“직원이 몇 명이나 됩니까?” 기업의 규모를 가늠할 때 우리가 습관적으로 던지는 질문이다. 총매출, 영업이익, 직원 수. 수십 년간 이 숫자들이 기업의 위상을 결정해 왔다. 물론 아직까지 기업 가치 평가의 중심은 여전히 성장률과 현금흐름에 있다. 그러나 그동안 보조 지표에 불과했던 직원 1인당 매출이 AI 시대를 맞아 새롭게 주목받기 시작했다. 50명으로 1억 달러를 버는 기업과 5,000명으로 같은 매출을 올리는 기업은 본질적으로 다른 경제 구조를 가진다. 바로 이 차이가 기업의 미래 경쟁력을 가르는 시대가 온 것이다.
숫자가 이를 증명한다. AI 이미지 생성 기업 미드저니는 직원 약 100명으로 연 5억 달러를 벌어들인다. 1인당 매출이 약 470만 달러, 한화로 약 65억 원에 이른다는 추정이 나온다. 외부 투자금과 마케팅 비용이 모두 제로라는 사실이 더욱 놀랍다. AI 코딩 도구 커서도 창업 수년 만에 10억 달러 연간반복매출(ARR)에 근접하며 역대 가장 빠른 B2B SaaS 성장 기록을 쓰고 있다. 이들의 1인당 매출은 전통 소프트웨어 기업의 수배에 이른다. 엔비디아는 직원 약 3만 명으로 1,305억 달러 매출을 기록하며 1인당 약 440만 달러를 창출하고 있다. 전 세계적인 AI 반도체 수요 폭증에 힘입어 최근 2년 사이 수배 뛴 경이적인 수치다.
빅테크도 이 흐름에 올라탔다. 메타는 2만 1천 명을 감원하고 비용 구조를 대폭 개선한 뒤, 광고 시장 회복 등 복합적 요인이 맞물리며 매출이 25% 늘었고 주가는 실적 발표 후 21% 급등했다. 쇼피파이 CEO는 “추가 채용 전에 AI로 해결할 수 없는 이유를 먼저 증명하라”는 내부 지침을 내렸고, AI 활용 능력을 인사 평가에 정식으로 반영하기 시작했다. 아마존도 수만 명 규모의 인력 재편을 추진하며 AI 에이전트 배치를 가속화하고 있다. 적은 인원으로 더 높은 가치를 만드는 방향으로 빅테크의 전략이 뚜렷하게 전환되고 있는 것이다.
그렇다면 한국은 어떤가. SK하이닉스는 AI 반도체 호황에 힘입어 사상 최대 실적을 달성했고, 네이버는 사상 최초 연매출 10조 원을 돌파했다. 그러나 애플의 1인당 매출 238만 달러, 메타 약 220만 달러에 비하면 국내 주요 기업과의 격차는 아직 뚜렷하다. 무엇보다 AI 도입에서 대기업과 중소기업 간 격차가 갈수록 벌어지고 있어, 이것이 생산성 양극화로 이어질 수 있다는 우려가 산업계 전반에서 제기되고 있다.
이 변화는 직장인에게도 직접적인 불안 신호다. 앤트로픽 CEO는 초급 사무직 상당수가 큰 영향을 받을 수 있다고 경고한 바 있다. 세계경제포럼은 2030년까지 핵심 업무 역량의 약 40%가 바뀔 것으로 전망하며, 골드만삭스는 전 세계 약 3억 개 일자리가 AI 영향권에 들 것이라 추산했다. 고객 상담, 데이터 입력, 주니어 분석가, 법률 보조 같은 정형화된 지식 노동이 가장 먼저 타격을 받게 된다.
그러나 AI 만능론에도 허점은 분명히 있다. 핀테크 기업 클라르나는 AI로 상담원 수백 명분의 업무를 대체했다가, 품질 저하와 고객 불만이 쌓이자 결국 사람을 다시 채용했다. CEO가 스스로 비용 절감이 서비스 품질보다 앞서버렸다고 인정한 것이다. 하버드-BCG 공동 연구에 따르면 정형화된 과제에서 AI를 활용한 컨설턴트는 25% 더 빠르게 일하고 40% 더 높은 품질의 결과를 만들어냈다. 이 연구가 말하는 핵심은 분명하다. AI 대체가 아닌 AI 협업이야말로 정답이라는 것이다.
그렇다면 지금 우리가 할 일은 무엇인가. AI를 두려워할 것이 아니라 자신의 업무에 먼저 적용해 보는 것이다. 링크드인에 따르면 AI 관련 기술을 프로필에 추가한 사람과 생성형 AI 관련 수강 건수가 모두 약 2배 가까이 급증했다. 이러한 변화는 이미 시작되었고, 그 속도는 점점 더 빨라지고 있다. AI 시대에 살아남는 사람은 AI에 대체되지 않는 사람이 아니라, AI를 가장 잘 활용하는 사람이 될 것이다. 기업이든 개인이든, 1인당 생산성이라는 잣대 앞에서 이제 누구도 예외일 수 없다.