한은 “AI로 시간은 아꼈지만…생산성 증가는 ‘없다’”

인공지능(AI) 활용이 직장인들의 업무 시간을 줄여주지만 이것이 실질적인 생산성 증가로는 이어지지 않고 있다는 분석이 나왔다. AI가 개별 작업의 효율성은 높였으나, 조직 전체의 성과로 연결되지 못하는 이른바 ‘생산성 단절(disconnect)’ 현상이 발생하고 있는 것으로 풀이된다. AI의 생산성 효과를 실현하기 위해서는 업무 프로세스와 조직 구조의 재설계 등이 필요하다는 제언이다.

한국은행은 최근 발표한 ‘BOK 이슈노트: AI 도입은 생산성을 높이는가’ 보고서에서 이같이 밝혔다. 실증 분석 결과에 따르면, 생성형 AI 활용 근로자의 평균 업무시간은 3.8% 단축된 것으로 나타났다. 이는 주 40시간 근무를 기준으로 환산할 때 주당 약 1.5시간을 절감한 셈이다. 한은은 이러한 업무시간 단축을 생산성 증가로 환산할 경우 약 1.0%의 잠재적 생산성 향상 효과가 추정된다고 밝혔다.

그러나 단축된 시간이 실제 산출인 업무처리량 증가로 연결되지는 않았다. 한은 분석 결과, 개인별 업무시간 단축과 업무처리량 증가 간의 상관계수는 '0'으로 추정됐다.

연구팀은 이에 대해 AI가 특정 작업 단위에서는 효율성을 개선하고 있지만, 업무 흐름 개선이나 조직 구조 변화, 인력 재배치로 확장되지 못하면서 생산성 단절 현상이 나타나고 있다고 분석했다.

다만 자영업자나 전문직, AI 고강도 사용자 등 성과 보상이 명확하고 업무 자율성이 높은 집단에서는 업무시간 단축이 실제 생산 증가로 이어지는 예외적인 현상이 관찰됐다.

이는 AI의 효과가 단순한 기술 자체보다 작업 구조와 유인 체계에 의해 결정될 수 있음을 시사한다.

한은은 현재의 상황을 범용기술 도입 초기에 나타나는 전형적인 전환 과정으로 평가했다.

한은은 보고서를 통해 “향후 정책 대응과 기업조직 및 노동시장 구조의 전환에 따라 생산성 경로는 크게 달라질 수 있다”면서 “AI의 생산성 효과를 실현하기 위해서는 업무 프로세스와 조직 구조의 재설계, 직무 재배치, 성과 기반 유인체계 구축 등이 중요하고, 청년층의 숙련 형성 경로 변화에 대한 지속적인 점검도 필요하다”고 제언했다.

김형중 기자 [e-mail]