생성형 AI, 근로시간 평균 17.6% 절감... 관건은 ‘활용 역량’ 제고

- 대한상의 SGI, 생성형 AI 활용 분석을 위한 임금근로자 약 3천명 대상 설문조사 실시
- 생성형 AI 없었다면, 주당 평균 8.4시간 추가 근무 발생... 근무시간 약 17.6% 절감 효과
- 근로자의 약 56%가 생성형 AI를 업무에 활용... 고도 활용자 전체 14% 정도 불과
- 단순한 사용 확대를 넘어 활용 역량을 강화할 때, 생산성 향상 효과 기대
- 과제: ① 활용역량 중심의 기업 지원 ② 경력단계별 역량 재설계와 인재양성 ③ 활용 생태계 조성 지원 정책

최근 핵심 업무 도구로 급부상한 생성형 인공지능(이하 생성형 AI)의 생산성 효과를 높이기 위해 AI 활용 역량 강화가 가속화되어야 한다는 주장이 제기되었다.

대한상공회의소 SGI(지속성장이니셔티브)는‘생성형 AI와 기업의 생산성: 현실과 과제(이창근·김용미)’보고서를 28일 발표했다. 이번 조사는 전국 만 20세 이상 임금근로자 3,000여명을 대상으로 실시했으며, 조사결과 전체 근로자의 약 56%가 생성형 AI를 업무에 활용하고 있는 것으로 나타났다.

생성형 AI 활용의 범위와 강도는 성별, 연령대, 산업, 기업 규모 등에 따라 뚜렷한 이질성을 보였다. 분석 결과, 남성, 저연령층, 고소득, 화이트칼라 직종에서 생성형 AI 활용률이 상대적으로 높게 나타났다. 산업별로는 정보통신업(77.6%), 전문서비스·과학업(63.0%) 순으로 활용률이 높았으며, 기업 규모별로는 대기업(300인 이상)의 활용률이 66.5%로 중소기업(300인 미만, 52.7%) 보다 13.8%p 더 높게 나타났다. 업무 영역별로는 ‘문서 작성·요약’에서의 활용이 가장 두드러졌으며, 사용 빈도가 높은 활용자일수록 전문적·창의적 업무에서의 활용 비중이 확대되는 경향을 보였다.

생성형 AI 이용자들은 생성형 AI가 없었다면 평균 8.4시간을 추가적으로 일해야 했을 것이라고 응답했다. 이는 생성형 AI 활용이 근로자의 근무시간을 평균적으로 약 17.6%* 절감하는 효과가 있다는 의미이다.
* 추가시간(생성형 AI를 업무에 활용하지 않았을 경우)을 포함한 근로시간 대비 평균근로시간으로 구하면 약 17.6%(=39.3/(39.3+8.4)) 시간이 절감

한편, 업무에 생성형 AI를 활용하지 않는 근로자(28.5%)들은‘낮은 업무효용성’과 ‘활용기술 부족’을 주요 원인으로 꼽았으며, 특히 대기업(25.5%)의 경우 ‘회사 제도적 제약(보안 정책 및 내부 규정)’이라는 응답 비중이 중소기업(12.3%)보다 높게 나타났다.

단순한 사용 확대를 넘어 활용 역량을 강화할 때, 생산성 향상 효과 기대



생성형 AI의 활용 역량을 가늠하는 지표로 프롬프트* 작성 능력을 살펴본 결과, 상황·목표에 맞춰 능숙하게 프롬프트를 작성할 수 있는, 생성형 AI 고도 활용자는 전체의 13.6%에 불과한 것으로 나타났다. 이는 생성형 AI 활용이 외형적으로는 빠르게 확산되고 있으나, 활용의 질적 수준은 아직 제한적인 단계에 머물러 있음을 보여준다.
*프롬프트: 생성형 AI 모델에 입력되는 사용자 지시문으로, 수행할 과업의 내용, 목표, 조건, 맥락 등을 입력

생성형 AI 활용과 업무 생산성 간 관계에 대한 회귀분석 결과, 생성형 AI 사용 시간 자체를 늘리는 것만으로는 생산성 향상이 나타나지 않았으나, 프롬프트 작성 능력이 높아질수록 통계적으로 유의한 생산성 개선 효과가 확인됐다. 이는 생성형 AI의 성과가 단순한 사용량 확대가 아니라 활용 역량의 수준에 의해 좌우되며, AI 리터러시 강화를 통해 개인 업무 효율성 제고를 넘어 기업 성과 전반의 개선으로 확장될 수 있음을 시사한다.



이창근 KDI국제정책대학원 교수는“생성형 AI의 생산성 효과가 단순한 도입 여부가 아니라, 실제 업무에 어떻게 활용하느냐에 따라 크게 달라진다는 점을 보여준다”며, “생성형 AI의 생산성 효과를 실질적인 기업의 성장 동력으로 연결하기 위해서는 하드웨어나 소프트웨어 투자에 그치지 않고, 근로자의 활용 역량을 체계적으로 축적하는 정책적 접근이 필요하다”고 밝혔다.

생성형 AI의 영향력에 대한 인식은 경력 단계에 따라 대체 효과와 보완 효과로 뚜렷하게 구분되는 것으로 나타났다. ‘완전 대체(1점)’에서 ‘완전 보완(5점)’에 이르는 5점 척도로 조사한 결과, 초기 경력 근로자의 업무(2.92점)는 생성형 AI에 의해 대체될 가능성이 높다는 인식이 우세한 반면, 중·고경력자(3.25, 3.28점)의 업무에 대해서는 생산성을 높이고 역할을 확장하는 보완적 기술로 작용할 것이라는 평가가 많았다.

과제: ① 활용역량 중심의 기업 지원 ② 경력단계별 역량 재설계와 인재양성 ③ 활용 생태계 조성 지원 정책

SGI는 생성형 AI 활용을 통한 기업의 생산성 제고를 위해, ▲ 활용역량 강화 중심의 기업 지원 체계 구축, ▲ 경력 단계별 역량 재설계와 인재 양성, ▲ 생성형 AI 활용 생태계 조성 지원 정책 등 기업과 정부 차원의 선제적이고 체계적인 대응 방안 마련이 필요하다고 제언했다.

우선, 개별 근로자의 생산성 향상이 조직 차원의 성과로 이어지기 위해서는 생성형 AI 도구에 대한 투자와 함께 사용자 역량 개발에 대한 체계적인 투자가 병행돼야 한다. 특히 기업은 생성형 AI 활용을 개인의 자율에만 맡기기보다, 업무 유형별로 효과가 검증된 활용 사례를 표준화하고 이를 조직 전반에 공유·확산하는 체계를 구축함으로써 개인의 생산성 향상을 조직 성과로 연결해야 한다.

또한 기업은 AI 활용을 전제로 조직·인사 정책을 재설계할 필요가 있으며, 정부 역시 경력 단계별로 상이한 영향을 고려한 맞춤형 역량 재설계와 인재 양성 정책을 병행해야 한다. 특히 초기 경력자를 위한 전환형 교육과 중·고경력자의 역할 확장을 지원하는 정책적 대응이 중요하다.

한편, 생성형 AI 활용은 근로자 주도로 빠르게 확산되고 있으나, 기업 차원의 제도적 정비는 아직 충분하지 않으며, 특히 중소기업의 경우 보안 체계 구축과 활용 가이드라인 마련에 구조적인 제약을 안고 있다. 따라서 생성형 AI 확산을 위해서는 기술 경쟁력 강화와 더불어 표준적 활용 기준, 보안·데이터 거버넌스, 활용 생태계 조성을 아우르는 종합적인 정책 지원이 필요하다.

박양수 SGI 원장은“AI 전환은 기업의 인력·조직·문화 전반에 구조적 변화를 초래하며 상당한 투자를 수반하는 만큼, 경영진의 전략적 판단과 중장기적 관점에서의 대응이 무엇보다 중요하다”고 강조했다.