핵심 내용 요약
이 글은 매우 반직관적인 새로운 개념인 “효율 팽창”(efficiency expansion)을 제시합니다. 마치 인플레이션이 돈의 가치를 떨어뜨리는 것처럼, AI가 보편화되면 모든 사람의 효율성이 동시에 향상되어 원래 초과 이익을 가져다줄 수 있었던 “고효율”이 곧 업계의 최저 진입 장벽이 되어버립니다. 결국 모두가 더 많이 일하고 더 빠르게 일하지만, 더 편해지지도 않고 더 많은 돈을 벌지도 못합니다. 진정한 돌파구는 효율성을 높이는 데 집중하는 것이 아니라, 과거에는 비용이 너무 높아 실현이 불가능했던 새로운 사업 모델을 AI를 활용해 만드는 데 있습니다. 기존의 경쟁 구도를 벗어나야 합니다.
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쉬운 설명
1. **“효율 팽창”이란 무엇인가?**
간단히 말해, “효율”도 인플레이션처럼 가치가 떨어지는 것입니다. 20년 전에는 100원으로 50근의 쌀을 살 수 있었지만, 지금은 100원으로 10근만 살 수 있습니다. 쌀의 양이 줄어든 것이 아니라 모두의 돈의 구매력이 떨어진 것입니다. 효율 팽창도 같은 원리입니다. 10년 전에는 하루에 3명의 고객을 만나는 것이 경쟁 우위였지만, 지금은 AI가 고객 정보를 자동으로 수집하고 대화 내용을 작성해주기 때문에 하루에 30명의 고객을 만날 수 있습니다. 하지만 모든 업계가 같은 AI를 사용하면 “하루에 30명의 고객을 만나는 것”이 더 이상 우위가 되지 않고 회사의 새로운 KPI가 됩니다. 결과적으로 생산된 가치는 10배로 늘었지만 수수료는 거의 변하지 않았으며, 고객들은 24시간 내에 답장을 요구합니다. 즉, “효율”의 가치가 인플레이션으로 인해 떨어진 것입니다.
2. **왜 AI가 효율을 높여도 기업은 돈을 덜 벌까?**
문제는 “상대적 순위”가 변하지 않기 때문입니다. 예를 들어, 어떤 지역의 명문 대학이 매년 100명의 학생을 선발한다고 가정해보겠습니다. 30년 전에는 과외 수업이나 온라인 강의가 없었고, 학생들은 책만으로 시험을 준비했습니다. 650점을 받으면 합격할 수 있었습니다. 지금은 모든 학생이 AI의 도움을 받고 맞춤형 학습 자료를 사용해 점수가 올랐지만, 명문 대학의 선발 기준은 700점으로 상승했습니다. 기업도 비용을 30% 줄였지만, 경쟁자들도 따라서 가격을 20% 낮추었습니다. 결과적으로 소비자는 모든 혜택을 누리지만 기업의 이익은 오히려 줄었습니다. 기술은 모두의 능력을 높일 수 있지만, 최종적인 선발 인원이 변하지 않으면 경쟁이 더 치열해지고 모두가 더 많은 일을 해야 합니다.
3. **효율 팽창의 숨겨진 문제점: “오버타임”이 “정상적인 업무”로 변한다**
많은 사람들은 AI가 시간을 절약해준다고 생각하지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 예전에는 퇴근 후에 연락할 수 없었지만, 이제는 24시간 연결이 필요합니다. AI는 업무량만 늘리고 휴식 시간을 줄입니다. 기존의 기술 발전은 모두 새로운 업무량으로 이어집니다. 예전에는 7일이 걸렸던 업무가 이제 AI로 반나절 만에 완료되지만, 더 많은 업무가 요구됩니다. 결국 모두가 더 힘들게 일하게 됩니다.
4. **현재 90%의 기업이 AI를 사용하는 이유**
기업들이 AI를 사용하는 이유는 인력을 줄이고, 불필요한 직원을 해고하며, 기존 업무를 더 빠르게 처리하기 위함입니다. 예전에는 5명의 프로그래머가 했던 업무를 이제 2명이 하고, 1주일에 4개의 공식 계정 글을 썼던 것을 이제 하루에 10개를 씁니다. 이는 모두가 더 많은 일을 하게 만드는 것입니다. 결국 모두가 더 힘들게 일하고 경쟁이 더 치열해집니다.
5. **진정한 돌파구는 새로운 사업 모델을 만드는 것**
기존의 경쟁 구도에서는 효율을 높여도 이익이 증가하지 않습니다. AI를 활용해 과거에는 불가능했던 새로운 사업 모델을 만들어야 합니다. 예를 들어, 온라인 개인화된 학습 서비스는 기존의 대규모 수업을 더 빠르게 하는 것이 아니라, 새로운 시장을 창출하는 것입니다. 이전에는 없었던 새로운 경쟁에서는 다른 사람들과 경쟁하지 않아도 됩니다.
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이 글은 AI가 경제와 비즈니스에 미치는 영향을 분석하며, 기존의 경쟁 방식이 아닌 새로운 접근 방식이 필요함을 강조합니다.