ㅁ [이슈] AI 활용이 다양한 업무의 성과를 높이고 있으나, 이러한 업무 단위의 개선이 경제 전반의 생산성 향상으로 이어지는 효과는 선진국과 신흥국 간 차별화될 가능성
ㅇ AI 활용은 다양한 업무에서 산출량·업무품질·예측정확도를 높이거나 과업 수행시간을 단축하는 등 업무 성과를 개선
ㅁ [생산성 차별화] AI 활용에 따른 생산성 향상효과는 선진국이 신흥국을 크게 상회하며, 이로 인한 성장률 제고효과 격차도 뚜렷
ㅇ (생산성 향상) 연평균 생산성(TFP) 향상폭은 선진국(0.95%p)이 신흥국(0.30%p)의 3.2배로, 생산성 향상효과가 훨씬 큼(세계은행의 선행연구 6개 종합 결과)
ㅇ (성장률 제고) 연평균 성장률 제고효과는 선진국(0.5%p)이 신흥국(0.2%p)의 2.5배로, 성장효과도 더 큼(세계은행, IMF, BIS 추정치 종합)
ㅁ [차별화 원인] 선진국은 신흥국 대비 ▲AI 활용 수준 ▲AI 적용 업무 비중 ▲AI 인력 ▲데이터 여건에서 우위를 보여, AI를 보다 폭넓고 효과적으로 활용 가능한 여건이 조성
ㅇ (AI 활용 수준) 선진국은 신흥국보다 ChatGPT 등 일반 AI 이용률이 4배 이상. 실제로 미국·EU 기업에서는 AI 도입 이후 노동생산성이 유의미하게 개선
ㅇ (AI 적용 업무 비중) 선진국은 신흥국보다 사무직, 전문직 등 AI 적용 가능 업무 비중이 1.5배 이상 높아, AI 활용에 따른 생산성 효과가 보다 넓은 업무로 확산 가능
ㅇ (AI 인력 기반) 선진국은 AI·디지털 기술을 요구하는 채용공고 비중이 신흥국의 약 2배로, 관련 인력 기반의 우위가 기업 내 업무 효율성을 개선시키는 데 유리
ㅇ (데이터 여건) 선진국은 신흥국보다 기업·경제활동 데이터를 축적·관리하는 기반이 잘 갖춰져 있어, AI 학습에 필요한 데이터 여건이 우수. 이는 AI의 성능을 향상
ㅁ [시사점] 선진국과 신흥국 간 AI 활용의 생산성 효과 격차가 큰 만큼, AI는 향후 국가별 성장 궤적을 좌우하는 핵심 요인으로 부상할 수 있음을 시사. 향후 경제 전반의 AI 활용을 뒷받침하는 인력, 데이터 등 기반 확충을 정책적으로 적극 추진할 필요
ㅇ AI 정책은 자체 모델 개발뿐 아니라 AI를 경제 전반에 신속하고 폭넓게 활용·확산하는 방안도 함께 추진할 필요. 이를 위해 인프라, 인력, 데이터, 제도 등 활용 기반을 강화해 산업 전반의 실제 도입 범위와 활용 수준을 높이는 것이 중요
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