기술이 우리의 생산성을 향상시키지 못하는 이유는 무엇인가요?

 

우리는 종종 기술 혁명의 한가운데에 있다는 말을 듣습니다.

이러한 비즈니스와 업무 세계는 컴퓨터, 인터넷, 통신 속도 향상, 데이터 처리, 로봇 공학, 그리고 이제는 인공지능에 의해 지속적으로 변화하고 개선되고 있습니다.

이 모든 것에는 단 한 가지 작은 문제가 있습니다. 경제 데이터에 나타나지 않는다는 것입니다. 이 모든 기술이 정말 우리 모두의 업무를 더 빠르고 더 효율적으로 만들고 있다면, 그 증거는 거의 없습니다.

1974년부터 2008년까지 영국의 생산성(노동자 1인당 생산량 )은 연간 2.3%의 성장률을 보였습니다. 하지만 2008년부터 2020년까지 생산성 증가율은 연간 0.5%로 떨어졌습니다.

그리고 올해 첫 3개월 동안 영국의 생산성은 실제로 전년 동기 대비 0.6% 감소했습니다.

대부분의 다른 서구 국가에서도 비슷한 상황입니다. 미국의 경우 1995년부터 2005년까지 생산성 증가율은 3.1%였으나 2005년부터 2019년까지 1.4%로 떨어졌습니다.

우리는 엄청난 혁신과 기술 발전의 시기를 계속 겪고 있는 것처럼 느껴지지만, 동시에 생산성은 제자리걸음을 하고 있습니다. 이 명백한 역설을 어떻게 설명할 수 있을까요?

어쩌면 우리 모두는 일을 하지 않기 위해 기술을 사용하고 있는지도 모릅니다. 예를 들어, Whatsapp에서 친구에게 끊임없이 메시지를 보내거나, YouTube에서 동영상을 보거나, 트위터에서 화를 내며 논쟁을 벌이거나, 무의미하게 인터넷 서핑을 하는 것 등이 이에 해당합니다.

물론 더 큰 근본적인 요인이 있을 수도 있습니다.

생산성은 경제학자들이 매우 주의 깊게 살펴보는 부분입니다. 2008년 금융 위기와 현재의 높은 인플레이션이 부정적인 영향을 미치는 등 복잡한 문제이지만, 기술이 생산성을 향상시키지 못하는 이유에는 크게 두 가지가 있다고 합니다.

첫 번째는 우리가 기술의 영향을 제대로 측정하지 못하고 있다는 것입니다. 두 번째는 경제 혁명이 다소 느리게 진행되는 경향이 있다는 것입니다. 따라서 기술 변화가 일어나고 있지만 그 혜택을 온전히 누리기까지는 수십 년이 걸릴 수 있습니다.

다이앤 코일은 케임브리지 대학교의 베넷 공공정책학 교수이자 생산성 측정 방법의 전문가로 인정받고 있습니다.

"현재 디지털을 사용하지 않는 것은 없지만 통계에 나타나지 않기 때문에 어떤 일이 일어나고 있는지 파악하기 어렵습니다. 우리는 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 되는 방식으로 데이터를 수집하지 않을 뿐입니다."

예를 들어, 자체 컴퓨터 서버와 IT 부서에 투자하던 회사가 이제 이 두 가지를 모두 해외 클라우드 기반 제공업체에 아웃소싱할 수 있습니다.

아웃소싱을 수행하는 회사는 항상 업데이트되는 최고의 소프트웨어를 제공하며, 안정적이고 저렴합니다.

그러나 경제 규모를 측정하는 방법의 관점에서 볼 때, 이러한 효율적인 움직임은 회사를 더 크게 보이게 하는 것이 아니라 더 작게 보이게 합니다. 그리고 이전에는 경제 성장의 일부로 측정되던 IT 인프라에 대한 투자도 더 이상 이루어지지 않는 것으로 보입니다.

댐 다이앤은 19세기 산업 혁명의 사례를 통해 통계에서 생산성을 놓칠 수 있는 방법을 설명합니다.

"저는 120페이지 분량의 1885년 영국 통계 연감을 가지고 있는데, 그 중 거의 모든 내용이 농업에 관한 것이고 광산과 철도, 면화 공장에 관한 내용은 12페이지에 달합니다."라고 그녀는 말합니다.

이 시기는 소위 '암흑의 사탄 공장'이라 불리는 산업혁명이 한창이던 시기였지만, 수집된 데이터의 90%는 경제에서 점점 덜 중요해지는 오래된 부문에 관한 것이었고, 현재 세계 역사상 가장 중요한 경제 변화 중 하나로 여겨지는 것에 관한 데이터는 10%에 불과했습니다.

"우리가 경제를 바라보는 방식은 오늘날의 경제가 아니라 과거의 경제를 바라보는 렌즈입니다."라고 다이앤은 말합니다.

또 다른 주장은 현재 기술 혁명이 일어나고 있지만 우리가 예상하는 것보다 더디게 진행되고 있다는 것입니다.

닉 크래프트는 서섹스 대학교 경영대학원의 경제사 명예교수입니다. 그는 우리가 하룻밤 사이에 일어난 것으로 생각하는 경제 성과에 대한 거대한 변화가 실제로는 수십 년이 걸렸으며, 그 과정도 마찬가지일 수 있다고 지적합니다.

"제임스 와트의 증기기관은 1769년에 특허를 받았습니다."라고 그는 말합니다. "하지만 최초의 상업용 철도인 리버풀-맨체스터 노선은 1830년에야 개통되었고, 철도 네트워크의 핵심은 1850년에야 구축되었습니다. 특허가 나온 지 80년이 지난 후였습니다."

전기 사용에서도 같은 패턴을 볼 수 있습니다. 1879년 에디슨이 전구를 처음으로 대중에게 공개적으로 사용하기 시작하여 전국에 전기가 공급되고 제조업에서 증기 동력을 대체하기까지 걸린 시간은 최소 40년이 걸렸습니다.

사실, 지금 우리는 증기기관이 정점에 달했을 때와 전기의 본격적인 발전 사이에 있는 것과 비슷한 시기에 놓여 있을지도 모릅니다.

그러나 신기술을 가장 빠르게 가장 잘 활용할 수 있는 국가와 기업이 생산성 경쟁에서 승리할 것입니다. 이는 증기와 전기의 경우와 마찬가지로 기술 자체가 아니라 기술을 얼마나 잘 사용하고, 적응하고, 활용할 수 있느냐, 즉 얼마나 숙련되어 있느냐에 달려 있는 것으로 보입니다.

다이앤은 이미 이런 현상이 일어나고 있다고 봅니다. "어떤 종류의 기업이든 기술을 잘 활용할 수 있는 기업과 그렇지 못한 기업 간에 격차가 점점 더 벌어지고 있다는 증거가 많이 있습니다.

"고도로 숙련된 인력이 있고, 많은 데이터를 보유하고 있으며, 정교한 소프트웨어 사용법을 알고 있고, 사람들이 정보를 활용할 수 있도록 프로세스를 변경할 수 있다면 생산성이 급상승하는 것 같습니다.

"하지만 같은 경제 부문에서 그렇게 할 수 없는 다른 회사들도 있습니다."

기술은 겉보기에는 문제가 아닌 것처럼 보이지만 어떤 면에서는 해결책도 아닙니다. 높은 생산성 성장은 기술을 가장 잘 활용하는 방법을 터득한 사람만이 누릴 수 있습니다.