# 스탠퍼드 GSB Kevin Mak: AI 생산성이 통계에 안 잡히는 이유, 이득은 회사 아닌 직원이 가져간다

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- Original title: Kevin Mak (Stanford GSB): AI productivity gains don't show up in the data because workers, not firms, capture them
- By: Kevin Mak (@kevin__mak) · X
- Sectors: ai, founders, investing
- Added: 2026-11-02 · Published: 2026-11-02

## Summary (Korean)

Kevin Mak은 AI 생산성이 통계에 안 잡히는 건 효과가 없어서가 아니라, **아낀 시간을 회사가 아니라 직원이 가져가서**라고 봄.

- 대부분 회사는 AI로 **기존 일을 빨리 할 뿐**, 일하는 방식을 다시 설계하지 않아서 생산성 효과를 못 봄
- AI가 대기업 매출을 마법처럼 10% 올리진 않음. 매출 증가는 아이디어·실행·반복에서 나오고, 상대편 소비자가 반응하고 결정을 바꿔야 해서 **시차**가 있음
- 단기 효과의 대부분은 직원이 기존 일을 더 효율적으로 하는 것이고, 처음엔 그 이득이 **직원 몫**: AI 덕에 일이 쉬워져 덜 일함
- 생산성 = 유급 시간당 산출. **8시간 일을 6시간에 끝내고 2시간을 쉬면** 유급 시간도 산출도 그대로라 측정 생산성은 평평함
- 딱 맞아떨어지지도 않음: 6명이 하루 60분씩 아껴도 **7번째 사람이 생기진 않음**
- 시간이 지나면 더 적은 인원으로 같은 일을 하게 되지만, 지금 AI는 작업엔 강해도 직무·워크플로 전체엔 아직 약해서 오래 걸림 ('다음 5,000억 달러 학습이 풀 문제')
- AI 효율로 해고하는 건 지금 좋은 신호가 아니라서, 마이크로소프트가 아니면 **퇴사자 자리를 안 채우는** 식이 될 것. 화이트칼라 이직률 연 10~15% 중 4분의 1만 비워도 해고 없이 매년 인원이 몇 % 줄어듦
- 폴 데이비드의 1990년 논문 **'The Dynamo and the Computer'**: 첫 전기 공장은 증기기관만 전기모터로 바꿔 생산성이 거의 안 올랐고, 기계마다 모터를 단 **공장 재설계** 후에야 큰 효과가 났음 (수십 년)
- AI는 이미 있는 인프라 위에서 돌아 그만큼 오래 걸리진 않겠지만 순서는 같음: **효율 이득이 먼저, 더 큰 워크플로 재설계 이득은 나중**
- '데이터에 안 보이니 AI는 생산성을 안 올린다'는 결론은 후행 지표에 너무 기대는 것. 대부분 회사가 AI를 제대로 쓴 지 6~12개월이고, AI 지출은 인건비에 비하면 반올림 오차 수준
- 앞으로 2~3년 볼 것: 인원이 그대로거나 주는 회사의 **직원당 매출 상승**, AI 노출이 큰 직무의 **신입 채용 둔화**

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