한은 "생성형 AI 쓰면 시간 절감…생산 증가는 아직"
![한은 "생성형 AI 쓰면 시간 절감…생산 증가는 아직" [AFP=연합뉴스 자료사진. 재판매 및 DB 금지]](https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/07/yonhap/20260607121507554obcx.jpg)
(서울=연합뉴스) 한지훈 기자 = 인공지능(AI) 활용이 업무 시간을 단축해주지만, 실제 생산을 증가시키지는 못한다고 한국은행이 7일 분석했다.
한은은 이날 발표한 보고서에서 "현재 AI는 효율성 단계에는 진입했으나 생산성 단계로는 충분히 전환되지 못한 상태"라고 평가했다.
한은은 가계 조사를 바탕으로 ▲ AI 활용이 업무 시간 단축을 통해 잠재적 생산성 향상을 유발하는지 ▲ 시간 절감이 실제 생산 증가로 이어지는지 등을 연구했다.
분석 결과, 생성형 AI 활용 근로자의 평균 업무 시간은 3.8% 감소한 것으로 나타났다. 주 40시간 근무 기준으로 주당 약 1시간 30분을 절감한 셈이다.
특히 AI 사용 시간 상위 50% 집단(AI 고강도 사용자)과 근속 연수 하위 50% 집단(저숙련자)에서 이런 효과가 두드러졌다.
업무 시간 단축이 전적으로 생산 증가로 전환된다고 가정할 경우 잠재적 생산성 증가 효과는 약 1.0% 수준으로 추정됐다.
![AI 활용에 따른 업무 시간 절감률과 업무 처리량 증가율 간의 관계 [한은 제공]](https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/07/yonhap/20260607120205858yest.jpg)
다만, 생성형 AI 활용에 따른 업무 시간 절감률과 업무 처리량 증가율 간의 상관 계수는 0으로 나타났다.
AI 활용에 따른 시간 절감이 실제 생산 증가로 이어지지는 않았다는 게 한은 결론이다. 이른바 'AI 생산성 단절'이다.
AI가 개별 작업 수준의 효율은 높였지만, 업무 흐름 개선, 조직 구조 변화, 인력 재배치 등으로 확장되지 못했기 때문이다.
이는 범용 기술 도입 초기의 전형적인 현상으로 풀이됐다.
전문직과 AI 고강도 사용자 등에서는 생산 증가 관찰됐는데, 이는 AI 효과가 기술 자체보다 작업 구조와 유인 체계에 의해 결정될 수 있다는 점을 보여주는 것으로 해석했다.
한은은 "AI의 생산성 효과를 실현하기 위해서는 업무 프로세스와 조직 구조의 재설계, 직무 재배치, 성과에 기반한 유인 체계 구축 등이 중요하다"며 "청년층의 숙련 형성 경로 변화도 지속해 점검해야 한다"고 제안했다.
hanjh@yna.co.kr
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