생성형 인공지능(AI)을 업무에 활용한 국내 기업 재직자들은 자료 검색과 정보 수집에서 효율 향상을 가장 크게 체감한 것으로 조사됐다. 한국직업능력연구원이 재직자 1090명을 대상으로 분석한 결과, 효율이 높아진 업무로 자료 검색·정보 수집을 꼽은 비율은 33.4%였다. 새로운 아이디어나 기획안 구상은 1.4%로, 자료 검색의 응답 비율이 약 24배 높았다.
연구원은 ‘생성형 AI 시대의 직무재설계와 혁신 방안’ 보고서에서 2025년 7월 4일부터 7월 17일까지 생성형 AI를 업무에 써본 국내 기업 재직자 1090명을 온라인 조사했다. 화학·정보기술(IT)·보험·금융·자동차·통신·연구개발 분야 대기업 7곳의 인사 및 AI 전환 담당자 심층 인터뷰도 분석에 포함했다.
업무별 효율 향상 체감은 긴 글 요약·핵심 파악이 22.4%, 데이터 정리·기초 분석이 15.1%였다. 반면 번역·외국어 소통은 1.1%, 프로젝트 계획 수립·업무 일정 관리는 1.0%에 그쳤다. 응답자들은 자료 분석·정보 해석(2.70점), 문서 작성·기록(2.75점)은 AI가 대체하는 쪽을 상대적으로 선호했고, 외부 소통·고객 관리(3.50점)와 내부 소통·협업(3.37점)은 사람이 주도하는 쪽에 무게를 뒀다. 점수는 1점에 가까울수록 자동화 의지가, 5점에 가까울수록 인간 주도의 증강 의지가 강하다는 뜻이다.
사람이 주도해야 하는 이유로는 최종 판단과 책임이 필요한 업무라는 응답이 37.9%로 가장 많았고, 창의성이나 인간적 감성이 필요하다는 응답이 32.3%로 뒤를 이었다. AI 도입 만족도는 개인 주도 방식이 96.3%, 노사 소통·협의 방식이 95.9%, 회사 주도 방식이 87.9%였다. 불만족 이유로는 일방적인 하향식 도입이 51.3%로 가장 많이 꼽혔으며 심리적 부담(37.2%), 교육·지원 부족(29.5%)이 뒤를 이었다.
개인의 AI 활용 성과 향상을 체감한 비율은 76.0%였지만 조직 성과에 기여했다고 본 비율은 72.6%였다. 데이터·AI 직무군에서는 조직 성과 기여 인식이 55.6%로 낮았다. 조직에 필요한 지원으로는 직무별 맞춤형 교육(45.2%)과 명확한 목표 설정·성과 보상(38.7%)이 상위에 올랐다. 개인의 생산성 개선이 조직 성과로 이어지는 데에는 도입 방식과 교육·평가 체계가 변수로 작용할 가능성이 있다.
나동만 한국직업능력연구원 선임연구위원은 근로자들이 AI를 역량을 확장하는 도구로 받아들이며 정형 업무의 자동화와 창의적 업무의 인간 주도를 구분하고 있다고 밝혔다. 그는 기업이 인간의 역할을 지휘자·편집자·연결자로 재정의하고, 투입 시간보다 산출물 가치와 질문 능력을 평가하는 방향으로 인사 체계를 바꿀 필요가 있다고 제언했다. 다만 정형 업무를 맡아온 인력이 편집자 역할로 전환하는 현실적 경로와 기간은 후속 과제로 남는다고 덧붙였다.
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