생산성

그는 2013년 하루 평균 14줄의 코드를 작성하던 시절과 비교해, 같은 시간과 노력을 들여도 AI 에이전트를 활용하면 생산성이 최대 400배까지 오른다고 설명했습니다.

보수적으로 재도 최소 8배 이상이라는 설명입니다.

“코딩의 생산성 승수는 코딩에 더해 모든 지식 노동(Knowledge Work)에 적용됩니다.” 그는 이러한 생산성 혁신이 코딩을 넘어 디자인, 제품 관리(PM), 마케팅 등 모든 영역으로 확장되고 있다고 강조했습니다.

링크드인 공동 창업자이자 벤처캐피탈리스트인 그는 AI 기술을 통해 개인과 기업이 수행할 수 있는 작업의 범위와 속도가 비약적으로 확대될 것으로 전망했습니다.

특히 코딩, 지식 노동, 프로젝트 관리 등 다양한 직무 영역에서 AI가 개별 노동자의 능력을 대폭 상향 평준화할 것이라고 언급했습니다.

그는 “우리가 AI를 도구로 받아들이고 적극 활용할 때 비로소 경제 전반의 생산성 폭발이 일어납니다.”라고 말했습니다.

호프만은 AI가 인간의 일자리를 단순히 대체하는 대신, 인간과 협력하여 완전히 새로운 가능성과 가치를 창출하는 주요 동력이 될 것이라고 평가했습니다.

하나는 GDP를 그대로 둔 채 고용을 줄여 생산성을 높이는 자동화 방식이고, 다른 하나는 노동자를 더 생산적으로 만들어 고용을 유지하고 GDP를 성장시키는 방식입니다.

그는 후자처럼 노동자가 창의적이고 혁신적인 방식으로 생산성을 높일 때 새로운 상품과 서비스, 그리고 더 나은 조직이 창출될 수 있다고 보았습니다.

아세모글루는 “이것이 바로 AI가 주는 약속”이라고 강조했습니다.

즉, 인간을 대체하는 자동화보다 노동자의 역량과 전문성을 극대화하여 새로운 가치를 창출하는 '친노동자적 AI(Pro-worker AI)'의 방향성을 추구해야 경제 전체가 진정으로 풍요로워질 수 있다고 설명했습니다.