한국개발연구원(KDI)이 생성형 인공지능(AI)의 확산이 한국 경제의 생산성을 끌어올리는 동시에 노동시장에는 상당한 재편 압력을 줄 수 있다는 분석을 내놨다. AI가 새로운 성장 동력으로 작동할 수 있지만, 그 효과가 일자리 감소와 임금 변화, 직무 전환 부담을 동반할 수 있다는 점에서 정책 대응이 함께 필요하다는 취지다.
KDI가 22일 발표한 ‘AI의 거시경제 영향 분석’ 보고서에 따르면 AI 발전은 향후 10년간 우리나라 총요소생산성을 누적 기준 최대 3.5% 높일 수 있는 것으로 추정됐다. 기준 시나리오에서는 생산성 개선 폭이 2.3%로 제시됐고, 연평균으로는 0.15~0.35%포인트 수준의 생산성 상승 효과가 예상됐다.
생산성 효과와 일자리 대체 압력
보고서는 AI가 기업의 업무 흐름과 의사결정 방식을 바꾸면서 생산성을 높일 수 있다고 봤다. 특히 AI를 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터 등 다른 디지털 기술과 함께 쓰는 기업은 관련 기술을 활용하지 않는 기업보다 상용근로자 1인당 매출이 약 20% 높게 나타났다. 총매출 역시 약 13% 많은 것으로 분석됐다.
반면 노동시장에는 적지 않은 충격이 예상됐다. KDI는 10년 뒤 연간 63만7600명이 AI 자동화에 따른 과업 재편의 영향을 받을 수 있고, 이 가운데 경제적으로 대체가 가능한 일자리는 25만5703개에 이를 수 있다고 추산했다. 현재 경제성 있는 대체 규모는 1462개로 제한적이지만, AI 성능 향상과 도입비용 하락이 맞물리면 실제 대체 범위가 빠르게 넓어질 수 있다는 설명이다.
대체 가능성이 가장 큰 직종은 전문가 및 관련 종사자로 10만6653명에 달했다. 사무 종사자는 5만6398명, 판매 종사자는 4만1087명, 장치·기계 조작 및 조립 종사자는 3만9202명으로 분석됐다. 디지털 정보 처리와 규칙 기반 판단이 많은 직무일수록 AI 노출도가 높다는 점이 반영됐다.
임금과 직무 구조도 변화
KDI는 AI 노출 직무가 늘어나면서 임금 상승률에도 하방 압력이 생길 수 있다고 봤다. 일부 과업이라도 AI에 노출된 직업까지 포함하면 10년 뒤 전체 시간당 실질임금 상승률은 연간 0.91%포인트 낮아질 것으로 전망됐다. 경제성 있는 대체만 반영할 경우 둔화 폭은 0.37%포인트로 추산됐다.
다만 모든 직업이 같은 방식으로 영향을 받는 것은 아니다. 연구개발, 정보통신, 경영·사무 분야처럼 데이터 처리와 정형화된 판단이 많은 업무는 자동화 가능성이 상대적으로 높았다. 반대로 대면서비스, 사회복지처럼 사람 간 상호작용과 맥락 판단, 윤리적 선택이 중요한 분야는 AI가 단기간에 완전히 대체하기 어렵다는 분석이다.
고숙련·고임금 직종 역시 단순한 대체보다는 업무 보완 효과가 클 수 있다. AI가 자료 정리, 초안 작성, 반복 분석을 맡더라도 최종 판단과 책임, 이해관계 조정은 여전히 사람의 역할로 남기 쉽기 때문이다. 이 경우 기업과 근로자가 AI를 어떻게 업무 과정에 통합하느냐가 생산성 격차를 가르는 요인이 된다.
보완투자와 재교육이 관건
KDI는 AI를 독립적으로 생산성을 높이는 만능 기술이라기보다, 기존 디지털 전환과 결합할 때 효과가 커지는 범용기술로 평가했다. AI를 단독 도입한 기업에서는 유의미한 생산성 효과가 뚜렷하지 않았지만, 클라우드와 데이터 인프라, 업무 시스템 개편을 병행한 기업에서는 성과가 확인됐다는 것이다.
정책 과제로는 AI 노출도가 높은 직종의 직무 재설계와 재교육 지원이 제시됐다. 중소기업이 AI를 도입할 수 있도록 공공 클라우드와 공동 GPU 센터 같은 기반을 확충하고, 산업별 데이터 공유 체계를 마련할 필요가 있다는 제언도 나왔다. 기술 접근성이 대기업에만 집중되면 생산성 격차가 더 커질 수 있기 때문이다.
노동시장 안전망도 함께 논의돼야 한다. AI 활용이 늘수록 프리랜서형·비정형 노동이 확대될 가능성이 있고, 직무 전환 과정에서 기존 고용보험이나 실업급여 제도의 사각지대가 드러날 수 있다. KDI는 고노출 전문직을 중심으로 노사정 협의체를 운영해 직무 전환과 임금 체계를 논의할 필요가 있다고 봤다.
이번 분석은 AI 확산을 성장 기회로만 볼 수 없다는 점을 보여준다. 생산성 향상은 기업과 경제 전체에 긍정적이지만, 그 혜택이 노동자의 전환 비용을 흡수하지 못하면 사회적 갈등이 커질 수 있다. 앞으로의 정책은 AI 도입 속도를 늦추는 방식보다, 기술 활용 능력과 재교육, 안전망을 함께 높이는 방향에 초점이 맞춰질 전망이다.
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