인공지능(AI)은 업무 효율성을 극적으로 높일 수 있는 기술로 기대를 모으고 있지만, 실제 기업 현장에서는 생산성 향상이 여전히 뚜렷하게 나타나지 않고 있다. 막대한 투자에도 불구하고 기업들이 실질적 성과를 체감하지 못하는 이 같은 현상은 역사적으로 혁신 기술 도입 초기에 반복됐던 '투자 선행-성과 지연' 구조와 유사하다.

스탠퍼드대 디지털경제연구소장을 맡고 있는 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson)은 최근 열린 '유아이패스 퓨전 2025(UiPath Fusion 2025)' 콘퍼런스에서 AI의 잠재력은 분명하지만 이를 비즈니스 가치로 전환하는 데는 상당한 시간이 필요하다고 강조했다. 그는 지금의 AI 도입 국면을 이른바 ‘J 커브’에 비유하며, 초기에는 많은 자원 투입에 비해 수익이 크지 않지만 일정 시점 이후 급격한 생산성 향상이 가능하다고 설명했다.

브린욜프슨 교수에 따르면 현재 기업들의 AI 활용은 대부분 자동화를 통한 비용 절감에 머물고 있으며, 이는 인터넷 초기 기업들이 기존 업무 흐름에 기술을 덧붙이는 방식과 유사하다. 그는 "근본적인 업무 설계 방식 자체를 재창조하지 않으면 진정한 AI 생산성은 실현되지 않는다"며 "완전히 새로운 비즈니스 모델 수립이 결국 AI 도입의 진정한 목표"라고 말했다.

AI의 경제적 효과를 측정하기 위한 새로운 지표 개발도 병행되고 있다. 기존 GDP는 무료 또는 저비용의 디지털 서비스에서 발생하는 가치를 반영하지 못한다는 지적인데, 브린욜프슨 교수는 여기에 착안해 'GDP-B'라는 새로운 척도를 제안했다. 이는 대가 없이 제공되는 디지털 서비스에서 파생되는 사용자 가치를 포함해 디지털 시대의 실질적 부가가치를 계량하겠다는 시도다.

그는 AI의 잠재력을 산업혁명 당시 기계가 인간의 힘을 증폭시킨 것에 비유하며, 앞으로 AI가 인간의 지능을 증강시키는 단계에 접어들면 그 어떤 기술보다도 높은 성장률을 가져올 것으로 기대했다. 최근 과학 실험에 AI를 활용해 스스로 학습하고 물리적 세상을 탐구하는 스타트업 ‘페리오딕 AI’의 사례를 언급하며, 미래에는 AI가 새로운 혁신을 주도하는 ‘마지막 발명품’이 될 수도 있다고 내다봤다.

결국 기업이 AI 파일럿 단계를 넘어 실질적 전환을 이루기 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어, 조직의 운영 방식, 업무 구조, 성과 평가 체계 전반을 창의적으로 재설계하는 과감함이 요구된다. 브린욜프슨 교수는 "이러한 변화에는 시간과 인내가 필요하지만, 진정한 AI 생산성 시대가 도래하면 그 혜택은 상상 이상일 것"이라고 덧붙였다.