지난 3년 전 생성형 인공지능이 등장 후 효율성에서는 효과가 있었지만 생산성 측면에서는 아직 괄목할 만한 성과를 이룬 것은 아님?

[jonglh]

오늘자 지하철 신문인 메트로 신문에 지난 3년 전 생성형 인공지능이 등장 후 효율성에서는 효과가 있었지만 생산성 측면에서는 아직 괄목할 만한 성과를 이룬 것은 아닌 글을 읽었는데

그 기사는 생성형 AI에 대한 최근 경제학·경영학계의 논쟁을 반영한 것으로 보입니다.

요약하면, 지난 3년간 생성형 AI는 개인의 업무 효율성(efficiency) 은 분명히 높였지만, 국가나 기업 전체의 생산성(productivity) 을 획기적으로 끌어올렸다고 보기에는 아직 이르다는 평가가 많습니다.

예를 들어,

• 이메일 작성 시간 단축

• 문서 초안 작성 자동화

• 번역 및 요약 업무 지원

• 프로그래밍 코드 생성

• 고객 상담 자동화

등에서는 상당한 효과가 확인되었습니다.

하지만 경제 전체 차원에서 보면 다음과 같은 문제가 있습니다.

1. 효율성 증가 ≠ 생산성 혁명

직원 한 사람이 보고서를 2시간 걸리던 것을 30분 만에 작성한다고 해서 회사의 매출이 바로 4배가 되는 것은 아닙니다.

AI는 업무 속도를 높여주지만 그것이 곧바로 새로운 부가가치 창출로 연결되지는 않을 수 있습니다.

2. AI 검증 비용

많은 사람들이 AI가 작성한 결과물을 다시 검토합니다.

• 사실 확인

• 오류 수정

• 법적 검토

• 윤리적 검토

등이 필요하므로 예상보다 많은 시간이 들어갑니다.

3. 조직 구조가 그대로

과거에도

• 컴퓨터

• 인터넷

• 스마트폰

이 등장했을 때 처음에는 생산성 증가가 통계에 잘 나타나지 않았습니다.

새 기술에 맞춰 조직과 업무 방식이 바뀌어야 비로소 생산성 혁명이 나타났습니다.

4. 역사적 관점

경제학자들은 흔히

• 증기기관

• 전기

• 내연기관

• 인터넷

같은 범용기술(General Purpose Technology)은 도입 후 수십 년이 지나서야 생산성 통계에 큰 영향을 주었다고 설명합니다.

전기도 발명 후 공장 구조가 재설계되기까지 상당한 시간이 걸렸습니다.

생성형 AI도 현재는 "도입기"에 해당한다는 견해가 많습니다.

반대 의견도 존재

반면 일부 전문가들은 아직 AI의 효과를 과소평가하고 있다고 주장합니다.

특히 Microsoft, Google, OpenAI 등은 AI가 인터넷 혁명에 버금가는 변화를 가져올 것이라고 전망하고 있습니다.

그들의 논리는 다음과 같습니다.

• 아직 도입 초기 단계

• 기업 내 데이터와 AI가 결합되지 않음

• 업무 프로세스 재설계가 진행 중

• AI 에이전트가 본격화되면 생산성 효과가 크게 나타날 가능성

입니다.

결국 현재 시점의 비교적 균형 잡힌 평가는 다음과 같습니다.

생성형 AI는 이미 개인과 조직의 업무 효율성을 높이는 데는 상당한 성과를 보이고 있다. 그러나 경제 전체의 생산성을 획기적으로 높였다고 단정하기에는 아직 시간이 더 필요하다.

출처 입력

이는 1980~1990년대 컴퓨터 보급 초기와 비슷한 상황으로 보는 학자들이 많습니다. 당시에도 "컴퓨터는 사무실마다 있는데 생산성 통계에는 안 보인다"는 유명한 말이 있었지만, 이후 인터넷과 업무 혁신이 결합되면서 큰 생산성 향상이 나타났습니다. 생성형 AI도 비슷한 길을 걸을지, 아니면 기대보다 제한적인 기술로 남을지는 앞으로 5~10년이 중요한 시험대가 될 것입니다.