이렇듯 최근 들어 전 세계적으로 혁신의 핵심 동력으로 떠오른 AI는 특히 고령화가 빠르게 진행 중인 우리나라에서 더욱 중요한 경제적 의미를 지닌다. 우리나라는 노동력 부족, 생산성 둔화, 의료 및 연금 시스템에 대한 부담 증가 등 구조적 도전에 직면해 있는데, AI는 이러한 문제에 솔루션을 제공할 잠재력을 지니고 있다. 그러나 AI 전환 과정에서 일자리 대체, 소득 감소, 불평등 심화 등 부작용에 대한 우려도 존재한다. 본 블로그에서는 AI가 우리나라 경제에 미치는 영향에 대해서 분석하고, 그 시사점을 살펴보았다.[1]
AI는 우리 경제의 생산성과 성장을 높일 수 있는 잠재력 보유
먼저 직무 중심 모형task-based model을 활용하여 시뮬레이션 해보면, AI 도입은 우리나라 경제의 생산성을 1.1~3.2%, GDP를 4.2~12.6% 높일 수 있는 성장 잠재력을 가지고 있다.<그림 3> 이는 고령화와 노동공급 감소로 인한 성장 둔화를 상당 부분 상쇄할 수 있는 수준이다. AI 도입이 없다면 노동공급 감소로 인해 2023~2050년 동안 우리나라의 GDP는 16.5% 감소할 것으로 예상되나, 가장 낙관적인 시나리오 하에서 AI 도입은 이러한 감소 폭을 5.9%로 크게 줄일 수 있다.<그림 4>
그림3. AI 도입이 생산성 및 GDP에 미치는 영향1)2)
주 : 1) 모형의 세부 사항은 Rockall, Pizzinelli, and Tavares(게재 예정)를 참조
2) 그래프는 초기 균형에서 새로운 균형에 이르기까지 총요소생산성과 산출의 변화를 나타냄
자료 : Cazzaniga et al. (2024), 저자 계산
그림 4. 고령화와 AI가 GDP에 미치는 영향1)
주 : 1) 고령화의 영향 추정 시 노동소득분배율과 경제활동참가율, 시간제 근로자 비중이 일정하고, 생산가능인구는 감소한다고 가정
자료 : Cazzaniga et al. (2024), 저자 계산
그러나 AI 도입에 따른 생산성 증대 효과는 모든 기업에 보편적으로 나타나지 않고 대기업과 업력이 긴 기업에서만 두드러지게 나타나고 있다. <그림 5>를 보면 자산 규모가 클수록상위 50%, 업력이 길수록6년 이상 AI 도입의 생산성 효과가 유의하게 나타나고 있다. AI 도입 초기 단계에서 나타난 잠정적인 결과이기는 하지만, 위 결과는 AI 발전으로 인해 기업 간 생산성 격차가 더욱 심화될 수 있음을 시사한다.
그림 5. 생산성 회귀분석 결과1)2)3)4)
주 : 1) 그래프의 y축은 회귀계수를 나타냄
2) 통계적 유의성: ***p＜0.01, **p＜0.05, *p＜0.1, 막대 위아래에 표시
3) 연도 고정 효과 계수는 생략됨
4) 연구개발비(R&D), 무형자산(Intangible Asset)은 더미 변수
자료 : 기업활동조사, 저자 계산
국내 일자리 중 절반(51%)이 AI 도입에 큰 영향,
특히 여성, 청년층, 고학력·고소득층에게 위기이자 기회로 작용
AI는 노동시장에도 큰 영향을 미칠 것으로 보인다. AI의 노동시장 영향을 분석하기 위해, 직업별 “AI 노출도exposure”와 “AI 보완도complementarity”를 활용하였다.<그림 6> AI 노출도는 특정 직업이 수행하는 직무가 AI에 의해 어느 정도 대체 가능한지를 나타낸다. 한편 AI 보완도는 직업의 사회적·물리적 속성으로 인해 AI로 인한 직업 대체 위험으로부터 보호[2]받는 정도를 나타낸다. 두 지표를 바탕으로 직업군을 “높은 노출도, 높은 보완도”, “높은 노출도, 낮은 보완도”, “낮은 노출도”의 3가지 그룹으로 분류할 수 있다.
이 중 “높은 노출도, 높은 보완도” 그룹은 AI를 통해 생산성 향상과 임금 상승의 혜택을 받을 수 있는 계층이다. 반면 “높은 노출도, 낮은 보완도” 그룹은 AI가 업무를 대체할 가능성이 크며, 이로 인해 낮은 임금, 실직 위험으로 이어질 가능성이 높다.
그림 6. 직업별 AI 노출도와 보완도1)
주 : 1) 개별 점은 직업을, 빨간 선은 평균치를 나타냄
자료 : Felton et al.(2021), Pizzinelli et al.(2023)
국내 근로자 중 절반 이상(51%)이 AI 노출도가 높은 일자리에 종사하고 있으며, 이는 주요 선진국과 유사한 수준으로 나타났다. 더 자세히 분해해 보면, 전체 근로자의 24%가 AI로 인해 생산성 혜택을 받을 수 있는 “높은 노출도, 높은 보완도” 그룹에 속하며, 27%가 AI에 의해 대체되거나 소득이 감소할 가능성이 큰 “높은 노출도, 낮은 보완도” 그룹이다.<그림 7> 직업별로는 전문가 및 관련 종사자는 생산성 혜택이 클 것으로 보이나, 사무직은 대다수의 일자리가 부정적 영향을 받을 가능성이 크다.<그림 8>
그림7. AI 노출도, 보완도별 근로자 비중
자료 : 지역별고용조사, 국가별 경제활동인구조사, 저자 계산
그림 8. 직업별 AI 노출도, 보완도 비중
자료 : 지역별고용조사, 저자 계산
특히 여성, 청년층, 고학력, 고소득층일수록 AI 노출도와 보완도가 함께 상승하는 경향이 있는데, 이는 해당 계층에게 AI가 위기이자 기회로 작용할 것임을 시사한다.<그림9>
그림9. 개인특성별 AI 노출도, 보완도
자료 : 지역별고용조사, 저자 계산
한국은 AI 도입에 대한 준비가 잘 되어 있는 것으로 평가되나,
도입 과정에서 나타날 수 있는 문제점에 대응하기 위한 정책적 노력이 필요
앞에서 살펴봤듯이, AI 기술의 도입은 우리나라의 성장 잠재력을 높이고 생산성을 증대시킬 중요한 기회[3]로 작용할 수 있다. 그러나 AI는 기업 간 생산성 격차를 더욱 심화시킬 수 있으므로, 중소기업이나 신생 기업이 AI 도입의 혜택에서 소외되지 않도록 정책적 노력이 필요하다. 또한 AI 전환 과정에서 근로자들의 일자리 재배치가 순조롭게 이루어지도록 지원해야 한다.
우리나라는 선진국 대비 우수한 디지털 인프라와 혁신 역량을 보유해 AI 도입에 대한 준비가 잘 되어 있는 것으로 평가된다. 구체적으로 한국의 AI 준비 지수는 165개국 중 15위이며, 주요 선진국보다 높다. 그러나 인적자본 활용과 노동시장 정책에서 개선의 여지가 크다고 판단된다. <그림 10> 교육 및 재훈련 프로그램을 통해 노동시장의 유연성을 제고하는 한편 취약계층을 위한 사회적 안전망을 강화하는 맞춤형 정책targeted policies이 필요하다.
그림10. AI 준비 지수1)
주 : 1) 박스 플롯은 선진국의 AIPI(AI Preparedness Index)를 구성하는 네 가지 부문의 5번째, 25번째, 50번째(중앙값), 75번째, 95번째 백분위수를 표시하며, 한국은 빨간 점으로 강조됨
자료 : Cazzaniga et al.(2024)
[1] 자세한 내용은 BOK 이슈노트(2025년 2월) 제2025-2호“AI와 한국경제”, IMF Selected Issues Paper (and a forthcoming IMF Working Paper) “Transforming the Future: The Impact of Artificial Intelligence in Korea”를 참고하시기 바란다.
[2] 의사 결정의 중대성, 오류 발생의 심각성 등을 고려할 때 특정 직무는 우리 사회가 AI에 전적으로 의지하지 않고 인간의 감독하에 둘 가능성이 크다. 예를 들어 판사, 외과의사 등의 직무는 설사 AI 노출도가 높더라도 인간이 수행할 가능성이 크다.
[3] 또한, 한국은 글로벌 AI 붐의 중심에서 세계적인 반도체 생산국으로서 현재의 시장 점유율(약 20%)을 유지한다면, 반도체 수출이 2030년까지 두 배 증가할 것으로 전망된다.(Gartner, TechInsights, IBS, SIA/WSTS와 컨센서스 분석가의 주요 반도체 기업에 대한 전망치를 기반)