산업 현장에서AI를 바라보는 시선은 극단을 오간다.한쪽에서는 인공지능으로 인한 대량실업을 걱정하고,다른 한쪽에서는 생산성 혁명을 통한 보편적 고소득을 말하기도 한다.  

하지만 그 전에 우리가 먼저 바라봐야 할 것은 그 사이에 있는 지금,우리의 현실이다. AI가 당장 사람을 대체하기보다"AI를 먼저 흡수한 기업과 그렇지 못한 기업 사이에서 생산성의 격차가 얼마나 빠르게 벌어지고 있는가"가 더 중요한 질문이다.특히 그 압력은 대기업보다 중소기업에서 훨씬 더 직접적으로 나타난다.  

얼마 전 정리한 산업별 시계열 데이터를 보면2024년은 대기업과 중소기업의 인건비 효율 구조가 갈라지기 시작한 분기점으로 보인다.주목한 지표는 노동소득분배율과 인적자원투자수익률(HCROI)이다.노동소득분배율은 기업이 만들어낸 부가가치 중 노동에 돌아가는 몫을, HCROI는 인건비가 얼마나 성과와 수익으로 연결되는지를 보여준다.

이 두 지표를 함께 놓고 보면, 2015년부터2023년까지는 대기업과 중소기업이 서로 차이를 보이면서도 거시적인 흐름에서는 일정한 추세를 유지해왔다.그런데2024년 들어 그 추세가 눈에 띄게 흔들린다.

연도별 시계열을 기준으로 대기업과 중소기업의 피어슨 상관계수를 계산해보면, 2015~2023년 노동소득분배율의 상관계수는0.790, HCROI의 상관계수는0.759였다.두 집단은 지난9년 동안 적어도 큰 흐름에서는 상당히 비슷한 방향으로 움직여 왔다.그러나2024년을 포함하는 순간 노동소득분배율 상관계수는0.661로, HCROI상관계수는0.662로 낮아진다.변화폭은 각각-0.129, -0.096이다.단 한 해의 변화가 지난10년의 추세를 이 정도로 끌어내렸다는 점에서,2024년은 노동시장의 이중구조가 도드라지고 거시적 변화의 트리거가 되는 시작의 해가 되지 않을까 하는 우려가 크다.

실제 산업별로 들어가 보면 이 분화는 더 선명해진다.장기 흐름에서 대기업은 노동소득분배율이 낮아지고HCROI가 높아지는 반면,중소기업은 노동소득분배율이 올라가고HCROI가 내려가는 방향이 상대적으로 강하게 나타난 업종들이 있다.의료용 물질 및 의약품(C21),기타 기계 및 장비(C29),의료·정밀·광학기기(C27),자동차 및 트레일러(C30)같은 업종이 그 대표적 사례다.이는 단지 몇몇 기업의 개별 사정이 아니라,업종 수준에서 인건비 부담과 인적자본 효율이 비대칭적으로 움직이기 시작했을 가능성을 보여준다.

바로 이 지점에서OECD의‘한국AI노동시장 보고서’는 중요한 해석 프레임을 제공한다.보고서에 따르면 한국에서AI도입은 이미 기업 규모별로 뚜렷한 격차를 보인다.250인 이상 기업의 AI 도입률은 63.3%인 반면, 중소기업 전체의 도입률은 약 31% 수준에 머문다.더 중요한 것은 비도입 중소기업의53%가 직원의 역량 부족을 가장 큰 장벽으로 꼽는다는 점이다.기술이 없어서가 아니라 그 기술을 조직의 일하는 방식 안에 녹여낼 사람과 체계가 부족한 것이다.

보고서는 한국에AI가 즉각적인 대규모 고용 감소를 가져오지는 않았다고 밝히고 있으나,여기에 안심해서는 안 된다.위험은 해고보다 생산성의 재편에서 나타날 수 있기 때문이다. AI를 더 빠르게 흡수한 기업은 같은 인건비로 더 높은 성과를 만들어낼 수 있고,그렇지 못한 기업은 사람을 유지한 채 성과 연결이 약해질 수 있다.이때중소기업이 마주하는 문제는 "AI 때문에 사람이 줄까"가 아니라 "AI를 활용하지 못해 같은 사람으로도 더 적은 성과를 내게 될까"에 가깝다.

대기업은AI와 디지털 도구를 업무에 적극적으로 활용하여 고부가가치 영역을 재설계하고,그 결과 노동소득분배율을 낮추면서도HCROI를 방어하거나 높일 수 있다.반면 중소기업은 사람을 줄이지도 못하고 필요한 인재를 확보하기도 어려우며,그렇다고 사람을 더 효율적으로 쓰는 체계도 충분히 만들지 못한 채 인건비 부담이 커지는 구조에 갇힐 위험이 있다.

이 경우 양극화는 실업의 형태보다 먼저,성과를 흡수하는 기업과 비용을 떠안는 기업의 격차로 나타날 것이다.그 격차는 시간이 갈수록 임금 지불 여력, 채용 경쟁력, 핵심 인재의 유지 능력 등의 차이로 이어질 가능성이 크다.즉 되는 곳만 더 되는 악순환으로 커질 가능성이 크다.

이제 중소기업에게 던져야 할 질문은 "AI가 사람을 대체할 것인가"가 아니라 "누가 먼저 AI를 일의 방식으로 바꿔낼 것인가"이다.이미 일부 산업에서는 그 차이가 노동소득분배율과HCROI의 흐름으로 나타나기 시작했다.뒤처질 수 있는 시간은 생각보다 길지 않다.중소기업의 경영 의사결정의 기회비용은 앞으로 더욱 커질 것이다.수많은AI기술을 현장의 언어로 트랜스포머(transformer)하고 어텐션(attention)하려는 노력이 반드시 필요할 것이다.