생성형 인공지능(AI)의 빠른 확산으로 근로자들의 업무 시간은 단축되었으나, 이것이 곧바로 조직 전체의 실질적인 생산성 향상으로 이어지지는 않고 있다는 실증적 연구 결과가 나왔다. 개별 작업의 효율성은 높아졌지만, 전체 업무 프로세스와의 연계 부족으로 이른바 ‘생산성 단절(disconnect)’ 현상이 발생하고 있는 것으로 분석된다.
한국은행 조사국 고용연구팀(서동현, 오삼일, 윤종원)은 오늘 ‘AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석‘이라는 BOK 이슈노트를 발표했다. 이 보고서는 전국 만 15~64세 취업자 5,512명을 대상으로 실시한 가계조사를 바탕으로 작성되었다. 분석 결과에 따르면 AI 활용은 근로자의 업무시간을 평균 3.8%, 주당 약 1.5시간 단축시키는 것으로 나타났다. 이를 생산성 증가로 환산하면 약 1.0%의 잠재적 생산성 향상 효과가 있는 것으로 추정된다. 특히 교육자료 개발이나 통계분석 같은 인지적, 비정형 업무에서 시간 절감 효과가 두드러졌다.
스타트업 및 IT 산업계에서 AI 기술 도입은 혁신을 위한 필수 전략으로 여겨지고 있으나, 아직 거시적인 생산성 지표 개선은 지연되고 있다. 보고서는 업무시간 단축이 실제 업무처리량 증가로 이어지지 않는 원인을 업무 흐름(workflow)의 경직성, 생산 과정 내 병목 현상, 그리고 유인구조의 불일치에서 찾았다. 개인이 단축한 시간이 고부가가치 업무로 재배치되지 못하고 있다는 것이다. 다만 예외적으로 성과 보상이 직결되고 자율성이 높은 자영업자와 전문직, 그리고 AI 고강도 사용자 집단에서는 실제 생산 증가가 확인되었다. 이는 기술 자체의 성능보다 작업 구조와 유인 체계가 생산성을 좌우함을 보여준다.
한국은행 연구팀은 보고서를 통해 “현재 AI는 효율성(efficiency) 단계에는 진입했으나 아직 생산성(productivity) 단계로는 충분히 전환되지 못한 상태”라고 진단했다. 또한 “이러한 생산성 단절은 범용기술 도입 초기의 전형적인 전환 과정으로 볼 수 있으며, 향후 정책 대응과 기업조직 및 노동시장 구조의 전환에 따라 생산성 경로는 크게 달라질 수 있다”고 설명했다.
결론적으로 AI의 실질적인 생산성 파급 효과를 극대화하기 위해서는 단순한 툴 도입을 넘어 조직 전반의 보완적인 재설계가 수반되어야 한다. 기업들은 표준화 업무를 AI 중심으로 전환함과 동시에, 인간과 AI가 협업하는 열린 업무 비중을 확대해 나가야 할 것으로 분석된다. 특히 단기적 효율성 추구가 저연차 근로자의 숙련 형성 경로를 훼손하지 않도록, 조직 내부의 학습 기회를 새롭게 설계하는 장기적인 인적자본 축적 전략이 필수적이다.
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