기업 78%가 AI를 쓰지만, 생산성 기여는 아직 작다

7개국 고위 경영진 약 9,000명 조사 | Yotzov 외 (2026) · NBER Working Paper No. 34836

NBER 워킹페이퍼 · 2026년 2월 · 동료심사 전

🔬연구 개요

국가 통계기관의 사업체 조사 체계와 연계한 경영진 조사로, AI 도입률, 지출, 활용 강도, 고용·생산성 효과를 한 프레임에서 묻습니다.

7개국고위 경영진 약 9,000명2026년 여름 수집기술통계 중심 분석

고용과 생산성 수치는 인과 추정이 아니라 경영진의 자기보고 추정과 기대입니다. 단일 시점 조사입니다.

📊도입, 고용, 생산성

🔍읽을 때 주의할 점

💡해석과 적용

도입은 표준, 강도는 얕음

도입은 예외가 아니라 표준이 되어 가지만, 지출과 사용 시간의 강도는 도입률에 비해 아직 얕습니다.

확산 초기의 특징일 수 있음

범용기술의 효과가 조직 재편과 보완 투자 이후에 나타난다면 작은 기여 추정치는 확산 초기 단계의 특징으로 읽을 수 있습니다. 기대가 실현보다 세 배 큰 격차는 기대 형성 자체를 연구 대상으로 만듭니다.

기대로 계획하지 말 것

생산성 기대치를 근거로 투자나 고용 계획을 세우는 것은 검증되지 않은 적용입니다. 기대는 자기보고일 뿐입니다.