- 링크드인 열 때마다 내일 당장 세상이 바뀔 것처럼 호들갑인데, 막상 현실에서 AI로 돈 벌고 있는 곳은 어디? 

요즘 하루가 멀다 하고 "X는 죽었다", "AI 에이전트가 다 한다"는 글이 쏟아지죠. 바이브 코딩으로 주말에 앱 만들었다는 포스팅엔 좋아요가 수백 개씩 달리고. 이거 보다 보면 슬슬 불안해집니다. 나만 뒤쳐지고 있는 거 아닌가?

근데 잠깐. 10년 전에도 비슷한 소리 들었습니다. 클라우드 안 하면 망한다, 모바일 퍼스트 아니면 끝난다. 그때도 세상이 내일 당장 뒤집어질 것처럼 난리였는데, 실제로 그 변화가 '보통 사람들' 삶에 스며드는 데는 꽤 긴 시간이 걸렸어요. 스마트폰이 처음 나온 게 2007년인데, 우리 부모님이 카카오톡 쓰기 시작한 건 한참 후잖아요.

프로덕트 코치 Ant Murphy라는 양반이 이 현상을 데이터로 깔끔하게 정리했습니다. 'The AI Chasm' - AI의 캐즘. 읽어보니 FOMO에 시달리던 마음이 좀 편해지더라고요.


1. 숫자는 화려한데, 속을 까보면 좀 허전합니다

• 스탠포드 2026 AI 인덱스 리포트 기준, 전 세계 인구의 절반이 생성형 AI를 써봤다고 합니다. 숫자만 보면 대단하죠.
• 근데 이 중 대다수는 뭘 하냐면요 - 무료 ChatGPT한테 "이 문장 좀 다듬어줘" 하거나, 구글 검색할 때 AI 답변이 알아서 뜨는 걸 그냥 보는 정도.
• McKinsey 조사가 더 적나라합니다. 기업의 88%가 "저희 AI 씁니다" 하는데, 진짜 제대로 AI를 도입해서 성과를 뽑아내는 곳은 겨우 1%.
• 88% vs 1%. 이 차이가 뭔지 아시겠죠? 대부분은 그냥 ChatGPT 계정 하나 만들어놓고 "우리 AI 도입했습니다"라고 보고서에 쓰고 있다는 뜻입니다.

2. 이 패턴, 우리 이미 여러 번 봤습니다

• 1962년에 에버렛 로저스라는 학자가 새 기술이 퍼져나가는 패턴을 정리했는데, 60년이 지난 지금도 똑같이 작동하고 있어요. 기술은 비약적으로 발전하는데 인간의 행동 양식은 그 속도를 못 따라갑니다.
• 혁신가 2.5%, 얼리어답터 13.5% - 합쳐봐야 16%. 지금 AI 얘기를 열심히 하고, 실제로 뭔가 만들고 있는 사람들이 딱 이 범위 안에 있습니다.
• 나머지 84%는? 아직 구경 중이거나, 관심조차 없거나, "우리 업종은 좀 다르니까"라며 넘기고 있어요.
• 얼리어답터에서 초기 다수로 넘어가는 이 구간이 진짜 절벽이라는 겁니다. 대부분의 혁신 기술이 여기서 주저앉아요.
• 전기차 생각해보세요. 테슬라가 2012년에 Model S 출시했는데, 주변에서 전기차 흔하게 보이기 시작한 게 한 10년 뒤 아닌가요? 기술이 있다고 세상이 바로 바뀌는 게 아닙니다.
• AI도 마찬가지. 저자의 판단으로는 AI가 아직 이 캐즘에 도달조차 못했다고 합니다.

3. AI가 유독 더 어려운 이유 - 이건 단순한 도구가 아니라 '내 자리'를 건드립니다

• 클라우드나 모바일은 일하는 방식을 바꿨지만, 내가 쓸모없어질 거라는 공포를 주진 않았거든요.
• AI는 다릅니다. 누군가에겐 '도구'지만, 또 다른 누군가에겐 '내 대체재'로 느껴져요. "AI한테 내 역할 학습시켜서 나를 대체했다"는 이야기를 심심찮게 듣잖아요.
• 인간은 같은 크기의 이득보다 손실에 약 2배 더 민감하게 반응합니다. AI가 줄 수 있는 혜택보다 "나 잘리는 거 아냐?"라는 공포가 2배 더 강력하게 작동한다는 거죠.
• 머리로는 "AI 배워야지" 하면서 몸이 안 따라가는 이유가 여기 있습니다. 이건 게으름이 아니라 인간의 본능이에요.

4. 그래서 현실에서는 무슨 일이 벌어지고 있나

• 고객 대면 AI 프로젝트를 줄이고, 내부 업무용 AI로 방향을 바꾸는 곳이 점점 늘고 있다는 거예요.
• 한 VP는 "우리 제품 전체를 AI 퍼스트로 갈아엎겠다"고 별도 팀까지 만들었는데, 고객 반응이 영 아니어서 팀을 해체하고 원상복구했다고.
• 고객 상담 직원 자르고 AI 챗봇으로 대체한 기업들이 불만 폭주에 허덕이는 사례도 나옵니다.
• 기업들이 발굴하는 AI 활용 사례가 내부용 59%, 고객 대면 41%로 내부 쪽이 더 많고, 기업 AI 지출 1위가 $4B 규모 코딩 도구 - 이것도 압도적으로 내부용.
• 내부는 내가 통제 가능한 영역이니까요. 고객한테 "이제 AI 쓰세요"라고 강제할 수는 없지만, 우리 팀한테 "이 도구 써봐"는 가능하잖아요.

5. AI 기능 출시는 쉽다. 어려운 건 사람을 바꾸는 일이다

• 첫째, 인간의 행동은 안 변한다. 최소한 AI 발전 속도만큼 빠르게는 절대 안 변한다.
• 둘째, AI 버블은 우리가 생각하는 것보다 훨씬 작다. 링크드인에서 떠드는 사람들이 전체를 대표하는 게 아니다. 가장 목소리 큰 사람이 다수는 아니다.
• 셋째, 채택 곡선은 예상보다 오래 걸린다. 클라우드도, 모바일도, 그 전의 인터넷도 다 그랬다. AI라고 이 법칙을 비껴가진 않는다.
• 그리고 한마디 더. "남들이 당신의 제품을 베낄 수는 있어도, 당신이 제품을 만드는 방식까지는 베끼지 못한다." 결국 제품을 AI로 바꾸기 전에, 먼저 자기 자신의 일하는 방식을 바꾸는 게 순서라는 얘깁니다.


이런 글을 공유하면 "그래도 이번엔 다르다"고 반박하실 분들이 분명 있을 겁니다.

맞아요, 다를 수 있어요. AI의 발전 속도는 인터넷이나 모바일과는 비교가 안 될 정도로 빠르니까. 근데 기술의 속도와 사회의 속도는 별개의 문제입니다. 기술이 아무리 빨라도, 그걸 받아들이는 건 결국 사람이고, 사람은 60년 전이나 지금이나 새로운 걸 받아들이는 패턴이 크게 안 달라졌어요.

신기술 나왔다고 호들갑 떠는 사람 따로, 뒤에서 조용히 자기 방식 바꿔가며 적응하는 사람 따로. 결국 살아남는 건 항상 후자였습니다.

출처: Ant Murphy, "The AI Chasm" (2025.4.17)