AI가 개인 업무 효율을 높인다는 증거는 넘쳐나는데, 정작 기업 재무제표에는 그 흔적이 보이지 않는다. 이 괴리가 단순한 "도입 초기의 진통"이 아니라 구조적 문제일 수 있다는 분석이 나왔다.

하나금융경영연구소가 최근 발표한 보고서는 이 현상을 "AI 생산성 역설(AI productivity paradox)"로 명명하며, 기업들이 AI 투자에서 실질적인 성과를 거두지 못하는 메커니즘을 해부했다. 코리아타임스 보도에 따르면, 이 역설의 핵심은 기술 자체의 한계가 아니라 조직이 기술을 다루는 방식에 있다.

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AI productivity paradox의 구조: 왜 개인 효율이 조직 성과로 이어지지 않는가

보고서가 지목한 첫 번째 원인은 단순하지만 뼈아프다. 많은 기업들이 워크플로, 조직 시스템, 전략적 우선순위를 근본적으로 재설계하지 않은 채 AI를 도입했다는 것이다.

"많은 경영진이 주주나 미디어에 보여주기 쉬운, 가시성 높은 단기 AI 배포를 우선시했고, 이는 실질적인 운영 변화보다는 피상적인 구현으로 귀결됐다." — 하나금융경영연구소 보고서

이 문장은 아시아-태평양 기업 현장을 오래 취재한 내 경험과 정확히 일치한다. 서울, 도쿄, 싱가포르를 막론하고 "AI 도입 프레스 릴리즈"를 낸 기업들 중 상당수가 실제로는 기존 업무 흐름 위에 AI 레이어를 얹은 것에 불과했다. 챗봇을 콜센터 앞단에 붙이거나, 마케팅팀에 이미지 생성 도구를 쥐여주는 식이다.

문제는 이런 접근이 개인 수준의 시간 절약은 만들어내지만, 그 절약된 시간이 어디로 가는지 조직이 결정하지 않는다는 데 있다. 보고서도 이 점을 명시한다 — 효율이 높아져도 해방된 노동 역량이 고부가가치 활동으로 재배치되지 않으면 생산성 지표는 움직이지 않는다.

PwC는 AI가 2035년까지 전 세계 GDP를 최대 15% 끌어올릴 수 있다고 전망한다. 그런데 그 전망이 실현되려면 지금 당장 기업들이 하고 있는 것과는 다른 무언가가 필요하다.

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"Shadow AI"가 드러내는 더 깊은 문제

보고서가 언급한 "Shadow AI" 개념은 단순한 보안 이슈가 아니다. 직원들이 조직의 공식 승인 없이 외부 AI 도구를 자체적으로 사용하는 현상은, 사실 조직이 제공하는 AI 환경이 실무 요구를 충족시키지 못한다는 신호다.

이는 2010년대 "Shadow IT" 현상과 구조적으로 동일하다. 당시 기업들이 무거운 ERP 시스템을 강요하는 동안 직원들은 Dropbox와 Slack을 몰래 쓰기 시작했다. 결국 IT 부서가 현실을 인정하고 공식 도입으로 전환하는 데 수년이 걸렸다. AI에서도 같은 사이클이 반복될 가능성이 높다 — 다만 이번엔 데이터 유출과 규제 리스크의 규모가 훨씬 크다.

AI 클라우드, 이제 "어떤 서비스를 켜고 끌지"도 스스로 결정한다 — 그 판단은 당신이 승인했는가?에서 다뤘듯, AI 에이전트가 독립적으로 판단하고 실행하는 범위가 넓어질수록 조직의 거버넌스 공백은 더 위험해진다. Shadow AI는 그 공백의 가장 초기 증상이다.

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디지털 전환의 반복된 실패 패턴

관련 보도 중 NewsAPI Tech의 분석(2026년 4월 28일)은 의미심장한 사례를 상기시킨다. 2018년 TSB 은행이 고객 데이터 마이그레이션 과정에서 겪은 대규모 시스템 장애는 기술 문제가 아니라 운영 인텔리전스의 부재, 즉 조직이 자신의 실제 업무 흐름을 충분히 이해하지 못한 데서 비롯됐다.

AI productivity paradox는 이 문제의 연장선이다. 기술이 아무리 강력해도, 조직이 자신의 가치 창출 구조를 이해하지 못하면 새 도구는 기존 비효율 위에 비용만 추가한다.

이 패턴은 아시아 시장에서 특히 두드러진다. 한국 대기업들은 "디지털 전환"을 선언하며 수천억 원을 투자했지만, 실제 현장에서는 레거시 프로세스 위에 AI 대시보드를 올린 경우가 적지 않다. 숫자는 바뀌었지만 의사결정 구조는 그대로다.

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Agentic AI는 역설을 해결하는가, 심화하는가

보고서는 Agentic AI를 언급하며 "문서 초안 작성이나 이미지 생성을 넘어, 복잡한 워크플로를 독립적으로 계획하고 실행할 수 있는 시스템"으로의 진화를 설명한다.

여기서 나는 보고서가 말하지 않은 맥락을 짚고 싶다.

Agentic AI는 이론적으로 AI productivity paradox를 해소할 수 있다. 개인 수준의 효율 향상을 넘어, 조직 워크플로 자체에 AI가 내재화되기 때문이다. 그러나 역설이 심화될 수도 있다. 이유는 이렇다.

Agentic AI는 기존 워크플로를 더 빠르게 실행하는 데 탁월하다. 하지만 그 워크플로가 잘못 설계되어 있다면, 잘못된 것을 더 빠르게 반복할 뿐이다. 보고서가 지적한 "워크플로 재설계 없는 AI 도입"이라는 근본 문제가 해결되지 않은 상태에서 Agentic AI를 투입하면, 오히려 조직의 비효율이 자동화되고 가속화될 위험이 있다.

Claude AI가 웹 개발자를 "선택 사항"으로 만든 날 — 당신의 비즈니스는 준비됐는가?에서 다룬 것처럼, AI 도구의 접근성이 높아질수록 "무엇을 자동화할 것인가"보다 "무엇을 자동화하지 말아야 하는가"를 결정하는 능력이 조직의 핵심 역량이 된다.

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AI productivity paradox를 넘기 위한 실질적 관점 전환

하나금융경영연구소 보고서의 처방은 명확하다: 워크플로 재설계, AI 인프라 강화, 조직 재구조화, 인력 역량 강화, 경영진의 적극적 리더십. 그리고 결정적으로:

"AI 전환이 단기 비용을 높이더라도, 기업은 이를 일회성 IT 이니셔티브가 아니라 지속적 경쟁력을 위한 장기적 운영 시스템 전환으로 다뤄야 한다." — 하나금융경영연구소

이 처방은 옳다. 그러나 실행 가능성의 관점에서 몇 가지를 덧붙이고 싶다.

첫째, 측정 단위를 바꿔야 한다. 대부분의 기업이 AI 성과를 "도입률"이나 "사용자 수"로 측정한다. 의미 있는 지표는 "AI가 해방시킨 시간이 어디에 재투자됐는가"다. 이것을 추적하지 않으면 역설은 영원히 해소되지 않는다.

둘째, 파일럿의 함정을 경계해야 한다. 많은 기업이 성공적인 AI 파일럿을 가지고 있다. 그러나 파일럿은 통제된 환경에서 의욕적인 팀이 운영하는 것이다. 전사 확산 과정에서 조직의 관성, 인센티브 구조, 레거시 시스템이라는 세 가지 벽을 만난다. 이 세 벽을 사전에 설계하지 않으면 파일럿의 성공은 전사 실패의 서막이 된다.

셋째, "AI 네이티브" 프로세스를 새로 설계해야 한다. 기존 프로세스에 AI를 붙이는 것이 아니라, AI가 있다는 전제 하에 처음부터 프로세스를 설계하는 접근이 필요하다. 이는 조직 재설계를 의미하며, 단순한 IT 프로젝트를 넘어선다.

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역설의 끝은 어디인가

1990년대 초 이코노미스트 로버트 솔로우는 "컴퓨터는 어디에나 있는데 생산성 통계에서는 보이지 않는다"고 했다. 이른바 솔로우 역설(Solow Paradox)이다. 그 역설은 결국 1990년대 후반 IT 붐과 함께 해소됐다 — 기업들이 기술에 맞게 조직 구조와 비즈니스 모델을 재설계하는 데 10년 이상이 걸렸기 때문이다.

AI productivity paradox가 솔로우 역설의 재판이라면, 우리는 지금 그 10년의 초입에 있는지 모른다. MIT Sloan Management Review를 비롯한 경영 연구들도 디지털 전환의 실질적 성과가 나타나기까지 평균 5~7년의 조직 재설계 기간이 필요하다고 일관되게 지적해왔다.

그렇다면 지금 AI에 투자하는 기업들에게 필요한 것은 조급함이 아니라 올바른 방향의 인내다. 가시적 성과를 위한 피상적 도입이 아니라, 조직의 DNA를 바꾸는 장기 투자. 하나금융경영연구소 보고서가 전하는 메시지의 핵심도 결국 그것이다.

문제는 분기별 실적 압박을 받는 경영진이 그 인내를 선택할 수 있느냐다. 그리고 그 선택을 가능하게 하는 이사회와 투자자의 시각 전환이 기술 도입만큼이나 중요한 과제로 보인다.