8일 한국은행의 ‘AI 도입은 생산성을 높이는가: 초기 3년의 효과 분석’ 보고서에 따르면, 생성형 AI 활용 근로자의 평균 업무시간은 3.8% 감소한 것으로 나타났다. 이는 주 40시간 기준 약 1.5시간 절감에 해당한다.
업무시간 단축효과는 직업·작업별로 차이가 존재했다.
직업별로는 전문직, 사무직, 관리직 순으로 시간 절감 효과가 크게 나타났으나, 서비스직, 기능직, 단순노무직은 효과가 상대적으로 제한적이었다.
작업별로는 교육자료 개발, 통계분석, 모델설계, 소프트웨어 개발 등 인지적·비정형 업무에서는 효과가 컸으나, 업무 조율, 장비 운용 등 고맥락 판단 혹은 물리적 협력 요구 작업에서는 효과가 크지 않았다.
해당 절감 시간이 모두 생산 증가로 전환된 상황을 가정할 시, 잠재적 생산성 증가 효과는 약 1.0% 수준으로 추정됐으나, 실제 생산성 증가로는 연결되지 않은 것으로 나타났다.
실제 생성형 AI 활용에 따른 업무시간 절감률과 업무처리량 증가율 간 상관계수는 0에 불과했다.
보고서는 “AI를 통해 업무시간이 절감되었음에도 불구하고, 시간 절감이 업무처리량 증가로 이어지지 않는 이른바 ‘AI 생산성 단절’ 현상이 존재함을 의미한다”며 “절약된 시간이 고부가가치 업무로 재배치되지 못하고 있거나, 업무 프로세스 및 조직 구조의 변화가 충분히 수반되지 않은 데 기인할 것으로 해석된다”고 평가했다.
AI 활용이 생산성 증가로 이어지지 못하는 배경으로는 먼저 AI가 전체 업무가 아닌 특정 작업 단위에서만 사용되는 경향이 꼽혔다.
일부 업무에만 AI가 적용되는 이유로는 기술적으로 AI가 특정 작업에서의 높은 성과에도 여러 작업의 연속적 수행 업무흐름 수준에서는 비용 증가 및 품질 불안정 문제가 여전하고, 조직 측면에서도 데이터 표준화 등 보완적 투자가 필요해 확산을 제한하는 것으로 분석됐다.
또한 업무 프로세스 및 조직 구조 변화로 이어지지 못하는 점도 지적됐다.
보고서는 “현재의 활용이 기존 업무 프로세스를 유지한 상태에서 일부 작업만을 보조하는 방식으로 이루어지는 경우가 많다”며 “이러한 경우 작업 간 순서와 의존 관계가 그대로 유지되기 때문에 개별 작업의 효율성 개선이 전체 생산성 증가로 확산되기 어렵다”고 설명했다.
이외에도 일부 작업이 AI를 통해 빨라지더라도 이외 과정이 동일한 ‘병목 현상’의 존재, AI 활용에 대한 추가 성과에 대한 보상 미비 등이 생산성 증가로의 길목을 막을 수 있다고 짚었다.
이에 보고서는 향후 AI의 경제적 효과는 활용 방식 및 조직구조 변화 방향성에 따라 달라질 수 있다고 전망했다.
구체적으로 조직을 ‘표준화 업무’와 ‘열린 업무’로 구분해 재구성해야 한다고 제언했다.
‘표준화 업무’는 보고서 요약, 회계 처리, 규정 검토, 데이터 정리 등 결과물·평가 기준이 명확하게 정의되는 업무이며 ‘열린 업무’는 신규 사업 기획, 전략 수립 등 최종 결과물의 형태와 수준이 정해져 있지 않고 수행자의 경험·판단·창의성이 중요한 업무를 뜻한다.
연구팀은 표준화 업무에서는 AI가 업무 수행의 중심적 역할을, 열린 업무에서는 완전 자동화보다는 인간과 AI의 협업이 중심이 될 것을 제언했다.
보고서는 “이 구분이 중요한 이유는 두 업무 유형에서 AI의 역할과 생산성 향상 경로가 근본적으로 다르기 때문”이라며 “표준화 업무와 열린 업무를 구분하지 않은 채 동일한 방식으로 AI를 도입할 경우, 업무 흐름의 근본적인 변화 없이 개별 작업의 효율성 개선만 누적될 가능성이 높다”고 밝혔다.
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