AI 쓰는 텍사스 경영진 76%: "인력 수요, 그대로입니다"

회사에서 실제로 AI를 쓰고 있는 텍사스 경영진 203명에게 "AI가 인력 규모에 어떤 영향을 줬나요?"라고 물었더니, 76%가 똑같이 대답했습니다. "아무 영향 없다"고요. "아직은 아니다"도 아니고 "검토 중"도 아닙니다. 필요한 사람 수가 그냥 그대로랍니다.

솔직히 이 숫자, AI와 일자리 논쟁에서 가장 덜 보도된 수치입니다. 그런데 같은 설문에는 두 번째 숫자가 숨어 있어요. 왜 불안이 사라지지 않는지, 그리고 그 불안이 왜 엉뚱한 곳을 겨누고 있는지를 정확히 설명해 주는 숫자입니다.

헤드라인과 정반대인 숫자

2026년 5월 12일부터 20일까지, 댈러스 연방준비은행은 텍사스 기업 경영진 313명(제조업 74명, 서비스업 239명)에게 인공지능에 관한 특별 문항을 던졌습니다. 그중 "현재 AI를 사용 중"이라고 답한 203명에게 다시 물었습니다. 순효과 기준으로, AI가 귀사의 고용에 어떤 영향을 미쳤습니까?

응답 분포는 헤드라인이 예상하게 만드는 그림과 완전히 다릅니다. 76.4%가 "AI는 우리에게 필요한 인력 수에 아무 영향을 주지 않았다"고 답했습니다 [사실]. 8.9%는 "약간 줄었다", 1.5%는 "크게 줄었다"고 했습니다. 감소를 보고한 기업은 전부 합쳐 10.4%입니다 [사실]. 여기에 4.4%는 "필요한 인력의 유형은 바뀌었지만 수는 그대로"라고 했고, 약 1%는 오히려 사람이 더 필요해졌다고 답했습니다. 나머지 7.9%는 모르겠다고 했고요.

10%. 이것이 미국에서 손꼽히는 규모의 주(州) 경제에서, 급여를 직접 결재하는 경영자 313명 표본으로 확인된, 2026년 중반 현재 AI로 인한 실제 인력 감축 수치입니다.

AI 도입률은 조용히 천장을 쳤습니다

이 숫자를 단순한 위안이 아니라 신뢰할 만한 수치로 만들어 주는 맥락이 있습니다. 응답 기업의 66.2%가 현재 AI를 쓰고 있습니다. 2024년 4월 38.3%, 2025년 5월 59.1%에서 크게 뛴 수치죠. 그런데 2025년 12월의 66.0%와 비교하면 사실상 제자리입니다 [사실]. AI가 갑자기 쓸모없어져서 도입이 멈춘 게 아닙니다. "예"라고 할 기업들이 이미 대부분 "예"라고 했기 때문입니다.

서비스업(69.2%)이 제조업(56.8%)보다 앞서 있습니다 [사실]. 하지만 더 중요한 건 넓이가 아니라 깊이입니다. AI를 쓰는 기업 중에서도 "많은 직원이 정기적으로 사용한다"는 곳은 21.2%뿐입니다. 과반인 52.2%는 "일부 소수 직원만 정기적으로 사용", 26.1%는 아직 "테스트·파일럿 단계이며 정기 사용은 아님"이라고 답했습니다 [사실].

이 두 사실을 겹쳐 놓으면 76.4%는 더 이상 미스터리가 아닙니다. 텍사스 기업 대부분은 "몇 사람이 많이 쓰는" 단계에 있습니다. 그리고 그 단계는 인력 규모가 움직이지 않는 바로 그 지점입니다 [추정]. 많은 직원이 AI를 정기적으로 쓰는 소수 기업(43곳)에서는 62.8%가 "AI가 이미 핵심 업무 프로세스에 통합됐다"고 답했습니다. 더 깊은 단계가 존재하긴 합니다. 아직 그 숫자가 적을 뿐이죠.

장부와 예측 사이의 간극

이제 두 번째 숫자입니다. 앞으로 몇 년간 AI가 고용에 어떤 영향을 줄 것 같냐고 묻자, 같은 경영진의 답이 확 달라집니다. 전체 응답자(현재 사용 기업 + 12개월 내 도입 예정 기업) 중 25.7%가 인력 수요 감소를 예상했습니다. 약간 감소 21.8%, 큰 폭 감소 3.9%입니다 [사실]. 이미 AI를 _쓰고 있는_ 기업만 놓고 보면 감소 예상 비율은 29.3%로 올라갑니다 [사실].

정리하면 이렇습니다. 실제 감축은 10.4%, 예상 감축은 25.7%. 댈러스 연은의 수치를 저희가 재가공해 보면 예측이 현실의 약 2.5배입니다 [추정]. 두려움은 장부에 없습니다. 예측에 있습니다.

그리고 여기 정신이 번쩍 드는 반전이 있습니다. AI 경험이 _적을수록_ 예상하는 충격도 _작습니다_. 아직 도입하지 않았지만 1년 내 도입 예정인 기업 중 65.5%가 "인력에 영향 없을 것"이라 했고, "큰 폭 감소"를 예상한 곳은 0.0%였습니다 [사실]. AI를 가장 깊이 쓰는 경영자들이 가장 단단히 마음을 먹고 있다는 뜻입니다. 경험은 안도가 아니라 예측을 만들어 내고 있습니다.

붙잡아 둘 만한 수치가 하나 더 있습니다. 19.5%는 필요한 인력의 수가 아니라 유형이 바뀔 것으로 봅니다 [사실]. 다섯 곳 중 한 곳이 해고가 아니라 재교육 과제를 준비하고 있다는 얘기입니다.

생산성은 올랐는데 임금은 그대로, 10대 1의 문제

이건 모든 직장인의 레이더에 반드시 올라가야 할 발견입니다. AI를 쓰는 기업의 71.4%가 "AI를 쓰는 직원은 쓰지 않는 비슷한 직원보다 생산성이 올랐다"고 답했습니다 [사실]. 그럼 그 직원들의 임금 상승률도 더 높았을까요? "그렇다"는 응답은 7.4%뿐이었습니다. 76.5%는 딱 잘라 "아니다"라고 했습니다 [사실].

보고된 생산성 향상과 실제 전달된 임금 상승 사이의 비율이 대략 10대 1입니다 [추정]. 제조업은 격차가 더 벌어집니다. 생산성 향상 70.0%, 임금 상승 2.5% [사실].

일터에서 AI를 쓰고 있다면 이게 바로 당신의 숫자입니다. 고용주는 당신에게서 측정 가능한 만큼 더 많은 산출을 얻고 있으면서, 그에 대한 대가는 거의 지불하지 않고 있을 가능성이 매우 높습니다. 이건 기술 문제가 아닙니다. 협상 문제입니다. 그리고 협상 문제는 당신이 실제로 손댈 수 있는 종류의 문제죠.

실제로 사라지고 있는 업무

설문의 주관식 응답은 우리가 가진 것 중 가장 업무 단위에 가까운 X-레이입니다. 그리고 중요한 걸 보여줍니다. 기업들은 직업을 대체하는 게 아닙니다. 직업 _안에 있는_ 정형화된 층을 대체하고 있습니다.

한 증권·투자 회사는 "그래픽 디자이너, 코더, 중간 관리자 — 중복적이거나 반복적인 프로세스, 리마인더, 아웃리치 업무"를 꼽았습니다. 전문 서비스 기업은 "하위 단계 계약서 검토, 길지만 어느 정도 정형화된 문서의 요약"을 들었습니다. 플라스틱 제조사는 "주문 처리, 미지급금 처리, 엔지니어링"을 적었고, 자동차 딜러는 마케팅·기획과 자동화된 고객 후속 연락을, 외식 기업은 딱 한 줄 "미지급금 입력"을 적었습니다.

이 패턴은 저희가 추적하는 직업들과 정확히 맞물립니다. 법률 보조원, 그래픽 디자이너, 경리 사무원, 주문 처리 사무원, 고객 서비스 담당자, 소프트웨어 개발자 페이지에서 노출도와 자동화 위험도 데이터를 확인해 보세요.

그럼 새로 생긴 일은요? 한 금속 제조사는 AI 덕분에 재무 요약과 경영진 분석(MD&A) 작성 수요가 생겼다고 했습니다. 어떤 전문 서비스 기업은 AI로 소프트웨어 판매가 늘어난 탓에 "소프트웨어 지원 인력 수요가 _늘었다_"고 답했습니다. 작지만 실재하는 흐름입니다.

경고, 그리고 반론

한 전문 서비스 기업 경영자는 이번 설문에서 가장 직설적인 예측을 내놨습니다. "AI는 대형 로펌의 1년차~중견 어소시에이트 수요를 상당히, 그리고 꽤 빠르게(2년 내) 줄일 것이다" [주장]. 이건 예측 모형이 아니라 경영자 한 사람의 판단이고, 그렇게 읽어야 합니다. 다만 구체적이고, 반증 가능하며, 기한이 박힌 주장이라는 점에서 대부분의 AI 예언보다는 낫습니다.

반론은 한 부동산 기업 경영자에게서 나왔습니다. "오히려 AI는 동료·고객과 강한 관계를 만들고 유지하며 후배를 키울 줄 아는, 유능하고 고숙련 화이트칼라 전문가의 필요성을 더 단단하게 만들고 있다" [주장]. 그리고 AI _덕분에_ 채용을 늘리는 소규모 전문 서비스 기업도 있었습니다. "AI는 우리 같은 중소기업에 더 큰 혜택을 준다... 매출과 이익이 늘고 있어서 앞으로 몇 달 안에 사람을 더 뽑을 수 있다" [주장].

이것이 당신의 직업에 의미하는 것

이번 분기에 실행할 수 있는 네 가지입니다.

71.4%에 들어가세요. AI를 쓰는 직원과 쓰지 않는 직원의 생산성 격차는 이제 경영진이 실제로 측정하고 보고하는 항목입니다. 그 격차의 반대편에 서 있다는 건 눈에 보이는 위치입니다.

생산성을 증거로 바꾸세요. 보고된 생산성 향상과 임금 상승 사이에 10대 1 격차가 있다면, 아무도 알아서 인상해 주지 않습니다. 무엇을 만들었고, 얼마나 빨랐고, 무엇을 대체했는지 기록하세요. 그게 이 대화에서 통하는 유일한 화폐입니다.

내 일의 정형화된 층을 점검하세요. "내 직업이 자동화될까"가 아닙니다. 그 프레임은 데이터 앞에서 무너집니다. 대신 물으세요. 내 한 주에서 정형화된 문서 작업, 반복 처리, 루틴한 후속 연락은 어느 부분인가? 압력은 거기에 걸립니다. 남는 부분이 바로 더 깊이 파고들 가치가 있는 부분입니다.

19.5%를 주시하세요. 다섯 곳 중 한 곳이 인력의 수가 아니라 유형을 바꾸려 합니다. 그건 재교육의 창이고, 해고의 창보다 먼저 열립니다.

이 설문을 정직하게 읽으면 "AI는 무해하다"가 아닙니다. 지금의 충격은 실제 급여 대장보다 경영진의 예상 속에서 약 2.5배 더 뜨겁게 돌아가고 있다는 것, 그리고 바로 그 간극이 당신의 지렛대가 놓인 자리라는 것입니다. 앞으로 2년을 가치 사슬의 위쪽으로 올라가는 데 쓰는 사람은, 그 예측이 겨누던 대상이 아니게 될 겁니다.

짚고 넘어갈 한계: 이 조사는 제11 연방준비구(텍사스와 뉴멕시코·루이지애나 일부) 313개 기업의 자기 보고 설문입니다. 일부 문항은 표본이 50건 미만입니다. 강한 신호이긴 하지만 전국 센서스는 아닙니다.

Sources

• Federal Reserve Bank of Dallas, "Texas Business Outlook Surveys — Special Questions," 2026년 5월 26일: https://www.dallasfed.org/research/surveys/tbos/2026/2605q
• Federal Reserve Bank of Dallas, Special Questions 원본 데이터 파일(XLSX), 2026년 5월: https://www.dallasfed.org/-/media/Documents/research/surveys/tbos/2026/2605sq-data.xlsx

_AI 지원 분석입니다. 설문 수치는 댈러스 연은이 공개한 결과 페이지와 원본 데이터 파일에서 직접 읽었으며, 해석·비율·파생 비교는 저희 자체 분석입니다. 직업별 노출도와 자동화 위험도 수치는 O\*NET 1,016개 직업을 다루는 저희 자체 데이터셋에서 가져왔습니다._