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기술 CEO들은 AI 정신증을 겪고 있는 듯하다

 (techcrunch.com)
8P by GN⁺ | ★ favorite | 댓글 2개
  • AI 과대망상은 CEO가 프로토타입·계약서 생성 경험만으로 에이전트가 실제 업무까지 대체한다고 성급히 믿을 때 생김
  • Aaron Levie는 AI 낙관론자이자 엔젤 투자자지만, CEO가 현장 업무의 마지막 구간을 모른 채 자동화 범위를 과대평가한다고 봄
  • 2026년 첫 5개월 기술 업계 해고는 152개 기업 115,430명으로, 2025년 전체 124,636명에 거의 근접함
  • ClickUp은 약 3,000개 AI 에이전트 도입 뒤 직원 22% 를 해고했고, Zeb Evans는 빠른 검토 인력 중심의 “100x org”를 원함
  • UC Berkeley·NBER·MIT 연구는 AI 생산성 효과가 제한적이거나 역설적이며, 준비 없는 CEO AI 과신은 조직 혼란으로 이어질 수 있음

CEO의 AI 과신과 현장 업무의 간극

  • Box 창업자 Aaron Levie에게 핵심 위험은 CEO들이 AI 과대망상에 빠지는 데 있음
    • CEO는 AI로 프로토타입을 만들거나 계약서를 생성해본 뒤, 에이전트가 실제 업무까지 대신할 수 있다고 빠르게 결론 내리기 쉬움
    • 하지만 배포 전 코드를 검토하고, 버그를 찾고, 환각 라이브러리 호출을 식별하는 마지막 구간은 CEO의 일상 업무와 거리가 멂
    • 회사 고유의 계약 조건으로 AI 모델을 학습시키거나, 계약서 속 교묘한 조항을 며칠씩 뒤지는 일도 CEO가 직접 맡는 경우는 드묾
  • Levie는 AI에 부정적인 인물이 아니라, X 팔로워 270만 명에게 AI 긍정론을 자주 공유하고 AI 스타트업에도 엔젤 투자자로 참여함
    • “Headless software is the future”에서는 AI 에이전트를 위해 만들어진 소프트웨어가 앞으로의 방향이라고 봄
    • CEO에게는 AI를 “엄청 많이” 써보며 가능한 일과 불가능한 일을 직접 확인하고, 장점과 실제 필요한 작업을 함께 이해하라고 조언함
  • 문제는 CEO가 업무 프로세스를 충분히 이해하지 못한 채 자동화 가능 범위를 과대평가하고, 그 믿음을 조직 운영에 반영하는 데 있음

해고, 생산성 연구, 조직 혼란

  • 2026년 첫 5개월 동안 기술 업계 해고 규모는 2025년 전체에 거의 근접함
    • Layoffs.fyi 기준 2026년 현재 152개 기술 기업에서 115,430명이 해고됨
    • 2025년에는 275개 기업에서 124,636명이 해고됨
    • 많은 기업이 일자리 감축 이유로 AI를 내세웠지만, 실제로는 다른 사업 결정과 지표가 감축을 이끄는 상황에서 AI 생산성 향상을 포장하는 AI 워싱이라는 해석도 있음
  • ClickUp CEO Zeb Evans는 내부 업무를 수행할 약 3,000개의 AI 에이전트를 도입한 뒤 직원의 22% 를 해고했다고 X에서 공개함
    • Evans는 비용 절감이 목적이 아니라며, AI 에이전트를 운영하고 결과물을 빠르게 검토하는 인력으로 구성된 조직을 원함
    • 이런 조직을 “100x org”라고 부름
  • AI와 생산성에 대한 연구 결과는 CEO들의 기대를 강하게 뒷받침하지 못함
    • UC Berkeley의 California Management Review에 실린 10월 메타분석은 AI 도입과 총생산성 증가 사이에 “견고한 관계”가 없다고 결론냄
    • National Bureau of Economic Research의 3월 연구는 AI 도입이 생산성을 높였다고 보면서도, 체감 생산성 향상이 측정된 생산성 향상보다 큰 생산성 역설을 지적함
    • MIT 연구진은 수천 개의 에이전트를 작업에 투입한 결과, 많은 경우 아직 인간 수준의 품질을 내지 못한다고 결론냄
    • 현재 LLM 개선 속도라면 2029년까지 대부분의 텍스트 관련 작업을 최소 충분 품질 기준에서 평균 80%~95% 성공률로 완료할 수 있을 것으로 예측됨
    • 이 전망은 AI가 약 3년 뒤 대부분 작업에서 기본 역량에 도달하고, 인간을 능가하려면 몇 년이 더 필요하다는 뜻임
  • AI가 산출물을 늘리면 병목은 경영진 승인과 조직 통제로 옮겨갈 수 있음
    • Harvard Business Review는 모두가 AI로 더 많은 결과물을 만들면 병목이 단순히 경영진에게 이동한다고 봄
    • 생산물이 늘어날수록 승인해야 할 작업도 늘어나며, 의사결정 권한을 모두에게 부여하면 조직이 통제 불능으로 갈 수 있음
    • OpenAI의 지난해 내부 경험을 다룬 TechCrunch 보도도 권한 확대가 통제 문제로 이어질 수 있음을 시사함
  • CEO들이 이런 운영 부담을 감당할 준비가 되어 있지 않다면, 지속되는 CEO AI 과신의 가장 확실한 결과는 조직 혼란이 될 가능성이 큼

함께 보면 좋은 글 β

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brainer   [-]

이건 특히 한국의 범 국가적 문제죠.

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GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • 500명 이상 조직을 관리해 보면, 에이전트에서 생기는 골칫거리 대부분은 이미 사람 조직에도 있음
    방향을 정하고, 그 방향으로 빠르게 움직이라고 하고, 자주 확인하며 결과를 보고 경로를 수정하지만, 실제로 그 사람들이 하는 일을 완전히 이해하지는 못함
    이 자체가 치명적인 차이는 아님
    리더들은 고용한 사람들의 역량에 의존하고, 실행자와 감시자를 맞춰 붙이며, 양쪽 모두 오류가 있는 사람이라는 전제에서 운영함
    근본적인 차이는 인간은 결과를 꽤 잘 예측하고, 망치고 싶지 않은 평판이 있으며, 거절할 수 있고, 대체로 감옥에 가고 싶어 하지 않는다는 것임
    AI 도구는 겉으로는 비슷해 보이지만, 인간을 고용하면 공짜로 딸려오던 유용한 긴장 관계가 없음
    쓸모없는 갈등도 없긴 하지만, 내가 지시한 것과 누군가 실제로 하려는 것 사이의 갈등이 전부 나쁜 건 아님

    • 그래서 상위 조직 기능을 맡는 사람들이 AI를 좋아하는 것임
      이미 갖고 있던 레버와 매우 비슷하지만, 더 빠르고 더 직접적으로 실행 가능함
      단점은 AI에는 월급, 승진, 감옥 회피 같은 자기보존 제어 장치가 없고, 원래 이런 것들이 파국적 결과를 막는 완충재였다는 점임
      가장 화난 직원보다 더 빠르고 더 환한 미소로 운영 데이터베이스를 지워버릴 수 있음
    • 큰 차이는 시간이 지나도 자동으로 배우지 않는다는 점도 있음
      주니어가 실수하고 제때 잡히지 않으면 대개 자동으로 배움이 생기지만, LLM은 실수를 가르치려면 하네스를 고치고 그게 먹히길 기대해야 함
      특히 웃긴 건, 예전에는 암묵지를 말로 옮기기 너무 어려워서 주니어가 빨리 올라올 수 있는 명확한 지침을 못 만든다고 늘 불평했는데, 이제 바로 그걸 하려고 한다는 것임
      좋은 하네스가 결과를 개선하긴 하겠지만, LLM이 시니어 수준에 도달할 수는 없다고 봄
    • 자동으로 맡기지는 않음
      신입 직원에게 데이터 삭제, 자금 송금, 계약 체결 권한을 아무 제한 없이 주지 않고 보통 누군가가 감독함
      별도로 먼저 어느 정도 검증받아야 한다는 기대도 있음
      그런데 CEO나 의사결정권자들은 AI를 체감 능력 면에서 거의 사람처럼 대하면서, 실제 테스트나 직접 경험은 사실상 멋진 프레젠테이션 하나 만들어줬다 수준에 그치는 경우가 있음
    • 여기서 핵심은 역량임
      현재 버전의 AI 에이전트는 작업을 아는 사람이 가까이서 감독하지 않으면 유능하지 않음
    • 대부분의 조직은 에이전트형 AI라기보다 Lemmings 게임에 더 가까움

  • 이건 딱히 기술 CEO만의 문제도 아니고, 정신증이라는 표현이 공정하거나 정확한지도 모르겠음
    Shopify를 꽤 잘 쓰는 사람과 일한 적이 있는데, 스토어를 관리하고 많은 걸 할 수 있었지만 프로그래머는 아니었음
    그 사람이 Shopify의 AI 블록 생성기로 1분 만에 65%쯤 완성된 결과물을 만드는 걸 보여줬음
    WordPress에서 위험할 정도로만 코드를 아는 친구도 있는데, API 연동을 바이브 코딩으로 만들어내고 엄청 흥분해서 플러그인이나 제품으로 만들고 싶어 했음
    지금 기술 수준이 그렇다는 것임
    좋은 프롬프트와 약간의 수정만으로 최소 기능 제품에 가까운 것을 매우 빠르게 얻을 수 있고, 그건 꽤 취하게 하고, 힘을 준다고 느껴지고, 신나게 함
    예전에는 너무 어렵거나 손이 닿지 않던 것이 눈앞에 나타나고, 그렇게 빠르게 거기까지 갔으니 조금만 더 하면 끝낼 수 있을 것처럼 느껴짐
    지금은 대개 그렇게 되지 않지만, 사람들이 그렇게 느끼는 것 자체를 탓하긴 어려움

    • 그런 감정은 매우 빨리 무너짐
      비기술자가 만든 프로젝트가 겉으로는 잘 굴러가는 것처럼 보여도, 잘못된 방향이거나 일반화되지 않거나 명백히 틀린 부분을 보지 못함
      최소 기능 제품이 유용한 이유는 도메인 지식이 있는 사람이 단순히 제품을 조립한 게 아니라, 어려운 부분과 되는 것과 안 되는 것, 시도할 가치가 있는지를 이해했다는 뜻이기 때문임
      바이브 코딩은 정확히 그걸 하지는 않음
      최소 기능 제품처럼 보이는 무언가를 만들 뿐, 실제로 어떤지는 모름
      그 느낌에는 힘을 준다는 말보다 취하게 한다는 표현이 더 맞다고 봄
    • 맞긴 한데, 여기서는 파레토 법칙도 떠오름
    • “정신증”이라는 말이 공정하거나 정확한지 모르겠다고 하면서 “취하게 한다”고 했으니, 차라리 AI 중독증이라고 부르면 나을까?
    • AI 정신증은 Trump Derangement Syndrome처럼 게으른 표현임
      적대적으로 들리면서 생산적인 대화의 여지를 없애버림
      누군가를 정신병자라고 부르면 그 사람은 대화에 덜 응하고, 자기 관점에 더 매달릴 가능성이 커짐

  • HN이 /r/HN과 /r/AI 두 “서브레딧”으로 갈라졌으면 좋겠음
    새로운 시장의 승자가 모든 것을 가져가는 큰 금광이 있다고 인식되면, 투자자들은 이기기 위해 도박을 감수함
    실패하더라도 부자들이 많은 사람에게 일자리를 주면서 돈을 잃는 것이니, 부자 과세를 원하는 사람들은 오히려 받아들여야 함
    농업이 발명됐을 때 사냥꾼과 채집꾼의 대량 실직이 있었고, 자동차가 발명됐을 때 마차 채찍도 그랬음
    삶에는 충격이 있지만 피할 수 없고, 적응하는 것이 장기적으로 좋음
    가족과 친구를 중심으로 삶을 구성하고, 집이나 차에 과도하게 무리하지 않으면 괜찮을 것임

    • 셋으로 나눠야 함
      실제 혁신과 창업을 하는 해커들의 원래 HN, 즉 /r/startup을 되살렸으면 좋겠음
      붓 한 번 들어본 적 없는 사람들이 그림에 대해 장광설을 늘어놓기 전의 HN 말임
    • HN을 그렇게 나눠 보여주는 바이브 코딩 프록시가 이미 수십 개는 있을 것 같음
    • 그러면 좋겠음
      GitHub도 /trending과 /trending-ai로 나뉘면 좋겠음
      회사 동료가 AI를 배우고 싶은 사람에게 좋은 점은 요즘 모든 팟캐스트가 AI 얘기라는 것이라고 했는데, 그게 좋은 일이라고 생각하지 않음
      실질적인 내용과 다양한 주제를 배우고 싶지, 온라인에서 읽고 듣는 모든 것이 AI이길 원하지 않음
    • HN은 현재 기술 업계의 토론과 드라마를 비추는 거울이라서, 그래서 AI가 많은 것임
    • 새롭고 말도 안 되게 과대포장된 무언가가 등장할 때마다 다들 그렇게 나누길 원함
      거품은 터질 것이고 조용해질 것임
      얼마 전까지만 해도 첫 페이지가 암호화폐/블록체인/web3 헛소리로 가득했던 것 같음

  • 지금 묘사되는 건 AI만의 고유한 현상이 전혀 아님
    “CEO들은 프로세스를 충분히 이해하지 못해서 무엇이 자동화될 수 있고 없는지 모른다. 하지만 그 무지가 믿음에 따라 행동하는 것을 막지는 않는다”는 이론은 오래전부터 있었음
    오래 일해 왔지만, 기억나는 한 이 이론은 계속 존재했음
    Undercover Boss의 전제이고, r/maliciouscompliance 글들의 단골 결말이기도 함
    회사에서 위로 올라갈수록 최전선의 노동자들과 멀어지고, 그들의 필요를 덜 이해하며, 결정의 전체 영향을 모른 채 무언가를 밀어붙일 가능성이 커짐

    • AI에 고유한 점은 CEO들이 이제 그 단절을 지지해 주는 로봇을 갖게 됐다는 것임
      우리 CEO는 최근 자신이 프런트엔드 프로그래밍을 시작했다고 발표했는데, 실제로는 ChatGPT에게 HTML을 출력하라고 시킨 것이었음
      분명 ChatGPT는 그의 아이디어가 얼마나 똑똑하고 훌륭한지, 그가 얼마나 대단한 엔지니어인지도 말해줬을 것임
      이런 일은 CEO가 직원들이 하는 일이라고 생각하는 것과 실제 직원들이 하는 일 사이의 단절을 더 키움
    • 전체는 부분의 합보다 큼
      더 나은 방향을 잡기 위해 기존 프로세스의 세부와 자잘한 부분을 무시해야 할 때가 많음
      목표는 부서 수준의 단기·중기 고통이나 의도치 않은 결과를 피하는 것이 아니라, 회사를 새로운 방향으로 조종하는 것임
      프로세스는 그 방향을 달성하기 위해 적응하거나 버려져야 함
      소프트웨어 아키텍처가 발목을 잡는다는 걸 깨달았을 때와 크게 다르지 않음
      기존 함수, 모듈, 계층을 모두 “살리려” 하지 않고, 시스템 전체와 가야 할 방향을 위에서 본 관점에 따라 기꺼이 버리거나 교체함
    • 맞음
      수십 년 동안 여러 CEO의 현실 왜곡장에 대해 이야기해 왔고, 그런 CEO들과 일해 본 적도 있음
      AI는 그 현실 왜곡장을 증폭할 뿐임
    • 제품과 업무 흐름을 실제로 이해하고 전반을 잘 파악하는 윗사람들도 있었음
      이해는 느리지만 잘 배운 상태에서 신중하게 움직임
      다만 이런 사람들은 매우 드묾
    • 또는 누군가에게 보고해야 하기 때문일 수도 있음
      그래서 비용 절감이나 인력의 시간을 실제 문제 해결에 쓰는 것보다, 단기 주주를 달래기 위해 다음 분기 숫자를 계속 갉아먹는 일이 더 중요해짐
      영업팀 보너스가 사업 마진보다 중요해질 때도 있음
      “잘못된 일”이 아래로 내려오는 이유는 많고, 꼭 “듣지 않아서”가 아니라 “더 중요한 다른 사람의 말을 듣고 있어서”인 경우도 많음

  • 낚시성 제목임
    “Box 창업자 Aaron Levie, CEO들은 AI를 더 써보고 한계를 배워야 한다고 말하다” 정도가 더 맞음
    본질적으로 그는 최고경영진이 어려운 문제를 LLM이 한 번에 해결할 효과를 과대평가하고, 그 뒤에 따라오는 인간의 유지보수 작업을 과소평가한다고 말하는 것임

    • Levie의 실제 인용은 “CEO들은 AI로 대부분의 가치를 만들기 위해 여전히 필요한 마지막 단계의 작업에서 충분히 멀리 떨어져 있기 때문에 AI 정신증에 특히 취약하다”임
    • 누가 알겠나, 그들이 맞을 수도 있고 36개 하위 에이전트가 1주일 만에 AI 아기를 하나 만들어낼 수도 있음

  • 우리 CEO는 AI 프로토타이핑을 깊게 파고들다가 결국 데이터 아키텍처와 배포에서 벽에 부딪혔음
    다행히도 사람이 설계한 핵심 인프라가 있어야 탈선하지 않는 바이브 코딩이 가능하다는 걸 매우 빨리 깨달았음

    • 모든 CEO가 그 정도로 합리적이었다면 AI 거품은 없었을 것임
      기술 업계에서 일한다는 건 계속 새로운 것을 확인하고, 기다려도 되는지 아니면 뒤처질 위험을 감수해야 하는지 판단하는 일임
      여기에는 지혜가 필요하지만, 많은 CEO는 FOMO에 끌려가는 것처럼 보임
      경영 사다리를 올라갈수록 관리 능력에서는 앞서기 위해 기술 능력에서는 점점 뒤처지게 된다는 점도 FOMO에 도움이 되지 않음
      그래도 당신 CEO가 감각을 충분히 날카롭게 유지했다는 건 훌륭함
    • 비슷하게 들리는 현상을 나도 관찰하고 있음
    • 결국 모두가 이걸 배우게 될 것임
      쉽게 배우거나 어렵게 배우거나 둘 중 하나임

  • 과대광고의 유인과 실제 제품 자체를 분리해서 보면, 이 기술이 얼마나 매혹적이고 일종의 열광으로 이어질 수 있는지 완전히 이해됨
    나 자신도 밤늦게까지 만지작거리며 만들었던 적이 있음
    이건 불을 발견한 것과 같아서, 유용함과 마법을 동시에 줌
    음식을 익히고 따뜻함을 얻을 수 있고, 동시에 불을 바라보며 이야기를 만들고 결코 지루하지 않을 수 있음
    기능과 형식을 모두 가진 것에 끌리도록 유전적으로 설계되어 있을지도 모름
    다만 광기에 가까운 주술사가 족장이 아니었던 데는 이유가 있음
    리더십에는 판단력이 필요함
    언제 주술사에게 묻고, 언제 이웃 장로들과 회의하고, 언제 칼을 뽑을지 알아야 함
    족장은 “효율성”을 위해 부족의 3분의 1을 잘라내거나, 불을 키우려고 종자를 태우거나, 보초를 골렘으로 대체하면 어떤 일이 벌어지는지 앎
    주술사는 종종 자기 가마솥에서 삶아지는 결말을 맞음

  • 기술 CEO들은 다음 분기 실적을 두고 AI 정신증을 겪고 있고, 나는 월세 분납 정신증을 겪고 있음
    인간은 FOMO든 재정 압박이든 어떤 형태의 집착에 걸리도록 설계된 건 아닌지 궁금해짐

    • 집이 없어지고 싶지 않다는 욕구를 정신증으로 분류할 수 있는지는 모르겠음
    • 인간은 불행하도록 설계되어 있고, 개인은 불행하더라도 이것이 문명의 진보를 도왔다고 봄
      아무리 좋은 상태가 되어도 결국 익숙해지고, 지루해지고, 불행해할 무언가를 찾음
      아이부터 노인까지 모두에게 일어남
    • 강력한 집착 장치가 긴 자연선택 과정을 통과하게 해줬음
      뱀과 거미를 경계하고, 청결을 유지하는 집착 같은 것들임
      현대 문명에서는 그 강력한 장치에 월세 분납 같은 다른 자극도 꽂아 넣어 생산적인 사회 구성원이 되게 만들었음
      가장 행복한 나라들이 가장 생산적인 것은 아님
      특히 Finns처럼 행복에 집착해서 tokenmaxxing 대신 사우나에 집착한다면 더 그렇다
    • 생존을 밀어붙이는 실존적 공포 아닌가?
      코드를 배포하고, 선을 올리고, 오래전에 죽은 이들의 알레고리를 숭배하라는 사회적 밈이 기본 생물학적 사실을 가리고 있음
      수렵채집 무리는 생존을 위해 어렴풋이 협력했지만, 언어와 농경 전통은 단순한 생존보다 더 많은 것과 의미 없는 구전 전통의 준수를 요구해 왔음
      자기 감각을 무시하고, 양로원에 홀로 남겨질까 두려워하는 살아 있는 장로들의 밈을 읊으라는 의무가 생김
      그들은 그냥 그렇게 말하지 못하고 오래된 종교적·정치적 문구에 기대는 것 같음
      청구서를 만든 이들이 죽은 뒤에도 이 빚 장부를 돌보라는 것임
      결국 모두 살아 있으려는 집착을 쓸모없는 철학으로 세탁하고 흐린 것일 뿐임

  • 치료 용어를 아무 데나 쓰고 서로를 진단하려 드는 흐름이 정말 마음에 들지 않음
    역사적으로도, 동의하지 않는 사람을 이런 식으로 의학화하는 일은 좋은 결과로 이어지지 않았음

    • “AI 정신증”은 의학 용어가 아니라 구어적 표현임
      기본적으로는 기계에 홀린다는 뜻, 흡혈귀식으로 매혹된다는 뜻에 가까움
      AI를 지나치게 신뢰하는 상태를 말하는 것이지, 이 사람들이 문자 그대로 정신증이라고 생각하는 사람은 없음

  • 전략 컨설팅 업무에서 약 2년 반 동안 주로 Claude를 쓰고 GPT와 Gemini도 함께 써본 입장에서 확실히 말할 수 있음
    기술 리더십의 반향실이 신혼기 분위기에 취해 관리 책임을 Claude에 넘기려는 비합리적 과열은 나중에 돌아보면 매우 어리석게 여겨질 것임

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