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[IT뉴스]"누군 10분 만에 끝내고 누군 며칠 걸려"···AI가 만든 새로운 '격차'

온카뱅크관리자

2026-08-29 09:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">국내 취업자 절반 이상 업무에 AI 활용··· AI 고강도 사용자 시간 절감 효과 커 <br>업무 지시·분배·검증까지 AI에 위임···"잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람 차이 커져"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="3RDzio5Teu">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="25dea76aece7a62766d8e5fbe8f246860a9cbada0b84479309b8bc61389956d3" data-idxno="239081" data-type="photo" dmcf-pid="0ewqng1yJU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="생성형 인공지능(AI)이 직장인의 보편적인 업무도구로 자리 잡으면서 같은 AI를 쓰더라도 활용 방식에 따른 생산성 격차가 나타나고 있다. 단순 검색이나 문서 요약·오탈자 검토에 활용하는 사람이 있는 반면 업무를 여러 단계로 나눠 AI에 맡기고 결과물 검증까지 위임하는 사람도 있다. AI를 쓰는지 여부보다 어떤 일을 맡길 수 있는지 판단하고 업무 과정에 얼마나 깊숙이 적용하는지가 활용 효과를 가르는 모습이다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/552777-a6ToU27/20260829092503390lhai.png" data-org-width="960" dmcf-mid="FAyQwsb0L7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/29/552777-a6ToU27/20260829092503390lhai.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            생성형 인공지능(AI)이 직장인의 보편적인 업무도구로 자리 잡으면서 같은 AI를 쓰더라도 활용 방식에 따른 생산성 격차가 나타나고 있다. 단순 검색이나 문서 요약·오탈자 검토에 활용하는 사람이 있는 반면 업무를 여러 단계로 나눠 AI에 맡기고 결과물 검증까지 위임하는 사람도 있다. AI를 쓰는지 여부보다 어떤 일을 맡길 수 있는지 판단하고 업무 과정에 얼마나 깊숙이 적용하는지가 활용 효과를 가르는 모습이다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지
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          <p contents-hash="0147461345715e68698a2568fb7a8d09c3d7f82167933ad4873b8c5972810eaf" dmcf-pid="pdrBLatWip" dmcf-ptype="general">[시사저널e=김도영 기자] 생성형 인공지능(AI)이 직장인의 보편적인 업무도구로 자리 잡으면서 같은 AI를 쓰더라도 활용 방식에 따른 생산성 격차가 나타나고 있다. 단순 검색이나 문서 요약·오탈자 검토에 활용하는 사람이 있는 반면 업무를 여러 단계로 나눠 AI에 맡기고 결과물 검증까지 위임하는 사람도 있다. AI를 쓰는지 여부보다 어떤 일을 맡길 수 있는지 판단하고 업무 과정에 얼마나 깊숙이 적용하는지가 활용 효과를 가르는 모습이다.</p>
          <p contents-hash="05af0ca31843277d91c71c6c34112f0f822ad7a6d632774e11eb3296769bb966" dmcf-pid="UJmboNFYd0" dmcf-ptype="general">29일 관련 업계에 따르면 국내 취업자의 절반 이상이 이미 생성형 AI를 업무에 활용하고 있지만 생산성 효과는 이용자마다 차이를 보이는 것으로 나타났다. 한국은행이 지난해 직업분포를 반영한 대표 표본을 대상으로 실시한 가계조사에서 국내 근로자의 63.5%가 생성형 AI를 사용하는 것으로 분석됐다. 업무 목적 이용률도 51.8%에 달했다. 생성형 AI를 활용한 근로자의 업무시간은 평균 3.8% 줄었지만 업무시간이 감소하지 않은 근로자도 54.1%로 집계됐다. AI를 사용하는 것만으로 생산성 향상이 보장되는 것은 아니라는 의미다.</p>
          <p contents-hash="ac2a54b92033a561eabfed17076fc62980babea55480120a9e5523b7da140416" dmcf-pid="uisKgj3GL3" dmcf-ptype="general">AI를 얼마나 적극적으로 활용하는지에 따라서도 효과가 달랐다. 한국은행이 지난 6월 작년 가계조사를 토대로 AI 활용과 실제 생산성의 관계를 추가 분석한 결과 전문직, AI 고강도 사용자 집단에서는 업무시간 절감이 실제 업무처리량 증가로 이어지는 것으로 나타났다. 전체 이용자를 놓고 보면 AI로 아낀 시간과 실제 생산 증가 사이의 상관계수는 0이었지만 AI 고강도 사용자와 전문직 등에서는 생산 증가가 관찰된 것이다. 한국은행은 AI가 개별 작업의 효율을 높이더라도 업무 흐름과 조직 구조 변화, 인력 재배치로 이어지지 않으면 실제 생산성 향상으로 연결되지 않는 '생산성 단절'이 나타날 수 있다고 분석했다.</p>
          <p contents-hash="c24bb1b2b4a4712cb90130a23401ee685d7c47231fd54d02f0ae255507f99098" dmcf-pid="7nO9aA0HLF" dmcf-ptype="general">실제 현장에서도 AI를 업무에 적용하는 깊이는 크게 갈린다. 한 AI 기업 임원은 AI를 적극적으로 활용한 뒤 과거 며칠이 걸렸을 업무를 5~10분 만에 처리하는 경우도 있다고 설명했다. 코딩과 업무 자동화는 물론 발표자료를 만들고 수정하는 작업까지 AI에 맡긴다. 중요한 업무에는 여러 AI 모델을 동시에 투입해 각각 결과물을 만들도록 한 뒤 서로의 결과를 검토하고 수정하게 한다. 그는 "제가 며칠 걸릴 일을 얘네는 5분, 10분이면 한다"며 복수의 AI를 사용할 때도 "한쪽이 한 일을 다른 쪽에 리뷰시키고 다시 고치게 한다"고 말했다. 출근하거나 잠들기 전 AI에 업무를 지시해 놓고 나중에 결과물을 확인하는 식으로 AI가 일하는 시간을 최대한 활용하고 있다고 부연했다.</p>
          <p contents-hash="8d9456f446d1edc6136734acea8df6782f89a8b812c4b0bbcad9292c6b4db88b" dmcf-pid="zLI2NcpXnt" dmcf-ptype="general">업무를 AI에 나눠주는 과정까지 AI에 맡기는 사례도 있다. 국내 IT기업의 한 기술 임원은 여러 AI 에이전트에 업무를 어떤 기준으로 분배하느냐는 질문에 "업무를 분배하는 것도 대부분 AI에게 맡기고 있다"며 "부족하면 피드백을 주고 보완하는 방식으로 사용한다"고 말했다. 리서치와 작성, 검수 역할을 각각 다른 에이전트가 맡고 검수 과정에서 오류가 발견되면 다시 작성하도록 하는 반복 작업도 가능하다는 설명이다. AI를 단순한 업무 보조도구가 아니라 여러 작업을 수행하고 서로 검증하는 하나의 업무 체계로 활용하는 셈이다.</p>
          <p contents-hash="c85d8ad413ea6bfbc3d06da912a5206193f7f337eeb70e239a98226abfa37287" dmcf-pid="qoCVjkUZe1" dmcf-ptype="general">활용 방식의 차이는 개발 지식만으로 설명하기 어려워지고 있다. 코딩 에이전트의 사용 문턱이 낮아지면서 개발자가 아니더라도 원하는 결과를 자연어로 설명하면 AI가 필요한 코드를 작성하고 프로그램을 구현할 수 있게 됐다. AI 기업 임원은 "앞으로 개발자들이 비싼 키보드를 사는 대신 좋은 마이크를 사게 될 수도 있다"며 "이젠 일일이 타자를 치지 않고 말로 해도 AI가 알아듣기 때문에 입으로 일하는 방식이 가능해지고 있다"고 말했다. 실제 일부 이용자는 마이크로 자연어 지시를 이어가며 자료 조사부터 코딩과 결과물 작성까지 업무 상당 부분을 AI에 맡기고 있다.</p>
          <p contents-hash="79e3f43b19aec88dfc7a1b3f0fb26aa6f69ae18f362d9457e61f65fc344d7447" dmcf-pid="BghfAEu5e5" dmcf-ptype="general">반면 활용 범위를 단순 업무에 한정하는 경우도 적지 않다. 이 임원은 "아직 오탈자를 확인하거나 간단한 일을 시키는 정도로 사용하는 사람들이 많다"고 말했다. 매일 밤사이 나온 관련 기사를 수집해 정해진 시간에 메신저로 보내는 자동화도 자연어 지시만으로 구현할 수 있지만 이런 활용 가능성 자체를 모르는 이용자가 많다는 설명이다. 그는 "사람들이 아직 AI에게 한 줄로 명령하면 어디까지 해주는지를 잘 모른다"며 AI를 활용하는 사람 사이에서도 활용 수준의 차이가 크다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="09b9fd0e67f95cb4b6cb8f4a0edd9cc5f684c610716ba31e79bae94e4f9e45cc" dmcf-pid="bal4cD71RZ" dmcf-ptype="general">해외 연구에서도 AI의 생산성 효과가 고르게 나타나지 않는다는 분석이 나온다. 국제노동기구(ILO)가 지난 6월 발표한 생성형 AI의 일자리·생산성 영향에 관한 연구에서는 생성형 AI의 생산성 향상 효과가 실제로 관찰되고 있지만 업무와 근로자, 조직 환경에 따라 차이를 보이는 것으로 분석됐다. 노동자가 체감하는 업무시간 절감도 아직 측정 가능한 산출이나 임금 증가로 충분히 이어지지 않았으며 불평등 확대가 주요 위험 가운데 하나로 지목됐다.</p>
          <p contents-hash="0bc4338db2909553a76fabbce2368d6fcf5a7b6aa40d45a8e41f166b30b721a3" dmcf-pid="KqeY9fOceX" dmcf-ptype="general">다만 AI는 전반적인 업무 수준을 끌어올리는 덴 크게 기여하고 있다. 전미경제연구소(NBER)가 올해 공개한 25~45세 성인 1174명 대상 무작위 실험에서는 생성형 AI를 사용하자 교육 수준에 따른 업무 성과 격차가 약 75% 감소했다. 전반적으로 참가자의 업무 성과가 향상된 가운데 교육 수준이 낮은 집단의 개선 폭이 상대적으로 컸다. AI가 부족한 지식과 숙련을 보완하면서 기존 격차를 줄이는 일종의 '상향 평준화' 효과를 보인 셈이다.</p>
          <p contents-hash="1ea1e61b34374a3271f1b954d372107e42e7d87632db6d1cc788489f359d882a" dmcf-pid="9BdG24IkRH" dmcf-ptype="general">이에 따라 AI가 기존 지식·숙련에 따른 격차를 좁혀주는 한편 AI를 실제 업무에 얼마나 깊게 활용하는지는 새로운 격차를 만드는 변수가 될 것으로 보인다. 한 AI 기업 임원은 "잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 격차가 너무 크고 점점 더 벌어지고 있다"며 "많은 사람들이 아직 AI로 어디까지 할 수 있는지를 모른다"고 말했다.</p>
         </section> 
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