MS "美 기업, AI로 실제 수익·생산성 향상 입증 늘어"

미국 기업들이 인공지능(AI) 기술을 통해 구체적인 수익 증대와 생산성 향상을 이루고 있다는 증거가 늘어나고 있다고 모건스탠리가 밝혔다. 이는 막대한 AI 투자 지출이 실질적인 성과로 이어지지 않고 있다는 시장의 우려를 일부 해소하는 분석이다.

가시화되는 AI 투자 성과

모건스탠리가 17,000건 이상의 기업 실적 발표 및 컨퍼런스 자료를 분석한 보고서에 따르면, 측정 가능한 AI 도입 효과를 언급하는 기업이 2분기에도 계속 증가했다. 특히 AI 도입을 선도하는 기업들 사이에서 이러한 경향이 두드러졌다.

• 모건스탠리가 'AI 도입 기업'으로 분류한 기업 중 40%가 2분기 실적 발표에서 측정 가능한 AI 성과를 최소 한 가지 이상 언급했다. 이는 직전 분기의 37% 및 1년 전의 21%에서 크게 증가한 수치다.
• S&P 500 전체 기업으로 범위를 넓혀도, 정량화 가능한 AI 효과를 논의한 기업의 비중은 1년 전 14%에서 최근 약 25%로 상승했다.

보고서는 기업 경영진들이 실험적인 활용 사례보다는 매출 성장, 비용 절감 등 구체적인 사업 성과를 강조하는 방향으로 전환하고 있다고 평가했다.

금융·생산성 효과에 집중

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기업들의 AI 관련 발표 내용은 재무적 이익(매출 증대, 운영비 절감, 자본 효율성)이 가장 큰 비중을 차지했으며, 생산성 향상이 그 뒤를 이었다.

업종별로는 기술 기업이 가장 적극적으로 AI 성과를 알렸다. 기술 기업의 51%가 측정 가능한 이익을 언급했으며, 통신 서비스(44%), 금융(37%) 순으로 나타나 AI 도입이 기술 업계를 넘어 확산되고 있음을 시사했다. 구체적인 사례로는 에어비앤비(Airbnb)의 AI를 통한 고객 서비스 비용 절감, HP의 AI 기반 운영을 통한 연간 10억 달러 비용 절감 목표, 버라이즌(Verizon)의 2억 달러 이상 에너지 절감 등이 언급됐다.

고용 시장에 미치는 영향

AI가 고용에 미치는 영향에 대한 논의도 증가하고 있으나, 아직 생산성 관련 언급보다는 비중이 작다. 2분기 동안 S&P 500 기업의 약 10%가 고용 관련 영향을 언급했는데, 이는 1년 전의 6%에서 증가한 수치다.

다만 기업들은 대규모 감원보다는 AI를 활용해 신규 채용 속도를 조절하고, 반복 업무를 자동화하며, 직원 증원 없이 매출을 늘리는 '매출-고용 디커플링' 현상을 가장 빠르게 성장하는 주제로 꼽았다. 이는 AI가 인력 대체보다는 효율성 극대화 도구로 활용되고 있음을 보여준다.