모건스탠리 "미국 기업, AI 통한 수익·생산성 향상 증거 늘어"

미국 기업들이 막대한 인공지능(AI) 투자에 대한 실질적인 성과를 보고하기 시작하면서, AI가 단순한 약속을 넘어 실제 수익과 생산성 향상으로 이어지고 있다는 강력한 증거가 나타나고 있다고 모건스탠리가 밝혔다. 이는 AI 관련 지출이 의미 있는 수익으로 연결되지 않고 있다는 투자자들의 우려를 완화하는 신호다.

가시화되는 AI 도입 성과

모건스탠리는 17,000건 이상의 기업 실적 발표 및 컨퍼런스 자료를 분석한 보고서에서, AI의 계량화 가능한 혜택에 대한 논의가 2분기에도 계속 증가했다고 분석했다. 특히 AI 도입을 선도하는 기업들을 중심으로 이러한 경향이 두드러졌다.

• AI 도입 기업 중 40%가 2분기 실적 발표에서 측정 가능한 AI 혜택을 최소 한 가지 이상 언급했으며, 이는 직전 분기의 37%, 전년 동기의 21%에서 크게 증가한 수치다.
• S&P 500 전체 기업 중에서도 약 25%가 계량화 가능한 AI 성과를 논의해, 1년 전의 14%보다 비중이 늘었다.

기업 경영진들은 실험적인 활용 사례보다는 매출 증대, 운영 비용 절감, 자본 효율성 등 구체적인 재무적 성과와 생산성 향상을 강조하는 추세다.

산업 전반으로 확산되는 AI

AI의 긍정적 영향은 특정 산업에 국한되지 않고 전반으로 확산되고 있다. 기술 기업이 51%로 측정 가능한 AI 성과를 가장 활발하게 언급했으며, 통신 서비스(44%), 금융(37%) 업종이 그 뒤를 이었다.

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보고서에 언급된 주요 사례는 다음과 같다.

• 에어비앤비(Airbnb): AI를 통해 고객 서비스 비용 절감
• HP: AI 기반 운영을 통해 연간 10억 달러의 비용 절감 목표
• 버라이즌(Verizon): 에너지 비용 2억 달러 이상 절감 보고
• 엑슨모빌(Exxon Mobil): 시추 데이터 분석 기간을 수년에서 수주로 단축

고용 시장에 미치는 영향

AI가 고용에 미치는 영향에 대한 기업들의 언급도 늘고 있다. S&P 500 기업의 약 10%가 2분기에 고용 관련 영향을 논의했는데, 이는 1년 전의 6%에서 증가한 것이다. AI 도입 기업 중에서는 이 비율이 18%에 달했다.

다만 이는 대규모 감원보다는 채용 속도를 늦추거나, 반복적인 업무를 자동화하고, 인력 증원 없이 매출을 늘리는 형태로 나타나고 있다. 모건스탠리는 AI를 활용해 직원 수 증가를 억제하면서 생산량과 매출을 늘리는 '매출-직원 수 탈동조화'가 가장 빠르게 성장하는 테마라고 지적했다.