기술 CEO들은 AI 정신증을 겪고 있는 듯하다

기술 CEO들은 AI 정신증을 겪고 있는 듯하다

2026년 기술 업계는 역설적인 현상에 직면해 있다. AI 기술은 눈부시게 발전하고 있지만, 정작 그 발전을 이끌고 있는 최고 경영자 사이에서 이상한 증상이되고 있다. 이른바 'AI 정신증(AI Psychosis)' — 기술 CEO들이 AI의 실제 역량보다 훨씬 과대평가하는 현상이다.

Box 창업자가 던진 경고

이 용어를 처음으로 입에 올린 사람은 Box 창업자 아론 리비(Aaron Levie)다. 그는techcrunch.com과의 인터뷰에서 "CEO들은 AI로 대부분의 가치를 만들기 위해 여전히 필요한 마지막 단계의 작업에서 충분히 멀리 떨어져 있기 때문에 AI 정신증에 특히 취약하다"고 말했다.

무슨 뜻인지 구체적으로 살펴보자. CEO가 매일 하는 일은 무엇일까? 프로토타입을 만들어보고, 계약서를 생성해보며, AI가 놀라운 결과를 만들어내는 것을 직접 확인한다. 그리고 이내 "AI가 실제 업무까지 척척 해낼 수 있겠구나"라고 성급한 결론에 도달한다.

하지만 현실은 다르다. 배포 전 코드를 검토하고, 버그를 찾고, 환각 라이브러리 호출을 식별하는 '마지막 구간'은 CEO의 일상 업무와 힘겨운 거리가 있다. 회사 고유의 계약 조건으로 AI 모델을 학습시키거나, 계약서 속 교묘한 조항을 며칠씩 뒤지는 일도 CEO가 직접 맡는 경우는 드물다.

실런스: 2026년 첫 5개월, 11만 5천 명 해고

이 현상이 단순한 이론에 그치지 않는다는 방증가 있다. Layoffs.fyi 통계에 따르면, 2026년 첫 5개월 동안 기술 업계 해고 규모는 2025년 전체에 이미 근접했다.

• 2026년 현재: 152개 기업에서 115,430명 해고

• 2025년전년: 275개 기업에서 124,636명 해고

많은 기업이 일자리 감축 이유로 AI를 내세웠지만, 실제로는 다른 사업 결정과 지표가 감축을 이끄는 상황에서 AI 생산성 향상을 포장하는 'AI 워싱(AI Washing)' 이라는 해석도 존재한다.

클릭업의 실험: 3,000개 AI 에이전트, 직원 22% 해고

특히 주목할 만한 사례는 클릭업(ClickUp)다. 제브 에반스(Zeb Evans) CEO는 내부 업무를 수행할 약 3,000개의 AI 에이전트를 도입한 뒤 직원의 22%를 해고했다고 X에서 공개했다.

그는 비용 절감이 목적이 아니라며, AI 에이전트를 운영하고 결과물을 빠르게 검토하는 인력으로 구성된 조직을 원한다고 밝혔다. 이른바 '100x org' — 기존 조직 대비 100배 효율적인 조직이라는 비전이다.

연구 결과는 CEO들의 기대를 뒷받침하는가?

아쉽게도, 학계의 연구 결과는 이들의 기대를 강하게 뒷받침하지 못한다.

UC Berkeley의 California Management Review에 실린 메타분석(2025년 10월)은 AI 도입과 총생산성 증가 사이에 "견고한 관계"가 없다고 결론냈다.

NBER(미국 경제 연구국)의 2026년 3월 연구는 AI 도입이 생산성을 높였다고 보면서도, 체감 생산성 향상이 측정된 생산성 향상보다 큰 '생산성 역설'을 지적한다.

MIT 연구진은 수천 개의 에이전트를 작업에 투입한 결과, 많은 경우 아직 인간 수준의 품질을 내지 못한다고 결론냈다. 현재 LLM 개선 속도라면 2029년까지 대부분의 텍스트 관련 작업을 최소 충분 품질 기준에서 평균 80%~95% 성공률로 완료할 수 있을 것으로 예측되지만, 이것은 '기본 역량'에 도달하는 것이지 인간을 능가하는 것은 아니다.

병목은 위로 이동한다

AI가 산출물을 늘린다면 남는 문제는 무엇일까? 결국 병목은 경영진 승인과 조직 통제로 옮겨간다.

Harvard Business Review는 모두가 AI로 더 많은 결과물을 만들면 병목이 단순히 경영진에게 이동한다고 분석했다. 생산물이 늘어날수록 승인해야 할 작업도 늘어나며, 의사결정 권한을 모두에게 부여하면 조직이 통제 불능으로 갈 수 있다.

결국 AI 거품이 꺼질 때 남는 것은 조직 혼란일 수 있다.

개발자가 알아야 할 현실

이 이야기의 교훈은 명확하다.

첫째, AI는 도구일 뿐이다. CEO의 AI 정신증은 그들이 실제 업무 프로세스를 충분히 이해하지 못한 채 자동화 가능 범위를 과대평가하는 데서 비롯된다. 개발자도 마찬가지로, AI가 "놀라운 결과"를 보여줄 때 그게 실제 환경에서 통하는 품질인지 냉정하게 검증해야 한다.

둘째, '마지막 구간'의 가치는 여전히 인간에게 있다. 코드 리뷰, 버그 수정, 환각 탐지 — 이 작업들은 AI에게도,CEO에게도 가장 어려운 영역이다. 이런 일들을 얼마나 잘하느냐가 개발자의 진짜 가치를 결정한다.

셋째, 과도한 기대는 독이 된다. 2029년에 AI가 기본 역량에 도달할 거라는 예측은 그때까지 계속 실험하고 배우라는 의미이기도 하다. 지금 당장 모든 것을 자동화하겠다는 성급한 판단은 오히려 조직을 혼란에 빠뜨린다.

마치며

tech CEO들의 AI 정신증은 그들만의 문제가 아니다. 기술 업계에서 일하는 모두에게 적용되는 경고다. AI는 강력하지만, 그것이 모든 문제를 해결해주지는 않는다. 현장을 이해하고, 기대를 낮추고, 인간의 판단이 여전히 필요한 영역을 인식하는 것 — 이것이 과대광상 속에서 제정신으로 남는 방법이다.

AI 정신증에 걸리지 않으려면? 가장 좋은 처방은 직접 써보면서 가능한 일과 불가능한 일을 직접 확인하는 것이다. 아론 리비가 CEO들에게 한 조언도 바로 그것이다. "AI를 엄청 많이 써보라. 가능한 일과 불가능한 일을 직접 확인하고, 장점과 실제 필요한 작업을 함께 이해하라."

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핵심 요약

구분	내용
현상	CEO들이 AI 역량을 과대평가하는 'AI 정신증' 확산
핵심 인물	Aaron Levie(Box 창업자) — "마지막 구간" 문제 경고
실제 데이터	2026년 첫 5개월, 152개 기업 115,430명 해고
연구 결과	UC Berkeley, NBER, MIT — AI 생산성 효과 제한적 또는 역설적
병목 이동	AI 산출물 증가 → 경영진 승인 병목으로 이동
개발자 교훈	'마지막 구간'(검증, 리뷰, 버그 수정)의 가치는 여전히 인간에게

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📚 출처

• https://news.hada.io/topic?id=29944