회사가 AI를 도입해도 생산성이 안 오르는 진짜 이유
그래서 나는 직접 공장을 짓는 중이다.
지난 글이 오늘 갑자기 큰 유입자분들이 생겨났습니다. 현재는 5000조회수를 넘었다고 합니다. 감사합니다. 지난 개발자 친구를 만났다 글에 감당하지 못할 변화의 속도를 감당하기 위해 미래를 설계하고 계신 분들이 계실까? 하는 생각이 듭니다. 저도 지금 그 변화의 끝에 이미 1년 하다못해 1개월이라도 먼저 도착해서 시장에 안착해있는 사람이길 원하고 있습니다.
또 다시 제가 쓴 이 엉터리 같을 수 있는 글이 많은 분들에게 전달되기를 소원합니다.
1890년대, 공장들이 증기기관을 전기 모터로 교체했는데 생산성은 그대로였다.
진짜 변화는 30년 뒤, 공장 구조 자체를 바꾸고 나서야 일어났다.
그런데 정작 중요한 질문을 하지 않았다.
왜 구조는 안 바뀌는가.
기술이 먼저 온다. 조직은 나중에 바뀐다.
이건 AI만의 문제가 아니다. 역사에서 반복되는 패턴이다.
1995년 기업들이 홈페이지를 만들었다. 그런데 팩스로 주문받고, 전화로 고객 응대를 했다.
인터넷이 있어도 일하는 방식은 여전히 1970년대였다.
이메일이 보급됐을 때도 마찬가지였다.
이메일로 문서를 보내놓고, 다시 프린트해서 결제 라인에 올렸다.
기술은 항상 조직 변화보다 10년 이상 앞서 왔다.
MIT 경영대학원 연구에서는, 기업이 새로운 기술을 도입한 뒤 생산성으로 연결되기까지 평균 8~12년이 걸린다고 설명한다. 기술 자체의 문제가 아니라, 조직이 그 기술에 맞게 재설계되는 데 그만큼 걸리기 때문이다는 설명이다.
AI도 지금 그 구간에 있다.
허나, 이번에는 그 기간이 8~12년이 아니라 8개월~12개월로 줄어들 것이라 생각한다.
맥킨지가 2024년 발표한 보고서가 있다.
AI 도입 기업의 개인 업무 효율은 평균 37% 향상됐다. 그런데 같은 기업의 매출 성장률은 평균 4.2% 증가에 그쳤다.
개인이 빨라진다고 조직이 빨라지지 않는다. 기획자가 AI로 리서치를 1시간에 끝냈어도, 그 결과물이 팀장 검토 → 부서장 승인 → 경영진 보고를 거치는 구조라면 2주가 걸린다.
병목은 사람의 속도가 아니라 구조의 속도다.
이걸 경제학자들은 "생산성 역설"이라고 부른다.
"컴퓨터는 어디서나 보이는데, 생산성 통계에서는 보이지 않는다."
2026년, AI 버전의 생산성 역설이 일어나고 있다.
구조를 바꾼 곳과 모터만 바꾼 곳
이제 2026년 중반기가 되면 나타나게 될 것이라 생각한다.
AI를 중심으로 구조를 바꾼 조직과 모터만 바꾼 곳으로 그리고 그 속도는 어마어마한 차이를 만들 것이다.
그리고 Ai - Native Engineer가 새로운 직업으로 부상할 것이라 생각한다. 아니 더 정확하게는
AI 에이전트의 오케스트레이터(Orchestrator)가 맞지 않을까 싶다.
이 안에는 비개발자 출신도 존재하고 개발자도 존재하는 혼돈의 시기가 있을 것 같다.
Shopify는 2023년 전사에 공지했다. "새 인력을 채용하기 전에, 그 일을 AI로 할 수 없는지 먼저 증명하라." 즉, 채용 구조 자체를 바꾼 것이다.
어떤 글로벌 대형 깅업 중 한 곳은 AI 도입 후 700명 규모의 고객 서비스팀을 대폭 축소했다. 그리고 동시에 1인당 처리 건수는 3배 이상 상승했다.
정말 특이한 사례도 있다. 바로 지금 LLM 모델 시장에서 압도적인 1등을 차지하고 있는 엔트로픽의 마케팅 담당자가 단 한명이라는 것이다. 바로 Austin Lau.
$380B 기업의 유료 검색, 유료 소셜, 앱스토어, 이메일, SEO를 전부 혼자 돌린다. 코드를 한 줄도 몰랐다. "터미널을 어떻게 여는지 구글링한 게 시작"이라고 본인이 말했다. Claude Code로 광고 크리에이티브 자동 생성, Figma 플러그인, 서브에이전트 시스템까지 직접 구축했다.
공통점이 있다. 이 회사들은 AI를 기존 업무에 추가하지 않았다. 기존 업무를 AI 중심으로 재설계했다.
반면 대부분의 기업은 AI를 기존 워크플로우 위에 얹는다. 회의는 그대로, 결재 라인은 그대로, 보고도 그대로. 거기에 "AI 툴 도입"이라는 레이어가 하나 추가된다. 이러면 오히려 더 바빠진다.
도구만 바꾸고 공장은 그대로인 1890년대와 정확히 같은 상황이다.
월급의 30%만 가지고 공장을 짓는 사람들의 등장
트위터(엑스)를 통해서 정말 많은 정보를 얻고 있다.
확실하게 많이 느껴지는 부분은 대부분 1인 Ai Native Engineer 이고, 본업이 있고 집에서 월급의 10~30%를 활용해서 공장을 짓고 있다. GITHUB 를 공개해서 자신의 개발 결과물을 공개하고 있고 그걸 나누면서 성장을 하고 있다. 이 곳이 하나의 조직이고 네트워크라 느껴진다. 그런데 이들의 특징이 있다. 조직 없으면, 조직을 재설계할 필요 없이, 처음부터 AI 에이전트를 중심으로 조직을 설계하면 된다.
지난 글에도 반영한 이야기를 한번 더 하겠다. 누군가가 2024년 12월에 노트북을 열었다. 공동 창업자 없이, 투자 없이, 팀 없이. AI 코딩 플랫폼 Base44를 혼자 만들었다. 초기에는 하루에 13번 배포를 했다. 7단계 결재 라인이 있는 기업에서는 13번의 배포는 불가능한 속도다. 6개월 만에 25만 명이 쓰기 시작했고, 월 수익 $189K을 찍었다. 2025년 6월, Wix가 $80M(약 1,100억 원)에 인수했다.
대니 포스트마는 AI 프로필 사진 서비스 헤드샷 프로를 혼자 만들어서 연 매출 $3.6M을 달성했다. 피터 레벨스는 70개 넘는 프로젝트를 만들었고, 그중 4개가 돈이 됐다. 히트율 5%. 그래도 7자리 매출이다.
이건 특별한 천재들의 이야기가 아니다. 카르타라는 미국 데이터 기업의 데이터에 따르면, 미국 신규 스타트업의 36.3%가 1인 창업이고, 성공적인 엑싯의 52.3%가 1인 창업자에 의해 이뤄졌다. 2015년 22%에서 10년 만에 거의 두 배가 됐다.
엔트로픽 CEO 다리오 아모데이는 "2026년에 직원 1명으로 $1B 기업이 나올 확률 70~80%"라고 했다. 샘 알트먼은 테크 CEO들과 단체 채팅방에서 그 타이밍에 베팅하고 있다고 한다.
이게 가능한 이유는 기술이 좋아져서만이 아니다. 조직이라는 마찰계수가 사라졌을 때의 속도를 본 것이다.
그래서 나도 내 공장을 직접 짓기 시작했다
사실 내 커리어는 15년 가까이 쌓아온 경력이 있었지만, 내 포지션은 언제든지 누구나 대체할 수 있는 자리라는 것을 이미 옛날 부터 알고 있었고, NEXT 'W'를 찾아왔다. 그게 GPT의 등장이었다. 거기서부터가 시작이었고, AI가 지금 우리 세상의 판을 바꾸고 있다. 과거의 성과가 미래의 보험이 되지 않는다는 걸 알고 있었다.
엑스를 가장 좋은 SNS라고 생각하고 있다. 이런 덕후들이 서로 만들어낸 것을 Github 링크를 공유하고 그 자료들을 내 클로드와 OpenClaw에게 링크만 주고 분석을 시킨다. 그리고 나에게 적용하기 좋은 것은 무엇일지 논의하고 수정하여 반영하고 있다.
그리고 AI로 이것저것 만들고 있다. 자동 매매봇, 완전 개인화 자동화 시스템, 시장 트래커, 부동산 트래커, 스마트홈 세팅 등등 그러난 사실 대부분은 제대로 활용을 못하고 있다. 24시간 돌아가게 하게 되면 API token이 아이스크림 녹듯이 녹아버리고 내 통장은 남아나질 않을 것이기 때문이다.
그럼에도 불구하고 API 사용량이 한계를 넘어서 추가로 약 $500을 결제했고, 결국 최고 MAX 모델을 결제했다.
CLI 그리고 MCP로 작업하면 토큰 소모가 미친 듯이 빨라서였다.
Mini PC 하나가 회사가 되고 있다.
지금 내 책상 위에는 Mac Mini M4 하나가 있다. 게다가 깡통이다. OpenClaw를 설치한다고 5번은 공장초기화를 시킨..불쌍한..
이 작은 기계 위에서 돌아가는 것들이 점점 나 자신이 되어가고 있다.
'옵시디언'을 정말 기가막히게 사용하고 있다. 노션은 필요도 없을 정도로. (노션의 자료도 오늘에서야 데이터를 전부 다 옵시디언으로 옮기고 있다)현재 옵시디언에는 그래프 뷰가 나의 뇌를 표현해주고 있다. 하나씩 포인트들 내 정보들을 AI가 입력해주고 하나씩 연결까지 자동화 되고 있다.
이 그래프 뷰의 포인트들이 다 연결이 되면 내 AI의 저장소와 기억력은 나와 가장 가까워지지 않을까 하는 생각이다.
OpenClaw가 AI 비서로 매일 아침 시장 브리핑을 준비하고 시장이 열리면 내가 살 주식을 매입을 한다. Claude AI가 코드를 짜고 있고, 캘린더와 일정을 확인하여 오늘 할일을 정리해서 알려주고 문서를 만든다. 그리고 완성한 서류들을 분석한다. Google Workspace 연동하여 이메일, 캘린더, 문서 협업을 자동으로 처리한다. PPT, Excel은 클로드 code로 명령어 몇마디로 파일 하나를 생성하고 있다.
그리고 WordPress 블로그 콘텐츠를 자동 발행한다.(3개국어 한국어, 영어, 중국어) 최근에 token 사용량 제한을 주려고 발행을 멈추었다. 그런데 이전에 세팅해둔 글이 계속 유입이 되고 있다. 그리고 이렇게 완성된 글과 데이터들을 옵시디언이 자동으로 모든 지식과 의사결정 로그를 축적시키는 것 까지.
서로 연결되어 있다. 내가 개입하는 건 이 전체 플로우의 30% 정도인 것 같다. API Token 비용 걱정만 없다면 90%까지 자동이 가능할 것 같다.
아직 남은 게 있다. 자동 매매봇 세팅인데, 시장 데이터 수집 → 전략 백테스팅 → 자동 실행 → 텔레그램 일일 리포트까지의 파이프라인. 이걸 완성하면 수익 구조의 한 축이 더 생기게 될 것이다. 다마, 고치고 학습해야할 것이 산더미이다. 그래도 너무나도 기대가 된다.
2026년 기준, 1인 창업자의 풀스택 AI 도구 비용은 연 $3,000~$12,000라고 한다. 전통적 팀을 꾸렸을 때 대비 95~98% 비용 절감이라는 뜻이다. 운영 마진은 60~80%까지 올라가는 계산이 된다.
10년 전이었다면 이 구조를 만들려면 최소 5명의 팀이 필요했다. 개발자, 마케터, 디자이너, 분석가, 운영 담당자. 지금은 저전력 Mini PC 하나와 AI 에이전트로 그 5명의 역할을 대체할 수 있다.
이게 "1인 창업자의 시대" 이 말이. 유행어가 아니라 구조적으로 현실화 되고 있다.
전기 모터를 얹을 것인가, 공장을 새로 지을 것인가
전편에서 이렇게 썼다. "AI로 직접 만드는 사람이 되는 게 가장 확실한 보험인 것처럼 보인다."
지금은 조금 다르게 말하겠다. 보험이 아니다. 이게 앞으로의 기본값이라고.
과거 역사를 보면 구조를 바꾼 공장들은 살아남았다. 모터만 바꾸고 구조는 그대로 둔 공장들은 결국 문을 닫았다. 변화에 30년이 걸린다고 하지만, AI의 속도는 그보다 훨씬 빠르다. 빠르게 적용될 것이다.
누군가는 6개월 만에 1,100억 원에 회사를 팔았고. 누군가는 혼자서 7자리 매출을 만들고 있다. 엔트로픽 마케터는 1명이고 그는 코드를 한 줄도 모르는 상태에서 $380B 기업의 마케팅을 혼자 돌리고 있다.
이게 무엇을 시사할까?
이 사람들의 공통점은 천재가 아니다. 조직이라는 병목이 없는 곳에서 AI 중심으로 처음부터 구조를 설계하거나 설계 된 곳에서 일하는 자들이다.
나도 지금 같은 걸 하고 있다. Mini PC 하나, AI 에이전트 12명, 70%의 자동화. 아직 완성은 아니다. 마지막 수익 파이프라인만 남았다. 수익 구조를 만들어야 한다. 블로그는 아직 너무 미미하다.
근데 방향은 확실하다.
나는 전기 모터를 얹고 있는 게 아니라, 공장을 새로 짓고 있다고.