정보통신정책연구원(KISDI)이 생성형 AI(Generative AI)가 단순 업무 속도 향상을 넘어 분업 과정에서 발생하는 정보 전달 비용까지 줄일 수 있다는 연구 결과를 발표했다. AI 없이 두 사람이 분업한 경우보다 한 사람이 AI를 활용해 두 과업을 연속 수행할 때 생산성이 약 10% 높아진 것으로 나타났다.
KISDI는 이번 연구에서 만 19세 이상 60세 미만 성인 553명을 대상으로 실험을 진행했다. 참가자들은 가상 제품 설명문을 요약한 뒤 이를 바탕으로 판매 설득 이메일을 작성하는 두 단계 과업을 수행했으며, 연구진은 생성형 AI 활용 여부와 분업 여부에 따라 4개 집단으로 나눠 결과물 품질과 소요 시간을 비교했다. 실험 결과 AI 없이 분업한 집단은 한 사람이 두 과업을 연속 수행한 집단보다 결과물 품질이 낮았다. 과업 사이에서 정보가 손실되거나 해석 비용이 발생한 것이 원인으로 분석됐다. 반면 한 사람이 생성형 AI를 활용해 두 과업을 모두 처리한 집단은 AI 없이 분업한 집단보다 더 높은 품질의 결과물을 더 빠르게 완성했으며, 이 경우 생산성이 약 10% 향상됐다.
주목할 만한 지점은 두 사람이 생성형 AI를 각자 활용하며 분업한 집단과 한 사람이 AI로 두 과업을 연속 수행한 집단 사이에서는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다는 것이다. 이는 생성형 AI가 분업을 유지하면서도 정보 전달 비용을 줄이는 효과를 발휘함을 의미한다. 즉, 생성형 AI 도입이 반드시 인력 대체와 분업 소멸로 이어지지 않아도 비슷한 효율 개선이 가능하다는 해석이다.
민대홍 KISDI 연구위원은 “생성형 AI의 노동력 대체가 반드시 더 높은 생산성을 의미하지 않을 수 있다는 점은 향후 노동정책 입안자와 노동시장 참여자 모두 의사결정 과정에서 반드시 고려해야 한다”고 말했다. 이번 연구는 AI 도입 전략을 단순한 인력 절감 관점에서 벗어나 업무 구조 설계 차원에서 접근할 필요성을 시사한다는 점에서 정책적 의미가 있다.
