요즘 기술 산업에는 클라우드 컴퓨팅(초기 단계의 통제 불능한 비용)과 같은 과거의 대대적인 변화 시기를 모방하면서도, 우리가 이전에 본 적 없는 것(대규모 해고를 동반한 기록적인 매출)과도 유사한 어떤 거친 기운이 감돌고 있습니다.

한 가지 가능한 설명은 이렇습니다. 기술 경영진, 특히 CEO들이 집단적으로 AI의 위대함에 대한 망상에 빠져 있다는 것입니다. 그리고 적어도 한 명의 기술 기업 CEO는 이를 공개적으로 언급하기도 했습니다. 바로 Box의 창립자인 Aaron Levie입니다.

Levie는 X(구 트위터)에 "CEO들은 AI로 대부분의 가치를 창출하기 위해 여전히 수행되어야 하는 업무의 라스트 마일(last mile)로부터 충분히 떨어져 있기 때문에, 유독 AI 정신병 (AI psychosis)에 빠지기 쉽다"라고 적었습니다.

Levie의 예시를 빌리자면, CEO들은 "AI를 가지고 놀거나", 프로토타입 (prototype)을 개발하거나, 계약서를 생성해 본 뒤, 에이전트 (agents)가 그 업무를 수행할 수 있다고 믿는 비약적인 결론에 도달합니다.

하지만 이 최고 경영진들은 소프트웨어가 배포되기 전에 코드를 검토하고, 버그 (bugs)를 발견하며, 환각 (hallucination)을 일으키는 라이브러리 (libraries) 호출을 식별해야 하는 사람들이 아닙니다. 그들은 회사의 특이한 계약 조건에 맞춰 AI 모델을 학습시킬 책임이 없으며, Levie가 지적했듯이 교묘한 조항을 찾기 위해 며칠 동안 계약서를 샅샅이 뒤질 필요도 없습니다.

다시 말해, Levie의 이론에 따르면 CEO들은 무엇이 실제로 자동화될 수 있고 없는지를 알 정도로 프로세스를 충분히 이해하지 못하고 있습니다. 하지만 그러한 지식의 부재가 그들이 자신의 믿음에 따라 행동하는 것을 막지는 못합니다.

Levie가 AI 혐오자가 아니라는 점은 주목할 만합니다. 오히려 그 반대입니다. 그는 270만 명의 팔로워를 보유한 X에서 주로 AI에 대한 긍정적인 글을 게시하며, AI 에이전트를 위해 구축된 소프트웨어가 나아가야 할 길이라는 내용의 "Headless software is the future"라는 제목의 블로그 글을 쓰기도 합니다. 또한 그는 적극적인 엔젤 투자자 (angel investor)로서 AI 스타트업을 지원하며 자신의 말에 책임을 지고 있습니다.

그렇다면 CEO들은 대신 무엇을 해야 할까요? Levie는 CEO들이 AI가 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지 진정으로 파악하기 위해 AI를 "엄청나게" 사용하고, "그 과정을 거쳐 나온 뒤에는 AI의 장점과 실제 업무 모두에 대한 이해를 갖추어야 한다"라고 조언합니다.

저는 인류에 대해 충분한 믿음을 가지고 있기에, 실제로 그렇게 하려고 노력하는 CEO들이 어딘가에 존재할 것이라고 믿지만, 현재로서는 그들이 소수에 불과해 보입니다.

업계 해고 추적 사이트인 Layoffs.fyi에 따르면, 2026년 첫 5개월 동안 기술 산업에서 발생한 해고 규모는 2025년 전체 규모와 거의 맞먹습니다. 2025년에는 275개 기업에서 124,636명이 해고된 반면, 2026년 현재까지 152개 기술 기업에서 115,430명이 해고되었습니다.

그리고 대다수의 기업은 이러한 인력 감축의 이유로 AI를 지목했습니다. 많은 이들은 거대 기술 기업들이 'AI 워싱 (AI washing)', 즉 실제로는 다른 비즈니스 결정과 지표들이 감축을 주도하고 있음에도 불구하고, 과거 또는 미래의 AI 생산성 향상을 공으로 돌리고 있다고 주장합니다.

그럼에도 불구하고, 이러한 사례 중 일부는 놀랍습니다. 프로젝트 관리 및 생산성 소프트웨어 스타트업인 ClickUp의 CEO Zeb Evans는 내부 업무를 수행할 약 3,000개의 AI 에이전트 (AI agents)를 도입한 후, 직원 거의 4분의 1에 해당하는 22%를 해고했다고 X(구 트위터)에 자랑스럽게 선언했습니다.

Evans는 이것이 비용 절감을 위해 이루어진 것이 아니라고 단언했습니다. 대신, 그는 AI 에이전트를 운영하고 에이전트의 작업물을 빠르게 검토하며 하루를 보내는 사람들로 구성된 인력을 원합니다. 그는 이것이 그가 말하는 소위 "100배 조직 (100x org)"을 만들 것이라고 믿습니다.

AI가 매우 유용한 도구가 될 수는 있지만, AI와 생산성에 관한 데이터는 그러한 가정을 뒷받침하지 않습니다. 아주 큰 차이로 말입니다.

UC Berkeley의 California Management Review에 10월 발표된 다른 연구들에 대한 메타 분석 (meta-analysis) 결과, "AI 도입과 총체적 생산성 향상 사이에는 강력한 상관관계가 없음"이 밝혀졌습니다.

3월에 National Bureau of Economic Research에서 발표한 연구는 AI 도입이 생산성을 향상시켰다는 결론을 내렸으나, "인지된 생산성 향상이 측정된 생산성 향상보다 더 큰 생산성 역설 (productivity paradox)"이 존재한다고 언급했습니다.

수천 개의 에이전트 (agents)를 생성하여 작업을 수행하게 한 결과, MIT의 연구진은 많은 경우에서 에이전트들이 아직 인간 수준의 품질로 업무를 수행하지 못하고 있다는 결론을 내렸습니다. 그들은 현재의 LLM (Large Language Model) 개선 속도를 고려할 때, 모델들이 "2029년까지 최소한 충분한 품질 수준을 갖추어, 평균 80%~95%의 성공률로 대부분의 텍스트 관련 작업을 완료할 수 있게 될 것"이라고 예측합니다.

다시 말해, AI는 약 3년 안에 대부분의 작업에서 기초적인 역량 (base competence)을 발휘할 궤도에 올라와 있습니다. 이 연구진들은 에이전트가 인간을 능가하기 위해서는 몇 년이 더 필요할 것이라고 믿습니다.

한편, Harvard Business Review에 발표된 연구에 따르면, 모든 사람이 더 많은 결과물을 만들어내기 위해 AI를 사용할 때, 병목 현상 (bottleneck)은 단순히 경영진에게로 옮겨갑니다. 그들의 작업은 모든 사람이 생산해내는 모든 결과물을 승인해야 하는 사람들을 기다리게 됩니다. 만약 모든 사람에게 실행 권한이 부여된다면, 작년에 OpenAI가 경험했던 사례를 통해 볼 때 상황이 통제 불능 상태가 될 수도 있음을 알 수 있습니다.

CEO들은 이에 대한 준비가 되어 있을까요? 만약 그렇지 않다면, 현재 진행 중인 CEO의 AI 정신병 (AI psychosis)이 가져올 가장 확실한 결과는 단순히 조직적 혼란 (organizational chaos)일 것입니다.