밍 루, AI 시대 혁신의 역설 진단

기업 임원과 사모펀드 파트너로 40년 넘게 일한 밍 루가 10월 11일 미국 경제지에 실은 기고문에서 AI 시대 혁신의 역설을 진단했다. 그는 지난 50년 동안 디지털 혁신이 소비자 보급에서는 눈부신 속도를 냈지만 생산성 증가율은 계속 떨어졌다며 이 현상을 혁신의 역설이라고 불렀다. 그의 정의는 한 문장이다. "우리가 빠르게 혁신할수록 성장은 느려진다."

출발점은 경영진의 체감이다. 루는 맥킨지의 2026년 AI 현황 조사를 인용해 세계 대기업 최고재무책임자(CFO)의 88%가 AI가 실적을 바꾸고 있느냐는 물음에 별로 그렇지 않다고 답했다고 적었다. 같은 조사에서 기업의 88%가 최소 한 개 부서에서 AI를 쓰지만 이자·세전이익(EBIT)에 5% 넘는 효과를 내는 고성과 기업은 6%에 그쳤고 이 비율은 2025년과 같았다.

루는 이 격차를 이중 K자 확산으로 설명한다. 첫 번째 K자는 소비자와 기업 사이에 있다. 스마트폰은 7년 만에 미국인의 80%에게 퍼졌지만 전사적자원관리(ERP) 시스템이 미국 기업의 57%에 닿기까지는 33년이 걸렸다. 소비자 AI 사용은 챗GPT 출시 3년 만에 미국 성인의 53%로 늘었지만 실제 업무에 배치된 기업 AI는 10%다. 두 번째 K자는 기업 안에서 벌어진다. 루는 사용 기업 88%와 고성과 기업 6% 사이의 82%포인트 격차를 기술 부족이 아니라 조직 전환의 부족으로 봤다. 고성과 기업은 업무 흐름을 처음부터 끝까지 다시 설계했을 가능성이 세 배 높고, 그렇게 한 기업은 전체 도입 기업의 21%뿐이다.

주식시장도 같은 모양이다. 루에 따르면 S&P500 안의 AI 기업 36곳이 지수 시가총액의 45%를 차지한다. 최근 3년 S&P500 수익률은 76%였지만 AI 종목을 빼면 32%로 내려간다. 메탈은 EY 수석이코노미스트가 AI 생산성 붐이 승자독식 경제를 만든다고 경고했다고 보도한 바 있으며, 루의 숫자는 그 쏠림이 이미 시장 가격에 들어와 있음을 보여 준다.

비교 대상은 20세기 초의 전기화다. 전기와 통신은 소비자와 기업에 비슷한 속도와 비슷한 깊이로 퍼졌다. 전기 모터는 공장을 경직된 배치에서 연속 흐름 생산으로 바꿨고 전화는 조정 비용을 낮췄다. 제너럴모터스의 사업부제와 테일러의 과학적 관리 같은 조직 재설계가 뒤따랐다. 디지털 기술은 서비스가 GDP를 지배하는 경제로 들어갔다. 경제학자 윌리엄 보몰이 사람 사이의 상호작용에 기대는 탓에 생산성이 잘 오르지 않는다고 지목한 의료·교육·공공행정·건설 부문은 선진국 GDP의 약 50%를 차지한다.

루가 내놓은 진단의 뼈대는 간접비다. 그는 정부 지출, 기업 판매관리비(SG&A), 규제 준수 비용을 묶은 결합 간접비 비율이라는 지표를 만들었다. 미국에서 이 비율은 2000년 무렵 GDP의 47%를 넘었고, 그 뒤 GDP 성장률은 2.5%를 꾸준히 넘지 못했다. 간접비가 35% 아래였던 1960년대 성장률의 절반 수준이다. 정부 지출은 GDP의 36%로 늘었고 기업 판관비는 1980년대 이후 두 배가 됐다. 경쟁기업연구소(CEI)는 미국 기업이 규제 준수에만 해마다 2조 달러 넘게 쓴다고 추산했다. 루가 1985~2025년 S&P500 기업을 업종과 10년 단위로 나눠 본 결과 관측치의 73%가 판관비는 늘고 매출 증가율은 줄어드는 함정에 빠져 있었다. 그는 "오늘 AI를 도입하는 대부분의 회사는 마차에 더 빠른 엔진을 다는 셈"이라고 썼다.

그렇다고 루가 AI를 이전 기술과 같은 선에 놓지는 않는다. 이전 기술이 정보를 처리하고 전송하고 보여 주기 쉽게 만들었다면 AI는 추론하고 결정하고 만든다는 것이다. 보몰 부문은 정보가 모자란 곳이 아니라 진단과 평가, 개인화 같은 판단이 많은 곳이라 AI가 보탤 자리가 크다고 그는 봤다. 장벽은 그대로 남아 있다. 루가 겪은 한 소비재 회사에서는 독립 유통업자들이 고객 데이터를 통합 플랫폼에 넘기기를 거부해 온라인 채널의 성과가 훨씬 큰 오프라인 사업으로 번지지 못했다. 의료에서는 의사에게 디지털 도구를 주는 일은 쉽지만 임상 업무 전체를 디지털로 바꾸는 일은 데이터 거버넌스와 규제 준수, 의료진의 권한에 얽힌다.

기업 현장의 조사도 같은 방향을 가리킨다. 기업용 AI 플랫폼 기업 라이터가 리서치 회사 워크플레이스 인텔리전스와 함께 4월 7일 발표한 2026년 기업 AI 도입 조사는 2025년 12월 17일부터 2026년 1월 25일까지 미국·영국·아일랜드·베네룩스·프랑스·독일의 지식노동자 2400명(경영진 1200명, 직원 1200명)을 대상으로 했다. 경영진 79%가 투자수익 부진과 전략 공백, 내부 권력 다툼 같은 도입 문제를 겪는다고 답했고 54%는 AI 도입이 회사를 갈라놓고 있다고 했다. 생성형 AI로 의미 있는 투자수익을 봤다는 리더는 29%, AI 에이전트는 23%였다. 메탈이 확인한 라이터 발표문에 따르면 경영진 69%가 AI 때문에 감원하고 있다고 답했지만 39%는 AI로 매출을 낼 공식 전략이 없다고 인정했다. 메이 하비브 라이터 최고경영자(CEO)는 "해고는 실행 가능한 AI 전략이 아니다"라며 사람과 에이전트의 협업을 중심에 두고 운영을 근본부터 다시 설계하는 리더가 경쟁사가 따라올 수 없는 우위를 쌓는다고 말했다.

루의 결론은 속도보다 깊이와 넓이다. 챗GPT는 기록상 가장 빠르게 퍼진 소비자 기술이지만 거시경제 지표는 움직이지 못했다고 그는 썼다. 따져야 할 것은 AI가 핵심 업무에 들어가 업무 흐름을 바꾸는지, 그 변화가 소수 슈퍼스타 기업을 넘어 고용과 GDP의 큰 몫을 차지하는 부문으로 번지는지다. 전기화부터 디지털까지의 역사는 기술 도입에 10년 넘게, 흔히 수십 년이 걸렸음을 보여 준다. 기술은 어느 때보다 빨리 나아가지만 그것을 흡수할 조직 재설계는 사람이 만든 제도의 속도로 움직인다. 루의 진단대로라면 역설을 푸는 열쇠는 모델 성능이 아니라 회사의 조직도에 있다.