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[IT뉴스][비바100] “AI 도입했는데 성과는 제자리?”…기업들 ‘생산성 역설’에 갇혔다

온카뱅크관리자

2026-05-14 07:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 생성형 AI 도입 기업 95% ‘재무 성과 창출 실패’…“도구 아닌 핵심 주체로 재설계해야“ 
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 <img alt="인공지능 기술 발전으로 전 세계 기업들의 투자경쟁이 날로 치열해지고 있지만, 정작 생산성에는 의문이 붙는다. (사진출처=게티이미지뱅크)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/552787-G8RRw8K/20260514070126908xogi.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="pes8SMJ6SO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/14/552787-G8RRw8K/20260514070126908xogi.jpg" width="658">
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 인공지능 기술 발전으로 전 세계 기업들의 투자경쟁이 날로 치열해지고 있지만, 정작 생산성에는 의문이 붙는다. (사진출처=게티이미지뱅크)
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 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하며 전 세계 기업들의 투자 경쟁이 그 어느 때보다 뜨겁다. 마이크로소프트, 구글 등 빅테크는 물론 국내외 주요 금융사와 제조사들도 AI를 미래 생존의 열쇠로 점찍고 천문학적인 자금을 쏟아붓고 있다. 하지만 정작 현장에서는 “AI를 도입했는데 돈은 안 벌린다“는 탄식이 터져 나오고 있다. 개인의 업무 속도는 빨라졌을지 모르지만, 이것이 조직 전체의 실적이나 생산성 향상으로 이어지지 않는 이른바 ‘AI 생산성 역설(AI Productivity Paradox)’ 현상이 뚜렷해지고 있기 때문이다. 
 최근 하나금융연구소가 발표한 ‘AI 생산성 역설: 조직 내 성공적인 AI 전환을 위한 요건’ 보고서에 따르면, 전 세계 기업들이 생성형 AI 도입에 400억달러(약 55조원)가 넘는 거액을 투자하고 있지만, 이 중 95%는 아직 유의미한 재무적 성과를 거두지 못한 것으로 나타났다. 혁신의 아이콘으로 불리던 AI가 왜 기업의 장부상에서는 기대만큼의 힘을 쓰지 못하고 있는 것일까. 해당 보고서는 AI 생산성 역설의 원인과 이를 극복하기 위한 조직적 과제를 심층 분석했다. 
 ◇ 개인은 ‘슈퍼맨‘ 됐는데, 회사는 ‘제자리걸음‘ 
 보고서는 먼저 AI가 개인의 생산성을 높이는 데는 이미 가시적인 성과를 내고 있다는 점을 분명히 했다. 특히 코딩, 법률 분석, 데이터 요약 등 AI의 침투가 빠른 분야에서 그 효과는 경이적이다. 실제로 코딩 분야에서 AI 에이전트를 활용할 경우 개발 속도가 무려 55.8%나 개선되었다는 연구 결과가 있다. 법률 전문가가 수일간 매달려야 했던 방대한 계약서 독소 조항 분석 업무를 AI는 단 몇 시간 만에 정확하게 끝마치기도 한다. 이제 AI는 개인의 전문성과 결합하여 소규모 팀이나 개인이 과거 대형 조직이 수행하던 업무량을 감당할 수 있게 하는 ‘슈퍼 개인‘의 시대를 열고 있다. 
 하지만 문제는 이러한 ‘개별적 효율‘이 ‘조직적 성과‘로 전이되는 과정에서 맥이 끊긴다는 점이다. 기업 임원 6000명을 대상으로 한 글로벌 설문에서 89%가 “AI가 조직 생산성에 미치는 영향이 아직 미미하다“고 답한 결과가 이를 극명하게 보여준다. 보고서는 그 원인으로 다섯 가지의 치명적인 ‘병목 현상‘을 지목했다. 
 첫째는 ‘전략의 부재’다. 많은 기업이 실질적인 비즈니스 모델 혁신보다는 대외 홍보나 이사회 보고가 쉬운 단기적·지엽적 과제 위주로 AI를 도입한다. 이른바 ‘보여주기식 AI’에 치중하다 보니 핵심적인 가치 창출에는 도달하지 못하는 것이다. 둘째는 ‘업무 통합의 미비’다. AI가 회사의 고유한 내부 데이터나 복잡한 전후 맥락을 알지 못해, 결국 범용적인 검색이나 간단한 요약 도구로만 소비되는 수준에 머물러 있다. 
 셋째는 ‘조정 병목(Coordination Bottleneck)‘이다. AI가 만든 결과물의 신뢰성이 완벽하지 않다 보니, 사람이 다시 일일이 검토하고 수정하는 프로세스가 추가된다. 이 과정에서 오히려 전체 업무 단계가 늘어나고 시간 소요가 증가하는 역효과가 발생한다. 넷째는 ‘인력 재배치의 한계’다. AI 도입으로 기존 업무에서 시간이 남게 된 인력을 신사업이나 고부가가치 기획 업무로 즉각 전환하지 못하고 기존 시스템에 방치함으로써, 조직 전체의 총비용은 그대로인 채 잉여 인력만 늘어나는 상황을 초래한다. 마지막으로는 일자리 상실을 우려하거나 기존 방식의 익숙함을 고수하려는 직원들의 ‘심리적 저항’이 조직 전체의 변화 속도를 늦추는 보이지 않는 벽으로 작용하고 있다. 
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 ◇ ‘J-커브’의 골짜기 탈피 필요…기술보다 ‘조직 혁신’이 핵심 
 보고서는 현재 기업들이 겪는 이 고통스러운 정체기가 새로운 파괴적 기술이 도입될 때 나타나는 전형적인 ‘생산성 J-커브(J-Curve)‘ 현상이라고 진단했다. 역사적으로 전기 기술이 발명된 후 실제 산업 생산성이 비약적으로 도약하기까지는 무려 수십 년의 시간이 걸렸다. 단순히 증기기관을 전기 모터로 바꾼 것이 아니라, 공장의 컨베이어 벨트 구조를 재설계하고 전기에 숙련된 새로운 형태의 노동자가 양성된 이후에야 비로소 혁신이 완성되었기 때문이다. 
 AI 역시 마찬가지다. 하드웨어나 소프트웨어를 구매하는 것 이상의 ‘무형자산‘ 투자가 선행되어야 한다. 보고서는 성공적인 AI 전환을 위해 기업이 AI를 단순한 ‘보조 도구‘가 아닌, 업무 수행의 ‘핵심 주체‘로 간주하는 발상의 전환이 필요하다고 강조하며 세 가지 단계적 전략을 제시했다. 
 첫 번째는 목표와 지표의 재설정이다. 단순히 직원 중 몇 퍼센트가 AI를 쓰는가와 같은 투입 지표에 매몰되어서는 안 된다. AI 도입이 실제 매출 증대로 이어졌는지, 혹은 고객 응답 시간이 얼마나 단축되어 비용이 절감되었는지 등 재무 성과 및 핵심 운영 지표(KPI)와 직접 연결되는 엄격한 평가 기준을 수립해야 한다. 
 두 번째는 AI-퍼스트 업무 프로세스 재설계다. 기존의 사람이 하던 업무 방식에 AI 기능을 조금 덧붙이는 방식으로는 한계가 명확하다. 보고서는 AI가 업무의 시작부터 끝까지(End-to-End) 자율적으로 수행하고, 사람은 오직 예외 상황 관리와 최종 의사결정만 담당하는 ‘AI 중심 프로세스‘로의 전면적인 개조를 제안한다. 특히 최근 주목받는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)‘는 스스로 판단하고 도구를 사용하는 능력이 있어, 이를 활용한 프로세스 재설계가 성패를 가를 전망이다. 마지막으로 데이터 인프라와 권한 위임의 조화가 필요하다. AI가 기업 내부의 특수한 맥락을 정확히 이해할 수 있도록 파편화된 사내 데이터를 통합하고 고도화하는 작업이 필수적이다. 동시에 AI 에이전트가 실질적인 업무 처리를 위해 필요한 시스템 접근 권한을 적절히 부여하고, 이에 따른 책임 소재를 명확히 하는 거버넌스 구축이 뒷받침되어야 한다. 
 ◇ 선도 기업들의 비결…“경영진 지지와 유연한 조직 문화“ 
 보고서는 AI 전환에 성공하며 생산성 역설을 극복하고 있는 선도 기업들의 공통 분모로 ‘경영진의 강력한 리더십‘을 꼽았다. 핀테크 기업 ‘램프(Ramp)‘는 경영진이 직접 나서 전 직원의 99%가 매주 AI를 활용하도록 독려했다. 특히 도입 초기 생산성이 일시적으로 정체되거나 수익성이 악화하는 것을 기꺼이 수용하며 인내심을 보여주었다. 또한 직원들이 발견한 최적의 AI 활용 사례를 서로 공유하고 보상하는 ‘리더보드‘ 시스템을 도입해, 변화에 대한 저항을 즐거운 경쟁으로 승화시켰다. 
 실제로 성과를 거둔 기업의 약 77%는 경영진이 AI 전환의 목표를 명확히 제시하고 전폭적인 자원 지원을 아끼지 않았던 것으로 나타났다. 이는 AI 전환이 IT 부서만의 숙제가 아니라, 인사(HR), 재무, 마케팅 등 전사적 차원의 조직 문화 개조 사업임을 시사한다. 
 신상희 하나금융연구소 연구위원은 “AI가 개인의 역량을 극대화하는 시대가 도래했지만, 조직이 그 결실을 거두기 위해서는 기술 도입 이상의 근본적인 체질 개선이 필요하다“며 “단순한 툴(Tool) 구입을 넘어, 에이전틱 AI에 최적화된 플랫폼 구축과 인력의 업스킬링(Up-skilling), 그리고 유연한 조직 구조 도입이 병행될 때 비로소 생산성 역설의 골짜기를 넘어 진정한 가치를 창출할 수 있을 것“이라고 강조했다. 
 결국 AI 혁신의 성패는 ‘얼마나 강력한 모델을 도입했느냐‘가 아니라, ‘AI가 일할 수 있도록 조직을 얼마나 유연하게 준비시켰느냐‘에 달려 있다. 지금 기업들에게 필요한 것은 기술에 대한 맹신이 아니라, 기술과 인간의 협업 구조를 다시 짜는 ‘조직적 결단‘이다. 
 출처 = 신상희 하나금융연구소 연구위원 
 정리 = 김성수 기자 tjdtn3178@viva100.com
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