한은 "AI로 업무 시간 1.5시간 줄어도 생산성은 그대로"

[아이뉴스24 홍지희 기자] 생성형 AI 사용 시 업무 시간은 주당 1.5시간(주 40시간 근무 기준) 줄지만, 실제 생산성 향상으로 연결되지는 않는 것으로 나타났다.

한국은행이 7일 발표한 'BOK 이슈노트'에 따르면 "업무 시간 단축에 따른 잠재적 생산성 향상 효과는 1.0%로 추정하지만, 단축된 시간이 실제 생산 증가로 이어지지 않는 '생산성 단절' 현상이 있었다"고 분석했다.

효율성 단계에는 진입했지만, 생산성 단계로 충분히 전환되지 않은 전형적인 '전환 과정(J-curve)'이다.

생성형 AI에 따른 업무 시간 단축 효과는 △전문직 △사무직 △관리직 순으로 시간 절감 효과가 있었다. 반면 △서비스직 △기능직·단순노무직에서는 상대적으로 효과가 제한적이었다.

전문직이나 자영업자 등 자신이 업무 흐름을 스스로 조정할 자율성이 높고, 성과가 보상으로 연결되는 유인 체계가 있는 직군에서 효과가 높게 나타났다.

AI를 많이 사용하는 사람과 저숙련 노동자에게 업무시간 절감 효과는 크게 나타났다. 저숙련 노동자는 경험 부족을 AI로 보충해 생산성 격차를 줄였다.

한은은 생성형 AI의 사용이 생산성 산출 결과로 이어지기까지는 갖춰야 하는 조건이 있다고 지적했다.

한은은 "현재 AI 활용은 업무 전체가 아닌 특정 작업 단위에 선택적으로 적용하는 경향이 강하다"며 "AI가 특정 작업에서는 높은 성과를 보이지만, 여러 작업을 연속적으로 수행하는 업무 흐름에서는 비용 증가와 품질 불안정 문제가 있다"고 말했다.

조직 내 업무 경직성 문제도 있다. AI 활용을 기존 업무 프로세스를 유지한 상태에서 일부 작업만 보조하는 방식으로 이뤄지기 때문이다. 작업 간 순서와 의존 관계가 그대로면 개별 작업 효율성이 나아져도, 전체 생산성 향상으로 이어지기 어렵다는 것이다.

생산 과정 내 병목 문제, 추가 성과에 대한 미약한 보상 구조도 해결해야 할 과제로 꼽았다.

오삼일 한은 고용연구팀장은 "생산성 단절 현상은 단순히 부정적인 결과라기보다 AI 도입 초기 과정에서 일부이자 자연스러운 과정 중 하나로 본다"며 "앞으로 어떻게 바꿀 것인지, 어떻게 효율성 개선해 실제 생산성을 늘릴 것인지에 대한 고민이 더 중요하다"고 제안했다.

생산성 효과를 위해선 기술 도입 자체보다 기업 내부의 업무 구조와 조직 운영 방식의 변화가 중요하다고 지적했다.

AI가 담당할 표준화 업무와 인간과 AI의 협업이 필요한 열린 업무를 구분해 조직 차원의 재배치 메커니즘을 마련하는 것이 필요하다는 것이다.

오 팀장은 "기업은 신입·저연차 인력에 열린 업무 중심으로 학습 기회를 제공하고, AI로 절약한 숙련자의 시간을 멘토링, 코칭, 페어워크에 재투입해야 한다"며 "AI 도입 자체가 아니라, AI 활용이 실제 생산성 변화로 어떻게 연결되는지를 지속적으로 점검해야 한다"고 강조했다.