왜 농업이 AI의 가장 큰 생산성 승자가 될 수 있는가

AI가 경제에 미치는 영향을 논할 때, 대중 논의는 주로 IT 관련 직업(프로그래밍, 디지털 아티스트 등), 화이트칼라 직종(변호사, 의사) 또는 과학 연구에 초점을 맞추는 경향이 있다. 그러나 이는 전체 산업에 변혁적인 영향을 미칠 중요한 적용 사례들을 놓치고 있을 수도 있다.

일반적으로 AI는 물리적 투입을 직접 최적화하고, 반복적인 의사결정을 인간 대신 수행하며, 자원 배분을 최적화할 수 있는 분야에서 생산성을 가장 크게 향상시킬 가능성이 높다. 또한 아직 자동화되지 않은 충분히 복잡하지만, 인간의 고차원 지능이 여전히 필요할 정도로는 지나치게 복잡하지 않은 환경에서도 크게 성장할 것이다.

한국과학기술원(KAIST)과 하나금융그룹(대한민국)의 두 연구원이 AI 침투와 산업 수준 성과 간의 관계를 조사한 최근 연구가 있다.

연구에 따르면, AI가 생산, 제조, 운송 산업의 부가가치 성과에 크게 영향을 미치는 반면, 농업에 가장 강력한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

그들은 이 연구 결과를 International Review of Economics & Finance¹ 저널에 “인공지능과 생산성 향상: 산업 이질성에 대한 실증 분석”라는 제목으로 발표했다.

AI와 생산성

산업별 AI

ChatGPT가 공개된 이후, AI는 여러 산업에 도입되어 생산성 향상을 실현하고 초기 채택자에게 경쟁 우위를 제공할 수 있기를 기대하고 있다.

하지만 채택 속도와 그 영향을 정확히 측정하기는 어려울 수 있다. 역사적으로 정보통신기술(ICT) 투자 10% 증가가 생산성 0.5~0.6% 상승과 연관돼 있었지만, AI만을 대상으로 한 최종 수치는 아직 확정되지 않았다.

지금까지 AI는 주로 서비스 분야에 배치돼 왔다: 실시간 고객 지원, 의료 진단 및 모니터링 등.

물리적 역할에서는 주로 제조업에서 AI 기반 스마트 공장이 예측 유지보수와 운영 최적화를 지원해 비용 절감과 효율성 향상을 이끌고 있다.

화학 및 제지와 같은 전통 산업에서는 AI 도입이 아직 훨씬 더디다. 이는 명확한 디지털 전략 부재, 인재 부족, 문화적 저항, 소비자 신뢰 부족, 규제 불확실성 등이 원인으로 꼽힌다.

AI 생산성 데이터셋

연구진은 2010~2019년 기간 동안 103개국의 데이터를 수집했으며, 데이터 부족으로 대부분의 국가를 제외했다.

경제 활동 유형별 총부가가치(GVA) 데이터는 UN Data에서 얻었으며, 이를 각 부문 및 국가의 경제 성과를 포착하는 주요 변수로 활용했다.

외국인 직접투자, 총국민지출, 인플레이션, 노동력 참여율, 무역 데이터는 세계개발지표(WDI)에서 입수했으며, Our World in Data에서 인권지수 점수도 수집했다.

AI 관련 스타트업 수 데이터는 Crunchbase에서 수집했으며, 이 데이터셋에서 AI 스타트업 설립 피크는 2017년에 달했으며, 전반적으로 2010년대 중반에 AI 관련 기업 활동이 크게 가속화된 것으로 나타났다.

Source: International Review of Economics & Finance

산업별 AI 기반 생산성

연구진은 AI가 농업에서 가장 강력한 긍정적 관계를 보였으며, 건설 분야와의 관계는 통계적으로 유의미하지 않았다고 밝혔다.

AI가 측정 가능한 영향을 미친 다른 산업으로는 제조업, 생산업, 운송업이 있다.

(AI 기술의 급속한 발전을 고려할 때, 2019~2025년 기간 데이터를 활용한 동일 분석도 흥미로울 것이다)

농업에 대한 영향이 큰 이유는 이미 어느 정도 고도로 자동화된 산업이기 때문이다. 한 세기 전과 비교하면, 농업은 트랙터, 자동 관개, 착유 시스템 등 기계화가 크게 진전돼 인력 투입이 크게 감소했다.

동시에 이러한 농업 작업 중 다수가 AI가 이미 처리할 수 있는 영역(운전, 살포, 잡초 제거 등)에 해당한다.

또 다른 요인은 지난 20년간 농업이 새로운 방법으로 전환하면서 다량의 데이터가 생성되고 이를 활용하는 능력이 향상된 점이다: 다중 스펙트럼 위성 이미지, 토양 화학 조성, 살충제·제초제 최적화, 장비 활용도, 인력 관리 등.

따라서 AI는 이 데이터를 활용하고 두 가지 메커니즘을 통해 행동으로 전환하는 데 적절한 시점에 등장했다:

• 농부가 데이터를 더 잘 이해하고 효율적으로 활용하도록 돕는다.
• 컴퓨터 비전, 자율 주행, 잡초 식별, 드론, 로봇 시스템 등을 통해 현장에서 직접 지원한다.

투자자 시사점

오늘날 많은 투자 전략은 다가오는 AI 혁명의 영향을 고려해야 한다. 경우에 따라 이는 특정 활동이나 비즈니스 모델에 AI가 미칠 잠재적 위험을 경계해야 함을 의미하지만, 동시에 생산성을 크게 끌어올릴 수도 있다. 특히 농업 분야에서는 이러한 현상이 가장 두드러진다.

이는 AI를 실제 적용에 투입함으로써 전체 경제 부문의 생산성에 직접적인 영향을 미치는 새로운 물리적 AI 투자 논문의 좋은 예시가 된다.

즉, 투자자는 해당 산업에 맞춤형 AI 시스템을 판매하는 기업과 AI 기술을 현장에 적용할 수 있는 기계 제조업체가 생산성 향상과 잠재적 수익성 증가를 경험할 것으로 기대해야 한다.

이러한 응용은 깊은 도메인 전문 지식과 농부와 이미 연결된 견고한 유통망을 필요로 한다. 따라서 AI를 기계에 통합해 실제 현장에서 효율성을 높이고, 비용이 많이 드는 투입을 감소시키는 장비 제조업체가 혜택을 받을 가능성이 크다.

농업 AI에 투자하기

Deere & Company

John Deere는 상징적인 녹색·노란색 트랙터, 콤바인 및 기타 농업 기계 제조업체로 가장 잘 알려져 있다.

일반 대중에게는 덜 알려졌지만, John Deere는 센서와 소프트웨어에 지속적으로 투자해 온 기술 기업이기도 하며, 농업 분야에 AI, 로봇, 드론, 머신 비전을 도입하기 위한 파일럿 프로그램을 운영하고 있다.

1837년에 설립된 이 회사는 초기 개선형 쟁기날에서 최초의 트랙터에 이르기까지 농업 혁신을 꾸준히 선도해 왔다. 최근에는 센서, 연결성, 자율성, 대체 에너지 등 몇 가지 기술 축에 집중해 연구개발(R&D) 지출을 확대하고 있다.

Source: John Deere

예를 들어 2021년에 출시된 See & Spray Ultimate 시스템은 36개의 카메라를 활용해 작물과 잡초를 구분하고, 컴퓨터 비전과 머신러닝을 통해 제초제 사용을 최적화한다.

또는 John Deere Operations Center라는 농장의 디지털 트윈을 통해 딜러가 원격 진단, 프로그래밍, OTA(Over‑the‑Air) 업데이트를 수행할 수 있다.

Source: John Deere

자율주행 분야에서 John Deere는 SF 영화 Interstellar에 등장한 자동 콤바인을 현실화하기 위해 노력하고 있다. John Deere는 2022년에 최초의 완전 자율 트랙터를 출시했으며, 이는 8R 로우 크롭 트랙터의 무인 버전이다. 이 트랙터는 GPS와 360도 장애물 감지를 위한 6쌍의 스테레오 카메라 덕분에 스스로 방향을 잡는다. 이 출시는 John Deere가 스타트업 Bear Flag Robotics를 2억 5천만 달러에 인수한 뒤 이루어졌다.

마지막으로, Deere는 전동화에도 박차를 가하고 있다. 특히 전기 굴착기를 출시하며 Kreisel 배터리를 사용한다는 점을 들 수 있다. Deere가 다수 지분을 인수한 오스트리아 기업 2022년에 이 기술을 도입했다. 또한 Deere는 9리터 엔진에 에탄올을 연료로 사용하는 방식을 개발해 콤바인 등 중장비에 바이오연료를 활용하려 하고 있다.

AI와 머신 비전이 점점 더 효율적이고 지능화됨에 따라 John Deere와 같은 기업은 카메라와 센서가 장착된 트랙터의 효율성을 더욱 높일 수 있게 될 것이다.

John Deere가 일반 AI 기업보다 갖는 강점은 방대한 딜러 네트워크와 깊은 농업 경험이다. 이를 통해 기존 농부와의 관계를 활용해 비용 효율적인 실용 애플리케이션에 기술을 빠르게 적용할 수 있다.

그럼에도 투자자는 Deere가 경기 순환형 장비 제조업체라는 점을 기억해야 한다. AI 도입이 경쟁력을 강화하고 소프트웨어 구독 등 기술 관련 매출을 늘릴 수는 있지만, 농가 소득, 작물 가격, 금리, 장비 교체 주기 등은 여전히 실적에 영향을 미칠 것이다.

또한 보다 민첩한 스타트업이나 해외 경쟁업체가 진행 중인 AI·로봇 혁신을 활용해 John Deere와 같은 기존 대기업의 입지를 위협할 가능성도 있다.

최신 Deere & Company (DE) 주식 뉴스 및 개발

참조 연구

^{1. Eunjung Park and Sangyoon Yi. 인공지능과 생산성 향상: 산업 이질성에 대한 실증 분석. International Review of Economics & Finance. 22 2026년 8월. 기사: 105726. 10.1016/j.iref.2026.105726}