생성형 인공지능(AI)이 업무 시간을 줄이는 데는 효과를 보였지만 기업 생산성 향상으로는 아직 이어지지 못했다는 분석이 나왔다.
7일 한국은행의 'AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석' 보고서에 따르면, AI 활용이 근로자의 업무 시간을 평균 3.8% 단축시키는 효과를 확인했다. 주당 근로시간으로 환산하면 약 1.5시간을 절약한 셈이다.
이번 연구는 전국 15~64세 취업자 5512명을 대상으로 진행됐다. 한은은 챗GPT와 제미나이 등 생성형 AI 확산 이후 실제 업무 현장에서 생산성 개선 효과가 나타나고 있는지를 분석했다.
분석 결과 AI 활용에 따른 시간 절감 효과는 저숙련 근로자와 AI를 적극 사용하는 고강도 사용자에게서 더욱 크게 나타났다. 이를 생산성 증가 효과로 환산하면 약 1.0% 수준의 잠재적 생산성 향상이 가능한 것으로 추정됐다.
그러나 실제 거시경제 차원의 생산성 지표에서는 뚜렷한 개선이 확인되지 않았다. 보고서는 "거시적 생산성 지표에서는 아직 뚜렷한 개선이 관찰되지 않고 있다"고 평가했다.
한은은 AI가 개별 작업 수준에서는 효율성을 높였지만 조직 차원의 업무 흐름 개선이나 인력 재배치로 이어지지 못한 점을 원인으로 꼽았다. 직원이 AI를 활용해 업무 시간을 줄여도 이후 결재와 검토, 협업 과정이 기존 방식대로 유지되면서 전체 생산성 향상 효과가 제한됐다는 설명이다.
반면 자영업자와 전문직, AI 고강도 사용자 등 업무 자율성이 높고 성과 보상이 직접 연결되는 집단에서는 생산 증가 효과가 확인됐다. 직업별로는 전문직의 시간 절감 효과가 가장 컸으며 사무직과 관리직이 뒤를 이었다. 서비스직과 단순노무직에서는 상대적으로 효과가 제한적이었다.
연령별 차이도 나타났다. 25~39세 청년층은 50~64세 고연령층보다 업무 처리량 증가 폭이 약 0.6%포인트 높았다. 전문직 역시 사무직보다 생산 증가 효과가 0.7%포인트 큰 것으로 분석됐다.
한은은 앞으로 AI 생산성 효과의 핵심은 기술 자체보다 조직 혁신에 달려 있다고 강조했다. 보고서는 "AI의 생산성 효과를 실현하기 위해서는 업무 프로세스와 조직 구조의 재설계, 직무 재배치, 성과 기반 유인체계 구축 등이 중요하다"며 "청년층의 숙련 형성 경로 변화에 대한 지속적인 점검도 필요하다"고 밝혔다.
7일 한국은행의 'AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석' 보고서에 따르면, AI 활용이 근로자의 업무 시간을 평균 3.8% 단축시키는 효과를 확인했다. 주당 근로시간으로 환산하면 약 1.5시간을 절약한 셈이다.
이번 연구는 전국 15~64세 취업자 5512명을 대상으로 진행됐다. 한은은 챗GPT와 제미나이 등 생성형 AI 확산 이후 실제 업무 현장에서 생산성 개선 효과가 나타나고 있는지를 분석했다.
분석 결과 AI 활용에 따른 시간 절감 효과는 저숙련 근로자와 AI를 적극 사용하는 고강도 사용자에게서 더욱 크게 나타났다. 이를 생산성 증가 효과로 환산하면 약 1.0% 수준의 잠재적 생산성 향상이 가능한 것으로 추정됐다.
그러나 실제 거시경제 차원의 생산성 지표에서는 뚜렷한 개선이 확인되지 않았다. 보고서는 "거시적 생산성 지표에서는 아직 뚜렷한 개선이 관찰되지 않고 있다"고 평가했다.
한은은 AI가 개별 작업 수준에서는 효율성을 높였지만 조직 차원의 업무 흐름 개선이나 인력 재배치로 이어지지 못한 점을 원인으로 꼽았다. 직원이 AI를 활용해 업무 시간을 줄여도 이후 결재와 검토, 협업 과정이 기존 방식대로 유지되면서 전체 생산성 향상 효과가 제한됐다는 설명이다.
반면 자영업자와 전문직, AI 고강도 사용자 등 업무 자율성이 높고 성과 보상이 직접 연결되는 집단에서는 생산 증가 효과가 확인됐다. 직업별로는 전문직의 시간 절감 효과가 가장 컸으며 사무직과 관리직이 뒤를 이었다. 서비스직과 단순노무직에서는 상대적으로 효과가 제한적이었다.
연령별 차이도 나타났다. 25~39세 청년층은 50~64세 고연령층보다 업무 처리량 증가 폭이 약 0.6%포인트 높았다. 전문직 역시 사무직보다 생산 증가 효과가 0.7%포인트 큰 것으로 분석됐다.
한은은 앞으로 AI 생산성 효과의 핵심은 기술 자체보다 조직 혁신에 달려 있다고 강조했다. 보고서는 "AI의 생산성 효과를 실현하기 위해서는 업무 프로세스와 조직 구조의 재설계, 직무 재배치, 성과 기반 유인체계 구축 등이 중요하다"며 "청년층의 숙련 형성 경로 변화에 대한 지속적인 점검도 필요하다"고 밝혔다.