미국 경제학회(ASSA) 2026 연례총회에서 발표된 자료에 따르면, 인공지능(AI)의 도입이 향후 10년간 미국의 연간 생산성 증가율을 최대 0.9%포인트까지 끌어올릴 것으로 예상됐다. 하지만 초기 AI 도입기업들은 단기적으로 생산성이 약 1.3% 감소할 것으로 우려되고 있다.

크리스티나 맥엘헤란 토론토대 교수는 AI의 높은 활용 수준을 가진 기업들이 기술을 도입하는 초기에 겪는 전환 비용이 생산성 저하의 주 원인이라고 강조했다. 초기 AI 도입은 고용 감소와 같은 적응 과정의 불가피한 충격을 동반할 수 있으며, 이는 단기 성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 하지만 이러한 부정적 효과는 일시적이며, 시간이 지나면서 매출과 고용, 생산성이 개선될 것이라는 장기적 전망을 내놨다.

마티아스 쉬프 경제협력개발기구(OECD) 이코노미스트는 "AI의 생산성 효과는 모든 산업에 동일하게 적용되지 않을 것"이라며, 특히 사무 및 지식 서비스 산업 부문에서 더 두드러질 것이라고 밝혔다. 그는 "AI가 특히 전문 서비스, 법률 서비스 및 금융 분야에 큰 영향을 미칠 것"이라고 예상하며, 반면 임업, 어업, 건설 및 숙박업 등 현장 중심의 산업에서는 그 효과가 상대적으로 제한적일 수 있다고 분석했다.

전문가들은 이러한 AI 도입에 따른 효과의 불균형이 있을 수 있으며, 이는 전체적인 생산성에 부정적인 영향을 미칠 수 있지만, 산업 간 노동력 이동이 가능하다면 이러한 부정적인 영향을 줄일 수 있다고 말하고 있다. 이는 AI 기술이 다양한 산업의 생산성을 균형 있게 향상시킬 수 있는 가능성을 열어준다.

이 같은 변화 속에서 연방준비은행의 애나 폴슨 총재도 AI와 규제 완화가 생산성 성장률을 높일 수 있다는 점에는 동의하였으나, 고용에 미치는 영향에 대해서는 조심스러운 입장을 보였다. 그는 초기 AI 투자들이 데이터센터와 같은 노동 수요가 적은 분야에 집중되고 있다고 지적하면서, 결국 AI가 경제 전반에 내재화되면 그에 따라 고용은 제한적일 것으로 분석했다.

결론적으로, AI는 미국 경제 성장의 중요한 동력이 될 수 있지만, 장기적인 생산성 증가는 초기 투자와 전환 과정에서 발생하는 도전 과제를 극복해야만 가능하다는 점이 강조되고 있다. 이러한 변화를 이해하고 대비하는 것이 앞으로의 경제 상황을 예측하는 데 중요한 요소가 될 것이다.