로봇이 노동력에 진입한다는 헤드라인 경고에도 불구하고, 옥스퍼드 이코노믹스(Oxford Economics)의 새로운 연구 보고서는 인공 지능이 현재 대량 실업을 야기하고 있다는 이야기에 의문을 제기합니다. 회사 분석에 따르면 “기업이 대규모로 인력을 AI로 대체하는 것으로 보이지는 않는다”고 한다. 오히려 기업이 일상적인 인력 감축을 위한 덮개로 이 기술을 활용하고 있을 수 있음을 시사한다.
1월 7일 보고서에서 연구 회사는 일자리 대체에 대한 일화적인 증거가 있지만 거시경제 데이터는 자동화로 인한 고용의 구조적 변화에 대한 아이디어를 뒷받침하지 않는다고 주장했습니다. 오히려 좀 더 냉소적인 기업 전략을 지적한다. “과거 과다 채용처럼 나쁜 소식이 아닌 좋은 소식으로 정리해고를 위장하려는 기업이 있는 것 같다.”
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이러한 인력 감축의 주요 동기는 투자자 관계인 것으로 보입니다. 보고서는 AI 채택으로 인력 감축을 귀속시키는 것이 약한 소비자 수요나 “과거의 과잉 고용”과 같은 전통적인 비즈니스 실패를 인정하는 것보다 “투자자들에게 더 긍정적인 메시지를 보낸다”고 지적합니다. 정리해고를 기술적 중심으로 삼음으로써 기업은 주기적 위기에 맞서 싸우는 기업이 아닌 미래 지향적인 혁신가로 자신을 제시할 수 있습니다.
최근 인터뷰에서 와튼 경영학 교수인 피터 카펠리(Peter Cappelli)는 포춘과의 인터뷰에서 시장이 일반적으로 감원 소식을 환영하기 때문에 기업들이 실제로는 결코 일어나지 않는 “유령 해고”를 발표하는 방법에 대한 연구를 본 적이 있다고 말했습니다. 기업들은 정리해고 가능성 소식에 대한 주식시장의 긍정적인 반응을 중재하고 있었지만 “몇십 년 전, (투자자들)이 기업들이 자신들이 약속한 정리해고조차 하지 않는다는 사실을 깨닫기 시작했기 때문에 시장은 상승을 멈췄습니다.”
AI와 해고 사이의 연관성이 있다는 질문에 Cappelli는 사람들에게 광고에 주의를 기울일 것을 촉구했습니다. “제목은 ‘AI 덕분이다’인데, 실제로 말하는 내용을 읽어보면 ‘우리는 AI가 이 일을 대신하길 바라고 있다’고 말하고 있습니다. 그들은 그렇지 않았습니다. 그들은 단지 바라고 있을 뿐입니다. 그리고 그들은 그것이 투자자들이 듣고 싶어하는 것이라고 생각하기 때문에 그렇게 말하는 것입니다.”
소동 뒤에 숨은 데이터
옥스포드 보고서는 해고 데이터의 선두 제공업체인 채용 회사인 Challenger, Gray & Christmas의 데이터를 강조하여 인식과 현실 사이의 차이를 설명했습니다. AI는 2025년 첫 11개월 동안 미국에서 거의 55,000개의 일자리를 삭감한 이유로 언급되었지만(2023년 이후 보고된 모든 AI 관련 삭감의 75% 이상에 해당), 이 수치는 보고된 총 일자리 감소의 4.5%에 불과합니다.
이에 비해 표준적인 “경제적 및 시장 상황”으로 인한 일자리 손실은 4배 더 많아 총 245,000개였습니다. 특정 달에 150만~180만 명의 근로자가 일자리를 잃는 미국 노동 시장의 더 넓은 맥락에서 볼 때 “AI 관련 일자리 손실은 상대적으로 제한적입니다.”
생산성 퍼즐
옥스포드는 AI 혁명에 대한 간단한 경제적 리트머스 테스트를 제시합니다. 기계가 실제로 대규모로 인간을 대체하려면 남은 작업자 1인당 생산량이 급등해야 합니다. “AI가 이미 대규모로 노동력을 대체하고 있었다면 생산성 증가는 가속화되어야 합니다. 전체적으로는 그렇지 않습니다.”
보고서는 최근 생산성 증가가 실제로 둔화됐다고 지적했는데, 이는 AI가 주도한 붐보다는 순환적인 경제 행동에 부합하는 추세입니다. 회사는 신기술로 인한 생산성 향상이 실현되기까지 수년이 걸리는 경우가 많다는 점을 인정하지만, 현재 데이터에 따르면 AI 사용은 “본질상 실험적 성격을 띠고 아직 규모에 맞게 직원을 대체하지 못하고 있다”고 합니다.
동시에, 노동통계국의 최근 데이터는 “저고용, 저고용” 노동 시장이 “고용 없는 확산”으로 변모하고 있음을 확인시켜준다고 KPMG의 수석 이코노미스트인 Diane Swonk는 이전에 Fortune의 Eva Roytburg에게 말했습니다.
이는 Bank of America Research의 미국 주식 및 양적 전략 책임자인 Savita Subramanian이 지난 8월 Fortune과의 인터뷰에서 기업이 2020년대에 일반적으로 사람을 프로세스로 대체하는 방법을 어떻게 배웠는지에 대해 말한 내용과 일치합니다. 동시에 그는 생산성 지표가 “2001년 이후 실제로 크게 개선되지 않았다”는 점에 동의하며 노벨상 수상 경제학자 로버트 솔로가 확인한 유명한 “생산성 역설”을 회상했습니다. “컴퓨터 시대는 생산성 통계를 제외한 모든 곳에서 볼 수 있습니다.”
이 보고서는 또한 AI가 초급 관리 업무를 잠식하고 있다는 우려를 다루고 있습니다. 미국의 대졸 실업률은 2025년 3월 최고 5.5%까지 치솟았지만, 옥스퍼드 이코노믹스는 이것이 “구조적이라기보다는 순환적”일 가능성이 높다고 주장하며, 대졸자의 “공급 과잉”을 더 큰 원인으로 지목했습니다. 미국에서 대학 교육을 받은 22~27세의 비율은 2019년 35%로 증가했으며, 유로존에서는 더욱 가파른 증가세를 보였습니다.
궁극적으로 옥스퍼드 이코노믹스는 노동 시장의 변화가 “혁명적이기보다는 진화적”일 가능성이 높다고 결론지었습니다.
이 이야기는 원래 Fortune.com에 게재되었습니다.
