국내 근로자의 절반 이상이 업무에 생성형 인공지능(AI)을 활용하고 있으며, 이로 인해 주당 근로시간이 평균 3.8%(1.5시간) 단축된 것으로 나타났다.

특히, 생성형 AI의 도입은 생산성 향상뿐만 아니라 경력이 짧은 근로자의 숙련도를 보완해주는 '평준화 효과'까지 이끌어내는 것으로 분석됐다.

▲AI 확산 속도 빨라 사용…근로자 63.5% 이용

한국은행이 18일 공개한 'AI의 빠른 확산과 생산성 효과' 보고서에 따르면 생성형 AI를 한 번이라도 사용한 국내 근로자의 비율은 63.5%에 이르렀다.

이 중 업무 용도로 활용한 비율도 51.8%에 달했다.

이는 미국(업무 활용률 26.5%)과 비교했을 때 약 2배 높은 수준이다.

특히 AI 확산 속도가 인터넷 도입 초기보다 약 8배 빠른 것으로 나타났다.

이러한 빠른 확산은 인터넷망, 개인용 컴퓨터, 휴대전화 등 이미 잘 구축된 인프라와 AI의 뛰어난 범용성 덕분으로 풀이된다.

또한, 한국 근로자들은 AI를 단순히 시험적으로 사용하는 것을 넘어 실제 업무에 깊숙이 통합하고 있는 것으로 나타났다.

업무에 AI를 사용하는 근로자는 주당 평균 5~7시간을 AI 사용에 할애하며, 이는 주 40시간 근무 기준 업무 시간의 12.1%~16.6%에 해당한다.

이는 미국(주당 0.5~2.2시간)에 비해 월등히 높은 활용 강도를 보여준다.

한국은 미국보다 AI 활용률이 높으나 업무시간 감소 효과(한국 3.8%, 미국 5.4%)는 낮았다.

따라서 생산성 증가 효과는 비슷한 수준으로 추정되었다.

▲업무 시간 주에 1시간 반 단축…생산성 1.0%↑ 효과

생성형 AI의 적극적인 활용은 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것으로 나타났다.

AI를 업무에 활용하는 근로자의 주당 업무 시간은 평균 3.8% 단축되었다.

이는 주 40시간 근무를 기준으로 약 1.5시간에 해당한다.

이에 근거해 추정된 잠재적인 생산성 향상 효과는 1.0%로, 이는 미국(1.1%)과 유사한 수준이다.

이를 우리나라 GDP에 적용하면, 챗GPT가 출시된 2022년 4분기 이후 올해 2분기까지 GDP 성장률 3.9% 가운데 1.0%p가 AI 도입에 따른 잠재적 기여도로 추정됐다.

오삼일 한은 조사국 고용연구팀장은 "보고서에 제시한 생산성 증가 추정(1.0%)은 AI로 인해 단축된 근로시간(1.5시간)이 전부 경제 활동에 재투입된다는 가정 하에 추산한 잠재 상한치"라고 설명했다.

이어 "실질적인 생산성 효과는 이 단축 시간을 어떻게 활용하느냐에 따라 달라질 수 있다"라고 강조했다.

오 팀장은 "향후 근로시간 단축 효과가 2~3시간 이상으로 늘어날 가능성도 있다"라며 "줄어든 근로 시간을 어떻게 활용할 것인가가 더 중요한 포인트"라고 말했다.

오 팀장은 "근로자 개인과 기업 모두 단축된 근로시간을 어떻게 활용할 것인지에 대한 전략적 고민이 필요한 것으로 보인다"라고 덧붙였다.

한편, 업무 시간 단축 효과가 경력이 짧은 근로자에게 더 크게 나타났다.

이는 생성형 AI가 숙련된 경력자가 가진 암묵적 지식을 일부 대체하며, 경험 차이로 인한 업무 소요 시간 격차를 완화하는 ‘평준화 효과’를 가져오는 것으로 해석된다.

▲챗GPT 67.8%로 1위…정보 검색 및 요약 62.2%

생성형 AI 서비스 중에서는 챗GPT가 압도적인 점유율을 보였다.

AI 사용자 중 67.8%가 챗GPT를 사용하고 있으며 뒤를 이어 제미나이 19.5%, 클로바노트 14.4%가 뒤를 이었다.

이 외에 노트북LM, 딥시크, 퍼플렉시티 등 다양한 서비스가 경쟁하고 있었다.

가장 보편적인 활용 업무는 ‘정보 검색 및 요약(62.2%)’으로 나타났다.

이어 ‘문서 작성 및 검수(38.6%)’, ‘아이디어 생성 및 발전, 브레인스토밍(25.3%)’, ‘데이터 분석 및 시각화(24.0%)’가 뒤를 이었다.

아이디어 생성, 데이터 분석 등 창의적이고 분석적인 업무에서의 활용도도 상당한 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다.

▲ AI 활용의 편차와 미래 노동시장의 변화는?

AI 활용률은 모든 근로자에게 동일하게 나타나지 않았다.

성별, 연령, 학력, 직업 등 개인 및 직업적 특성에 따라 뚜렷한 차이를 보였다.

남성, 청년층, 고학력자, 전문직 및 관리직의 AI 활용률이 상대적으로 높았다.

직업 중에서는 전문직(69.2%), 관리직(65.4%), 사무직(63.1%)이 AI를 가장 적극적으로 활용하고 있었다.

특히, AI 노출도가 높은 직업일수록 실제 AI를 활발하게 사용하는 것으로 나타나, 직업 특성이 AI 활용에 중요한 영향을 미치고 있음을 시사했다.

한편, 현재는 생성형 AI가 지적 노동에 주로 영향을 미치고 있지만, 앞으로는 자율로봇과 같은 '물리적 AI'가 육체노동의 방식에도 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다.

현재 물리적 AI에 노출된 근로자 비중은 11%지만, 향후 27%까지 확대될 것으로 예상된다.

한은은 "향후 AI 기술이 지식 노동을 넘어 육체 노동까지 전 산업에 걸쳐 노동시장 구조를 재편할 가능성을 시사하며, 이에 대응한 직무 재설계·직업 훈련·사회보장 체계 정비 등 정
적 준비가 시급함을 의미한다"라고 말했다.

업무 자동화 수준과 이에 따른 실업 가능성에 대해 자동화 가능성은 5년 후 전망에 비해 10년 후 전망에서 커지는 경향을 보였다.

향후 10년 이내 본인의 업무가 절반 이상 자동화될 것이라고 응답한 비중은 50.4%로 나타났다.

또한 향후 10년 이내 실업 가능성이 높다고 응답한 비중은 48.3%였다.

기술 변화에 대비한 행동으로는 33.4%가 교육을 계획하고 있으며 31.1%는 이직 준비 중으로 답했다.

▲AI에 대한 인식 및 정책적 시사점은?

AI에 대한 근로자들의 인식도 긍정적인 것으로 나타났다.

응답 근로자 중 48.1%가 AI 기술이 사회에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 답해 부정적인 응답(17.5%)을 크게 상회했다.

또한, 상당수 근로자가 AI 기술 발전에 대비해 교육 이수(33.4%) 및 이직(31.1%)을 준비하고 있는 것으로 조사되었다.

AI 기술 발전 기금 참여 의사에 대해 32.3%의 근로자가 기금 참여 의사 밝혔으며 예상 지불의사 평균은 월소득의 0.5%로 조사됐다.

한은은 이를 바탕으로 개인 투자를 통한 기금 조상 규모를 추산하면 5년간 약 38조 원 규모의 재원을 마련할 수 있다고 밝혔다.

한국 노동시장은 AI를 매우 빠르게 수용하며 생산성 향상을 위한 도구로 적극 활용하고 있다.

이로 인해 업무 효율성이 높아지고 있으며, AI가 업무 숙련도 격차를 줄이는 긍정적인 영향도 나타나고 있다.

이러한 변화는 앞으로 AI가 우리 경제와 사회에 미치는 영향이 더욱 커질 것으로 보인다.

생성형 AI는 지식노동뿐만 아니라 물리노동 영역에서도 확산될 것으로 보이며, 이에 대응하는 교육, 직업 재설계, 사회안전망 강화가 정책적으로 중요한 시점으로 보인다.

오 팀장은 "이번 보고서는 AI 확산으로 인한 근로자들의 불안감에 대해 조사하기 위해 기획했다"라고 이번 조사 취지에 대해 설명했다.

이어 "업무시간이 줄어든 직무 중심으로 향후 일자리 조정 가능성이 있을 수 있다"라며 "현재는 생성형 AI 중심이지만, 향후 물리적 AI 도입이 확대되면 육체노동 일자리에서도 변화가 본격화 될 수 있다"라고 말했다.

오 팀장은 "각각 일자리 특성과 개인 특성에 따른 접근이 필요하다고 생각한다"라고 덧붙였다.