AI 창업 붐, 고용 계획은 뒷걸음질

미국에서 6월 한 달간 계절조정 기준 53만1,423건의 사업자 신청이 접수됐다. 올해 상반기 신청 흐름은 관련 통계가 작성된 22년 동안 가장 높은 수준을 지속했다. AI가 법률 문서와 홍보 문구 작성, 기초 코딩, 사업계획 수립의 비용과 시간을 줄이면서 창업 절차가 쉬워진 결과로 풀이된다. 다만 고용주 식별번호 신청서에서 임금 지급 예정 시점을 적은 신청은 약 2년째 감소했고, 최근에도 두 자릿수 하락률을 기록했다.

사업자 수보다 성장 가능성이 큰 기업의 출현 여부가 경제적 성과를 좌우한다는 분석도 확인됐다. 호르헤 구즈먼 컬럼비아대 교수와 스콧 스턴 MIT 교수는 미국 국내총생산의 81%를 차지하는 32개 주의 등록 자료 2,800만건을 분석했다. 등록 후 6년 안에 기업공개나 의미 있는 인수에 도달한 곳은 0.07%에 불과했다. 이 가운데 3분의 1 이상은 등록 당시 특성을 토대로 품질이 가장 높다고 평가된 상위 1% 기업에서 나왔다.

빈센트 스터크와 페트르 세들라체크, 벤저민 퍽슬리의 연구에서도 스타트업 성장 속도의 차이는 문을 열기 전에 대부분 결정됐고, 소수의 고성장 잠재 기업이 전체 생산 증가를 이끌었다. AI의 확산은 신규 등록 기업의 구성도 바꿨다. 2024년 말까지 중국 기업 등록 1,280만건을 추적한 연구에서는 AI 전문성이 집중된 지역에서 신설 기업이 급증했다. ChatGPT 등장 전 신규 등록의 33.8%였던 소기업 비중은 이후 51.4%로 높아진 반면 대기업 진입은 줄었다.

AI가 모든 창업자의 판단력을 같은 수준으로 끌어올리지는 못했다. 고객지원 상담원 5,172명을 대상으로 AI 도입 효과를 살핀 연구에서는 생산성이 15% 향상됐지만 개선 폭은 경력이 짧은 상담원에게 집중됐다. 반면 케냐 창업자 640명에게 5개월간 GPT-4 사업 멘토를 제공한 실험은 평균 매출과 이익에 변화를 만들지 못했다. 성과가 좋던 창업자는 나아졌고 어려움을 겪던 창업자는 오히려 악화됐다. AI가 실행 비용을 낮춰 신청 건수는 늘릴 수 있지만, 어떤 조언을 선택해 행동할지 결정하는 역량까지 대신하지는 못한다는 점이 드러났다.