왜 이 글을 읽어야 하는가?
2026년 7월 18일, 《AI 광풍이 전 세계의 의사결정 능력을 파괴하고 있다(AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making)》라는 제목의 글이 기술 커뮤니티에 강렬한 파장을 일으켰다. 이 글은 포춘 500대 기업 임원들 사이에서 비밀리에 공유되었으며, 전문 개발자 포럼인 Lobsters에서 120개 이상의 추천을 받았고, CEO들은 “이사회실에서 가장 널리 회람된 문서”라고 부르기까지 했다.
그림: 글로벌 빅테크 기업들의 2026년 AI 인프라 투자 총액은 7,250억 달러를 돌파할 것으로 예상된다. 출처: Unsplash
하지만 이 글은 단순한 기술 해설서가 아니다. 이 글은 바로 당신에 관한 이야기다. “AI를 배우지 않으면 뒤처질까” 불안해하는 평범한 직장인, “회사에서 AI를 어떻게 활용하느냐”는 질문에 답을 몰라 망설이는 면접자, 그리고 경영진이 성과도 없는 AI 프로젝트에 돈을 쏟아붓는 모습을 씁쓸하게 바라보는 직원 모두를 위한 글이다.
필자는 원문과 300개가 넘는 전문 댓글을 면밀히 분석하며 한 가지 핵심 질문을 파헤쳤다: 모두가 AI가 모든 것을 바꾼다고 믿는데, 왜 실제 성과는 이 광풍을 따라가지 못하는가?
그림: FOMO가 이끄는 AI 투자는 전 세계적인 조직적 쇼(연극)로 변질되고 있다. 출처: Unsplash
I. 7,250억 달러의 도박
먼저 수치 하나를 보자. 2026년 아마존, 마이크로소프트, 구글, 메타 4대 테크 기업은 AI 인프라에 **7,250억 달러(약 1,000조 원)**를 지출할 예정이다. 이는 트럼프 행정부 시절의 연간 국방 예산보다 높으며, 여러 중소 국가의 GDP를 합친 것보다 큰 금액이다.
그러나 골드만삭스는 경고한다. 이 투자가 정당화되려면 AI 산업이 매년 최소 1조 달러의 순이익을 창출해야 한다. 하지만 시장의 가장 낙관적인 전망치는 얼마인가? 4,500억 달러에 불과하다. 절반 이상의 격차가 존재한다.
원문의 작성자이자 데이터 컨설팅 업체 대표인 니킬 수레시(Nikhil Suresh)는 지난 1년 반 동안 자신의 팀이 지켜본 모든 AI 프로젝트—단 하나도 예외 없이—가 실패했거나 실패를 향해 달려가고 있다고 밝혔다. “우리는 0%의 성공률을 목격했다”고 그는 썼다. “이는 우리가 안 좋은 프로젝트만 봤기 때문이 아니다. 우리가 관찰한 고객층은 모든 산업군과 다양한 규모를 망라했다.”
더 아이러니한 것은, 그가 AI를 이용해 간단한 데이터 분석 시연(단순히 데이터 설명을 텍스트 상자에 입력하는 것)을 보여주었을 때, 주저하던 고객들이 즉시 계약을 맺으려고 몰려들었다는 점이다. “마치 어두운 힘이 그들의 사지를 사로잡아 가슴속에서 뛰고 있는 심장을 꺼내 신용카드로 만들어 건네는 것 같았다.” 그는 문제가 있음을 알면서 돈을 받는 것은 불쾌하고 책임감이 없는 짓이라며 계약을 거절했다.
Lobsters의 사용자 aspensmonster는 이렇게 지적했다. “기껏해야 수백억 달러의 실제 수익을 낼 기술에 수조 달러가 쏟아부어지고 있다. 이 전체 광기의 뿌리는 이렇게 간단하다.” 또 다른 사용자 spc476는 더 알기 쉬운 비유를 들었다. “1조 달러는 1,000억 달러가 10개 있는 것이다. 더 작은 단위로 환산하면, 1년에 1,000달러를 쓰고 70달러만 버는 꼴이다. 이런 경제적 셈법은 장기적으로 성립할 수 없다.”
II. 누가 당신에게 “AI 사용”을 강요하는가?
당신도 면접에서 이런 질문을 받아보았을 것이다. “업무에서 AI를 어떻게 활용하고 있습니까?”
Lobsters에서 개발자 lake는 자신의 구직 경험을 공유했다. 몇 달 동안 이어진 면접에서 서류 통과 후 첫 HR 스크리닝 단계에서 계속 탈락했다. 주요 원인은 “AI로 코드를 작성하는 방법”에 대해 열정적인 답변을 하지 못했기 때문이다. “망설이는 것도 감점이고, ‘많이 쓰지 않는다’고 솔직히 말하는 것도 100% 탈락 사유였다. 마음속에서 거짓말을 해도 된다는 소리가 들렸지만, 거짓말을 한 다음에는 어떻게 해야 하는가?”
또 다른 사용자 jmmv는 자신의 상황을 전했다. “나는 대기업에서 ‘AI에 대한 이성적인 태도’를 유지하려다 쫓겨날 뻔한 사람이다. 어쩔 수 없이 LLM을 강제로 사용해야 했고, 말투도 less ‘객관적’으로 바꿔야 했다. 지금까지도 나는 이 문제에서 살얼음판을 걷고 있다.”
이러한 사회적 압력은 기업 최상층에서 모든 직무로 전달되고 있다. 원문은 전형적인 사례를 공개했다. 한 포춘 500대 기업 임원은 회사 내부에서는 AI 덕분에 생산성이 100배 향상되었다고 주장했지만, 사석에서는 똑같이 허풍을 떨고 있는 대형 고객사의 기분을 상하게 하지 않기 위한 포즈일 뿐이라고 인정했다. 만약 그가 “100배는 불가능하다”고 진실을 말한다면, 고객사 임원의 거짓말이 폭로되어 거대한 계약이 날아갈 수 있기 때문이다.
니킬은 이렇게 적었다. “전 세계의 경영진들이 서로에게 총을 겨누고 있으며, 아무도 먼저 총을 내릴 엄두를 내지 못한다.” 이것이 바로 게임 이론의 ‘죄수의 다일레마’다. 진실을 말하는 사람이 해고되기 때문에 아무도 진실을 말하지 않는다.
III. FOMO는 어떻게 조직적 연극이 되었는가
진정한 위기는 AI 자체가 유용한지 여부에 있지 않다. 의료 분야의 실시간 음성 전사 등 특정 시나리오에서 AI가 가치를 발휘하는 것은 사실이다. 문제는 “AI를 사용하는 것”이 기호화되어 일종의 ‘충성도 테스트’가 되었다는 점이다.
믿기 어렵겠지만, 원문은 많은 회사에 이미 ‘토큰 소비 순위표’가 등장했다고 언급한다. 엔지니어들은 AI 토큰을 얼마나 많이 썼는지에 따라 순위가 매겨지며, 많이 쓸수록 좋은 평가를 받는다. 이에 영리한 엔지니어들은 어떻게 대응했는가? 그들은 스크립트를 짜서 AI끼리 대화하게 만들어 토큰을 미친 듯이 소비하게 한 뒤, 자신들은 넷플릭스를 시청했다. “단 한 명도 적발되지 않았다”고 한 엔지니어는 증언했다. “그들 스스로도 AI가 만든 결과물이 배포할 가치가 없다고 인정하는데도 말이다.”
또 다른 엔지니어는 더 직설적으로 말했다. “우리 회사의 Go 저장소를 복사한 뒤, AI에게 전체 코드베이스를 다른 언어로 재작성하게 만들었다. 오직 토큰 할당량을 채워 일자리를 지키기 위해서다. 나는 이 모든 상황이 혐오스럽다.”
이를 ‘AI 세탁(AI Laundering)‘이라고 부르는 이들도 있다. 자신이 직접 모든 일을 끝냈음에도 상부가 보고 싶어 한다는 이유로 Claude가 했다고 거짓 보고를 하는 것이다. 신규 인력 채용을 신청할 때는 먼저 “AI로 이 인력을 대체하려는 시도를 해보았음”을 증명해야 한다. 감히 “시도해보았으나 AI로는 안 된다”고 말한다면, ‘AI 이해도 부족’이라는 낙인이 찍혀 구조조정 대상이 될 수 있다.
이는 일부 기업의 병리 현상이 아니다. 전 세계적인 연극성 컴플라이언스다. 한 독자가 언급했듯이: “종교재판 시대로 돌아간 것 같다. AI가 모든 것을 바꿨다고 공개 선언해야 하며, ‘노’라고 말하면 화형당한다.”
IV. 진정한 “악당”은 어디에 있는가?
여기까지 읽은 독자들은 질문할 것이다. 그렇다면 AI에 투자할 가치가 전혀 없는 것인가?
필자는 이 질문의 답이 그리 간단치 않다고 본다. AI는 특정 분야에서 실질적인 변화를 일으키고 있다. 프로그래밍 영역에서 AI 보조 코드 생성은 특정 상황에서 효율성을 향상시킨다. 의료 전사, 콘텐츠 요약, 일부 고객 지원 시나리오에서 AI는 제 역할을 하고 있다.
문제는 “AI를 사용하는 방식”이다.
Lobsters의 사용자 srcrip은 이렇게 지적했다. “AI는 카피라이팅, 콘셉트 아트, 그리고 아마도 프로그래밍과 같은 몇몇 분야를 영구적으로 바꿀 것이다. 그러나 대부분의 경제 영역을 바꾸지는 못한다. 문제는 모든 기업이 AI가 만능인 척하고 있다는 점이다.”
베테랑 개발자 emk는 뛰어난 분류를 제시했다. AI 신봉자에는 두 가지 부류가 있다. 첫 번째는 AI가 많은 실질적 작업을 수행할 수 있다고 믿는 사람들이며, 이 믿음은 증거에 의해 뒷받침된다. 두 번째는 “실리콘 위에 인간의 지능을 재창조하는 것 자체가 훌륭한 일”이라고 믿는 사람들이다. 그는 첫 번째 부류에는 동의하지만, 두 번째 부류에는 강력히 반대한다. “나는 인간의 뇌를 경제적으로 불필요하게 만들기 위해 수조 달러를 쏟아부어야 한다고 생각하지 않는다. 증기기관이 말의 일자리를 늘려주지 않았듯, 인간 수준의 AI도 인간의 일자리를 늘려주지 않을 것이다.”
여기서 진정한 ‘악당’이 드러난다. FOMO(소외될 것에 대한 공포)에 기반한 의사결정 메커니즘이야말로 진범이다. 경쟁사 CEO가 “AI로 생산성이 10배 향상되었다”고 발표할 때, 자사 CEO가 냉정하게 “ROI를 검토해봅시다”라고 말할 수는 없다. 그 역시 무언가를 발표해야만 한다. 이사회도 불안해하고, 투자자도 불안해한다. 그리하여 아무도 효과를 검증하지 않으면서 모두가 연극에 참여해야 하는 악순환이 완성된다.
V. 이성이 광풍에 삼켜질 때
Lobsters의 Yogthos라는 사용자가 남긴 댓글은 큰 공감을 얻었다. 그는 이렇게 썼다. “LLM이 경영진의 언어로 말하기 때문이다. 관리자의 세계에는 진정한 의미의 현실 검증 메커니즘이 존재하지 않는다. 이들은 기본적으로 서로에게 이야기를 들려주는 사람들이다. LLM은 이들에게 마약과 같다. 경영진이 듣고 싶어 하는 말을 해주고, 그럴듯하게 들리며, 경영진은 그것이 진짜 이치에 맞는지 검증할 기술적 능력이 없기 때문이다.”
이 지적은 뼈를 때린다. 조직행동학은 인센티브 구조가 왜곡될 때 개인들이 자신의 장기적 이익에 명백히 위배되는 결정을 내린다고 말한다. 회사 내에서 ‘AI에 대한 열정을 보여주는 것’만으로 보상을 받을 때 이성은 퇴장한다. 문제를 잘 해결하는 사람이 아니라 AI 버즈워드를 가장 잘 말하는 사람을 채용하기 시작한다. 진짜 수익을 내는 사업이 아니라 ‘혁신처럼 보이는 것’을 추구하게 된다.
이러한 왜곡은 AI에만 국한된 것이 아니다. 블록체인 열풍 때는 사명만 바꿔도 주가가 폭등했고, 닷컴 버블 시절에는 ‘.com’ 접미사만 붙여도 투자를 유치했다. 하지만 AI의 규모는 과거를 훨씬 뛰어넘는다. 7,000억 달러가 넘는 투자는 거품이 꺼질 때의 여파가 훨씬 더 참혹할 것임을 의미한다.
VI. 평범한 직장인을 위한 생존 가이드
이러한 환경에서 답답함을 느낀다면, 원문 마지막에 제시된 솔직한 조언을 참고할 필요가 있다.
- 거대한 흐름에 공개적으로 이의를 제기하지 말라. 처형당할 준비가 되어 있지 않다면 “AI가 모든 것을 바꾼다”는 식의 주장에 공개적으로 딴지를 걸지 말라. 체제에 도전하기보다 눈앞의 문제를 해결하라.
- 도저히 버틸 수 없다면 프리랜서로 전환하라. 최소한 프리랜서는 명확한 마감일과 결과물이 있어 사내 정치에 시달리지 않아도 된다.
- AI 뉴스를 멀리하라. 원문 작성자는 “제정신을 유지하기 위해” AI 관련 콘텐츠를 읽는 것을 완전히 중단했다고 밝혔다. 동료들이 AI에 대해 불평하는 것은 괜찮지만, 그것은 단지 스트레스 해소용 수다일 뿐임을 명심하라.
- AI가 생성한 쓰레기 코드(slop)를 대량으로 리뷰하라는 지시를 받는다면 즉시 이직을 준비하라. 피로에 지쳐 결국 해고당하는 비참한 결말이 기다리고 있을 뿐이다.
개발자 arp242는 자신의 경험을 공유했다. “최근 두 번의 직장은 HN의 ‘Who is hiring’ 게시판을 통해 찾았다. 아무도 나에게 AI를 쓸 줄 아느냐고 묻지 않았다. 면접 때 받은 질문은 ‘Claude 구독이 필요한가?‘였고, 내가 ‘필요 없다’고 답하자 ‘알겠다’고 하고 끝났다.”
AI로 포장할 필요가 없는 진짜 기업들은 존재한다. 대형 채용 플랫폼에 나오지 않을 정도로 작은 규모일지 모르지만, 그들은 분명 존재한다.
맺음말
전 세계적인 논란을 부른 첫 글 이야기로 돌아가자. 작성자 니킬의 팀은 현재 모든 AI 도입 관련 프로젝트를 거절하고 있다. 이유는 간단하다. 그들이 지켜본 모든 기업의 모든 AI 프로젝트가 실패하고 있기 때문이다. 그는 이렇게 적었다. “내일 당장 OpenAI가 문을 닫더라도, 우리의 기존 모든 계약은 완전히 영향을 받지 않는다.”
극단적인 발언처럼 들릴 수 있다. 하지만 300명이 넘는 전문 네트워크를 보유하고 포춘 500대 기업 이사회와 가까이서 소통해온 인물이 이런 말을 했다면, 최소한 머물러 생각해볼 가치가 있다. 당신이 다니는 회사는 정말로 그 AI 챗봇이 필요한가?
아니면 당신의 상사는 이사회에서 “우리 회사는 AI 기반 기업으로 전환하겠다”고 발표하지 않으면, 다음 날 자신의 자리에 다른 사람이 앉게 될까 봐 두려워하고 있는 것인가?
만약 후자라면 문제는 AI에 있는 것이 아니다. 문제는 조직이 이성적인 의사결정을 내릴 능력을 상실했다는 점에 있다. 그리고 바로 이 점이야말로 정말로 두려운 일이다.
참고 링크:
- 《AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making》, Hermit Tech / Ludicity
- 《$725 Billion Question: Hyperscaler Capex Q1 2026》, DigiTechBytes
- 《Wall Street is growing increasingly uneasy at the AI investment bubble》, NPR
- Lobsters Discussion: AI Mania Is Eviscerating Global Decision-Making
- 《AI FOMO Is Tearing Your Company Apart》, Monte Carlo
- 《The Era of AI FOMO Is Upon Us》, Bloomberg Businessweek
