한은 “생성형 AI로 주당 업무시간 1시간30분 절감”

“노동생산성 영향 위해선 조직 개편 필요” … 업무 흐름과 보상체계 재설계 주문

▲ 생성형 AI 제작

생성형 인공지능(AI) 도입으로 줄어든 업무시간이 노동생산성 상승으로 이어지려면 조직구조를 개편해 직무를 재배치하고, 성과 기반 유인체계를 구축해야 한다고 한국은행이 제안했다.

한은은 7일 'AI 도입이 생산성을 높이는가? 도입 초기 3년의 효과 분석'를 주제로 BOK이슈노트를 발표했다. 한은은 "AI 활용이 업무시간을 단축시키긴 했으나 실제 생산 증가까지는 이어지지 않았다"고 분석했다. 분석에는 지난해 5~6월 한국은행 조사국이 15~64세 취업자 5천512명을 대상으로 실시한 가계조사를 활용했다.

한은의 분석을 살펴보면 AI는 전체적으로 업무시간을 단축시켰다. 생성형AI 도입에 따른 업무시간 변화를 정량적으로 추정한 결과 평균 업무시간은 3.8% 감소했다. 주 40시간 근무 기준으로 주당 1시간30분에 해당한다.

생산성 증가 상관관계는 '0'
"업무 흐름·노동자 보상 유인 없어"

AI가 절약한 시간을 다시 생산활동에 투입할 경우 생산성은 1.0%포인트 늘어날 수 있다. 다만 업무시간 단축이 모든 노동자의 생산성 증가로 이어지지는 않았다.

한은이 AI 활용 전후의 업무 처리량 변화를 작업별로 수집한 뒤 이를 노동자 단위로 분석해 생산성 변화 수준을 추정한 결과 두 변수 상관관계는 0으로 나타났다. 산업별 AI 활용률과 노동생산성 증가율을 비교했을 때도 뚜렷한 상관관계가 나오지 않았다.

성과 유인이 있거나 업무 자율성이 높은 집단에서만 생산성 증가가 관찰됐다. 업무시간 1.0%포인트 절감시 임금노동자에 비해 업무처리량이 추가적으로 1.0%포인트 증가했다. 전문직은 사무직 대비 업무처리량이 0.7%포인트 높았다. 사용시간 상위 50% 집단의 하위 50% 대비 업무처리량이 0.5%포인트 높았고, 청년(15~39세) 업무처리량이 50~64세 대비 0.6%포인트 더 높았다. 성별·학력·근속연수에 따른 효과는 유의미하지 않았다.

한은은 "AI활용은 특정 작업 단위에 선택적으로만 적용되고, 여러 작업을 연속적으로 수행하는 업무 흐름에서는 기존 방식이 유지된다"며 "이럴 경우 작업 간 순서와 의존관계가 그대로 유지돼 개별 작업 효율성 개선이 전체 생산성 증가로 확산하기 어렵다"고 풀이했다. 실제로 2024년 기업활동조사에 따르면 AI활용률은 기업 수준에서 9.6%, 노동자 수준에서는 51.8%였다.

한은은 또 "보상 구조도 중요하게 작용했을 것"이라며 "추가 성과에 대한 보상이 미약하면 노동자는 생성형AI 사용으로 업무시간을 단축해도 남는 시간을 직장 내 여가시간을 추가로 누리거나, 적당히 좋은 수준에서 작업을 멈출 가능성이 있다"고 설명했다.

표준 업무 AI에 맡기고
저연차·신입, 의사결정 업무 조기 투입

한은은 "AI 생산성 효과는 보상, 평가, AI 사용방식을 어떻게 최적화하는지에 따라 결정된다"며 AI 중심으로 업무를 재설계할 것을 제안했다. 구체적으로 업무를 △결과물과 평가기준이 명확한 표준화 업무 △수행자의 경험과 판단, 창의성이 중요한 열린 업무로 구분할 것을 제안했다. 표준화 업무는 AI가 담당하고, 열린 업무에서는 AI가 의사결정을 지원하는 증강도구로 활용하며, 신입·저연차 인력은 열린 업무에 조기 참여할 수 있도록 '관찰-보조-주도'로 이어지는 업무 참여구조를 만드는 방식을 내놓았다.

오삼일 한은 조사국 고용연구팀장은 "앞으로 중요한 것은 AI 도입 자체가 아니라 AI 활용이 실제 생산성 변화로 어떻게 연결되는지를 지속적으로 점검하는 것"이라며 "시간 절감, 업무 재배치, 생산 증가 간 연결관계가 산업·직무·기업 특성에 따라 어떻게 달라지는지 체계적으로 모니터링할 필요가 있다"고 설명했다. 그는 "노동자 및 기업 단위의 미시자료를 기반으로 AI 활용 강도, 업무 재구성, 직무전환 등 생산성 전환을 설명하는 선행지표를 지속적으로 추적·분석하고, 정책 설계에 이를 반영하는 체계를 구축해야 한다"고 덧붙였다.