이사 132명 중 AI 의제 65%…S&P500 AI 감독 공시 22%

미국 공개기업 이사회 응답자 132명 가운데 65%가 AI를 다음 분기 주요 의제로 꼽았다. 포춘 기고문에서 미국 기업의 AI 도입이 지나치게 느리다는 주장이 나온 가운데, AI 개발 속도를 늦춰야 한다는 경고도 제기됐다.

라이언 맥매너스(Ryan McManus)는 포춘 기고문에서 미국 기업의 AI 활용이 지나치게 느리다고 주장했다. 그는 신뢰할 만한 전문인력 부족과 경영진의 과도한 신중론을 주요 원인으로 들었다. 해당 글은 포춘의 공식 정책이 아닌 필자의 논평이다.

AI 개발 속도 조절 논쟁에는 앤트로픽 연구자 제이컵 콕슨(Jacob Coxon)의 사임이 계기가 됐다. 콕슨은 9일 앤트로픽을 떠난다고 공개하며 AI 기업들이 자기개선형 AI 개발 경쟁에서 안전을 충분히 고려하지 않는다고 주장했다.

콕슨은 WIRED 인터뷰에서 “다음 1~2년이 인류의 결정적 시기”라는 인식이 앤트로픽 내부에서 나왔다고 말했다. WIRED는 그의 X 게시물이 1억 회 이상 조회됐다고 전했지만, 해당 게시물의 현재 확산 규모는 별도로 확인되지 않았다.

다리오 아모데이(Dario Amodei) 앤트로픽 CEO는 12일 개인 홈페이지에 올린 글에서 AI 모델 성능 개선 속도를 늦춰야 한다고 밝혔다. 개발을 중단하자는 뜻이 아니라 안전 평가와 통제가 따라갈 시간을 확보해야 한다는 주장이다.

아모데이는 AI 에이전트 집단이 6~12개월 안에 인터넷 전체를 장악할 수 있다는 우려도 제기했다. AP는 샘 알트먼 오픈AI CEO도 정부 입법을 기다리지 말고 기업 간 AI 안전 공조를 시작해야 한다고 밝혔다고 전했다.

반면 포춘 기고문은 AI 개발을 늦추자는 논의가 기업의 실제 활용 지연까지 정당화해서는 안 된다고 지적했다. 기업이 전략과 교육, 내부 정책, 소규모 시범사업을 마련한 뒤 복잡한 업무와 전사적 확장으로 넘어가야 한다는 제안이다.

기업 현장의 관심은 수치로 확인됐다. 미국 기업이사협회(NACD)는 2026년 2분기 조사에서 공개기업 이사회 응답자 132명 가운데 65%가 AI를 다음 분기 주요 의제로 꼽았다고 밝혔다. 조사는 6월 16일부터 30일까지 진행됐으며, AI가 공개기업 이사회 주요 의제 1위에 오른 것은 이번이 처음이다.

관심과 실행 사이의 간극은 AI 감독 공시에서도 드러났다. ISS-Corporate는 2025년 자료에서 AI 이사회 감독을 공시한 기업이 S&P500의 22%, Russell 3000의 6%라고 밝혔다. 이는 AI 활용률이 아니라 관련 감독 체계를 공개한 기업의 비율이다.

이사회 전문성도 충분하지 않았다. 러셀 레이놀즈 어소시에이츠는 조사 요약에서 AI 실행을 조언할 충분한 전문성을 이사회가 갖췄다고 본 경영진이 29%에 그쳤다고 전했다. 조사는 4월 7일부터 5월 8일까지 임원·이사·차세대 리더 2700명 이상을 대상으로 진행됐다.

포드 사례는 AI 도입이 숙련 인력의 역할을 곧바로 대체하지 못한다는 점을 보여주는 사례로 소개됐다. 포춘 기고문은 포드가 생산라인에 AI 보조 검사 카메라 900개와 자동 품질 시스템을 도입했지만 숙련 엔지니어의 경험을 완전히 대체하지 못했다고 전했다.

포드 공식 자료는 해당 기술을 엔지니어의 업무를 보조하고 품질 문제를 식별하는 도구로 설명했다. 따라서 이를 AI 도입 실패에 따른 대규모 인력 대체 철회로 해석하려면 추가 확인이 필요하다.

TT News는 포드가 3년 동안 베테랑 엔지니어 350명을 채용하거나 복귀시켜 AI 도구를 재훈련하고 품질 문제를 해결했다고 전했다. 다만 포드 공식 페이지에서는 이 350명 수치와 AI가 엔지니어를 대체했다는 서술을 확인하지 못했다.

이 논쟁은 AI 기업과 일반 기업의 이해관계가 다르다는 점도 드러낸다. 프런티어 AI 기업은 안전 평가와 통제가 개발 속도를 따라가야 한다고 주장하는 반면, 일반 기업은 전략·인력·감독 체계를 갖추면서 실제 업무 적용을 서둘러야 한다는 압박을 받고 있다.

국내 가상자산 시장과 블록체인 프로젝트에 미치는 직접적인 영향은 확인되지 않았다. 다만 AI 안전 검증과 독립 평가를 둘러싼 논쟁은 AI 산업 전반의 공통 과제로 이어지고 있다.

현재 확인된 자료는 AI의 중요성을 인식하는 속도와 실제 감독·인력·업무 체계를 갖추는 속도가 다르다는 점을 보여준다. AI 모델 개발과 기업 도입 모두에서 안전 평가와 실행 체계를 어떤 순서로 마련할지가 과제로 남았다.