한국은행이 발표한 보고서에 따르면, 국내 근로자의 63.5%가 생성형 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다. 업무 목적으로 한정하더라도 51.8%의 높은 활용률을 보이며, 이는 미국의 26.5%보다 약 2배 높은 수준이다. 더욱 놀라운 점은 생성형 AI의 확산 속도가 인터넷 도입 당시보다 8배 빠르다는 것이다. 2022년 챗GPT 출시 이후 불과 3년 만에 이런 높은 활용률을 달성한 것은 과거 인터넷의 7.8% 활용률과 비교해 기술 수용 속도의 혁신적 변화를 보여준다.
국내 근로자들의 AI 활용 강도 역시 상당하다. AI 사용자들은 주당 평균 5~7시간을 생성형 AI 활용에 할애하며, 하루 1시간 이상 사용하는 헤비 유저의 비중이 78.6%에 달한다. 이는 미국의 31.8%와 비교해 압도적으로 높은 수치다. 특히 매일 AI를 사용하는 한국 근로자의 90.2%가 하루 60분 이상 집중적으로 활용하는 것으로 조사되어, AI가 단순한 보조 도구를 넘어 업무 프로세스의 핵심 요소로 자리 잡았음을 시사한다.
챗GPT 독주 체제… 67.8% 점유율로 압도적 1위
생성형 AI 서비스 중에서는 챗GPT가 압도적인 점유율을 보이고 있다. AI 사용자 중 67.8%가 챗GPT를 사용하고 있으며, 그 뒤를 이어 구글의 제미나이(Gemini)가 19.5%, 네이버의 클로바노트가 14.4%로 2, 3위를 차지했다. 노트북LM, 딥시크, 퍼플렉시티 등 다양한 서비스가 경쟁하고 있지만, 챗GPT의 선점 효과와 사용자 친화성이 압도적 우위를 유지하고 있는 것으로 분석된다.
이 외에도 마이크로소프트 코파일럿(8.7%), 클로드(8.8%), 어도비 내장형 AI(7.9%) 등이 뒤를 이었다. 음악 생성 AI인 수노, 영상 제작 AI인 런웨이, 이미지 생성 AI인 미드저니 등 전문 분야별 AI 서비스들도 각각 2-3%의 사용률을 보이며 틈새 시장을 형성하고 있다.
남성, 청년층, 고학력자 중심의 AI 활용 격차 뚜렷
AI 활용률은 개인 특성에 따라 뚜렷한 차이를 보인다. 성별로는 남성이 55.1%로 여성의 47.7%보다 높고, 연령별로는 청년층(18~29세)이 67.5%로 가장 높은 반면 장년층(50~64세)은 35.6%에 그쳤다. 학력별로는 대학원 졸업자의 활용률이 72.9%에 달한 반면 고졸 이하는 38.4%에 불과해 디지털 격차가 AI 영역에서도 재현되고 있다.
직업별로는 전문직, 관리직, 사무직이 높은 AI 활용률을 보였다. 흥미롭게도 AI 노출도가 높은 직업일수록 실제 AI 활용률도 높게 나타나, 기존 연구에서 제시한 AI 노출도 지수가 실제 활용 현황을 잘 예측함을 확인했다. 하지만 비교적 활용률이 낮은 직업에서도 30% 이상의 근로자가 AI를 활용하고 있어, AI가 특정 계층의 전유물이 아닌 노동시장 전반에 걸쳐 광범위하게 확산되고 있음을 보여준다.
정보 검색부터 창의적 업무까지… AI 활용 영역 확장
AI 활용 업무 영역을 살펴보면, 가장 보편적인 활용 분야는 ‘정보 검색 및 요약’으로 62.2%의 사용자가 활용하고 있다. 이는 지적 노동의 기본 활동에 해당하는 영역이다. 그 다음으로는 ‘문서 작성 및 검수’가 38.6%로 뒤를 이었다.
주목할 점은 단순한 정보 처리를 넘어 창의적이고 분석적인 업무 영역까지 AI 활용이 확산되고 있다는 것이다. ‘아이디어 생성 및 발전, 브레인스토밍’이 25.3%, ‘데이터 분석 및 시각화’가 24.0%의 활용률을 보였다. 이는 생성형 AI가 인간 고유의 창의적 사고 과정까지 영역을 확장할 가능성이 큼을 시사한다. 외국어 통역 및 번역(21.7%), 멀티미디어 콘텐츠 제작 및 편집(15.4%), 코딩(10.6%) 등 전문적인 업무 영역에서도 상당한 활용률을 보이며, AI가 업무의 전 영역에 걸쳐 활용되고 있음을 확인할 수 있다.
업무시간 3.8% 단축으로 생산성 1.0% 향상 효과
생성형 AI 활용으로 근로자들의 업무시간은 평균 3.8% 단축되었다. 이는 주 40시간 근무 기준 약 1.5시간에 해당하는 시간 절약 효과다. 이러한 업무시간 단축은 잠재적으로 1.0%의 생산성 향상 효과를 가져온 것으로 추정된다. 이는 미국의 1.1%와 유사한 수준으로, 한국의 높은 AI 활용률에도 불구하고 업무시간 감소율이 미국(5.4%)보다 다소 낮게 나타난 결과다.
특히 주목할 점은 업무시간 단축 효과가 경력이 짧은 근로자에게 더 크게 나타났다는 것이다. 이는 생성형 AI가 숙련된 경력자의 암묵적 지식을 일부 대체하면서 업무 숙련도 격차를 완화하는 평준화 효과를 가져오는 것으로 해석된다. 반면 AI 사용에도 불구하고 업무시간이 감소하지 않은 근로자 비중이 54.1%에 달하는데, 이는 AI 사용 미숙이나 결과물 검토를 위한 추가 시간 소요 때문으로 분석된다.
물리적 AI 협업 근로자 27%까지 확대 전망
현재 자율로봇과 협업하는 근로자는 11%에 불과하지만, 향후 AI 기술 발전에 따라 27%까지 늘어날 것으로 전망된다. 물리적 AI 협업은 주로 장치·기계 조작 및 조립 종사자(24.5%), 기능원 및 관련 기능 종사자(15.5%) 등 제조업과 특정 기술 기반의 육체노동에 집중되어 있다.
흥미롭게도 물리적 AI 협업률과 생성형 AI 노출도 간에는 약한 음의 상관관계를 보였다. 이는 생성형 AI가 인지적 업무에 주로 활용되는 반면, 물리적 AI는 육체적 업무에 특화되어 있어 두 기술이 서로 다른 업무 영역을 담당하고 있음을 시사한다. 향후 AI 기술이 지식 노동을 넘어 육체 노동까지 전 산업에 걸쳐 노동시장 구조를 재편할 가능성을 보여준다.
50.4% “10년 내 본인 업무 절반 이상 자동화”… 실업 우려도 48.3%
근로자들의 미래 업무 자동화에 대한 전망도 주목할 만하다. 향후 10년 이내에 본인의 업무가 절반 이상 자동화될 것이라고 응답한 근로자가 50.4%에 달했다. 흥미롭게도 응답자들은 자신의 업무보다 자신이 속한 업무 분야 전체에 대해서는 자동화 가능성을 더 높게 평가하는 경향을 보였다.
실업 가능성에 대한 우려도 상당하다. 향후 10년 이내 AI로 인한 실업 가능성이 높다고 응답한 근로자가 48.3%에 이른다. 5년 이내 전망보다 10년 이내 전망에서 자동화 및 실업 가능성을 더 높게 예측하는 것으로 나타나, 근로자들이 AI 기술의 점진적이지만 지속적인 영향을 예상하고 있음을 보여준다. 자동화 전망과 실업 전망 모두에서 응답자들은 본인보다는 업무 분야 전체에 대해 더 높은 위험을 예측하는 경향을 보였는데, 이는 일반적인 낙관적 편향의 한 형태로 해석될 수 있다.
48.6% 근로자가 AI 미래 긍정적 평가, 38조원 기금 조성 의향
조사 결과 48.6%의 근로자가 AI 기술이 향후 우리 사회에 긍정적 영향을 미칠 것이라고 응답해 부정적 응답(17.5%)을 큰 폭 상회했다. AI 사용자로 한정하면 긍정적 인식이 53.6%로 더욱 높아진다. 이는 주요국과 비교해서도 상당히 긍정적인 수준으로, IPSOS AI Monitor 2024에 따르면 한국 근로자의 73%가 AI 기반 상품과 서비스를 긍정적으로 평가하는 반면 글로벌 평균은 53%에 불과하다.
AI 기술 발전에 대한 적극적 대비 의지도 확인됐다. 전체 근로자의 33.4%가 교육 이수를, 31.1%가 이직을 준비하고 있다고 응답했다. 특히 AI 사용 경험자일수록 교육 및 이직 준비 확률이 각각 15.0%p, 10.7%p 높게 나타나 AI 기술 노출이 미래 직업 변화에 대한 민감한 대응을 촉진하는 것으로 분석됐다.
더욱 주목할 만한 것은 AI 기술발전 기금 조성에 대한 높은 참여 의향이다. 근로자의 32.3%가 향후 5년간 월 소득의 일정 비율을 AI 기금 조성에 기여할 의향을 밝혔으며, 이들의 지불의사를 바탕으로 추산하면 약 38조원 규모의 기금을 조성할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 AI 기술 발전에 대한 높은 국민적 공감대를 바탕으로 민관 협력 기반의 사회적 투자 방식 구상 가능성을 시사한다.
FAQ
Q: 생성형 AI 활용률이 이렇게 높은 이유는 무엇인가요?
A: 한국의 높은 AI 활용률은 이미 잘 구축된 디지털 인프라(인터넷망, 개인용 컴퓨터, 휴대전화)와 생성형 AI의 범용성 때문입니다. 인터넷 도입 초기와 달리 현재는 AI 사용을 위한 기반시설이 충분히 갖춰져 있고, 생성형 AI는 다양한 분야에 활용 가능한 특성을 가지고 있어 빠른 확산이 가능했습니다.
Q: AI 사용으로 업무시간이 단축되면 일자리가 줄어들까요?
A: 현재까지는 AI가 일자리를 대체하기보다는 업무 효율성을 높이는 보조 도구 역할을 하고 있습니다. 오히려 경력이 짧은 근로자의 업무시간 단축 효과가 더 크게 나타나 숙련도 격차를 완화하는 평준화 효과를 보이고 있습니다. 다만 장기적으로는 직업별로 다른 영향을 받을 수 있어 지속적인 교육과 적응이 필요합니다.
Q: 물리적 AI와 생성형 AI는 어떻게 다른가요?
A: 생성형 AI는 챗GPT와 같이 텍스트, 이미지 등을 생성하는 소프트웨어 기반 AI로 주로 지식 노동에 활용됩니다. 반면 물리적 AI는 로봇 등 하드웨어와 결합해 물리적 환경에서 작업을 수행하는 AI로 주로 제조업이나 육체노동에 활용됩니다. 현재는 생성형 AI가 더 널리 퍼져 있지만, 향후 물리적 AI도 크게 확산될 것으로 전망됩니다.
해당 기사에 인용된 보고서 원문은 한국은행 홈페이지에서 확인 가능하다.
보고서 명: AI의 빠른 확산과 생산성 효과: 가계조사를 바탕으로
이미지 출처: 이디오그램 생성
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.
