AI 예산 초과 93%, EBIT 개선 37%뿐…맥킨지 보고서

맥킨지 '기술 트렌드 전망 2026' 보고서에 따르면 기업 89%가 AI를 정기 사용 중이지만 EBIT에 긍정적 영향을 얻었다고 답한 곳은 37%에 불과했다. 에이전트 워크플로우는 챗봇 질의보다 5~30배 많은 컴퓨팅이 필요해 응답자 93%가 AI 예산을 초과했다. 소프트웨어 개발에서도 AI 에이전트로 개발 주기를 크게 단축한 기업은 4분의 1뿐이었고, 30%는 오히려 생산성이 떨어졌다. 개발자의 약 46%는 AI 도구 정확성을 불신한다고 답했지만, 관련 투자는 2025년 약 50억 달러에서 2026년 상반기 610억 달러로 늘었다.

이 일이 어디서 왔나

에이전트형 AI의 실제 성과를 둘러싼 의문은 이미 여러 차례 제기됐다. 10월 7일 AWS ML Blog는 기존 RPA식 'ROI=절감시간×인건비' 모델로는 에이전트의 가치를 제대로 측정할 수 없다고 지적하며, 맥킨지가 제시한 '기술에 1 투자하면 재설계에 3, 역량구축에 5를 투자해야 한다'는 1:3:5 비율을 대부분 기업이 거꾸로 적용하고 있다고 비판한 바 있다. 이번 맥킨지 보고서는 그 구조적 불균형이 실제 수치로 드러난 결과로 볼 수 있다.