AI 확산에 따른 생산성 격차 심
기업 내부 가치 창출·분배 구조 재편
자격 인증 혁신·정책 대응 시급

본 연구 기사는 유럽 경제 연구소 The Economy의 연구위원(Fellow)들이 작성한 The Economy Review 시리즈 기고문을 한국 시장 상황에 맞춰 재구성한 글입니다. 본 시리즈는 최신 기술-경제-정책 이슈에 대해 연구자의 시각을 담아, 일반 독자들에게도 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다. 기사에 담긴 견해는 집필자의 개인적인 의견이며, The Economy 또는 집필자의 소속 기관의 견해와 일치하지 않을 수 있습니다.

인공지능(AI)을 활용하는 소수 인력이 조직 전체 성과를 좌우하는 흐름이 뚜렷해졌다. 기술 도입이 단순한 효율 개선에 머물지 않고, 생산성과 보상이 특정 인력에 집중되는 구조로 이어지는 양상이다. 실제 덴마크에서는 생성형 AI 활용 직무에서 근무 시간이 평균 2.8% 줄었고, 같은 시간에 처리하는 업무량이 늘면서 생산성이 높아진 것으로 나타났다. 이처럼 일부 인력이 조직 성과를 끌어올리는 동시에 보상까지 가져가는 구조가 점차 분명해지고 있다.

산업 전반의 생산성 격차 확대

기존 경제 연구는 AI를 노동 수요에 가해지는 충격으로 보고 일자리 감소 규모에 초점을 맞춰왔다. 그러나 실제 현장에서는 생산성이 일부 인력에 집중되는 흐름이 나타난다. 글로벌 컨설팅 기업 PwC에 따르면 금융 서비스와 소프트웨어 출판 등 AI 노출도가 높은 산업의 생산성 증가율은 2018~2022년 7%에서 최근 27%로 확대됐다. 업무 절차를 재구성하고 비효율을 줄이는 동시에, 개발과 보고 업무를 병행하는 방식으로 성과를 끌어올린 결과다.

이 같은 변화는 단순한 개선 수준을 넘어선다. 초기에는 AI가 의사결정을 보조하며 효율을 일부 높이는 데 그쳤지만, 최근에는 성과 자체를 끌어올리는 방향으로 작용한다. 고객 지원에서는 처리 가능한 업무량이 늘었고, 제약 분야에서는 후보 물질 탐색 기간이 수개월에서 몇 시간으로 단축됐다. 데이터와 시뮬레이션을 결합한 환경에서는 한 명의 인력이 과거 실험실 팀 전체를 웃도는 성과를 내는 사례도 확인된다. 노동 방식뿐 아니라 성과를 만들어내는 단위 자체가 바뀌고 있다는 신호다.

정책 대응 한계

이러한 양상은 거시 지표에는 잘 드러나지 않는다. 산업 평균만으로는 직무 내부에서 확대되는 생산성 차이를 포착하기 어렵기 때문이다. 제조업에서는 반복 업무가 자동화로 대체되는 흐름이 이어지는 반면, 고숙련 직무에서는 AI 도입 이후 생산성과 임금이 함께 상승하고 고용까지 확대되는 사례가 나타난다. 같은 기술이 직무 성격에 따라 상반된 결과를 낳는 구조다. 특히 같은 업무를 맡은 인력 사이에서도 차이가 벌어지고 있다. 그 결과 성과와 보상이 일부 인력에 집중되는 흐름이 점차 굳어지는 양상이다.

문제는 정책과 제도가 변화를 따라가지 못한다는 데 있다. 기존 경제 모델은 노동자를 교육 수준에 따라 구분하고 대체 가능한 집단으로 가정하지만, 실제 현장에서는 직무 내부 격차가 급격히 확대됐다. 지난해 세계은행(World Bank)이 실시한 시뮬레이션에서도 이러한 격차를 반영하지 않을 경우 향후 5년간 실업보험 비용을 최대 37%까지 과소평가하는 것으로 나타났다. 기존 가정만으로는 변화 양상을 설명하기 어려운 상황이다. 정책 설계 역시 산업이나 기업 단위에 머물러 있다. 그러나 실제 변화는 개인 단위에서 나타난다.

격차 완화 중심 정책 전환 필요

기존 정책이 직무 내부의 격차를 포착하지 못할 경우 사회 안전망 전반이 흔들릴 수밖에 없다. 이에 따라 정책의 중심을 일자리 유지에서 역량 격차 완화로 옮겨야 한다는 요구가 커지는 추세다. 공공 AI 에이전트를 개방해 중소기업의 활용 장벽을 낮추고, 기업별 디지털 수준에 맞춘 지원 체계를 마련하는 접근이 대안으로 제시된다.

싱가포르는 일찌감치 ‘GenAI 플레이북’을 통해 단계별 활용 기준을 제시하며 확산을 유도하고 있다. 자격 인증 체계 개편이 필수 과제로 부상했다. 덴마크는 실시간으로 갱신되는 ‘디지털 배지’를 통해 AI 운용 역량을 인증하고, 이를 일정 수준 이상 확보한 기업에 임금 보조금을 제공하는 방식을 시범 운영 중이다. 이는 기술 활용 능력을 조직 전반으로 확산시키는 유인 장치로 작동하는 구조다.

재정 정책에서도 변화 대응이 요구된다. 공공 인프라를 기반으로 높은 생산성을 확보한 일부 인력의 소득이 빠르게 집중되는 만큼, 초과 이익의 일부를 사회로 환원하는 방안이 논의되고 있다. 동시에 리스크 관리 기준의 재검토가 시작됐다. AI 에이전트를 활용하는 인력이 늘어나면서 개인의 판단이나 오류가 조직 전체에 영향을 미칠 가능성이 커졌기 때문이다. 이에 따라 책임성과 통제 기준을 명확히 하고, 개인 역량과 기업 지식재산을 구분하는 제도 정비 필요성도 함께 제기된다.

한 명이 팀 전체의 성과를 대체하는 사례가 늘면서 총고용 지표만으로 경제를 설명하기 어려운 국면이다. 이제는 생산성과 보상이 어디에 집중되는지를 중심으로 변화를 바라봐야 한다. AI 확산 속에서 가치 배분 구조를 어떻게 설계하느냐가 향후 경제 흐름을 좌우할 핵심 변수로 부상하고 있다.

본 연구 기사의 원문은 [Unemployed Growth] When One Worker Equals Hundreds: The Era of AI Super-Worker Productivity을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.