AI로 일하면 효과 있다? 업무시간 줄었지만 생산성 증가는 ‘제로’

한은 ‘AI 도입은 생산성을 높이는가?’ 보고서
업무시간 절감률·처리량 증가율 상관계수 ‘0’
“효율성 단계에서 생산성 단계로 전환 못해”

업무 시간이 줄어도 처리량 증가로 이어지지 않는 ‘AI 생산성 단절’ 현상이 존재하는 것으로 나타났다. [코파일럿으로 제작]

[헤럴드경제=김벼리 기자] 국내 근로자들이 생성형 AI(인공지능)를 통해 업무시간을 3.8% 줄였지만, 시간 단축이 실제 생산 증가로 이어지지 않는다는 한국은행 분석 결과가 나왔다. 조직 구조와 업무 흐름을 바꿔야 생산성을 높일 수 있다는 것이다.

한국은행은 7일 ‘AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석’ 보고서를 통해 이같이 밝혔다.

보고서는 지난해 5∼6월 전국 만 15∼64세 취업자 5512명을 대상으로 AI 활용이 업무시간과 생산에 미치는 영향을 분석했다.

분석 결과 생성형 AI를 쓰는 근로자의 평균 업무시간은 3.8% 줄었다. 주 40시간 근무 기준으로 주당 약 1.5시간을 줄일 수 있는 셈이다. 이 업무시간 단축이 전적으로 생산 증가로 전환된다고 가정할 경우 잠재적 생산성 증가 효과는 1% 수준으로 보고서는 추정했다.

하지만 업무 시간 절감이 실제 생산 증가로 이어지지 않고 있다고 보고서는 지적했다. 생성형 AI 활용에 따른 업무시간 절감률과 업무처리량 증가율 간 상관 계수가 0으로 나타난 것이다. 업무 시간이 줄어도 처리량 증가로 이어지지 않는 ‘AI 생산성 단절’ 현상이 존재하는 것이다.

보고서는 “절약된 시간이 고부가가치 업무로 재배치되지 못하고 있거나, 업무 절차와 조직 구조 변화가 충분히 수반되지 않기 때문”이라고 원인을 분석했다.

다만 자영업자, 전문직, AI 고강도 사용자 등 성과 유인과 업무 자율성이 높은 집단에서는 생산성 증가가 관찰됐다. 이는 AI의 효과가 기술 자체보다 작업 구조와 유인 체계에 의해 결정될 수 있음을 보여준다는 설명이다.

그러면서 보고서는 현재 AI가 ‘효율성(efficiency)’ 단계에는 진입했지만 ‘생산성(productivity)’ 단계로는 아직 전환되지 못했다고 평가했다. 범용기술 도입 초기의 전형적인 전환 과정, 이른바 ‘J커브 현상’이다. 기술 도입 이후 일정 기간은 시간 절감 등 잠재적 효과가 축적되지만, 조직과 제도적 변화가 뒤따르지 않으면 실제 생산성 증가로 이어지기 어려운 것이다.

실제로 2024년 기준 기업의 AI 활용률은 9.6%로, 근로자 개인 활용률(51.8%)에 크게 못 미쳤다. AI 확산이 기업 단위의 체계적 업무 흐름 변화로 이어지지 못하고 있다는 방증이다.

보고서는 “AI의 생산성 효과를 실현하기 위해서는 업무 절차와 조직 구조의 재설계, 직무 재배치, 성과 기반 유인체계 구축 등이 중요하다”며 “청년층의 숙련 형성 경로 변화에 대한 지속적인 검토도 필요하다”고 강조했다.