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AI 생산성 혁명, 드디어 숫자로 증명됐다
경제AI 분석

AI 생산성 혁명, 드디어 숫자로 증명됐다

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FT가 포착한 AI 생산성 급증 신호. 기업들의 실제 성과 데이터와 함께 살펴보는 AI 경제학의 현실과 한국 기업들이 놓치고 있는 기회

"AI가 생산성을 높인다"는 말을 몇 년째 들어왔지만, 정작 숫자로 증명된 적은 거의 없었다. 그런데 파이낸셜타임스(FT)가 드디어 그 증거를 포착했다고 보도했다.

드디어 보이기 시작한 AI 효과

FT의 분석에 따르면, AI를 본격 도입한 기업들에서 측정 가능한 생산성 증가가 나타나고 있다. 특히 고도화된 AI 도구를 사용하는 지식 근로자들의 작업 효율이 눈에 띄게 개선됐다는 것이다.

문제는 이런 변화가 모든 기업에서 동일하게 일어나지 않는다는 점이다. AI 투자에 적극적인 기업과 그렇지 않은 기업 사이의 격차가 벌어지고 있다. 마치 2000년대 인터넷 도입 초기처럼 말이다.

한국 기업들의 딜레마

국내 대기업들도 AI에 막대한 투자를 하고 있지만, 생산성 측면에서는 아직 가시적 성과를 내지 못하고 있는 곳이 많다. 삼성전자는 반도체 설계에 AI를 활용해 개발 기간을 단축했다고 발표했지만, 현대자동차LG전자 같은 제조업체들은 여전히 "AI 도입 검토" 단계에 머물러 있다.

더 심각한 건 중소기업들이다. AI 도구 사용법조차 모르는 기업이 태반이다. 47%의 국내 중소기업이 "AI가 무엇인지도 모르겠다"고 답한 최근 조사 결과가 이를 보여준다.

승자와 패자가 갈리는 시점

AI 생산성 격차는 단순히 기업 간 경쟁력 차이로 끝나지 않는다. 개인 차원에서도 마찬가지다. AI 도구를 능숙하게 사용하는 직장인과 그렇지 않은 직장인 사이의 성과 차이가 벌어지고 있다.

마이크로소프트의 내부 데이터를 보면, Copilot 사용자들의 업무 처리 속도가 평균 30% 빨라졌다. 하지만 이는 도구를 제대로 활용할 줄 아는 사용자에게만 해당하는 이야기다.

한국 직장인들은 어떨까? 아직 대부분이 ChatGPT를 단순 검색 도구 정도로 사용하는 수준이다. 업무 프로세스 자체를 AI 중심으로 재설계하는 곳은 드물다.

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