인공지능(AI) 기술이 생산성 향상에 기여하지 않는다는 주장은 여러 경영진의 발언과 경험을 통해 나타나고 있다. 특히 에어비앤비의 CEO 브라이언 체스키와 HSBC의 생성적 AI 책임자 에드워드 아흐트너의 발언은 AI 기술이 실제 작업 효율성에 큰 변화를 가져오지 않았다는 현실을 반영한다. 이는 여러 기업에서 AI를 활용한 비용 절감과 효율성 증대의 모습을 광고하는 가운데, 실질적인 생산성 개선이 미비하다는 점에서 비롯된 비판이다.

즉, 많은 경우 AI의 도입이 '성공 극장'으로 불릴 정도로 표면적인 성과에 치중되어 있으며, 실제 내부적인 업무 처리나 생산성에는 큰 기여를 하지 못하는 상황이다. 예를 들어, 소프트웨어 개발 분야에서 AI 도구들이 도입되었음에도 불구하고, 기존의 방법론을 사용했을 때와 비교해 볼 때 실질적인 개발 속도의 증가나 오류 감소 등이 명확히 드러나지 않는 경우가 많다.

AI의 실제 적용 사례를 보면, 구글 OCR과 같은 기술은 대량의 데이터를 기반으로 향상된 성능을 보이지만, 여전히 전문가의 개입 없이는 정확한 결과를 도출하기 어렵다. 이러한 기술들은 주로 반복적이고 정형화된 작업에 유용하며, 창의적이거나 복잡한 문제 해결에는 한계를 드러낸다. 예를 들어, 문법 교정이나 단순 텍스트 검색 같은 일에는 효과적이나, 의미론적 이해나 맥락 파악에서는 인간의 직관에 미치지 못한다.

이는 AI 기술이 특정 업무나 산업에서 유용하게 작용할 수 있는 영역이 존재함에도 불구하고, 기술이 모든 작업에서 인간을 대체하거나 생산성을 근본적으로 혁신할 수 있다는 기대와는 거리가 있다는 것을 의미한다. AI의 가장 큰 도전 중 하나는 이러한 기술적 한계와 기대치 관리에서 비롯되며, 현재와 미래의 AI 기술 개발은 이러한 현실적 제약을 인식하고, 보다 향상된 알고리즘과 학습 모델 개발에 집중해야 할 것이다.

결론적으로, AI는 특정 분야에서는 상당한 효율성과 비용 절감 효과를 가져올 수 있으나, 모든 분야에서 일관된 성공을 보장하지는 못한다. 향후 AI 기술의 발전 방향은 이러한 한계를 극복하고, 인간과 기계의 협업을 통해 더 큰 시너지를 발휘할 수 있는 방식으로 나아가야 할 것이다. AI의 진정한 가치는 기술 자체에 있는 것이 아니라, 인간의 능력을 어떻게 확장하고 보완할 수 있는가에 따라 달라진다는 점에서, AI 연구와 개발은 계속해서 인간 중심의 접근 방식을 고려해야 할 것이다.