인공지능을 도입하면 기업과 국가에 어떤 영향을 미칠까?

스탠퍼드 AI Index Report 2024 분석 #9

 아마 많은 사람들이 정말 AI를 도입하면 업무에 효과가 있을까 생각하는데 그에 관한 조사결과가 있다. 마이크로소프트에서 나온 논문(출처:https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2023/12/AI-and-Productivity-Report-First-Edition.pdf)에 따르면 MS 코파일럿이나 깃허브 코파일럿을 사용한 그룹은 사용하지 않은 그룹에 비해 최소 26%, 최대 73% 더 시간을 절약할 수 있었다고 한다.

비사용자와 코파일럿 사용자들의 과업 달성 속도 비교(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 하버드 비즈니스 스쿨의 연구결과(출처:https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=64700)에서도 업무능률 향상 효과가 나왔다.  

컨설턴트 대상 GPT-4 사용 효과 분석(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 컨설턴트를 대상으로 한 조사결과인데 업무의 질적 측면에서 40%나 좋아졌다고 했기 때문에 아주 의미 있는 결과라고 할 것이다. 사실 양적인 측면에서만 발전했다면 그 의미는 많이 퇴색되겠지만 질적인 개선이라면 비용을 들일 가치가 있기 때문이다.

좋은 AI와 나쁜 AI를 쓰는 그룹에 대한 작업능률 평가

 한 가지 흥미로운 연구 결과가 있는데 하버드 채용담당자를 대상으로 비즈니스 스쿨에서 조사한 연구결과(출처: https://static1.squarespace.com/static/604b23e38c22a96e9c78879e/t/62d5d9448d061f7327e8a7e7/1658181956291/Falling+Asleep+at+the+Wheel+-+Fabrizio+DellAcqua.pdf)에서 AI를 안 쓰는 것보다 쓰는 것이 0.6점 더 정확한 작업을 할 수 있다고 나왔다. 그런데 문제는 좋은 AI를 받은 팀과 나쁜 AI를 받은 팀을 구분해서 실험했더니 좋은 AI를 받은 팀은 스스로 좋은 성과를 냈다고 믿지만 사실은 나쁜 AI를 공급받은 팀보다 성과가 1.08점이나 낮았다. 이에 대해 보고서는 아마도 좋은 AI를 쓰는 팀이 지나치게 AI를 신뢰해서 그렇다고 결론 냈다. 

 다음 자료는 매킨지가 분석한 산업별 수익에 AI가 미치는 영향력을 예측한 것이다.   

산업별 AI가 수익에 미치는 영향(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 이 표보다는 매킨지 원본이 더 자세하게 되어있어서 그 표를 한번 보자(출처:https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#industry-impacts).  

산업별 생성형 AI가 미치는 생산성 영향(출처: 매킨지)

 표에서 AI 도입으로 매출에 영향이 큰 부문은 하이테크, 금융, 제약 분야이고 가장 영향이 없는 분야는 의외로 첨단 반도체, 소비재, 첨단제조 분야이다. 여기에 대한 하버드나 스탠퍼드 측의 분석은 없는데 이건 아마 매출에 대한 기여도로 보는 자료다 보니 빅테크같이 소프트웨어가 많은 비중을 차지할수록 기여도가 높고 소매, 반도체 같은 소프트웨어 비중이 낮은 산업에서 AI 기여도가 낮은 것으로 보인다. 이건 전적으로 내 해석이다. 

 각 직종별 AI도입에 의한 인력 감소에 대해 매킨지 조사결과를 보자(출처: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year).

향후 3년간 직원수 증감에 대한 관한 생성 AI의 영향 예측(출처: 매킨지)

 서비스 운영과 공급망 관리 쪽이 가장 많이 줄어드는 것으로 나와있다. 제조분야가 중간정도 순위인 것으로 봐서 휴머노이드 같은 주제는 고려되지 않은 것으로 보인다. 둘 다 관리분야인데 직접 몸으로 움직이는 것은 지금 당장 인공지능이 대체하기 힘들지만 관리영역은 인간이 조금만 도와주면 기존에 쌓인 데이터를 가지고 할 수 있다고 본 것 같다. HR만 해도 인공지능이 채용에 관여하고 있다는 건 공공연한 비밀이다. 사실 수만 장의 이력서를 사람이 다 봤을 리가 없는 건 예전에도 예상하고 있던 사실이었다.

 기업에서는 절대 그렇지 않다고 말하지만 한두 사람도 아니고 2만 명의 지원자가 왔다고 치면 그걸 인사담당자 서너 명이 다 볼 수 있을까? 10명이 본다고 쳐도 한 사람당 2천 부다. 게다가 이력서에는 양적, 질적 요소가 섞여있다. 어떻게 봐야 할까? 

 이런 측면에서 AI가 들어가면 도와줄 수 있는 부분이 많다. 아마도 기존에도 AI는 아니라도 전산으로 필터링을 했을 것이다. 그게 아니면 정말 대충 보는 수밖에 없다. 즉 현시점에서는 육체적 노동보다는 관리인원이 많이 감축될 가능성이 높다고 보는 것 같다. 이 부분은 시사하는 점이 많다. 노동시장에서 중간층이 가장 타격을 많이 받는다는 것이다.

 즉 육체노동자와 고급전문직은 현실적, 시간적 이유로 AI도입에 시간이 걸리고 효과도 아직은 미미하다. 하지만 그 사이에 있는 관리직은 상당 부분 대체될 수 있다는 얘기이다. 많은 일반사무직이 여기에 해당할 것으로 보인다. 사실 회사 인력으로 따지면 공급망관리나 서비스 운영 쪽 사람이 많은 게 사실이다. 전략, 기획 쪽 파트는 스텝에 해당되어 그렇게 많지 않다. 사람들이 일반적으로 생각하는 로봇에 의해 대체된다는 것은 조금 뒷이야기이고 지금 당장은 관리직에 포인트가 있다고 볼 수 있다.

 AI도입에 따른 국가적 영향은 어떨까?

AI 도입에 따른 10년간 연간 생산성 성장 예측

 자 그럼 AI가 국가별로 생산성 증가에 미치는 영향은 어느 정도 일까? 골드만 삭스의 조사결과에 따르면 앞으로 10년간 1~1.5%의 효과를 가져올 수 있다고 하는데 그래프에서 보듯이 한국은 딱 평균치만큼 효과를 볼 것으로 예상했다(출처: https://www.gspublishing.com/content/research/en/reports/2023/03/27/d64e052b-0f6e-45d7-967b-d7be35fabd16.html). 다소 보수적인 예측으로 보이는데 골드만삭스 보고서는 미국산업에 대한 분석을 다른 나라로 확대한 것으로 로봇 AI로 인한 자동화는 고려하지 않았고 단순히 생성 AI로 인한 생산성 증가만 반영했다고 한다.

 그렇다 보니 농업분야는 가장 후순위이고 전체적으로 선진국들의 점수가 높고 이머징마켓국가들이 뒤에 있다.

아마도 제조분야보다는 금융과 하이테크 분야가 높은 점수를 받은 게 아닌가 추정된다. 이스라엘을 제외하면 홍콩, 일본, 영국이 모두 금융분야 강국이다.

국가별 로봇 설치에 대한 통계도 보고 가자. 꼭 인공지능이라고 할 수 없지만 상식적으로 알아두면 좋은 것이라 분석해 보겠다.

2012년~2022년까지 산업용 로봇 설치수(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 이 그래프는 전 세계에 설치된 로봇수 변화를 나타낸 것이다. 2021년부터 급증하는데 아마도 2019년 코로나 사태가 아니었다면 무난한 우상향을 그리지 않았을까 한다. 2022년 로봇수는 2012년에 비해 10년 만에 3배 증가했다.

산업용 로봇 타입에 따른 설치수(전통적 로봇, 협동로봇)(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 인간과 같은 공간에서 작업하는 로봇을 협동로봇이라고 하는데 계속 증가추세인 것을 알 수 있다. 우리나라에서는 레인보우 로보틱스가 이 분야 강자이다. 아마 생성 AI가 본격적으로 로봇에 적용되면 안전성문제와 효용에서 상당 부분 진전을 이뤄내 협동로봇 사용이 더 증가할 것으로 생각한다.  

국가별 산업용 로봇 설치수(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 국가별 로봇설치대수로 보면 중국이 2위 일본에 거의 6배 앞서있다. 나머지 모든 나라를 합한 것보다도 많다. 이것은 제조업 공장이 중국에 몰려있기 때문이라고 추정되는데 신기하게도 한국이 여기서 4위를 차지하고 있다. 사실 단위 면적당 따지면 한국이 1위이다. 선진국으로 갈수록 제조업이 쇠퇴하게 마련인데 이렇게 나온 것은 공장이 많다는 것보다 아무래도 인건비가 비싸다 보니 선진국에 공장을 짓더라도 로봇도입이 많은 게 아닌가 추정해 본다.   

국가별 연간 산업용 로봇 설치 증가율(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 2021년에 비해 2022년 로봇설치 증가율을 보니 싱가포르가 압도적으로 많다. 독재국가로 진입하면서 많은 제품을 국산화하고 있는 터키가 상당한 증가세를 보이고 있다. 미국향 수출품의 생산기지 역할을 하고 있는 멕시코의 증가세도 눈에 띈다.  

분야별 로봇 설치수(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 자 그럼 산업분야별 로봇 설치 수를 보자. 2021년에 비해 2022년에는 접객(서빙로봇) 분야, 교통물류분야 로봇이 급증하고 있다. 어찌 보면 상용화가 가장 유리한 분야라고 볼 수 있는데 접객분야는 비교적 단순하면서도 노동력 절감 효과를 즉시 볼 수 있다. 교통물류도 로봇도입의 효과가 높은 분야로 특히 시간이 중요한 분야다 보니 24시간 일할 수 있는 로봇의 가치가 돋보이는 분야이다.  

국가별 로봇 제조회사수(출처: 스탠퍼드 AI Index Report 2024)

 로봇 제조 회사별로 분류해 보니 미국이 가장 많았고 대부분 기존업체였지만 미국, 독일이 스타트업 비중이 가장 높았다. 로봇설치수는 중국이 몇 배나 많은데 회사수는 오히려 미국이 압도적이다. 게다가 스타트업도 많다. 이렇게 된 이유는 내 추정이지만 로봇회사들이 아직은 초기단계인 경우가 많다 보니 자본의 유입이 쉽고 기술력을 쉽게 취득하고 핵심인재들이 많은 미국에 본거지를 둔 것이 아닌가 한다.

 당장 베어로보틱스 같은 회사도 구글 출신의 한국인이 설립한 기업인데 미국에 있다. 로봇기업을 설립하기 가장 좋은 장소는 미국이다.