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생성형 인공지능(AI) 사용 효과가 기업에 미치지 못했다는 분석이 나왔다.
근로자 개인은 AI를 활용해 잔업을 줄였으나, 기업의 업무 흐름과 조직 구조가 함께 바뀌지 않으며 기업 단위의 생산성을 끌어올리는 데는 한계를 보였다는 설명이다.
서동현·오삼일 팀장·윤종원 한국은행 조사국 고용연구팀 연구원은 8일 ‘AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석’ 보고서에서 생성형 AI 활용이 업무시간을 줄였지만 실제 생산 증가로는 이어지지 않았다고 밝혔다.
보고서는 2025년 5~6월 전국 만 15~64세 취업자 5512명을 대상으로 조사를 실시했다. 조사 결과 AI 활용은 업무시간을 평균 3.8%, 주당 약 1.5시간 단축시켰다. 특히 저숙련자와 AI 사용량이 많은 AI 고강도 사용자에게서 효과가 두드러졌다.
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업무시간 단축이 그대로 생산성 증가로 이어진다면 약 1.0%의 잠재적 생산성 향상 효과가 예상된다. 그러나 줄어든 시간이 실제 업무처리량 증가로 이어졌는지를 본 결과, 두 변수의 상관계수, 즉 연관성은 0이었다. AI가 개인의 작업 속도는 높였지만, 절약된 시간이 추가 생산으로 옮겨가지는 못했다는 의미다.
연구원은 AI 사용이 기업 단위의 업무 흐름 개선, 조직 구조 변화, 인력 재배치로 확장되지 못하며 ‘생산성 단절’ 현상이 보였던 것으로 추정했다. 개인이 AI로 시간을 아껴도 회사의 일 처리 방식이 그대로라면 생산성 증가로 연결되기 어렵다는 것이다. 실제 근로자의 생성형 AI 업무 활용률은 51.8%였던 반면 기업의 AI 활용률은 9.6% 수준이었다.
연구진은 이 상황이 AI 도입 초기의 과도기에서 일어날 수 있는 일이라고 설명했다. AI가 문서 작성과 자료 정리, 데이터 분석 등 개별 업무의 속도는 높이고 있지만 회사 전체의 일 처리 방식은 기존 틀에 머물러 있기 때문이다. 승인 절차, 협업 방식, 업무 배분이 그대로라면 개인이 아낀 시간이 곧바로 추가 생산으로 이어지기 어렵다.
연구원은 AI의 생산성 효과가 기업 단위로 확산되려면 단순히 사용량을 늘리는 데 그쳐서는 안 된다고 말했다. 절차와 결과가 비교적 정해진 업무는 AI에게 일부 넘길 수 있도록 처리 방식을 다시 짜고, 기획·전략처럼 판단이 필요한 업무는 AI를 검토하는 사람이 붙는 식으로 역할을 나눠야 한다는 설명이다. 연구원은 AI 활용이 실제 생산성 향상으로 이어지도록 업무 재배치와 보상 체계, 교육·훈련 방식까지 함께 손질할 필요가 있다고 강조했다.
실제로 이 과도기 속에서도 예외적으로 생산성이 증가했던 사례는 자영업자, 전문직, AI 고강도 사용자 등이었다. 이들 직군은 생산 능력 증가가 매출이나 성과급 등으로 이어질 가능성이 높고, 업무 자율성 또한 높은 집단이다. 연구원은 AI의 효과가 기술 자체보다 작업 구조와 유인 체계에 의해 결정될 수 있다고 설명했다.
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