최근 챗GPT 등 생성형 AI가 노동 현장에 빠르게 확산하면서 업무시간을 줄이는 효과를 내고 있지만, 실제 기업의 생산성 증가로는 이어지지 못하고 있다는 분석이 나왔습니다.

한국은행 조사국 고용연구팀이 발표한 이슈노트에 따르면, 국내 근로자의 생성형 AI 활용률은 2025년 기준 51.8%로 과거 인터넷 확산 시기보다 8배나 빠른 속도로 보급됐습니다.

조사 결과 생성형 AI를 활용하는 근로자는 주당 평균 1.5시간, 약 3.8%의 업무시간 단축 효과를 본 것으로 나타났습니다.

이를 노동생산성으로 환산하면 약 1.0%의 잠재적 생산성 향상 효과가 있는 것으로 추정됩니다.

하지만 이처럼 절약된 업무시간이 실제 근로자의 업무 처리량 증가나 기업의 산출량 확대로는 연결되지 않아 상관계수가 '0'에 머물렀습니다.

보고서는 AI가 문서 작성이나 데이터 분석 등 개별 작업의 효율성은 높였지만, 전체적인 업무 흐름이나 기업 조직 구조의 변화로 확장되지 못하면서 '생산성 단절' 현상이 나타나고 있다고 분석했습니다.

다만 성과에 따른 보상이 명확하고 업무 자율성이 높은 자영업자나 전문직, 그리고 AI를 집중적으로 사용하는 고강도 사용자의 경우에는 시간 단축이 실제 생산 증가로 이어지는 예외적인 모습을 보였습니다.

한국은행 연구팀은 현재 AI가 효율성 개선 단계에는 진입했으나 생산성 단계로는 충분히 전환되지 못한 상태라며, AI 중심의 업무 프로세스 재설계와 직무 재배치 등 조직 구조의 혁신이 수반되어야 거시적 생산성 증대를 실현할 수 있다고 제언했습니다.