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엄 교수는 “인식 상으로는 AI 도입으로 생산성이 올라간 것으로 생각하는 경우가 많지만 실제로 측정해보면 생산성이 올라가지 않은 것으로 나온다”며 “미국, 영국, 독일, 호주의 6000개 기업 임원을 대상으로 한 조사 결과에서도 90%가 AI 도입이 아직은 생산성을 올리지 않았다고 답했다”고 소개했다.
그는 AI 전환에서 뚜렷한 성과를 낸 기업들의 공통점을 실증적으로 들여다본 결과 연령 구성과 교육 투자 등의 조직 역량이 생산성 향상을 판가름하는 중요한 열쇠였다고 짚었다.
30대 인력 비중이 높은 기업일수록 AI 도입에 따른 생산성 향상 효과가 뚜렷했던 반면, 50세 이상 인력 비중이 높은 기업에서는 그 효과가 제한적이었다. 직원 1인당 교 교육훈련비 지출 등 실질적인 인재 개발 투자가 많은 기업일수록 생산성 향상 효과가 확연하게 나타났다.
AI 도입이 고용 시장에 미치는 영향은 연령대와 지역에 따라 차별적으로 나타나는 것으로 분석됐다.
우선 AI 도입은 전체 고용 규모를 당장 축소하지는 않았지만 29세 이하 청년층 고용에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 생성형 AI 도입 이후 청년층 고용이 가장 큰 타격을 받았다는 것은 한은 연구진의 선행 연구에서도 확인됐던 바다.
지역별로는 비수도권 기업이 수도권 기업보다 상황이 좋지 않았다. 고령 인력 비중이 높고 교육훈련 투자는 적어 AI 전환에 상대적으로 불리한 여건인 것으로 평가됐다. 30대 인력 비중의 긍정적 효과는 수도권에서 더 뚜렷한 반면, 50세 이상 인력 비중의 부정적 효과는 비수도권에서 더 컸다.
엄 교수는 “AI 도입을 통한 생산성 향상을 위해서는 실질적인 교육훈련 투자를 바탕으로 조직 역량을 강화해야 한다”며, 이는 비수도권 기업에 특히 필수적이라고 강조했다. 교육훈련에 따른 생산성 향상 효과가 비수도권에서 상대적으로 크게 나타났다는 연구 결과는 이를 뒷밤침한다.
그는 또 “중고령 인력 재교육 프로그램과 청년층 일자리 지원 정책 마련도 중요한 과제”라고 덧붙였다.
