AI로 일 처리 빨라져도 생산성은 그대로

 

① ‘챗GPT’가 약 3년 전 출시되며 생성형 인공지능(AI) 사용이 확산된 후 개별 업무에 필요한 시간은 절약됐지만 한국 경제 전체의 생산성은 개선되지 않았다는 한국은행 연구팀의 조사 결과가 나왔다. 오삼일 한은 조사국 팀장 등이 7일 발표한 보고서 ‘AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석’에 따르면 생성형 AI를 사용하는 한국 근로자는 업무 시간이 평균 3.8% 감소했다.

② AI가 이처럼 절약해 준 시간을 다시 생산 활동에 투입할 경우 한국의 생산성은 약 1.0%포인트 늘어나게 된다고 연구진은 추산했다. ‘생산성’이란 국내총생산(GDP)을 근로 시간으로 나눈 지표다. 특정 업무를 더 빨리 처리할 수 있다면 남게 된 시간에 추가로 부가가치를 생산할 수 있기 때문에 생산성은 상승하게 된다.

③ 하지만 한은 조사 결과 AI가 근로 시간을 절감해 줬음에도 전체 생산성은 올라가지 않았다. AI가 근로 시간을 줄여줘서 얻게 된 시간을 업무에 다시 투입하기보다는 자기 개발이나 휴식 등 비생산적 활동에 쓰는 경우가 많았기 때문이라고 한은은 분석했다.

④ 예를 들어 자영업자와 전문직은 AI를 활용하는 사람일수록 생산성이 증가했다. 오삼일 팀장은 “업무 자율성이 높고 자기 성과가 보상으로 연결되는 직군일수록 AI가 생산성을 끌어올리는 것으로 나타났다”며 “보다 유연한 보상 체계가 AI와 생산성의 연계를 높일 가능성이 있다는 방증”이라고 설명했다.

⑤ 연구팀은 AI로 인한 개별 근로자의 효율성 제고가 경제 전반의 생산성 증가로 나타나지 못하는 이유로 여전히 과거에 머무는 조직 문화, 생산성이 늘어난다 해도 급여는 제자리인 경직적인 보상 체계를 지목했다. 실무자가 AI로 업무를 빨리 처리했다 하더라도 조직 내 의사 결정 과정이나 결재·승인 등 다른 단계가 예전과 같은 탓에 업무 완료까지 ‘병목’ 현상이 발생해 AI 사용자가 절약한 시간이 대기·휴식 등으로 소모된다는 의미다. 오삼일 팀장은 또 “한국 임금 근로자의 대다수는 일을 더 하더라도 보상은 그대로여서 일을 더 해야 할 유인이 없는 실정”이라며 “AI와 잘 상응하도록 조직 문화와 절차를 개선하고 생산성 증가를 반영하는 성과 기반 보상 체제 도입 등이 필요한 것으로 보인다”라고 제안했다.