데이터 분석에서 외국어 통번역, 콘텐츠 제작, 코딩까지... 이젠 생성형 AI가 우리 일상 곳곳에 자연스럽게 자리 잡고 있다. 불과 몇 년 전까지만 해도 전문가의 전유물로 여겨지던 기술이, 이제는 누구나 손쉽게 업무와 생활에 활용하는 도구가 되었다. 그렇다면 실제로 사람들은 얼마나 자주, 어떻게 AI를 활용하고 있을까? 그리고 정말 생산성이 올랐을까? 한국은행 조사국 고용연구팀은 이에 대한 실증적 답을 찾고자 국내 최초로 대표 표본을 구축하여 가계조사(representative household survey)^[1]를 실시하였다.^[2]

근로자 63.5%가 생성형 AI 사용 경험,
미국의 2배, 인터넷보다 8배 빠른 확산 속도

조사 결과, 국내 근로자 10명 중 6명이 생성형 AI를 사용해 본 경험이 있고, 업무 목적 사용으로 한정해도 전체 근로자의 절반(51.8%)을 넘어섰다^{<그림 1>}. 특히 주목할 점은 이 수치가 미국(26.5%)의 2배에 달하며, 인터넷의 상용화 3년 후 활용률(7.8%)과 비교하면 8배 빠른 확산 속도라는 것이다^{<그림 2>}. 이처럼 AI가 빠르게 확산된 이유는 인터넷·스마트폰 등 디지털 기반이 잘 갖춰져 있고, 다양한 업무에 활용 가능한 AI의 범용성 덕분이다.

남성, 청년층, 고소득, 고학력자일수록 높은 활용률

생성형 AI는 노동시장 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되고 있지만, 개인특성과 직업에 따라 활용률에 차이가 있다. 남성(55.1%)이 여성(47.7%)보다 높은 활용률을 보였고^{<그림 3>}, 청년층(18~29세) 활용률은 67.5%로, 장년층(50~64세)에 비해 약 2배 높다^{<그림 4>}. 또한 대체로 소득 및 학력수준이 높을수록 활용률이 높았는데^{<그림 5><그림 6>}, 대학원 졸업자는 72.9%, 대졸 이하는 38.4%로 나타났다.

일주일에 5~7시간 AI 사용, 미국보다 높은 활용 강도

생성형 AI를 사용하는 근로자는 일주일에 5~7시간(주 40시간 기준 12.1~16.6%)을 AI 사용에 할애하는 것으로 나타났다. 미국(주당 0.5~2.2시간)과 비교하면 높은 활용 강도(intensity)이다. 또한 하루 1시간 이상 AI를 사용하는 ‘헤비 유저(heavy user)’의 비중도 한국이 78.6%로^{<그림 7>}, 미국(31.8%) 대비 2배 이상 높다^{<그림 8>}.

AI 활용으로 업무시간 3.8% 감소, 생산성 1.0% 향상

생성형 AI 사용 후 근로자의 일주일 평균 업무시간이 3.8%(주 40시간 근무 기준 주당 약 1.5시간) 감소하였고, 이에 따른 잠재적인 생산성 향상 효과는 1.0%로 추정된다.^[4] 최근 미국을 대상으로 연구를 수행한 Bick et al.(2025)의 추정치(1.1%)와 유사하며, Acemoglu(2024)의 전망치(향후 10년간 0.7%)보다는 유의미하게 높은 수준이다^{<그림 9>}.

직업별로는 관리직·전문직에서 업무시간 단축 효과(1.5~2.8%)가 가장 크고, 육체노동 중심 직업군에서는 효과가 상대적으로 작았다^{<그림 10>}. 또한 업무시간 단축 효과는 경력이 짧은 근로자에게 더 크게 나타나, 생성형 AI가 업무 숙련도 격차를 완화하는 평준화 효과(equalizing effect)를 가져온 것으로 해석된다^{<그림 11>}. 반면 생성형 AI 활용에도 불구하고 업무시간이 감소하지 않은 근로자 비중이 54.1%에 달하는데, 이는 AI 사용에 익숙하지 않거나 결과물 검토에 추가 시간이 소요되기 때문인 것으로 보인다. 향후 보다 많은 근로자들이 생성형 AI를 효율적으로 사용하게 될 경우, 생산성 증가 효과는 더욱 커질 가능성이 있다.

근로자 절반(48.6%)이 AI의 영향을 ‘긍정적’으로 평가,
재교육(33.4%)과 이직(31.1%) 준비도 활발

근로자의 절반(48.6%)은 AI가 사회에 긍정적인 변화를 가져올 것이라고 응답하여 부정적인 응답(17.5%)을 큰 폭 상회하였다^{<그림 12>}. 한편, AI 기술발전에 대비해 전체 근로자의 33.4%가 교육 이수를 계획하고 있고, 31.1%가 이직을 준비 중인 것으로 나타났다^{<그림 13>}. 특히 생성형 AI 활용 경험자 그리고 자신의 직업이 자동화될 가능성이 높다고 전망하는 근로자일수록 재교육과 직무 전환에 적극적인 것으로 나타났다.

32.3%의 근로자가 AI 기술발전 기금에 참여 의사,
5년간 38조원 규모의 재원 마련 가능

‘AI 기술발전 기금’은 가상의 정책 시나리오로, 근로자가 향후 5년간 월급의 일정 비율을 내어 조성하고, 이를 AI 스타트업 지원 등에 사용하는 방식으로 설정하였다. 설문 결과, 전체 근로자의 32.3%가 참여 의향을 밝혔으며, 특히 생성형 AI를 써 본 경험이 있고, 앞으로 자동화 가능성이 크다고 보는 사람일수록 참여 의사가 유의하게 높았다. 참여 의향을 밝힌 응답자들의 평균 지불 의사는 향후 5년간 소득의 0.5% 수준이었다. 이를 국내 전체 취업자 수에 적용하면, 연간 약 7조 5천억원, 5년간 총 38조원 규모의 기금을 마련할 수 있다. 이는 AI 기술 발전에 대한 높은 국민적 공감대를 바탕으로 민관 협력 기반의 사회적 투자 방식을 구상할 수 있는 가능성을 보여준다.

지속적으로 AI 관련 데이터 확충할 필요

이번 조사는 단순히 “누가 얼마나 쓰고 있나?”를 넘어서, AI가 어떻게 노동시장을 바꾸고 생산성에 영향을 미치는지를 처음으로 실증 분석했다는 데 의미가 있다. 향후에도 AI 활용 실태에 대한 체계적인 데이터 구축과 분석이 지속되어야 하며, 이를 바탕으로 더 정교한 정책 설계가 가능해질 것이다.

[1] 조사는 2025년 5월 19일부터 6월 17일까지 약 한 달간, 전국 만 15~64세 취업자 5,512명을 대상으로 진행하였다. 표본은 통계청 2024년 상반기 지역별 고용조사를 토대로 직업·연령·성별을 고려해 설계하였다.

[2] 자세한 내용은 BOK 이슈노트 제2025-22호 “AI의 빠른 확산과 생산성 효과: 가계조사를 바탕으로”를 참조하기 바란다.

[3] 현시점에서 미국은 대표 표본을 이용하여 생성형 AI 활용에 대한 체계적인 조사가 이루어진 거의 유일한 비교대상 국가이다. 본고는 조사 결과를 미국과 비교하기 위해 조사문항 설계 시 Bick et al.(2025)를 주요 참고자료로 활용하였다.

[4] 예를 들어, 2022.4/4분기(ChatGPT 출시) 이후 2025.2/4분기까지 GDP는 3.9% 성장하였는데, 이론적으로는 이 중 생성형 AI 도입의 잠재 기여도가 1.0%p라고 해석할 수 있다. 다만 동 수치는 근로자들이 AI 활용으로 줄어든 업무시간에 여가를 즐기지 않고 추가적인 생산 활동을 하였다는 가정하에 산출되었다. 따라서 근로자들이 줄어든 업무시간의 일부를 여가에 활용했다면 실제 생산성 향상 효과는 이보다 낮을 것이다.