AI는 일자리를 없애는 기술일까, 아니면 같은 사람이 더 큰 일을 하게 만드는 기술일까. 골드만삭스가 말하는 AI 생산성의 핵심은 후자에 가깝습니다. 단순히 인력을 줄이는 문제가 아니라, 업무의 속도와 단위를 바꾸는 문제입니다.
골드만삭스 CEO 데이비드 솔로몬은 자신이 1년 차 은행 애널리스트였을 때 주가 성과 그래프를 만드는 데 6시간이 걸렸다고 말했습니다. 당시에는 월스트리트저널 과월호 마이크로피시에서 가격을 찾아야 했습니다. 지금의 1년 차 애널리스트는 같은 작업을 몇 초 안에 할 수 있습니다.
이 사례가 보여주는 것은 명확합니다. AI 생산성은 “기술을 얼마나 많이 쓰는가”가 아니라 “같은 일을 얼마나 빠르고 정확하게 처리해 더 높은 수준의 판단으로 이동하는가”에 달려 있습니다.
AI 에이전트는 챗봇보다 넓은 개념이다
골드만삭스 리서치는 AI 에이전트를 생성형 AI의 다음 단계로 설명합니다. 사용자가 매번 지시해야 움직이는 도구가 아니라, 최소한의 개입으로 여러 행동을 이어서 수행하는 시스템입니다.1
이 차이가 중요합니다. 챗봇은 질문에 답하거나 문서를 요약하는 데 그칠 수 있지만, AI 에이전트는 검색, 정리, 작성, 실행처럼 연결된 업무 흐름을 다룰 수 있습니다. 생산성 향상은 바로 이 지점에서 나옵니다. 개별 작업 하나를 빠르게 하는 것을 넘어, 업무 프로세스 전체의 병목을 줄일 수 있기 때문입니다.
골드만삭스 리서치는 AI 에이전트가 업무 생산성을 높이고 소프트웨어 시장도 확대할 것으로 봅니다. 고객서비스 소프트웨어 시장은 생성형 AI 효과로 2030년까지 추가로 20~45% 커질 수 있으며, 전체 소프트웨어 산업의 총주소지정시장도 최소 20% 확대될 수 있다고 분석했습니다.1
생산성의 기준은 사용량이 아니라 결과 속도다
AI 도입에서 흔한 착각은 사용 횟수를 성과로 보는 것입니다. 하지만 AI를 많이 썼다는 사실만으로 생산성이 오른 것은 아닙니다.
골드만삭스 CIO 마르코 아르젠티는 개인별 AI 사용량보다 팀이 아이디어를 제품으로 바꾸는 속도를 본다고 설명했습니다.2 이 기준이 더 실용적입니다. 중요한 것은 AI 프롬프트를 몇 번 입력했는지가 아니라, 다음과 같은 변화가 실제로 나타나는지입니다.
검토와 분석 시간이 줄었는가
프로토타입이 더 빨리 나오는가
의사결정 주기가 짧아졌는가
반복 업무가 줄고 고부가가치 업무 시간이 늘었는가
같은 팀이 더 자주 실험하고 출시할 수 있는가
따라서 AI 생산성은 “몇 명을 줄였나”보다 “같은 조직이 얼마나 빠르게 검증하고 실행할 수 있나”로 봐야 합니다.
일자리는 사라지기보다 재구성된다
AI가 모든 직무에 같은 영향을 주는 것은 아닙니다. 골드만삭스 리서치는 AI가 고정된 생산량에 필요한 인력을 줄일 수 있지만, 비용을 낮춰 수요를 늘리면 고용이 늘 수도 있다고 설명합니다.3
즉 핵심은 직무의 소멸 여부만이 아니라 직무 안에서 어떤 일이 줄고 어떤 일이 커지는가입니다. 반복적인 검색, 정리, 초안 작성은 자동화될 가능성이 큽니다. 반면 AI가 만든 결과를 검증하고, 맥락에 맞게 판단하며, 업무 흐름을 다시 설계하는 역량은 더 중요해집니다.
솔로몬이 말한 애널리스트 사례도 같은 메시지를 줍니다. 과거에는 데이터를 찾고 그래프를 만드는 데 많은 시간이 쓰였습니다. 이제 그 시간은 분석의 질, 고객에게 전달할 인사이트, 더 빠른 의사결정으로 옮겨갈 수 있습니다.
조직이 배워야 할 것은 ‘AI 도입’이 아니라 ‘업무 재설계’다
골드만삭스 리서치는 애플리케이션 소프트웨어 시장이 2030년 7,800억 달러 규모로 성장할 수 있고, 올해부터 2030년까지 연평균 13% 성장할 것으로 추정했습니다.1 이 전망은 AI가 단순한 기능 추가가 아니라 소프트웨어와 업무 방식 전반을 바꾸는 흐름임을 보여줍니다.
개인과 조직이 얻을 교훈은 분명합니다. AI를 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 어떤 업무를 자동화할지, 어떤 판단은 사람이 맡아야 할지, 팀의 성과 지표를 어떻게 바꿀지까지 함께 설계해야 합니다.
골드만삭스가 보여주는 AI 생산성의 본질은 사람을 즉시 대체하는 데 있지 않습니다. 먼저 바뀌는 것은 일의 속도, 역할, 성과 기준입니다. AI를 잘 쓰는 조직은 더 많은 일을 더 빨리 처리하는 데 그치지 않고, 사람이 집중해야 할 일을 다시 정의합니다.
1AI Agents to Boost Productivity and Size of Software Market | Goldman Sachs
2Forget tracking AI use. Goldman's tech boss cares about this instead.
3The Jobs AI Is Likely to Boost--and Those It May Disrupt | Goldman Sachs
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