AI 생산성의 열쇠는 일과 보상의 재구성

국내 임금노동자의 51.8%가 생성형 AI를 업무에 활용하고 있지만, 기업의 제도화된 도입률은 10%에도 미치지 못한다. 노동자가 AI로 아끼는 시간은 주당 평균 1.5시간으로 개인 업무의 효율을 높이는 데 머물렀고, 기업 전체의 생산성 향상으로 충분히 연결되지 않았다. 개인의 빠른 기술 수용과 조직 변화 사이에 전환의 공백이 생긴 것이다.

업무 체계가 그대로인 상황에서 처리 속도만 빨라지면 절약된 시간이 휴식이나 학습 대신 추가 업무로 채워질 수 있다. AI 도입 뒤 노동강도가 높아졌다는 현장의 우려도 이어지고 있다. 성과에 상응하는 보상이 없는 생산성 향상은 번아웃과 이직률 상승, 조직 신뢰 저하로 돌아올 수 있어 AI가 만든 시간과 성과를 어떻게 배분할지 정하는 일이 핵심 과제로 떠올랐다.

컴퓨터가 사무실에 확산된 뒤에도 업무 절차와 의사결정 구조의 재설계가 늦어 생산성 정체가 이어졌던 과거와 비슷한 흐름이다. 덴마크는 노사 협력과 적극적 노동시장정책을 바탕으로 직무가 달라진 노동자의 재교육과 다음 일자리 이동을 지원하고 있다. 싱가포르는 국가 평생학습제도인 스킬스퓨처를 통해 재교육 비용을 사회가 분담한다. OECD도 올해 7월 공개한 보고서에서 직무 재설계를 AI 전환의 주요 조건으로 제시했다.

국내 기업은 반복적이고 정형화된 업무를 AI에 맡기고 사람이 문제 해결과 협업, 새로운 가치 창출에 집중하도록 직무를 다시 짤 필요가 있다. 이 과정에는 늘어난 성과를 임금이나 성과급으로 돌려주는 이익공유, 절약된 시간을 역량 개발에 쓰도록 하는 학습시간 보장, 바뀐 직무의 노동자가 새로운 역할로 이동하도록 돕는 재훈련 투자가 함께 요구된다. 노동정책 역시 직무 재설계와 숙련 전환, 평생학습, 성과공유를 중심축으로 삼아 혁신 유인과 노동자 전환 지원의 균형을 설계해야 한다.