한은 "AI 덕에 주 1.5시간 업무 단축…생산 증대 효과는 미미"

취업자 5512명 조사…절반 이상 업무에 AI 활용

AI 사용 근로자 평균 업무 시간 3.8% 감소

전문직, 사무직, 관리직 순으로 절감 효과 커

AI 생산적 단절 발생…업무 흐름 개선 등 안 돼

해당 이미지는 AI로 제작됨.

인공지능(AI) 도입이 업무 시간을 단축하는 효과를 내고 있지만, 실제 생산성 증대로는 이어지지 않고 있다는 한국은행의 분석이 나왔다.

한은은 7일 발표한 'BOK 이슈노트-AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석'을 보고서를 통해 이같이 진단했다.

연구진이 지난해 5~6월 전국 취업자 5512명을 대상으로 한 조사 결과, 국내 근로자 10명 중 5명 이상(51.8%)이 업무에 AI를 활용하는 것으로 나타났다.

이는 인터넷 보급 초기와 비교해 약 8배 빠른 확산 속도다.

AI 활용은 업무 효율성 향상으로 이어졌다. AI를 사용하는 근로자의 평균 업무 시간은 3.8% 감소했다.

주 40시간 근무 기준으로 환산하면 주당 약 1시간 30분의 시간을 절감한 것으로 분석됐다.

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 이어진다고 가정하면 AI의 잠재적 생산성 증가 효과는 약 1.0% 수준으로 추정됐다.

AI 활용 효과는 근로자별로 상이하게 나타났다.

직업별로는 전문직, 사무직, 관리직 순으로 업무 시간 절감 효과가 크게 나타난 반면, 서비스직과 기능직, 단순노무직에서는 상대적으로 효과가 크지 않은 것으로 조사됐다.

다만, 생성형 AI 활용에 따른 업무 시간 절감률과 업무 처리량 증가율 간의 상관 계수는 0으로 나타났다.

AI를 통해 업무 시간을 줄일 수는 있었지만, 절감된 시간이 추가 업무 수행이나 생산 확대 등으로 이어지지는 않았다는 분석이다.

한은은 이를 'AI 생산성 단절' 현상으로 규정했다.

AI가 개별 작업의 효율성은 높였지만, 업무 흐름 개선이나 조직 구조 개편, 인력 재배치 등 생산성 향상으로 이어질 구조적 변화까지는 이끌어내지 못했다는 설명이다.

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.