AI 혁명은 아직 오지 않았다? 업무 현장에서의 AI 영향력에 대한 현실적인 분석

최근 AI 기술의 발전은 업무 환경을 혁신할 것이라는 기대를 불러일으켰지만, 실제 현장에서의 영향은 아직 미미한 것으로 나타났습니다. 시카고 대학교와 코펜하겐 대학교의 경제학자들이 발표한 연구 보고서 "대규모 언어 모델, 작은 노동 시장 효과"는 AI 챗봇이 근로자들의 근무 시간을 주당 약 1시간 정도 절약해주는 데 그치거나, 오히려 새로운 업무를 창출하기도 한다는 결과를 보여줍니다. 이 연구는 AI가 가져올 노동 시장의 혁명적인 변화에 대한 기존의 기대를 재고하게 만듭니다.

AI, 생산성 향상에 미미한 영향?

연구진은 덴마크 노동 시장을 대상으로 2023년과 2024년의 데이터를 분석했습니다. 소프트웨어 개발자, IT 지원, 재무 상담사, 인사 담당자, 회계사, 고객 지원, 법률, 마케팅, 사무직, 기자, 교사 등 11개 직군을 선정하여 25,000명의 근로자와 7,000개의 사업장을 대상으로 조사했습니다. 조사 결과, 2024년 말까지 AI 챗봇은 널리 보급되었지만, 근로 시간이나 임금에 큰 영향을 미치지 못했습니다. 대부분의 기업이 챗봇 사용을 장려하고, 자체 모델을 보유한 곳도 있었지만, AI 챗봇은 주당 약 1시간의 시간 절약 효과만을 가져왔습니다. 일부 근로자들은 AI 사용으로 인해 새로운 프롬프트 설계나 결과 분석 등의 추가적인 업무를 수행해야 했습니다.

기업의 지원이 AI 활용률을 높인다

연구 결과, 기업의 지원과 교육이 AI 활용률을 크게 높이는 것으로 나타났습니다. 기업의 지원을 받는 경우 83%의 근로자가 AI를 사용했지만, 그렇지 않은 경우에는 47%만이 AI를 사용했습니다. 또한, 기업이 AI 사용을 장려하는 경우 일일 AI 사용률은 21%로, 자발적으로 사용하는 경우의 8%에 비해 훨씬 높았습니다. 이는 기업 차원에서의 투자와 지원이 새로운 기술의 생산성 잠재력을 최대한 발휘하는 데 중요하다는 것을 시사합니다. 하지만 기업의 지원에도 불구하고, 경험이 많은 고령 근로자들은 기존 방식에 익숙해져 AI 기술 도입에 소극적인 경향을 보였습니다.

AI 활용의 현실적인 과제

AI가 생성하는 결과물은 놀랍지만, 실제 업무에 적용하기 위해서는 추가적인 맞춤 설정이 필요합니다. 데이터 요약이나 연구 분석 등의 기능은 일부 직군에만 유용하며, 대부분의 직군에서는 AI를 효과적으로 사용하기 위한 교육과 조직 맞춤형 구성이 필수적입니다. AI가 질문에 즉시 답변을 제공할 수 있다고 하지만, 프롬프트 설계, 데이터 접근, 결과물 맥락화 등 해결해야 할 과제가 여전히 많습니다. AI 모델의 결과물이 과거에 비해 크게 개선되었지만, 아직 대부분의 직무에 맞게 맞춤화되지 않았기 때문에 업무 생산성을 크게 향상시키기 어렵습니다.

AI, 생산성 향상보다는 업무 재정의?

AI는 일부 작업을 더 쉽게 만들 수 있지만, 동시에 기대 수준을 높이는 효과도 있습니다. 개인용 컴퓨터가 타자기를 대체하면서 문서 작성 속도와 형식을 개선하고 파일 관리와 스프레드시트 사용을 가능하게 했던 것처럼, AI는 기존 업무 처리 속도를 높이는 것뿐만 아니라 "유능한 결과물"에 대한 기준을 재정의하고 있습니다. 따라서 AI는 업무의 성격을 변화시키지만, 반드시 생산성을 향상시키는 것은 아닙니다. 기업은 AI를 단순 반복적인 작업 자동화에만 활용할 것이 아니라, 더 높은 수준의 전략적인 업무를 수행하는 데 활용할 수 있는 기회로 삼아야 합니다. AI를 통해 직원들을 대체하기보다는 업무의 질을 향상시키는 데 집중해야 합니다.

맺음말

AI 기술의 발전은 여전히 진행 중이며, 업무 환경에 미치는 영향은 앞으로 더욱 커질 수 있습니다. 하지만 현재까지의 연구 결과는 AI가 가져올 혁명적인 변화에 대한 기대를 다소 낮추고, 현실적인 관점에서 AI를 활용하는 방안을 모색해야 함을 시사합니다. 기업은 AI 도입에 대한 맹목적인 낙관론보다는 신중한 접근 방식을 취하고, AI가 가져올 변화에 대한 꾸준한 연구와 투자를 통해 장기적인 경쟁력을 확보해야 할 것입니다.