생성형 인공지능(AI)이 업무 속도를 높이는 데 그치지 않고, 여러 사람이 나눠 일할 때 생기는 비효율까지 줄여 생산성을 높일 수 있다는 분석이 나왔다.

정보통신정책연구원(KISDI)은 생성형 AI 활용이 순차적 분업 환경에서 생산성에 미치는 영향을 분석한 기본연구 '생성형 AI의 생산성 분석' 보고서를 발간했다고 9일 밝혔다.

이번 연구는 생성형 AI의 생산성 효과를 단순한 업무 속도 향상이 아니라, 여러 사람이 나눠 일할 때 생기는 정보 전달 비용을 줄이는 문제로 확장했다는 점에서 의미가 있다.

KISDI는 만 19세 이상 60세 미만 성인 553명을 대상으로 실험을 진행했다. 참가자들은 가상 제품 설명문을 요약한 뒤 이를 바탕으로 판매 설득 이메일을 작성했다. 연구진은 생성형 AI 활용 여부와 분업 여부에 따라 4개 집단을 나눠 결과물 품질과 소요 시간을 비교했다.

실험 결과 생성형 AI를 쓰지 않은 조건에서는 두 사람이 일을 나눠 한 집단의 결과물 품질이 한 사람이 연속으로 수행한 집단보다 낮게 나타났다. 분업 과정에서 정보 손실과 해석 비용이 발생한 영향으로 풀이된다.

반면 생성형 AI를 활용해 한 사람이 두 과업을 모두 수행한 집단은 생성형 AI 없이 두 사람이 나눠 일한 집단보다 더 높은 품질의 결과물을 내고 과업도 더 빠르게 마쳤다. 이 경우 약 10%의 생산성 향상이 나타났다.

다만 두 사람이 생성형 AI를 활용해 일을 나눠 한 집단과 한 사람이 생성형 AI를 활용해 두 과업을 모두 수행한 집단 사이에서는 결과물 품질과 소요 시간에서 통계적으로 유의미한 차이가 없었다.

이는 생성형 AI가 분업 과정의 비효율을 줄이는 효과와, 한 사람이 생성형 AI를 활용해 기존 분업 과업을 모두 수행할 때 얻는 효과가 크게 다르지 않다는 뜻이다.

민대홍 연구위원은 "생성형 AI가 노동력을 대체할 경우, 분업의 소멸과 그에 따른 비효율성이 제거될 가능성을 확인했지만, 분업을 유지한 채로 노동력을 대체하지 않고 생성형 AI를 활용하는 경우에도 분업의 비효율성은 제거될 수 있다"며 "생성형 AI의 노동력 대체가 반드시 더 높은 생산성을 의미하지 않을 수 있다는 점은 향후 노동정책 입안자와 노동시장 참여자 모두 의사결정과정에서 반드시 고려해야 한다"고 말했다.



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