그림=한국은행.

[대한경제=김봉정 기자] 생성형 인공지능(AI) 도입이 업무시간 단축 효과를 내고 있지만 실제 생산 증가로는 연결되지 못하면서 ‘생산성 단절’ 현상이 나타나고 있다는 분석이 나왔다.

7일 한국은행이 발표한 ‘AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석’에 따르면 AI 활용은 업무시간을 평균 3.8% 단축시키는 것으로 나타났다. 주 40시간 근무 기준으로 환산하면 주당 약 1.5시간을 절감하는 수준이다.

특히 저숙련 근로자와 AI를 적극 활용하는 사용자일수록 시간 절감 효과가 더 크게 나타났다.

한은은 업무시간 단축 효과를 생산성으로 환산할 경우 약 1.0%의 잠재적 생산성 향상 효과가 있는 것으로 추정했다.

다만 시간 절감이 실제 생산 증가로 연결되지는 않은 것으로 나타났다. 개인별 업무시간 단축과 업무처리량 증가 간 상관계수는 0으로 추정됐다. AI를 통해 확보한 시간이 생산성이 높은 업무로 재배치되지 못하고 있다는 의미다.

한은은 이를 ‘생산성 단절’ 현상으로 해석했다. AI가 개별 작업 수준에서는 효율성을 높였지만 업무 흐름 개선이나 조직 구조 개편, 인력 재배치 등으로 확장되지 못하면서 생산성 개선 효과가 제한되고 있다는 설명이다.

그러나 자영업자와 전문직, AI 고강도 사용자 등 성과에 대한 유인이 크고 업무 자율성이 높은 집단에서는 생산성 증가가 확인됐다. 이는 AI의 효과가 기술 자체보다 작업 구조와 성과 보상 체계에 의해 좌우될 수 있음을 보여준다고 한은은 설명했다.

현재 AI는 업무 전반보다 특정 작업 단위에 선택적으로 적용되는 경향이 강한 것으로 분석됐다. 같은 직무 내에서도 일부 업무는 AI로 자동화되거나 효율화되지만 나머지 업무는 기존 방식이 유지되는 경우가 많다는 것이다.

이에 따라 한은은 AI를 범용기술로 활용해 생산성 향상 효과를 실현하기 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어 기업 내부의 업무 구조와 조직 운영 방식 변화가 필요하다고 강조했다.

서동현 한은 조사국 고용연구팀 과장은 “현재 AI는 효율성 단계에는 진입했으나 아직 생산성 단계로는 충분히 전환되지 못한 상태”라며 “향후 정책 대응과 기업 조직, 노동시장 구조의 변화에 따라 생산성 경로는 크게 달라질 수 있다”고 말했다.

이어 “AI의 생산성 효과를 실현하기 위해서는 업무 프로세스와 조직 구조의 재설계, 직무 재배치, 성과 기반 유인체계 구축 등이 중요하다”며 “청년층의 숙련 형성 경로 변화에 대한 지속적인 점검도 필요하다”고 부연했다.

김봉정 기자 space02@

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