인공지능
생성 AI가 기업의 군집 행동을 감소시킬 수 있다
AI가 생산성 도구에서 자본 배분 도구로 이동하고 있다
소매 투자자들의 초점이 여전히 AI가 노동 생산성에 미치는 영향에 크게 고정되어 있는 반면, 기관 연구는 자본 배분 및 시장 반사성에 대한 시스템적 영향으로 눈을 돌리고 있다.
생성 AI는 고객 서비스, 법률 자문, 번역, 교정, 데이터 입력, 품질 보증 등 인간 노동에 의존해 왔던 많은 작업을 자동화함으로써 기업의 생산성을 높일 것으로 기대됩니다: 고객 서비스, 법률 자문, 번역, 교정, 데이터 입력, 품질 보증 등.
이 변화가 노동 시장과 경쟁 구도에 미칠 영향은 생성 AI 도입에 대한 투자자와 대중의 주요 관심사였습니다.
하지만 AI의 영향은 훨씬 더 멀리 갈 가능성이 있습니다. 예를 들어, 인간 최고 성과자는 새로운 기술을 수용하고 이를 혁신적으로 활용할 가능성이 더 높습니다. 일반적으로 AI는 지식 경제에서 “힘의 승수”로 점점 더 인식되고 있습니다.
따라서 생성 AI가 대기업의 최고 의사결정 수준에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것은 당연한 일이며, 경영진은 이를 사용해 의사결정을 지원하거나 영향을 미칠 것입니다.
베이징(중국) 자본경제경영대학의 연구원들이 최근 발표한 논문이 이를 확인하는 듯합니다. 이 논문은 생성 AI가 경영진의 의사결정 독립성을 강화함으로써 기업의 군집 행동을 감소시킬 수 있다고 주장합니다.
이 논문은 International Review of Economics & Finance1에 “Blind imitation or rational decision-making? The impact of generative artificial intelligence on corporate investment herd behavior”라는 제목으로 게재되었습니다.
기업 투자 군집 행동이 의미하는 바
기업들이 그룹처럼 행동할 수 있다는 현상은 잘 연구된 바이며, 각 개별 기업이 특정 기간 동안 동료 기업과 매우 유사한 결정을 내리는 경우가 많습니다. 이는 특히 기업의 투자 결정에서 강한 영향을 미치며, 경쟁자를 모방하는 이유는 여러 가지가 있습니다: 핵심 기술을 경쟁자로부터 멀리 두기, 변화하는 시장 상황에서 소극적으로 보이는 위험 회피, 혁신에 대응하기 등.
이러한 태도의 핵심 동인은 서로 다른 기업들의 의사결정이 종종 공유된 정보에 의해 좌우된다는 점입니다.
“기업이 매우 유사한 정보원에 의존하거나 공공 신호에 더 큰 비중을 둘 때, 개별적으로 합리적인 결정이라도 전체 수준에서 체계적인 왜곡을 초래할 수 있습니다.”
하지만 이러한 기업 군집 행동은 대규모 실수로 이어질 수도 있습니다. 유망한 아이디어가 지나치게 추진되면 파괴적인 거품으로 변할 수 있습니다. 새로운 기술이 기대만큼 유용하지 않을 수도 있습니다. 새로운 관리 방법이 예기치 않은 새로운 문제를 초래할 수도 있습니다.
따라서 완전히 피하기는 불가능할지라도, 군집 행동은 전반적으로 좋은 것이 아니며, 이를 감소시키는 모든 요소는 기업과 전체 경제에 이익이 될 가능성이 높습니다.
연구 결과
이 연구는 기업의 투자 결정을 중심으로 하였으며, 중국 기업을 데이터 표본으로 사용했습니다.
이 연구가 발견한 바에 따르면, 기업 수준까지 내려가서도 생성 AI 도입이 투자 군집에 영향을 미친다는 증거가 있습니다.
이는 기업 투자 결정에서 군집 행동을 감소시킬 뿐만 아니라 전반적으로 의사결정 독립성을 강화합니다.
이는 생성 AI 도입이 노동자 및 부서 수준의 생산성 향상을 넘어 기업 전략 전반에 광범위한 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.
또한 기업의 소유 형태와 산업이 영향을 미친다는 점을 발견했습니다. 비국영 기업과 고기술 산업에서 효과가 더 강했으며, 비고기술 산업과 국영 기업에서는 효과가 약했습니다.
생성 AI가 맹목적 모방을 감소시킬 수 있는 이유
AI 도입이 기업 내 관리 프로세스와 역할을 근본적으로 재구성할 수 있다고 이전부터 예상되어 왔습니다.
“인공지능은 모델 기반 및 알고리즘 지원 의사결정을 강조하기 때문에, 그 사용은 개별 경험과 판단보다 체계적인 분석으로 의사결정을 전환함으로써 관리자의 역할을 재정의할 수 있습니다.”
이 연구와 관련해 이해해야 할 중요한 맥락은 투자 결정이 일반적으로 불완전한 정보가 특징인 환경에서 이루어진다는 점입니다.
기업은 프로젝트의 현금 흐름 전망뿐만 아니라 시장 수요 변화, 경쟁자의 행동, 고객 선호도, 거시경제 상황을 예측해야 합니다. 이러한 각 데이터 포인트에 대해 이용 가능한 정보는 대부분 불완전하거나 모순됩니다.
게다가 기업마다 이 정보를 획득하고 처리하는 능력이 크게 다릅니다.
이러한 복잡성 때문에 동료 기업을 관찰하는 것이 최종 실제 의사결정 과정에서 큰 역할을 한다고 여겨집니다.
“동료 기업의 투자 행동은 관찰 가능한 외부 신호가 됩니다. 동료가 투자하는지, 얼마나 투자하는지, 투자 시점을 관찰함으로써 기업은 시장 전반의 기대를 부분적으로 추정하고 자체 의사결정의 불확실성을 줄일 수 있습니다.”
금융 시장에서 이러한 군집 행동은 반사성이라고 불리며, 모방과 공유 인식에 기반한 자기 강화 피드백 루프이며, 금융 거품 발생의 주요 원인 중 하나가 될 수 있습니다.
생성 AI 도입은 기업의 정보 처리 방식을 재구성함으로써 보다 독창적인 결정을 촉진합니다. 의사결정에 활용되는 정보 풀이 풍부해짐에 따라 결정은 이전보다 더 다양해집니다.
“알고리즘 기반 분석은 지속적인 정보 업데이트를 가능하게 하여 기업이 초기 단계에서 비교적 명확한 평가를 형성하도록 돕고, 다른 기업의 행동을 기다려 학습하려는 유인을 감소시킵니다.”
AI가 새로운 형태의 군집 행동을 만들 수도 있는 이유
따라서 AI는 동료, 경쟁자, 산업 트렌드를 모방하는 의존도를 줄이고 보다 독창적이고 실행 가능한 데이터를 제공함으로써 이러한 의존도를 감소시킬 수 있는 것으로 보입니다.
하지만 이것을 과대평가해서는 안 됩니다. AI 도입이 투자 결정 차이를 설명하는 숨겨진 기업 고유 특성과 상관관계가 있을 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 보다 혁신적인 기업과 통찰력 있는 경영진은 보다 독창적인 투자 결정을 내리고 AI 도입에서도 선두에 설 가능성이 높습니다.
“기업의 경영진 품질, 기술 혁신 역량, 시장 포지셔닝과 같은 요인은 생성 AI 도입과 투자 행동 모두에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 요인이 모델에 포함되지 않으면 생성 AI 효과가 과대 또는 과소 평가될 수 있습니다.”
또한 이 결론은 중국 기업만을 관찰한 결과이며, 다른 문화와 비즈니스 생태계에서는 다른 결과가 나올 수 있다는 점을 유념해야 합니다.
이 연구 결과가 AI 도입이 새로운 형태의 군집 행동을 초래하지 않을 것이라는 의미는 아닙니다.
예를 들어, 유사한 AI 모델을 사용하면 기업 간에 유사한 결론에 도달할 수 있습니다.
또 다른 잠재적 문제는 AI 데이터가 진공 상태에서 생성되지 않는다는 점입니다. 산업 전반의 데이터가 특정 트렌드를 가리키면, 서로 다른 AI 모델이라도 독립적으로 이를 포착하여 기업 경영진에게 동일한 결론을 제시할 가능성이 높습니다. 따라서 AI 자체도 인간 관리자를 못지않게 군집 행동에 민감할 수 있습니다.
투자자에게 의미하는 바
투자자에게 AI가 투자 군집 행동을 깨뜨리거나 변화시킬 수 있다는 발견은 여러 가지 결론을 낳았습니다.
첫 번째는 AI를 단순 작업뿐 아니라 지능 및 관리 의사결정에 조기에 도입하는 것이 결정적인 경쟁 우위가 될 수 있다는 점입니다. 따라서 투자자들은 이러한 기업에 우선적으로 투자하고자 할 수 있습니다.
이는 모멘텀과 군집 행동에 의존하는 투자 전략에 심각한 타격이 될 수 있습니다. AI가 모든 사람의 결정을 보다 독창적으로 만든다면, 섹터 전반의 급등에 한 번에 몰리는 자금이 감소하거나 특정 기술·투자 테마가 갑자기 “새로운 뜨거운 트렌드”가 되는 현상이 줄어들 수 있습니다.
결론: 더 나은 의사결정은 더 나은 거버넌스에 달려 있다
따라서 AI를 투자 의사결정에 활용하는 것이 군집 행동을 감소시키는 것으로 보입니다. 이는 특히 비상장 기술 기업에서 두드러졌으며, 왜 그런지 명확히 밝히기 위해서는 추가 연구가 필요합니다.
또한 초기 AI 도입이 단순히 더 나은, 보다 유연한 거버넌스의 반영일 수 있으며, 독창적인 투자 선택의 직접적인 원인이라기보다는 그 결과일 가능성도 있습니다.
놀랍지 않게도, 더 나은 거버넌스가 더 나은 의사결정으로 이어진다는 것은 명백합니다. 이는 전략적 움직임, 투자 결정, 혹은 AI 데이터를 스마트하게 활용해 보다 독창적인 선택을 하는 경우 모두에 해당합니다.
이는 주식 시장 투자자에게 기업의 기본을 연구하는 것이 재무, 시장 점유율, 혁신 분석에만 국한되지 않으며, 거버넌스와 경영진 의사결정의 품질에 대한 확고한 평가도 포함한다는 점을 강조합니다.
따라서 AI 활용에 대한 개방성이나 순수 인간만의 평가에 의해 촉발된 독창적이고 고유한 투자를 통해 입증되는 진정한 독립적 사고는 매우 중요한 기준입니다.
참조 연구
1. Yongxiang Wang, Zhanhong Wu, Jun Zhang. 맹목적 모방 또는 합리적 의사결정? 생성 인공지능이 기업 투자 군집 행동에 미치는 영향. International Review of Economics & Finance. 2026년 3월 19일. 10.1016/j.iref.2026.105139.
