Google DeepMind의 경제 분석은 AI가 한 과제를 잘 푸는 능력과 여러 에이전트가 함께 일하는 조정 능력을 별도 축으로 제시했다. 개별 역량이 점진적으로 좋아져도 협업의 문턱을 넘으면 더 큰 조직과 작업 묶음이 가능해져 경제 효과가 비선형적으로 달라질 수 있다는 논지다. 표준 벤치마크는 주로 개별 과제에 집중하므로 조직 단위의 상호보완성과 협업 실패를 충분히 포착하지 못한다. 이는 실측된 고용 전망이 아니라 이론적 틀이며, 에이전트 평가에 역할 조정과 공동 결과를 추가할 근거로 읽는 것이 적절하다.