최근 필라델피아에서 열린 2026년 전미경제학회(ASSA)에서는 인공지능(AI)의 경제적 영향과 생산성에 대한 논의가 진행되었다. 특히 참석자들은 AI의 도입 초기에 나타나는 전환 비용으로 단기적인 생산성 감소가 예측됨에도 불구하고, 장기적으로는 생산성, 매출, 고용 모두가 개선될 것이라는 데 의견을 모았다.
마티아스 쉬프 OECD 이코노미스트는 “AI는 향후 10년 동안 미국의 연간 생산성 증가율을 0.3에서 0.9%포인트까지 끌어올릴 수 있을 것”이라고 전망했다. 그는 AI의 생산성 효과가 산업별로 다르게 나타날 것이라며, 특히 사무 및 지식 기반 서비스 산업이 그 혜택을 집중적으로 누릴 가능성이 크다고 강조했다. 전문·기술 서비스, 법률 서비스 및 금융·보험 분야에서는 AI를 통한 생산성 향상이 뚜렷할 것으로 예상되지만, 임업, 어업, 건설 및 숙박업과 같은 현장 중심 산업에서는 효과가 제한적일 수 있다는 분석이다. 이러한 막대한 산업 간 차이는 전체 경제 성장에 제약을 줄 수 있으나, 노동력이 산업 간 전환 가능성이 있다는 점에서 심각한 영향은 피할 수 있을 것이라고 덧붙였다.
그러나 AI 도입 초기에 기업들은 단기 생산성이 약 1.3% 하락하는 경향이 있음을 경고한 전문가들도 존재한다. 크리스티나 맥엘헤란 토론토대 교수는 AI 활용이 증가할수록 제조업 부문에서 나타나는 생산성 저하가 조직 내부의 전환 과정에서 발생하는 비용에 기인한다고 설명했다. 이러한 전환기는 고용 감소, 재고 증가, 산업용 로봇 도입 같은 적응 과정에서의 충격으로 인해 단기 성과가 악화될 수 있다. 그럼에도 불구하고 그는 이러한 조정 국면이 일시적일 것이며, 전환기를 제대로 견뎌낸 기업들은 결국 매출, 고용, 생산성 모두가 개선될 것이라고 강조했다. 이 효과는 초기에는 부정적이지만 시간이 지나면서 개선되는 제이(J)-커브 형태를 보일 것이라고 덧붙였다.
통화당국 역시 AI가 경제 성장의 잠재적 동력이 될 수 있다는 데는 동의하고 있지만, 고용 효과에 대해서는 신중한 시각을 드러냈다. 애나 폴슨 필라델피아 연방준비은행 총재는 초기 AI 투자와 규제 완화가 생산성 성장률을 높이는 주요 요인이며, 이러한 투자들이 데이터 센터 등 노동 수요가 적은 분야에 집중되고 있다고 밝혔다. 향후 AI가 경제 전반에 확장되면, 상대적으로 적은 일자리 창출에도 불구하고 강력한 성장 국면이 올 수 있을 것이라는 예측을 하였다.
결론적으로 AI는 미국의 미래 생산성 성장에 중요한 역할을 할 것으로 기대되나, 단기적인 조정과 생산성 하락은 피할 수 없는 결과로 분석되고 있다. 따라서 경제 참여자들은 이러한 변화를 잘 인식하고 준비해야 할 필요성이 높다.
