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모건 스탠리 "미국 기업, AI 통한 수익·생산성 향상 증거 뚜렷"
모건 스탠리 최신 보고서에 따르면, 인공지능(AI)에 대한 막대한 투자가 실질적인 수익으로 이어지고 있다는 구체적인 증거를 제시하는 미국 기업들이 늘고 있습니다. 이는 AI 기술의 잠재력에 대한 기대감이 실제 기업 성과로 가시화되고 있음을 시사하며, 투자자들의 우려를 완화시키는 긍정적 신호로 해석됩니다.
AI 도입, '약속'에서 '성과'로
모건 스탠리는 17,000건 이상의 기업 실적 발표 및 컨퍼런스 자료를 분석한 결과, 측정 가능한 AI 효과에 대한 기업들의 언급이 2분기에도 계속 증가했다고 밝혔습니다. 실험적인 활용 사례를 넘어 매출 증대, 비용 절감, 생산성 향상 등 구체적인 사업 성과에 초점이 맞춰지고 있습니다.
특히 AI 도입을 선도하는 기업 중 40%가 2분기 실적 발표에서 최소 한 가지 이상의 측정 가능한 AI 성과를 언급했으며, 이는 직전 분기의 37% 및 1년 전의 21%에서 크게 증가한 수치입니다. S&P 500 전체 기업으로 범위를 넓혀도 약 25%가 정량화 가능한 AI 효과를 논의해, 1년 전의 14% 대비 비중이 크게 늘었습니다.
기술·통신·금융 업종이 확산 주도
산업별로는 기술 기업이 AI 성과에 대해 가장 적극적으로 언급했으며, 해당 분야 기업의 51%가 측정 가능한 이점을 보고했습니다. 그 뒤를 이어 통신 서비스(44%), 금융(37%) 순으로 나타나 AI 도입이 전통적인 기술 분야를 넘어 확산되고 있음을 보여주었습니다.
Ad보고서에서 언급된 주요 기업 사례는 다음과 같습니다.
- 에어비앤비(Airbnb): AI를 통해 고객 서비스 비용 절감
- HP: AI 기반 운영을 통해 연간 10억 달러 비용 절감 목표
- 버라이즌(Verizon): 2억 달러 이상의 에너지 비용 절감 보고
- 엑손모빌(Exxon Mobil): AI를 활용해 시추 데이터 분석 기간을 수년에서 수주로 단축
고용 시장과 '매출-고용 탈동조화'
AI가 고용 시장에 미치는 영향에 대한 논의도 증가하고 있습니다. 2분기 동안 S&P 500 기업의 약 10%가 노동 관련 영향을 언급했으며, 이는 1년 전의 6%에서 증가한 수치입니다. AI 선도 기업 중에서는 이 비율이 18%에 달했습니다.
보고서는 대규모 감원보다는 AI를 활용해 신규 채용 속도를 조절하고, 반복적인 업무를 자동화하며, 인력을 추가하지 않고도 매출을 증대시키는 경향이 나타나고 있다고 분석했습니다. 특히 AI를 통해 직원 수를 고정하거나 소폭 늘리면서 매출과 생산량을 늘리는 '매출-고용 탈동조화(revenue-headcount decoupling)' 현상이 가장 빠르게 부상하는 주제라고 강조했습니다.