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한은 분석: AI, 업무 시간은 줄이지만 생산성은 아직

STORIUM 편집부 작성: STORIUM 편집부
2026년 06월 08일 17시 39분
Reading Time: 1 min read
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Home AI 서비스·툴
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한국은행이 생성형 AI(인공지능) 활용이 근로자의 업무 시간을 단축하는 효과는 확인되지만, 그 시간이 생산 증가로 전환되지 않는다는 분석 결과를 내놨다. 한국은행은 2026년 6월 7일 발표한 보고서에서 생성형 AI 활용 근로자의 평균 업무 시간이 3.8% 줄어든 것으로 나타났다고 밝혔다. 주 40시간 근무자 기준으로는 약 1시간 30분, 주 52시간 근무자 기준으로는 약 2시간에 해당하는 절감량이다. 이번 분석은 2025년 5~6월 전국 15~64세 취업자 5,512명을 대상으로 한 가계 조사 데이터를 토대로 산출한 수치다.

한국은행은 이 절감 시간이 모두 다른 업무에 투입된다고 가정할 경우 잠재적 생산성 향상 효과가 약 1%에 달한다고 추정했다. 챗GPT(ChatGPT) 등 생성형 AI로 기존 업무를 처리하고 확보한 시간에 추가 업무를 소화하면 부가가치 창출이 늘어날 수 있다는 논리다. 그러나 실제 ‘업무 시간 절감률’과 ‘업무 처리량 증가율’ 사이에는 유의미한 상관관계가 나타나지 않았다. 한국은행은 이를 ‘생산성 단절’ 현상으로 규정했다.

Close-up view of a person holding a wallet with currency. Ideal for financial or economic themes.
사진: Bia Limova / Pexels
African American businessman focused on a laptop in a modern office setting, reflecting productivity and technology.
사진: Theo Decker / Pexels

생산성 단절의 원인으로는 여러 요인이 지목됐다. 업무 시간이 줄어도 의사결정 구조나 업무 절차가 함께 개선되지 않으면 효율이 생산으로 이어지기 어렵다. 보상 구조가 투입 시간에 연동돼 있는 경우에도 절감된 시간이 추가 노동으로 전환되지 않는다. 한국은행 고용연구팀장은 절약된 시간이 여가나 자기 계발에 사용됐을 가능성도 배제하기 어렵다고 덧붙였다. 결론적으로 한국은행은 현재의 AI가 ‘효율성’ 단계에는 진입했지만 ‘생산성’ 단계로는 아직 충분히 전환되지 못했다고 평가했다. AI 도입이 조직 전반의 생산성 향상으로 이어지려면 기술 도입 외에 업무 프로세스와 인센티브 구조의 병행 개혁이 필요하다는 함의다.

Tags: 노동시장생산성생성형AI챗GPT한국은행
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