인적 역량, AI 성과 좌우 핵심 변수
북유럽, 디지털·영어 기반 빠른 확산 구조
활용 중심의 정책 패러다임 전환 필요

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)의 실질적인 성과는 기술 보유 여부보다 이를 다루는 인적 역량에 의해 좌우되는 것으로 나타났다. 컴퓨터 활용 능력과 영어 숙련도가 높은 국가일수록 AI 도입 이후 생산성, 교육 효과, 행정 효율의 개선 폭이 두드러졌다. 주목할 점은 이들 국가가 반드시 AI 시스템을 자체 개발한 곳은 아니라는 사실이다. 거대 연구소의 유무와 상관없이, 국민이 일상 업무에 AI를 적용하고 시험하며 보완할 수 있는 환경을 갖춘 국가에서 실질적 성과가 확인되고 있다.

이는 정책 우선순위에 명확한 시사점을 던진다. 자국 모델 개발에만 자원을 집중하면서 사용자 교육이나 기초 디지털 역량 강화를 소홀히 할 경우, 투입 비용 대비 효과는 제한적일 수밖에 없다. 결국 미래 경쟁력의 핵심은 기술의 '소유'가 아닌 '활용 역량'에 있다.

북유럽 사례가 증명한 인적 자본의 힘

이러한 관점에서 AI '구축'과 '활용'은 정책적으로 명확히 구분돼야 한다. 자체 모델 개발이 국가 위상과 산업 전략 측면에서 의미가 있다면, 생산성 제고와 서비스 질 향상은 현장의 활용도에 전적으로 의존하기 때문이다.

북유럽 국가들은 이 차이를 명확히 입증한 선례다. 이들은 AI의 모든 구성 요소를 자국 기업이 개발하지 않고도 충분한 성과를 창출했다. 결정적 요인은 이를 운용하는 인적 기반이었다. 학교 교육을 통해 추상적 사고와 복합 문제 해결 능력을 강화하는 한편, 높은 영어 능력을 바탕으로 글로벌 기술 자료와 지식 네트워크에 실시간으로 접근했다. 그 결과 AI 도구의 학습과 업무 통합이 타국에 비해 원활하게 이뤄지는 선순환 구조가 구축됐다.

이는 교육 설계와 교원 양성, 기초 디지털 역량에 대한 장기적 투자가 만들어낸 결실이다. 실제로 네덜란드, 핀란드, 덴마크 등은 성인의 80% 이상이 높은 수준의 컴퓨터 활용 능력을 보유하고 있다. 여기에 글로벌 표준인 영어 능력이 뒷받침되면서 최신 AI 매뉴얼과 연구 자료를 시차 없이 현장에 적용할 수 있는 실행 기반까지 확보했다.

생산성 개선의 실증 지표

AI 활용 역량은 구체적인 수치로 증명된다. 유럽 기업 대상 조사 결과, AI 도입 이후 평균 노동 생산성이 약 4% 상승한 것으로 집계됐다. 글로벌 컨설팅업체 맥킨지(McKinsey & Company)가 1만2,000개 이상의 기업을 분석한 자료에서도 산업 특성과 기존 성장률을 통제한 상태에서 유사한 생산성 개선 흐름이 유지됐다. 4%라는 지표는 국가나 기업 상황에 따라 변동될 수 있으나, AI 도입이 단기간에 측정 가능한 성과로 이어질 수 있음을 보여주는 유의미한 근거다.

특히 언어 요인은 기술 확산 속도에 직접적인 영향을 미친다. 영어 자료 번역을 기다려야 하는 환경은 기술 적용의 지연을 초래한다. 영어 활용도가 낮은 국가에서 직무상 AI 사용 비율이 낮게 나타나는 배경 역시 인재 부족보다는 번역과 검증에 소요되는 추가 비용 및 시간의 문제로 풀이된다. 반면 영어권 자료에 직접 접근 가능한 환경에서는 실험과 학습 주기가 단축되며, 이 미세한 차이가 누적돼 국가 간 확산 속도의 격차를 만든다.

활용 중심의 정책 전환

이에 정책의 초점도 인적 기반 강화로 옮겨가야 한다. 먼저 영어 기반 AI 도구를 직접 이해하고 적용할 수 있는 전문 인력을 확충하는 것이 급선무다. 성인 대상 디지털 교육과 실습 중심의 단기 AI 과정, 체계적인 교원 연수 프로그램을 구축해 세계 시장의 최신 기술을 즉시 수용할 수 있는 토대를 마련해야 한다.

정부 지원 기준 또한 기술 보유 여부에서 '도입 성과' 중심으로 재편할 필요가 있다. 행정 처리 시간 단축이나 업무 정확도 향상 등 측정 가능한 지표를 입증한 기관에 인센티브를 부여하는 방식이 효과적이다. 기술 보호보다는 확산 속도 제고를 정책의 최우선 목적으로 삼아야 한다는 의미다.

다만 의료 데이터 보호, 자국어 데이터셋 구축 등 공공성이 높은 분야에 대해서는 전략적 모델 개발을 병행하는 별도의 접근이 필요하다. 고성능 해외 모델을 활용해 전반적인 생산성을 끌어올리는 동시에, 공공 핵심 영역에서는 통제 가능한 기술 역량을 확보하는 이원화 전략이 현실적 대안으로 제시된다.

현장 주체별 실행 과제

정책의 실효성을 높이려면 교육 현장과 행정 조직의 유기적인 움직임이 필수적이다. 교육 현장에서는 프롬프트 엔지니어링, 알고리즘 편향 식별, 결과 검증 능력을 포함한 AI 활용 교육을 제도화해야 한다. 행정 조직은 기술 도입 시 단순 기능 비교를 넘어 조직 내 활용 역량 축적 계획을 핵심 평가 요소에 포함시켜야 성과를 담보할 수 있다. 정치권은 중소 규모 학교와 지방 정부가 AI 도입을 실험할 수 있도록 바우처 제도 등 재정적 뒷받침을 마련해야 한다. 이때 모든 지원은 성과 공개와 교육 이수를 전제로 설계하여 투명성을 확보하는 것이 중요하다.

북유럽 국가들이 증명했듯 탄탄한 디지털 문해력과 언어 숙련도를 갖춘 인적 자본은 외부 기술을 자국의 생산성으로 전환하는 가장 강력한 엔진이다. 정책의 무게추를 자국 모델 개발이라는 외형적 성과에서 국민 개개인의 실전 활용도를 높이는 내실 교육으로 옮겨야 하는 것도 이 때문이다. AI 혁명에서 최후까지 살아남는 무기는 거대한 서버가 아니라, 그 기술을 능숙하게 다루는 '사람'이다.

본 연구 기사의 원문은 Northern Europe AI Adoption and Productivity을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.