AI 생산성 효과 꼽은 CEO 50%…투자수익 실시간 추적은 16%

EY가 조사한 CEO의 50%는 인공지능(AI)을 지난 12개월간 생산성 향상의 가장 큰 요인으로 꼽았다. 그러나 23%는 AI로 얻은 생산성 개선이 재무 성과로 이어지기 전에 흡수됐다고 답했다.

EY가 10월 1일 공개한 조사는 2026년 8~9월 21개국 CEO 1200명을 대상으로 진행됐다. 투자수익률을 실시간으로 파악한다고 답한 비율은 16%였다.

생산성이 좋아졌다는 응답과 그 효과를 재무 성과로 확인할 수 있다는 응답은 서로 다른 지표다. 조사 결과는 AI 활용에 대한 체감과 투자 효과를 추적하는 기업의 능력 사이에 차이가 있음을 보여준다.

◇ 기업 재무 성과는 조사 기준 따라 갈려

맥킨지(McKinsey & Company)의 2026년 AI 조사에서는 응답자의 37%가 AI가 조직의 EBIT에 긍정적으로 기여했다고 답했다. EBIT의 5% 이상에 기여하고 ‘의미 있는 가치’도 냈다는 고성과 응답자는 6%였다. 조사는 2026년 5~6월 97개국 1719명을 대상으로 진행됐다.

6%는 AI의 재무 효과를 경험한 응답자 전체의 비율이 아니다. 맥킨지가 정한 두 가지 고성과 조건을 모두 충족한 응답자의 비율이다.

본지는 앞서 같은 맥킨지 조사에서 응답자 88%가 한 개 이상 업무 기능에서 AI를 정기적으로 사용한다고 답한 결과를 보도했다. AI 사용 확산율과 EBIT 기여율은 서로 다른 기준으로 측정된다.

기업 실적을 다룬 별도 분석도 있다. 아폴로 글로벌 매니지먼트($APO)는 대형 기술주 7곳을 제외한 S&P500 기업군의 물가 조정 근로자 1인당 매출과 이익률이 정체됐다고 분석했다. 본지는 S&P493의 관련 실적 지표가 정체됐다는 아폴로의 분석을 전한 바 있다.

다만 근로자 1인당 매출과 이익률만으로는 변화의 원인을 AI 도입 여부로 분리할 수 없다. 해당 수치는 기업 실적의 흐름을 보여주지만, AI의 독립적인 효과를 측정한 결과는 아니다.

AI 운영비도 사용에 영향을 주는 요인으로 조사됐다. 맥킨지 응답자의 약 20%는 토큰 비용을 포함한 AI 운영비 때문에 사용이 제약됐다고 답했다. 여기서 토큰은 AI 모델 사용량에 따라 부과되는 서비스 비용의 단위다.

◇ 기업과 소비자 지표도 서로 달라

보스턴컨설팅그룹(BCG)은 9월 30일 발표한 조사에서 AI 활용을 확대하며 성과를 내는 기업군과 ‘미래형’ 기업군을 합치면 응답 기업의 거의 절반이라고 밝혔다. 조사에는 임원급 응답자 1330명이 참여했다.

BCG의 기업군 분류는 맥킨지의 ‘EBIT 5% 이상 기여’ 기준과 다르다. 표본과 성과 정의가 다른 만큼 두 조사 수치를 같은 지표처럼 비교할 수 없다.

안드리센호로위츠(Andreessen Horowitz)가 공개한 미국 전자 영수증 패널 조사에서는 8월 기준 적격 소비자의 4.5%가 ChatGPT·Gemini·Claude 가운데 하나 이상을 개인 구독했다. 1년 전 비율은 2.1%였다.

이 수치는 소비자의 유료 구독을 집계한 것으로 기업의 생산성이나 이익 기여를 측정하지 않는다. 개인 구독과 기업의 재무 성과는 분모와 측정 대상이 다르다.

포춘(Fortune)의 10월 28일 기고문도 AI의 장기적 가능성과 단기 투자 회수 사이의 시차를 주요 쟁점으로 다뤘다.

조사들은 AI 활용에 따른 생산성, 기업 EBIT 기여, 기업군의 성과, 소비자 구독을 각각 측정했다. 이 결과만으로 AI가 모든 기업의 이익을 높였다고 보거나 재무 효과가 없다고 단정할 수는 없다.