기술 분야 CEO들에게서 AI 관련 정신적 증상의 징후가 나타나고 있습니다.

오늘날의 기술 산업에는 과거 큰 변화가 일어났던 시기들—예를 들어 비용이 급격히 상승했던 클라우드 컴퓨팅 초기 단계—과 유사한 원초적인 특징들이 나타나고 있지만, 동시에 기록적인 수익이 발생하는 가운데 대규모 해고가 이루어지는 상황은 전례 없는 것으로 여겨진다.

이러한 모순을 설명하려는 한 가설에 따르면, 기술 분야 경영진들, 특히 CEO들은 AI로 인해 생긴 과대망상에 집단적으로 시달리고 있다. 최소한 한 명의 CEO가 이를 공개적으로 인정했는데, 그 주인공은 Box의 창립자인 아론 레비이다.

레비는 X에 올린 글에서 “CEO들은 AI를 활용해 가장 큰 가치를 창출하는 마지막 단계의 업무와 상당히 거리가 멀기 때문에 AI로 인한 정신적 문제에 특히 취약하다”고 썼다.

CEO들은 레비가 예로 든 것처럼 AI를 가지고 실험을 해보거나 프로토타입을 만들고 계약서를 작성한 뒤, AI 에이전트들이 실제 업무까지 처리할 수 있다고 결론 내린다.

하지만 이러한 최고경영진들은 코드를 검토하거나 버그를 찾아내거나 배포 전에 허위 정보가 포함된 라이브러리 사용 여부를 확인하는 일을 하지 않는다. 그들은 회사 고유의 계약 조건에 맞춰 AI 모델을 훈련시키지도 않으며, 숨겨진 조항들을 찾아내기 위해 며칠씩 계약서를 꼼꼼히 살펴보는 일도 하지 않는다. 레비가 지적한 바와 같다.

요컨대, 레비의 가설은 CEO들이 자동화가 가능하고 불가능한 업무를 판단할 만큼 프로세스에 대한 깊은 이해가 부족하다는 것을 시사한다. 하지만 그러한 무지함도 그들이 자신의 신념대로 행동하는 것을 막지는 못한다.

주목할 점은 레비가 반AI 성향이 아니라는 사실이다. 오히려 그는 X에 270만 명의 팔로워들에게 AI에 긍정적인 내용을 주로 게시하며 “헤드리스 소프트웨어가 미래다”와 같은 블로그 글을 써서 AI 에이전트를 위해 만들어진 소프트웨어가 발전의 방향이라고 주장한다. 그는 또한 엔젤 투자자로서 AI 스타트업에 적극적으로 투자하며 자신의 주장을 실천에 옮기고 있다.

그렇다면 CEO들은 대신 어떻게 해야 할까? 레비는 그들이 AI의 역량과 한계를 진정으로 이해하기 위해 AI를 “많이” 활용하라고 조언한다. “그렇게 함으로써 AI가 가져다주는 장점과 실제로 해야 할 업무 모두에 대한 이해를 갖추게 될 것입니다.”

CEO들은 AI를 활용해 가장 큰 가치를 창출하는 마지막 단계의 업무와 상당히 거리가 멀기 때문에 AI로 인한 정신적 문제에 특히 취약하다.

그래서 그들이 AI를 가지고 실험을 할 때는 원하는 긍정적인 결과만 보게 되며, 앞으로 발생할 수 있는 10개나 20개의 문제들은 종종 고려하지 않는다. https://t.co/ne5mvJ4Rgx

— 아론 레비 (@levie) 2026년 5월 24일

나는 인류에 대한 충분한 신뢰를 가지고 있어서 일부 CEO들이 진심으로 그렇게 하려고 노력하고 있다고 생각한다. 하지만 현재로서는 그들이 소수에 불과해 보인다.

2026년 첫 5개월 동안에만 기술 산업에서는 2025년 전체 기간에 발생한 해고 건수와 거의 비슷한 수준의 해고가 있었다. 업계 추적 사이트 Layoffs.fyi에 따르면, 올해 현재까지 152개의 기술 회사에서 115,430명이 해고되었으며, 2025년에는 275개 회사에서 124,636명이 해고된 바 있다.

그리고 이들 회사 대부분은 해고의 이유로 AI를 꼽았다. 많은 사람들은 대형 기술 기업들이 실제로는 다른 비즈니스 결정과 지표들이 해고의 원인임에도 불구하고 과거나 미래의 AI 생산성 향상을 이유로 내세우고 있다고 주장한다.

그럼에도 불구하고 눈에 띄는 사례들이 있다. 프로젝트 관리 및 생산성 소프트웨어 스타트업인 ClickUp의 CEO인 제브 에반스는 X에서 자신이 내부 업무를 처리하기 위해 약 3,000개의 AI 에이전트를 도입한 뒤 직원의 거의 4분의 1에 해당하는 22%를 해고했다고 자랑스럽게 밝혔다.

에반스는 이번 조치가 비용 절감을 위한 것이 아니라고 강조했다. 대신 그는 AI 에이전트들을 관리하고 매일 그들의 결과물을 빠르게 검토하는 인력으로 구성된 조직을 상상한다. 그는 이것이 자신이 말하는 “100배 성장하는 조직”을 만들어낼 것이라고 믿는다.

AI가 강력한 도구가 될 수는 있지만, AI와 생산성에 관한 데이터는 그러한 가정을 전혀 뒷받침하지 않는다. UC 버클리의 California Management Review에 10월에 발표된 다른 연구들에 대한 메타분석에서는 “AI 도입과 전체 생산성 향상 사이에 유의미한 관계가 없다”는 결론이 나왔다.

국립경제연구소가 3월에 발표한 연구에서도 AI 도입이 생산성을 향상시킨다고 결론지었지만, “인식된 생산성 향상이 실제 측정된 생산성 향상보다 더 큰 생산성 역설”이 존재한다고 언급했다.

MIT의 연구자들은 다양한 작업에 수천 개의 에이전트를 도입한 결과, 많은 경우에 여전히 인간 수준의 작업 품질을 만들어내지 못한다고 결론 내렸다. 현재 LLM의 발전 속도로 볼 때, 그들은 2029년경이 되면 모델들이 “평균적으로 80%–95%의 성공률로 대부분의 텍스트 관련 작업을 최소한 충분한 품질 수준에서 완료할 수 있게 될 것”이라고 예측했다.

다시 말해, AI는 약 3년 안에 대부분의 작업에서 기본적인 능력을 갖추게 될 전망이다. 이 연구자들은 에이전트들이 인간보다 우수한 성능을 보이려면 아직 몇 년 더 걸릴 것이라고 생각한다.

한편, 하버드 비즈니스 리뷰에 발표된 연구에 따르면 모든 사람들이 AI를 활용해 더 많은 결과물을 만들어낼 때 병목 현상은 단순히 경영진 쪽으로 옮겨간다. 그들의 업무는 여전히 모든 생성된 결과물을 승인해야 하는 인간의 개입이 필요하다. 만약 모든 사람에게 행동할 권한이 주어진다면, 작년 OpenAI가 겪었던 것처럼 상황은 빠르게 통제 불능 상태로 치달을 수 있다.

CEO들은 그러한 상황에 대비되어 있는가? 그렇지 않다면, 지속되고 있는 CEO들의 AI 과대망상이 가져올 가장 가능성 높은 결과는 단순히 조직 내 혼란일 것이다.