[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 인공지능(AI) 도입이 가속화되는 가운데 미국 기업들 사이에 '고용 없는 생산성 상승'이 거대한 트렌드로 자리잡는 모양새다.

마켓워치에 따르면 S&P500 기업들의 순이익률은 2025년 4분기 기준 13%대 중반을 향하고 있다. 시장 조사 업체 팩트셋은 2009년 이후 가장 높은 수준의 마진이라고 평가한다.

생산성이 우상향 곡선을 그리는 사이 아마존(AMZN)과 UPS(UPS), 나이키(NKE), 핀터레스트(PINS), 펠로톤 인터랙티브(PTON) 등 기업들은 연일 수천~수만 명 규모의 감원 계획을 내놓고 있다. AI 도구로 실적과고용, 투자 데이터를 교차 분석해 보면 '고용 없는 생산성 향상'이라는 불편한 단어가 점점 더 선명해진다.

S&P500 전체를 놓고 보면, 매출 증가율은 완만하지만 이익 증가율과 이익률은 빠른 속도로 회복해 왔다. 팩트셋과 주요 운용사의 EPS 트래커를 AI 기반으로 시계열 분석해 보면, 팬데믹 직후 이익률이 잠시 꺾인 뒤 2023~2025년 동안 꾸준히 12~13%대에 안착했고, 2026년에는 13% 중반까지 더 올라갈 것이라는 전망이 우세하다.

같은 기간 미국 실업률은 역사적으로 낮은 수준을 유지했지만, 이 통계에는 계약직과 시간제, 플랫폼 노동의 확대가 포함되어 있다. AI가 분류한 데이터를 보면, 정규직 화이트칼라, 특히 대기업 중간 관리자와 백오피스 인력의 증감은 훨씬 더 지지부진하거나 후퇴하는 그림이 나타난다. 숫자상으로 전체 고용은 견고해 보이지만, 안정적인 '좋은 일자리'는 줄어들고 있다는 얘기다.

가장 눈에 띄는 사례는 빅테크다. 아마존은 2025년 말부터 3개월 간 두 차례에 걸쳐 총 3만 명에 가까운 감원을 발표했고, 그중 올해 1월에만 1만6천 명의 일자리가 사라졌다. 동시에 업체는 생성형 AI와 데이터센터에 수십억 달러를 투입하겠다는 계획을 내놓았다.

택배 공룡 UPS 역시 마찬가지다. 2025년에만 4만8천 개의 일자리를 줄이고 93개 시설을 폐쇄했는데, 2026년에는 아마존과의 물량 축소를 이유로 추가로 최대 3만 명 감원을 예고했다.  AI 도구로 UPS의 영업이익률과 물류 네트워크 조정을 추적해 보면, 처리 물량은 줄었지만 시간당 처리 가치는 높아지고 인건비 비중은 낮아지는 방향으로 곡선이 꺾인다. 더 적은 인력, 더 적은 시설로도 비슷한 매출과 더 높은 이익을 내는 구조가 '데이터상 현실'이 되고 있다.

제조·유통·플랫폼을 막론하고 비슷한 패턴은 반복된다. 나이키는 자동화와 디지털 전환을 이유로 수백 명을 줄이겠다고 밝혔고, 홈디포는 일부 인력을 감축하는 동시에 본사 직원들에게 주 5일 출근을 요구하며 조직 통제력을 강화하고 있다. 핀터레스트는 전체 인력의 15% 미만을 줄이고, AI·머신러닝 관련 역할에 집중 투자하겠다고 발표했다.

IB 리포트와 공시를 AI로 분류해 보면 '효율화', '조직 슬림화', 'AI 역량 강화'라는 단어가 구조조정 발표문에 빈번하게 등장한다. 비용 절감을 위한 해고가 아니라 AI를 전제로 한 새로운 조직 설계가 진행되고 있다는 얘기다.

조지타운대학의 제이슨 슐뢰처 교수는 마켓워치와 인터뷰에서 "팬데믹 동안 과도하게 늘린 인력을 줄이는 '정상화' 과정이 아직 끝나지 않았다"고 말하면서도 "AI가 특히 중간 관리자·백오피스의 일을 잠식하고 있다"고 지적한다.

그는 물류·창고·리테일 등 고객과 직접 대면하는 최전선 일자리는 여전히 사람이 필요하지만 데이터 수집, 초기 분석, 보고서 초안 작성, 회계 프로토콜 점검처럼 보이지 않는 사무직은 점점 AI가 대신하고 있다고 설명한다.

산타클라라대 조엘렌 포즈너 교수 역시 신입 레벨의 화이트칼라 일자리가 줄어드는 문제를 경고한다. AI가 초급 회계·기장, 기초 리서치, 문서 정리에 상당 부분 투입되면 그 일자리를 시작점으로 삼아 경력을 쌓던 젊은 층의 사다리가 사라질 수 있다는 설명이다.​

팩트셋과 여러 IB 리포트를 AI로 비교해 보면, 이익률이 높은 산업일수록 인건비 비중이 낮고, AI·클라우드 투자 비중이 높은 경향이 뚜렷하다. 특히 빅테크의 경우, AI 인프라 투자액은 늘어도 총 인건비는 크게 늘지 않거나 오히려 줄어드는 '역행하는 곡선'이 나타난다. 투자자는 이 곡선을 환영한다. 적은 사람으로 더 큰 이익을 내는 회사일수록 주가와 밸류에이션이 높게 책정되는 것이 시장 논리다.

반면 노동시장과 개인 커리어의 관점에서 보면 이야기는 훨씬 복잡해진다. 과거 산업 자동화는 주로 블루칼라 일자리를 줄이고, 이들을 서비스·사무직으로 흡수하는 방향으로 진행되었다. 이번에는 화이트칼라 내부에서 특히 중간층이 직접 타격을 받는다. 

이런 구조는 소득과 고용 안정성의 양극화를 심화시킬 위험이 크다고 외신들은 지적한다. 이익의 배분을 둘러싼 문제가 뜨거운 감자로 부상할 전망이다. 

싱크탱크 보고서를 AI로 종합해 보면 '고용 없는 생산성' 시대의 정책 논의는 크게 세 갈래로 흘러가고 있다. 첫째, 기업이 생산성 향상으로 얻은 이익의 일부를 노동자 재훈련과 전직 지원에 의무적으로 투입하도록 하는 방안이다. 둘째, 고소득·고이익 기업에 대한 법인세와 디지털세를 통해 줄어든 일자리의 사회적 비용을 공동 부담하는 구조를 만드는 방안이다. 마지막으로, 기본소득과 근로장려세제 등 소득 보전 장치를 확충해 노동시장의 충격을 흡수하는 방안이다. 

AI 도구를 통해 드러난 데이터의 패턴은 분명하다. 기업들은 사람보다 알고리즘을 더 빨리, 더 많이 채용하고 있다. 생산성 통계는 이를 '효율성 향상'으로 기록하지만 통계에 잡히지 않는 불안과 상실감은 또 다른 청구서로 찾아올 수 있다는 우려다.

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