“Physical Al가 바꿀 노동의 미래” 

금회는 한국산업기술진홍협회 산업기술혁신연구원(KITI)의 Purple Paper “Physical Al가 바꿀 노동의 미래”를 전송드립니다. 

보고서는 기업자료와 전국 대표 가계조사를 활용하여 국내 AI 도입 현황을 살펴보고, 생성형 AI와 Physical AI가 노동시장과 생산성에 미치는 영향을 분석하고 있습니다.

 

이슈별 핵심을 요약하면 다음과 같습니다.

① AI는 한국경제의 생산방식과 노동시장을 구조적으로 변화시키는 핵심 혁신 기술로 부상

 ▶생성형 AI와 Physical AI

  - 생성형 AI는 문서 작성，정보 검색，분석，프로그래밍 등 인지적 업무를 증심으로 확산되며 지식노동의 수행 방식을 변화시키고 있음

  - Physical AI는 제조업과 서비스업 현장에서 로봇과 인간의 협업을 확대하며 물리적 노동의 생산방식을 변화시키고 있음

  - 과거 기술혁신이 특정 산업이나 직무에 국한된 영향을 미쳤다면, AI는 인지노동과 육체노동을 동시에 변화시키며 경제 전반에 광범위한 영향올 미치는 범용기술의 성격을 갖고 있다는 점에서 차별화됨

  ▶AI가 예상보다 훨씬 빠른 속도로 확산

  - 국내 기업의 AI 도입률은 빠르게 상승하고 있으며, 근로자 수준에서는 이미 절반 이상이 생성형 AI를 업무에 활용하고 있는 것으로 나타남

  - 특히 한국의 생성형 AI 활용률은 미국보다 높은 수준을 기록하고 있으며, 과거 인터넷 확산 속도와 비교해도 매우 빠른 것으로 나타남으로써 한국이 글로벌 AI 확산의 선행 사례 중 하나일 가능성을 시사함

  ▶노동시장 측면에서 생성형 AI와 Physical AI가 서로 다른 방식으로 영향을 미침

  - 생성형 AI는 고학력･청년층･전문직을 중심으로 빠르게 확산되고 있으며, 특히 정형화된 지식업무에서 높은 시간 절감 효과를 보이고 있음

  - 반면 Physical AI는 제조업과 기술 기반 육체노동을 중심으로 확산되고 있으며, 향후 노동력부족 문제를 완화하는 데 중요한 역할을 수행할 가능성이 있음

  - 이는 향후 AI의 영향이 특정 계층이나 특정 산업에 국한되지 않고 노동시장 전반에 걸쳐 나타날 수 있음을 의미함

  ▶최근 국내외에서 제기되고 있는 연공편향적 기술변화의 가능성을 확인

  - 미국 사례와 마찬가지로 국내에서도 AI 노출도가 높은 산업을 중심으로 청년고용이 감소하는 반면, 중장년층 고용은 상대적으로 증가하는 현상이 관찰됨

  - 이는 생성형 AI가 신입･저연차 근로자가 주로 담당하던 정형화된 업무를 빠르게 대체하거나 보완할 수 있기 때문으로 해석됨

  - 현재의 결과만으로 AI가 청년고용 감소의 직접적인 원인이라고 단정하기는 어려우나 AI 확산이 엔트리 레벨 일자리와 숙련 형성 경로에 영향을 미칠 가능성은 정책적으로 주목할 필요가 있음

 

② AI 활용과 생산성

  ▶생산성 효율

  - 생성형 AI를 활용하는 근로자들은 평균적으로 업무시간을 3.8% 절감하고 있었으며, 이를 생산함수 접근법으로 환산할 경우 약 1.0% 수준의 잠재 생산성 증가 효과가 존재하는 것으로 추정되었음

  - 이는 AI가 개별 작업 수준에서는 분명한 효율성 개선 효과를 가져오고 있음을 보여줌

  ▶생산성 단절(productivity disconnect)* 현상

  - 시간 절감 효과가 큰 근로자가 반드시 더 많은 업무를 처리하는 것은 아니었으며, 기업 수준에서도 AI 도입이 즉각적인 생산성 증가로 연결된다는 증거는 제한적임

  - 이는 최근 국제적으로 제기되고 있는 이른바 ‘AI everywhere, productivity nowhere’ 논의와도 일맥상통함

  - 단 역사적으로 전기, 컴퓨터, 인터넷과 같은 범용기술 역시 도입 초기에는 생산성 향상이 통계적으로 명확하게 나타나지 않았음

  - 기술의 잠재력이 실제 생산성 증가로 전환되기 위해서는 기업과 조직이 새로운 기술에 적응하고, 업무 프로세스와 조직 구조를 재설계하면서, 근로자들이 새로운 방식으로 일하는 방법을 학습하는 시간이 필요하기 때문임

    *생산성 단절(productivity disconnect): 생성형 AI 등의 도입으로 개인의 업무 시간은 획기적으로 줄었으나, 이것이 조직이나 국가 전체의 최종 성과(부가가치) 증가로 연결되지 못하고 중간에서 끊어지는 현상

  ▶생산성 단절의 원인 분석

  - 첫째, 현재 AI 활용은 업무 전체가 아니라 개별 작업(task) 수준에 머무름

  - 둘째, 업무 흐름(workflow)과 조직 구조의 변화가 충분히 수반되지 않음

  - 셋째, 생산 과정 내 병목(bottleneck)이 여전히 존재함

  - 넷째, 절약된 시간을 생산 활동으로 전환하도록 유도하는 유인구조가 충분하지 않음

  - 이러한 결과는 AI의 생산성 효과가 기술 자체보다 조직적･제도적 요인에 의해 크게 좌우될 수 있음을 시사함

 

③ 향후 정책 과제

  ▶정책적 관점에서 볼 때 향후 가장 중요한 과제는 AI 확산이 생산성 증가로 이어질 수 있는 환경을 조성하는 것임

  - 기업은 단순히 AI 도구를 도입하는 데 그치지 않고, 업무 프로세스와 조직 구조를 AI 시대에 맞게 재설계할 필요가 있음

  - 특히, 반복적이고 표준화된 업무는 AI 중심으로 재편하고, 인간은 보다 창의적이고 비정형적인 업무에 집중할 수 있도록 역할을 재정의해야 함

  - 또한 AI 활용이 성과 향상으로 연결될 수 있도록 평가 체계와 보상 체계 역시 함께 변화할 필요가 있음

 ▶AI가 노동시장에 미치는 분배적 영향에 대한 정책 대응

  - 특히 청년층의 초기 경력 형성과 숙련 축적 기회를 어떻게 보장할 것인지가 핵심 과제가 될 수 있음

  - 기업들은 단기적인 비용 절감을 위해 엔트리 레벨 채용*을 축소할 유인이 존재하지만, 이는 장기적으로 인재 파이프라인 약화로 이어질 수 있음

  - 따라서 AI 시대에 적합한 새로운 직무훈련 체계와 숙련 형성 경로를 구축하는 노력이 필요함

    *엔트리 레벨(Entry-Level) 채용:기업이나 특정 직무에 처음 진입하는 단계의 인력을 모집하는 채용을 의미

  ▶한국의 도전과 응전

  - 한국은 세계 최고 수준의 제조업 경쟁력과 반도체 산업 기반을 보유하고 있으며, 동시에 빠른 고령화와 생산가능인구 감소라는 구조적 도전에 직면해 있음

  - 이러한 특징은 AI가 한국경제에 미치는 영향이 다른 국가보다 더욱 클 수 있음을 의미함

  - 한편으로는 노동력 부족과 생산성 둔화를 완화할 수 있는 중요한 기회가 될 수 있지만, 다른 한편으로는 노동시장 재편과 세대 간 격차 확대라는 새로운 도전을 야기할 수도 있음

  ▶맺음말

  - 결국 AI 시대의 핵심 과제는 기술 자체가 아니며, 보다 중요한 것은 ‘새로운 기술을 어떻게 조직과 제도, 그리고 노동시장 속에 통합할 것인가’임

  - AI의 경제적 효과는 기술의 성능만으로 결정되지 않음

  - 기업과 근로자, 그리고 정책당국이 얼마나 빠르게 적응하고 변화하느냐에 따라 AI는 생산성 혁신의 원천이 될 수도 있고, 기대에 미치지 못하는 기술에 머물 수도 있음

  - 향후 한국경제의 성과는 AI를 얼마나 많이 도입하느냐보다, AI를 활용하여 어떻게 일하는 방식을 바꾸느냐에 달려 있다고 할 수 있음

 

업무에 도움이 되시기 바랍니다.

 

 출처 :   iCHi Institute for Convergence Health Industry   미래융합헬스산업연구소/고려대학교  

 

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