세계은행그룹은 2026년 8월 4일 ‘세계개발보고서 2026: 인공지능의 약속’을 공개하고 개발도상국의 AI(인공지능) 활용 전략을 제시했다. 보고서는 저소득·중소득 국가에서 생성AI 자동화 위험에 놓인 일자리 비중을 4.5%로 추산했다. 고소득 국가의 14.2%보다 낮은 수준이다. 반면 AI로 생산성이 유의미하게 높아질 수 있는 일자리는 개발도상국 16.2%, 고소득 국가 18.7%로 격차가 작았다. 세계은행은 노동자를 대체하는 것보다 부족한 전문 역량을 보완하는 데 더 큰 기회가 있다고 분석했다.
보고서가 제시한 경로는 도입·현지화·고도화의 세 단계다. 첫 단계에서는 이미 검증된 도구를 의료·교육·농업·기업 업무와 공공서비스에 적용한다. 다음 단계에서는 현지 언어와 데이터, 제도, 이용 환경에 맞게 도구를 조정한다. 마지막 단계에서는 첨단 모델과 이를 구동할 인프라를 장기적으로 구축한다. 단계가 올라갈수록 투자비와 인력·전력·컴퓨팅 요구가 커지므로, 기반을 갖추기 전에 최첨단 시스템을 그대로 복제하는 방식은 피해야 한다는 설명이다.
실제 사용에서는 의사의 진단 보조, 농민의 작물 선택과 기상 예측, 교사의 수업 준비, 기업의 생산성 개선이 주요 사례로 제시됐다. 정부는 세금 징수와 사회보장, 재난 대응, 보건·교육 서비스에서 효과가 검증된 사업을 넓힐 수 있다. 특히 스마트폰이나 빠른 인터넷을 쓰기 어려운 지역에서는 기본 휴대전화의 음성 통화와 문자로 제공되는 소형·저비용 AI가 현실적인 선택지다. 현지 언어 데이터와 평가 역량을 함께 확보해야 수입한 도구가 지역 규범과 업무 방식에 맞지 않는 문제를 줄일 수 있다.
| 단계 | 핵심 실행 | 필요 조건·한계 |
|---|---|---|
| 도입 | 검증된 AI 도구를 공공서비스와 기업 업무에 적용 | 세 단계 가운데 투자·기반 요구가 가장 낮다 |
| 현지화 | 현지 언어·데이터·제도·이용 환경에 맞게 조정 | 지역 데이터와 시험·평가 역량이 필요하다 |
| 고도화 | 첨단 모델과 이를 구동할 인프라를 장기 구축 | 칩·대형 데이터센터·고급 인력이 필요하다 |
다만 전력과 통신망의 부족은 즉시 해결해야 할 제약이다. 사하라 이남 아프리카 농촌 학교의 약 3분의 1은 안정적인 전력이 없고, 3분의 2 이상은 신뢰할 수 있는 인터넷을 이용하기 어렵다. 세계은행그룹은 ‘미션 300’을 통해 파트너들과 2030년까지 이 지역 3억 명에게 전력 접근성을 제공하는 사업을 추진하고 있다. 정부는 컴퓨팅 접근과 현지 데이터, 기술 교육, 투자·조달·평가 체계를 보강하는 한편 개인정보 침해와 편향에는 기존 법률을 적용해야 한다. 기반과 신뢰를 함께 갖추지 못하면 AI가 국가 간 격차와 시장 집중을 오히려 키울 수 있다는 것이 보고서의 결론이다.
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