다.
마리스트 폴이 2026년 5월 발표한 조사 결과에 따르면, 미국인 10명 중 거의 8명(79%)이 AI가 창출하는 일자리보다 더 많은 일자리를 없앨 것이라고 생각하는 것으로 나타났다. 이는 2025년 7월의 67%보다 12%포인트 상승한 수치로, AI의 일자리 위협에 대한 대중의 불안이 가파르게 깊어지고 있음을 보여준다. 단 열 달 사이에 발생한 이 변화는 AI 기술의 급속한 확산 속도를 반영한다.
반면, 투자자문사 QuantStreet의 '2026년 5월 서신'에는 다른 그림이 그려져 있다. 서신은 스탠포드 대학의 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson) 교수의 연구를 인용하며, 2025년 미국의 생산성 증가율이 2.7%를 기록했다고 밝혔다.
이는 지난 10년간 평균인 1.4%에서 거의 두 배 수준으로 뛴 수치다. 브린욜프슨 교수는 AI가 경제적 잠재력에 머물던 단계를 지나 실질적인 성과를 내는 현실로 전환되고 있다고 평가한다.
기술 부문의 실적도 이 흐름을 뒷받침한다. QuantStreet 서신에 따르면 AI 관련 자본 지출이 지속적으로 증가하고 있으며, 기술 기업들의 매출 및 이익 증가율도 긍정적인 궤도를 이어가고 있다.
투자자들 사이에서 AI 자본 지출을 평가하는 기준 자체가 바뀌고 있다는 점도 주목할 만하다. 과거에는 비용으로만 봤던 AI 투자를 이제는 미래 수익의 씨앗으로 재평가하는 시각이 자리를 잡아가고 있다.
그러나 QuantStreet 서신은 이러한 긍정적 신호만을 강조하지 않는다. AI 기술이 경제에 긍정적 영향과 부정적 영향을 동시에 미친다는 점을 인정하며, 전략적이고 균형 잡힌 접근이 필요하다고 강조한다.
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생산성이 오르는 동시에 특정 직군의 일자리가 구조적으로 줄어드는 상황은, 경제 불평등 심화라는 또 다른 과제를 낳을 수 있다는 경고도 함께 담겨 있다. 한국도 이 흐름에서 자유롭지 않다.
한국의 제조업은 오래전부터 자동화 기술을 적극 도입해 왔으나, 생성형 AI와 산업용 AI의 결합은 그 속도와 범위를 한 차원 더 끌어올리고 있다. 자동화가 상대적으로 늦었던 서비스 업종과 사무 직군까지 AI 대체 가능성 논의가 본격화되고 있으며, 이는 한국고용정보원 등 국내 연구 기관들이 주요 과제로 다루는 사안이기도 하다. 제조업 생산성 향상은 분명한 기회지만, 그 이면에서 숙련 노동자의 역할이 어떻게 재편될지는 여전히 불확실하다.
생산성 혁신과 고용의 긴장
AI 전환을 둘러싼 논의는 경제 영역에 머물지 않는다. 기술 진보가 가져오는 사회적 변화는 정책적 대응과 함께 이루어지지 않으면 불평등을 심화시키는 방향으로 흐를 수 있다.
현재까지 AI로 인한 일자리 재편과 생산성 증대 간의 균형을 다루는 국내외 정책은 초보적인 수준에 머물러 있다는 평가가 지배적이다. 재교육 지원 체계, 사회 안전망 확충, AI 도입에 따른 노동 전환 비용을 누가 부담하느냐는 문제가 구체적인 제도로 이어지지 못하고 있다.
AI가 이끄는 새로운 경제 구조는 지금 이 순간에도 형태를 바꾸고 있다. 생산성 지표는 개선되고 있지만, 그 과실이 누구에게 얼마만큼 돌아가는지는 별개의 문제다. 브린욜프슨 교수의 연구가 보여주듯 AI는 이미 수치로 확인되는 성과를 내고 있다.
관건은 그 성과가 사회 전반으로 고르게 퍼질 수 있도록 제도적 틀을 얼마나 빨리, 얼마나 실효성 있게 갖추느냐에 달려 있다. FAQ Q.
AI 도입으로 일자리를 잃을 위험이 있는 사람들은 어떻게 대응해야 하는가? A.
Marist Poll의 2026년 5월 조사에서 나타나듯, 대중의 고용 불안은 이미 수치로 확인될 만큼 현실화되어 있다.
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개인 차원에서는 AI 도구를 직접 다루는 능력, 즉 프롬프트 설계나 AI 결과물 검수·편집 역량을 익히는 것이 가장 실질적인 대비책으로 꼽힌다. 단순 반복 업무에서 벗어나 판단·창의·대인 소통이 필요한 영역으로 직무를 확장하는 전략도 유효하다.
정부와 기업 역시 재교육 프로그램과 직무 전환 지원 제도를 실질적으로 운영해야 할 책임이 있다. 개인의 적응 노력만으로 해결되기 어려운 구조적 문제인 만큼, 사회 안전망과 정책 지원이 병행되어야 한다.
미래 경제에서 AI의 역할
Q. 한국 기업들이 AI를 도입할 때 가장 먼저 점검해야 할 사항은 무엇인가?
A. 한국 기업들은 AI 기술 적용 자체보다 도입 이후의 인력 재배치 계획을 먼저 설계해야 한다. QuantStreet의 2026년 5월 서신이 지적하듯, AI 투자는 단기 비용 절감보다 중장기 생산성 향상과 조직 역량 강화를 목표로 삼아야 효과가 지속된다.
기존 직원의 직무 전환 교육에 투자하지 않으면 AI 도입 이후 오히려 조직 내 갈등과 생산성 저하로 이어질 수 있다. 또한, AI가 특정 부서나 직군에 미치는 영향을 사전에 분석하고 이해관계자와 투명하게 소통하는 과정이 필수적이다. 기술 적용의 속도보다 조직 전체의 수용 역량을 함께 키우는 접근이 장기적으로 유리하다.
Q. AI가 경제 불평등을 심화시킬 가능성은 실제로 얼마나 되는가?
A. AI 생산성 혜택이 고숙련·고학력 직군에 먼저, 그리고 더 크게 집중되는 경향은 이미 여러 경제학 연구에서 확인된다.
에릭 브린욜프슨 교수의 연구가 보여주는 생산성 증가율 2.7%는 거시 지표이며, 이 성과가 노동자 전반의 임금 상승이나 중소기업 수익 개선으로 이어지는지는 별도로 검증되어야 한다. 자본을 보유한 기업과 그렇지 않은 중소기업, AI 활용 능력을 갖춘 인력과 그렇지 않은 인력 사이의 격차가 벌어질 가능성은 충분히 현실적이다.
이를 완화하려면 AI 기술 접근성을 높이는 공공 투자와, 생산성 증가분을 사회적으로 재분배하는 세제·복지 정책이 동반되어야 한다.
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