2025년 11월부터 2026년 여름까지, 미국·영국·독일·캐나다·호주·멕시코·남아공의 중앙은행과 대학이 각자 운영하는 정기 경영자 설문에 같은 AI 문항을 넣었어요. 일곱 나라의 CEO·CFO·고위 재무 임원 거의 9,000명이 두 가지에 답했어요. 하나는 AI가 지난 3년 동안 자기 회사 직원 수를 바꿨는지였고, 다른 하나는 앞으로 3년 동안 직원 수를 어떻게 바꿀 것으로 보는지였어요.
경영진의 답을 모아 보니, 열 명 중 네 명 넘게 앞으로 3년 동안 AI 때문에 자기 회사 직원 수가 줄거나 늘 거라고 내다봤어요. 그런데 줄 거라고 본 쪽과 늘 거라고 본 쪽이 갈려서, 7개국 평균 예상은 0.4% 감소로 거의 그대로였어요. 영란은행의 Ivan Yotzov, ITAM의 Jose Maria Barrero, 스탠퍼드의 Nicholas Bloom과 Steven J. Davis를 포함해 21명이 쓴 논문 「Firm Data on AI」의 2026년 10월 15일 개정판에 나온 숫자예요.
7개국 경영진 약 9,000명 가운데 87%는, 지난 3년 동안 AI 때문에 자기 회사 직원 수가 바뀌지 않았다고 답했어요
고용 문항은 지난 3년 동안 AI 도입이 회사 직원 수에 어떤 영향을 줬는지, 앞으로 3년은 어떤 영향을 줄 것으로 보는지를 물었어요. 답은 다섯 칸 중에서 골라요: 5% 넘게 늘었다, 5% 미만으로 늘었다, 영향 없음, 5% 미만으로 줄었다, 5% 넘게 줄었다. 연구진은 각 칸에 +7.5%, +2.5%, 0%, -2.5%, -7.5%를 매겨 평균을 냈어요.
지난 3년을 물은 문항에 답한 경영진 8,744명 가운데 87%가 영향 없음을 골랐어요. 직원이 줄었다는 답은 6%(5% 넘게 1%, 5% 미만 5%), 늘었다는 답은 7%(5% 미만 5%, 5% 넘게 2%)였어요. 칸별 값을 매겨 평균을 내면 +0.06%로, 사실상 0이에요. 영향 없음 비율은 독일이 95%로 가장 높았고, 미국·캐나다·영국 88%, 남아공 82%, 멕시코 80%, 호주 74% 순이었어요. 직원 1인당 매출로 정의한 생산성 가운데 AI 덕에 오른 몫도 지난 3년 누적 +0.46%, 한 해로 치면 0.2% 오르는 데 그쳤어요.
이 숫자는 급여 기록 같은 행정자료가 아니라, 직원 수 변화가 AI 때문인지를 경영진이 스스로 판단한 답이에요. 저자들도 결론에서 측정 대상을 “(perceived) effects”, 곧 경영진이 체감한 효과라고 표시해요. 연구진은 응답을 믿을 근거를 두 가지 들어요. 미국과 영국 설문은 응답자의 직위와 회사를 처음에 전화로 확인하고, 응답자에게 보상을 주지 않아요. 미국 설문을 운영하는 애틀랜타 연방준비은행은 직원이 직접 전화해 확인한 뒤에야 응답자를 패널에 넣어요. 또 미국·영국 경영진이 내놓은 1년 뒤 매출·고용 예측은 실제 결과와 촘촘히 맞았어요. 다만 이 검증은 매출과 고용 전반을 본 것이고, ‘AI 때문에’라는 판단을 따로 확인한 것은 아니에요.
줄인다는 예상과 는다는 예상이 서로 지워, 7개국 평균은 0.4% 감소에 그쳤어요
앞으로 3년을 묻자 경영진의 답이 갈렸어요. 답한 경영진 8,869명 가운데 28%가 앞으로 직원이 줄 거라고 예상했고(5% 넘게 8%, 5% 미만 20%), 16%가 늘 거라고 예상했어요(5% 미만 10%, 5% 넘게 6%). 영향이 없을 거라는 답은 57%로, 지난 3년을 물었을 때의 87%보다 30%p 낮아요. 반올림 때문에 세 값을 더하면 101%가 돼요.
| 경영진의 답 | 지난 3년 | 앞으로 3년(예상) |
|---|---|---|
| 직원이 줄었다·줄 것 | 6% | 28% |
| 영향 없음 | 87% | 57% |
| 직원이 늘었다·늘 것 | 7% | 16% |
| 평균 효과 | +0.06% | -0.4% |
| 응답 수 | 8,744명 | 8,869명 |
줄 거라고 예상한 쪽과 늘 거라고 예상한 쪽을 합치면 44%예요. 칸마다 매긴 값으로 평균을 내면 줄 거라는 답과 늘 거라는 답이 서로를 지워서, 7개국 평균 예상은 -0.4%에 그쳐요. 저자들은 이 결과를 이렇게 적어요.
“40%가 넘는 회사가 고용이 늘거나 줄 것으로 내다보지만, 두 효과는 전체로 합쳤을 때만 대략 상쇄된다.”
원문: “more than 40% of firms anticipate positive or negative employment effects that roughly offset only in the aggregate.”
저자들은 이를 회사 사이 일자리 이동(churn)이 클 거라는 신호로 읽어요. 다만 두 쪽의 크기는 같지 않아요. 줄 거라는 예상이 늘 거라는 예상의 거의 두 배라서, 평균은 0이 아니라 감소 쪽에 있어요. Forbes는 이 논문을 “It’s A Wash”(없애는 만큼 만든다, 결국 본전이다)라는 제목으로 전했는데, 원문 숫자는 그 제목보다 감소 쪽으로 기울어 있어요.
경영진은 같은 3년 동안 생산성도 오를 거라고 봤어요. 이 설문에서 생산성은 직원 1인당 매출이에요. 7개국 경영진은 앞으로 3년 누적으로 생산성이 1.7% 오르고, 직원이 0.4% 줄고, 매출(논문의 표현으로는 산출)이 1.3% 늘 것으로 예상했어요. 회사가 매출은 그대로 두고 사람만 줄여서 생산성을 올린다면, 생산성 예상이 1%p 높은 회사는 직원 감소 예상도 1%p쯤 커야 해요. 연구진이 회사끼리 견줘 보니, 생산성 예상이 1%p 높은 회사일수록 직원 감소 예상은 0.07%p만 컸어요(논문 그림 A24). 저자들은 이 결과를 “Firms therefore expect a substantial share of the productivity gains from AI to arrive through higher output rather than lower headcount.”라고 해석해요. 회사들이 AI로 얻을 생산성 이득의 상당 부분을, 직원을 줄여서보다 더 많이 팔아서 얻을 것으로 본다는 뜻이에요. 생산성을 직원 1인당 매출로 보는 방식에는 반론도 있어요. 2026년 2월 첫판을 다룬 The Register 기사에 독자들은, 이렇게 보면 정부나 의료처럼 매출이 없는 부문이 빠지고 회사가 사무직 생산성을 애초에 정확히 알지 못한다고 댓글을 달았어요.
저자들이 직접 단 단서도 있어요. -0.4%가 오히려 너무 비관적일 수 있다고 적는데, AI 생산성 증가가 경제 전체에 미치는 효과, 아직 생기지 않은 회사의 일자리, 표본에 적게 잡히는 신생 회사가 이 숫자에 빠져 있어서예요. 또 각주에서는 회사의 AI 고용 예상이, 그 회사가 평소 고용을 얼마나 틀리게 예측했는지와 관계가 없다고 보고해요. 경영진이 원래 비관적이라서 나온 숫자는 아니라는 근거예요.
한 회사 안에서도 줄어드는 직원과 늘어나는 직원이 서로를 지울 수 있어요. 이 설문은 회사 전체 직원 수만 물어서, 한 회사 안에서 어떤 직원이 줄고 느는지는 볼 수 없어요. 저자들도 이 한계를 적어요.
“젊은 직원의 고용이 줄어도 나이 든 직원의 고용이 그만큼 늘면, 회사 전체 직원 수는 거의 바뀌지 않을 수 있다.”
원문: “a decline in employment among younger workers could be offset by an increase among older workers, leaving little change in a firm’s total employment.”
같은 연구진이 미국 경영진에게 앞으로 12개월 채용을 학력별로 따로 물었을 때는 줄이는 폭이 학력마다 달랐어요. 미국 경영진은 AI 때문에 대졸 채용을 0.8%, 대졸이 아닌 사람의 채용을 1.1% 줄일 것으로 봤고, 비즈니스 서비스업에서 대졸이 아닌 사람의 채용이 -1.8%로 가장 크게 줄 것으로 봤어요.
미국과 영국은 경영진 거의 절반이 직원이 줄 거라고 봤고, 멕시코는 늘 거라고 본 쪽이 더 많았어요
두 예상이 서로를 지우는 정도는 나라마다 달라요. 미국과 영국에서는 경영진 거의 절반이 자기 회사 직원이 줄 거라고 예상해서, 두 나라의 평균 예상 감소 폭이 7개국 평균(-0.4%)의 세 배를 넘어요. 멕시코는 반대로, 직원이 늘 거라고 본 경영진이 줄 거라고 본 경영진보다 많았어요.
| 나라 | 직원이 줄 거라고 본 경영진 | 직원이 늘 거라고 본 경영진 | 평균 예상(3년 누적) |
|---|---|---|---|
| 미국 | 48% | 14% | -1.26% |
| 영국 | 47% | 12% | -1.31% |
| 멕시코 | 16% | 26% | +0.585% |
나머지 네 나라에서는 호주가 -0.50%로 7개국 평균과 비슷했고, 캐나다 -0.08%, 독일 -0.06%, 남아공 +0.06%는 0에 가까웠어요. 남아공도 평균 예상은 플러스지만, 그 크기가 0에 가까워서 평균으로는 어느 쪽으로도 기울지 않았어요. 나라마다 자료의 조건도 달라요. 독일은 최신 조사에서 고용 문항을 묻지 않아 2026년 1월 답을 썼고, 멕시코는 종업원 100명이 넘는 사업장만, 남아공은 121곳만 답했어요.
영국 경영진은 앞으로 3년 직원 1인당 매출이 2.62% 오르고 직원 수가 1.31% 줄 것으로 봤어요. 직원 감소 예상이 큰 업종은 금융·보험(-1.9%), 도소매와 전문·과학 서비스(각각 -1.7%)였어요.
7개국 분석에 들어가지 않은 한국은행 설문도 부록에 실렸어요. 2026년 6월 한국 회사 749곳에 물었더니 54%가 앞으로 3년 직원이 줄 거라고 예상했고, 5% 넘게 줄 거라는 답이 24%, 평균 예상은 -1.8%였어요. 한국 응답자는 주당 약 4.1시간 AI를 써서, 7개국 경영진 평균 2.1시간의 두 배 수준이에요. 설문 범위가 달라 연구진은 이 결과를 본 분석과 합치지 않았어요.
미국과 영국 설문은 2026년 3월부터 AI에 쓰는 돈(소프트웨어·구독·하드웨어·교육·IT 지원)도 물었어요. 직원 수 예상이 회사마다 갈렸듯, AI 지출도 몇 안 되는 회사에 몰려 있었어요.
미국은 회사 1.8%가, 영국은 회사 1.3%가 각국 2026년 AI 예상 지출의 절반을 써요. 회사 사이 AI 지출의 불평등을 지니계수로 나타내면 미국 0.90, 영국 0.92로, 두 나라 소득 지니계수(미국 0.42, 영국 0.32)보다 훨씬 높아요. 같은 연구진이 애틀랜타 연준 블로그에 정리한 숫자로는, 미국 중앙값 회사의 직원 1인당 AI 지출이 $200 이하인데 상위 10%에 들려면 최소 $2,800을 써야 해요. 논문은 AI에 돈을 많이 쓰는 회사가 직원 감소를 더 많이 예상했는지는 따로 보고하지 않아요.
그래서 AI가 바꿀 일자리는 전체 평균이 아니라, 어느 회사·나라가 줄이고 어느 쪽이 늘리는지를 봐야 보여요
저자들은 결론에서, AI의 큰 효과가 경제 전체의 총량보다 회사·업종·노동자 사이에서 얼마나 다르게 나타나는지(dispersion, 분산)로 올 수 있다고 써요. 이 설문이 직접 보여 주는 것은 그중 회사 사이의 갈림이에요. 그렇다면 어떤 회사가 줄이는 쪽에 서고 어떤 회사가 늘리는 쪽에 설지가 다음 질문이 되는데, 논문에서 그 질문에 가장 가까운 숫자는 경영진 본인의 AI 사용 시간이에요.
영국 경영진을 본인의 AI 사용 시간으로 나누면, AI를 쓰지 않는 경영진은 자기 회사 직원이 0.7% 줄고 생산성이 1.1% 오를 것으로 예상했어요. 주 5시간 넘게 쓰는 경영진은 직원이 2.2% 줄고 생산성이 3.9% 오를 것으로 예상했어요. 이 비교는 상관관계라서, AI를 오래 쓰면 감원을 결심하게 된다는 뜻으로 읽을 수는 없어요. 저자들은 AI를 직접 겪은 경영진일수록 기술을 좋게만 보는 것이 아니라, 생산성 이득과 직원 감소를 둘 다 크게 본다고 해석해요. 본인이 AI를 오래 쓰는 경영진일수록, 직원 감소와 생산성 상승을 둘 다 크게 보고 있는 셈이에요.
AI와 일자리를 다룬 전망 기사와 논의는 그동안 경제 전체에서 일자리가 몇 개 늘고 주느냐에 집중했어요. 경영진 열 명 중 네 명이 자기 회사 직원 수가 바뀐다고 내다본 지금은, 어느 회사가 직원을 줄이고 어느 회사가 늘리는지에 집중할 때예요.
