한국에서의 인공지능의 영향과 미래
IMF의 「TRANSFORMING THE FUTURE 리뷰
최근 인공지능(AI) 기술의 발전 속도가 가속화되면서 글로벌 기술 경쟁이 심화되고, 우리는 이러한 급속한 변화에 따른 기술적 뒤처짐을 우려하는 동시에 다양한 AI 기반 서비스의 효용성을 빠르게 체감하고 있다. 특히, 한국과 같은 급속한 고령화와 인구 감소가 진행되는 사회에서는 AI 기술을 활용한 사회적, 경제적 문제 해결이 더욱 중요하게 부각되고 있다. 이러한 상황에서 국제통화기금(IMF)이 2025년 3월에 발간한 보고서 「TRANSFORMING THE FUTURE: THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN KOREA」는 한국 사회와 경제 전반에 걸쳐 AI가 어떤 영향을 미칠 수 있는지 구체적이고 다각적인 분석을 제시하고 있다.
<보고서 링크>
https://www.elibrary.imf.org/view/journals/018/2025/013/article-A000-en.xml
이 보고서에 따르면, 한국은 이미 글로벌 AI 도입 경쟁에서 선두권에 위치하고 있다. 2023년 IBM의 조사에 따르면, 한국 대기업 IT 전문가의 40%가 AI를 실제로 업무에 활용 중이며, 추가로 48%가 AI 도입을 적극적으로 검토하고 있어 조사 대상 20개국 중 두 번째로 높은 수치를 기록했다. 또한, 마이크로소프트의 2024년 'Work Trend Index' 조사에서도 한국 지식 노동자의 73%가 AI를 업무에 활용하고 있으며, 개인 AI 도구 활용률은 80%에 달하는 것으로 나타났다. 산업적으로는 정보통신(ICT) 분야가 AI 도입률 18%로 가장 높으며, 전문 서비스 산업도 높은 AI 도입률을 보이고 있다.
하지만 AI 도입으로 인한 노동 시장의 변화는 매우 복합적이다. 보고서는 한국의 전체 일자리 중 약 50%가 AI 기술에 노출될 것으로 분석하고 있으며, 이 중 약 27%는 AI 기술에 의해 직접 대체될 가능성이 높은 저보완성 직업군으로 분류된다. 이 직업군은 주로 사무직과 같이 반복적인 업무를 수행하는 분야로, 일자리 감소와 근로자 소득 하락이 우려된다. 반면, AI와 협력이 가능한 고보완성 직업군(약 24%)은 기술직과 전문직으로, AI 도입을 통해 오히려 생산성 향상과 직무 능력 강화의 혜택을 받을 것으로 예상된다. 특히, 여성과 고학력자, 젊은 층이 AI 기술에 대한 노출도가 높아, 노동시장 양극화가 심화될 가능성에 대한 경고도 담고 있다.
경제적으로도 AI의 영향력은 명확하다. 보고서의 모델 분석 결과에 따르면, AI 도입이 노동력을 보완하고 전반적인 생산성을 높이는 시나리오에서는 향후 수십 년간 한국의 총요소생산성(TFP)이 최대 3.2%, GDP가 약 12.6% 증가할 것으로 전망하고 있다. 이는 2023년부터 2050년 사이에 고령화로 인한 경제 성장 둔화(예상 GDP 감소 약 16.5%)를 상당 부분 상쇄할 수 있는 수준이다. 특히 한국의 반도체 산업은 글로벌 AI 수요 증가의 직접적인 수혜자로, 2030년까지 AI 반도체 시장이 1조 달러 규모로 성장하고, 한국의 반도체 수출도 현재 대비 두 배로 증가할 것으로 전망하고 있다.
하지만 보고서는 또한 AI 도입 효과가 모든 기업과 산업에서 균일하게 나타나지 않는다는 점을 강조한다. AI 기술의 도입 효과는 주로 대기업과 기술 집약적 산업, 성숙한 기업에 집중되어 있으며, 이로 인해 중소기업과 전통 산업과의 격차가 더욱 벌어질 가능성이 있다. 따라서 AI 기술이 경제 전반으로 확산되고 사회적 혜택을 골고루 제공할 수 있도록 중소기업과 다양한 산업 분야의 AI 접근성을 높이는 정책적 노력이 필수적이다.
AI 기술의 도입 자체보다 중요한 것은, 이러한 기술을 활용하여 고령화, 노동시장 불안정 등 우리 사회의 실제적인 문제를 어떻게 해결할 것인지에 대한 전략적 접근이다. 이를 위해서는 노동시장의 유연성 강화, 교육 및 재교육 프로그램 확대, 사회 안전망 확충과 같은 전방위적인 사회적, 제도적 변화가 반드시 뒷받침되어야 한다는 점을 강조하고 있다.
A. 서론
1. 인공지능(AI)의 글로벌 혁신과 채택 개념 및 범위
AI(Artificial Intelligence)는 기계가 인간의 인지 능력을 모방할 수 있도록 하는 기술의 총체로, 머신 러닝, 딥 러닝, 자연어 처리 등을 포함함. 특히 최근 주목받는 생성형 AI(Generative AI: 대규모 언어모델, GPT 등)는 여러 인지 영역에서 인간의 능력을 뛰어넘을 수 있는 잠재력을 제시하고 있음(Cazzaniga et al., 2024).
글로벌 채택 추세
2023년 IBM 조사에 따르면 글로벌 대기업(직원 1,000명 이상) 중 42%가 이미 AI를 도입했고, 40%는 AI 도입을 적극 검토 중(2023년 11월 기준). 이는 생산성 향상, 비용 절감, 혁신 창출 측면에서 AI가 실질적 경쟁력 요소로 자리 잡고 있음을 시사함.
2. 한국의 급속한 고령화와 AI의 역할 한국의 고령화 과제
한국은 세계적으로 가장 빠른 고령화 속도를 보이며, 이에 따른 노동력 부족, 생산성 둔화, 의료 및 복지 지출 증가 등의 구조적 문제가 예상됨.
AI의 해결책 및 부작용
AI는 노동력을 보완하고 생산성을 높여 고령화가 초래하는 문제를 완화할 수 있음. 그러나 일자리 감소·불평등 심화 같은 부정적 외부효과도 우려되며, 특히 고령층은 기술 적응이 어렵다는 지적이 있음.
범용기술(GPT)로서 AI
AI는 과거의 전기·컴퓨터처럼 사회와 산업 전반을 변화시키는 범용기술(General-Purpose Technology)에 해당할 가능성이 큼. 그러나 그 영향의 규모와 시점은 여전히 불확실함(IMF WEO, 2024).
3. 한국 반도체 산업과 AI의 연계 반도체 강국 한국
한국은 세계적인 반도체 생산국이며, AI 발전은 고성능 반도체(GPU, AI 프로세서 등)에 대한 수요를 크게 증가시킴.
수출 성과 및 도전 과제
2024년 상반기 한국 반도체 수출은 글로벌 시장 점유율 약 23%를 기록. 글로벌 AI 붐 덕분에 반도체 분야에서 이익을 누리고 있으나, 지정학적 갈등, 무역 분쟁, 기술 혁신 경쟁 등 불확실성도 상존함.
4. AI의 경제적 영향 연구와 한국 연구 부족 해외 선진사례
미국·유럽 등 선진국에서는 AI가 노동시장·기업 성과·생산성 등에 미치는 영향을 다양하게 분석해 왔음.
한국 연구의 미흡
한국 내에서도 일부 연구(KDI, 2023; 한·오, 2024)에서 노동시장 영향과 규제 방안을 다뤘으나, 아직까지 산업·기업·사회 전반을 포괄하는 종합적 연구는 부족함.
5. 본 연구의 목적 목표와 구성
본 보고서는 한국에서 AI가 경제·산업·노동시장에 미치는 효과를 다각도로 분석하고, 정책적 함의를 도출하는 것을 목표로 함. 구체적으로 △AI 도입 현황(2장), △노동시장 영향(3장), △생산성 및 경제성장 영향(4장), △한국의 AI 도입 대비 수준(5장), △정책 제언(6장)을 다룸.
B. AI 도입 현황
1. 한국은 AI 도입 선도국 중 하나 글로벌 비교
2023년 IBM 조사에서, 한국 대기업 IT 전문가의 40%가 이미 AI를 사용하고, 48%가 적극 도입을 검토 중으로, 전체 20개국 중 상위권에 해당.
또한 AI를 사용하지 않거나 도입 고려가 전혀 없는 기업 비율은 6%로 매우 낮아, AI 도입 태도가 적극적임.
근로자 활용도
2024년 마이크로소프트 조사에 따르면 한국 지식 노동자의 73%가 업무에서 AI를 활용(글로벌 평균 75%). 특히 80%는 개인용 AI 도구를 업무에 적극 사용(글로벌 평균 78%보다 높음). 이는 한국 근로자들의 디지털 친화도가 높음을 시사함.
2. 기업 단위 AI 도입 추세 통계청 기업활동조사
2017년 1.4%였던 AI 활용 기업 비율이 2022년 4.3%로 증가. 모든 기업 규모·연령·산업에서 상승 추세지만, 특히 자산 규모 상위 25% 대기업, 설립 5년 미만의 신생 기업(스타트업), 특허·R&D 등 혁신 역량을 보유한 기업에서 AI 도입이 활발함.
활용 분야
제품 개발에서 가장 많이 활용되며, 제조 공정 최적화, 판매·마케팅 전략, 조직 관리 등으로 확대되고 있음. 산업별로는 ICT(약 18%) → 전문 서비스 → 제조 순으로 AI 도입률이 높음.
3. 기업 특성과 AI 도입 결정 요인 분석 방법
AI 활용 여부(0/1)를 종속 변수로 설정한 회귀 분석에서, 기업 규모(자산·매출), 연령(신생 여부), 디지털 기술 보유량, 특허 보유, 무형자산(R&D 투자 등)이 중요한 독립 변수가 됨.
결과
대기업·신생 기업·기술 중심 기업·혁신적인 기업일수록 AI 도입 가능성이 높다는 결론이 도출. 이는 산업·연도를 통제한 이중 고정효과 모델에서도 일관됨.
C. AI와 노동시장
1. AI 노출과 보완성(Complementarity) 노출(Job Exposure) 측정
직업이 수행하는 작업(task) 단위로 분석했을 때, AI가 대체 혹은 보완할 수 있는 작업 비중을 기준으로 ‘AI 노출도’를 산정함(Felten et al., 2021, 2023; Pizzinelli et al., 2023).
한국의 경우
한국 일자리의 약 50%가 AI에 ‘높은 노출도’를 보임. 이 중 약 24%는 AI와 협력해 생산성을 높일 수 있는 ‘고노출·고보완성’ 직업군이며, 27%는 AI에 의해 대체될 위험이 큰 ‘고노출·저보완성’ 직업군에 해당.
2. 직업별·인구집단별 영향
직업군별 특성 고노출·고보완성(약 24%): 전문직, 고숙련 기술직이 많음 → AI와 협력해 업무 효율성 증대
고노출·저보완성(약 27%): 단순 사무직, 일부 행정직 → 대체 위험 큼
저노출(약 49%): AI 영향이 상대적으로 적음
성별·학력별·연령별 차이
여성, 고학력자(대졸 이상), 청년층: AI 노출도가 높으나, 보완적 활용 기회도 큼
고소득층: AI 노출도가 높지만, AI 보완성이 높은 경우가 많아 더 큰 이익을 누릴 수 있음
저학력·고령층: AI 기술 적응력이 떨어져 대체될 위험이 상대적으로 높음
3. 노동 이동과 재배치(Reallocation) 직업 이동 분석
2009~2022년 한국노동패널조사(KLIPS) 데이터를 통해, 근로자가 AI 노출도와 보완성 수준이 다른 직업으로 이동하는 패턴을 추적.
결과
대졸자는 고AI노출·고보완성(HEHC) 직업 내에서 이동할 가능성이 높아 ‘직업 사다리 효과’가 존재.
비대졸(고졸 이하) 근로자는 저노출 직업군으로 이동하는 경향이 있어, AI 시대 변화에 대한 적응 기회가 상대적으로 적음.
고령층은 대체로 단순 업무로 이동하거나 재취업이 어려워, AI가 가져올 노동시장 변화에서 특히 취약함.
D. AI, 생산성 및 경제 성장
1. AI가 경제에 미치는 주요 경로
노동 대체(Labor Displacement): 일부 직무가 AI로 대체되면서 임금 및 고용이 감소할 수 있음.
노동 보완(Labor Complementarity): 인간과 AI가 협업하여 일부 직무의 생산성을 높임.
전반적 생산성 향상(Productivity Increase): 산업 전반에서 기술혁신이 빠르게 확산되면서 총체적 생산성이 제고됨(Cazzaniga et al., 2024).
2. 시나리오별 성장 효과
시나리오 설정
시나리오 1: AI가 노동 대체 + 일부 보완 효과만 반영
시나리오 2: AI가 노동 대체 + 전반적 생산성 증가 효과만 반영
시나리오 3: 노동 대체 + 보완 + 전반적 생산성 증가 효과 모두 반영
결과
시나리오 1: TFP(총요소생산성) 1.1%↑, GDP 8.4%↑
시나리오 2: TFP 2.1%↑, GDP 4.2%↑
시나리오 3: TFP 3.2%↑, GDP 12.6%↑
→ 보완성과 전반적 생산성 향상이 함께 구현될수록, AI가 가져오는 거시경제적 파급효과가 커짐.
3. 고령화 상쇄 가능성 한국의 고령화 영향
노동력 축소 및 생산성 둔화로 2023~2050년 동안 GDP가 약 16.5% 감소할 것으로 예측(UN 인구 전망).
AI의 보완 효과
AI 도입으로 인한 생산성 증가가 고령화 충격을 상당 부분 상쇄할 수 있음.
시나리오 3의 경우, 고령화로 발생할 GDP 감소분을 대부분 완화할 가능성도 있음.
4. 기업 수준 생산성 효과 분석 대상 및 방법
2017~2022년 한국 기업 데이터를 바탕으로 AI 도입 여부가 생산성(매출/직원 수)과 수익성(순이익/직원 수)에 미치는 영향을 회귀 분석.
결과
생산성: 통계적으로 유의미한 영향이 관측되지 않음. 다만, 대기업·성숙 기업(창업 연수가 높고 무형자산이 풍부한 기업)에서는 일부 양(+)의 효과가 확인됨.
수익성: AI 도입 후 수익성이 높아지는 경향이 뚜렷. 대기업·중견기업의 경우 생산성·수익성 모두 유의하게 증가함.
→ AI의 효과가 전 기업에 균등하지 않고, 규모·혁신 역량이 충분한 기업이 더 큰 이익을 얻는 ‘선택적 효과’가 나타남.
5. 한국 반도체 산업과 AI 붐 시장 전망
AI 반도체 시장은 2030년까지 1조 달러 규모로 성장 전망. 한국이 현재 글로벌 반도체 점유율 약 20%를 유지한다고 가정하면, 중장기적으로 반도체 수출이 2배 이상 늘어날 가능성.
변동성 요소
무역 분쟁, 글로벌 수요 변동, 대체 기술 등장 등의 리스크는 여전하지만, 한국 반도체 산업은 AI 붐의 최대 수혜자 중 하나로 평가됨.
E. 한국의 AI 전환 대비 수준 및 정책 과제
1. AI 도입 대비 수준 평가
강점 높은 디지털 인프라 수준(인터넷 보급률, 5G 등) 반도체·전자산업 등 제조 기반 및 R&D 역량 기업·근로자의 AI 수용도 비교적 높음
취약점 중소기업·전통산업 부문의 AI 도입은 상대적으로 부진 노동시장의 경직성: 신기술 변화에 대한 고령층 적응 어려움 규제·법제 불확실성: 개인정보 보호, AI 윤리 등
2. 주요 정책 제언
노동시장 유연성 제고
직업 전환(Re-skilling, Up-skilling)을 위한 교육·훈련 인프라 확충
고령층·저학력층 중심으로 재교육 프로그램 강화
사회 안전망 확충
AI로 인한 고용 변동성에 대비해 실업급여, 보편적 소득지원, 연금제도 등 제도적 보완 마련
디지털 격차 해소를 위한 지원책 확대
중소기업·전통산업 AI 지원
AI 플랫폼·클라우드 인프라 공동 활용, 전문 컨설팅 제공 등으로 도입 장벽 완화
산업별 특성에 맞는 표준화된 AI 솔루션 개발 및 보급
규제·법제 정비
개인정보 보호, 알고리즘 투명성, 윤리적 문제 등 AI 활용 전반에 걸친 규제 체계 마련
혁신과 안전성을 균형 있게 추구하는 ‘규제 샌드박스’ 활용 확대
인재 양성과 오픈이노베이션
AI 인재 육성을 위한 대학·연구기관 투자 확대, 산업계와의 협업 강화
스타트업 생태계 지원(벤처 자금, 산·학 협력 등)을 통해 AI 혁신 가속
F. 결론 및 요약
한국은 이미 세계적인 수준의 AI 도입률과 반도체 산업 역량을 바탕으로, AI가 가져올 경제·산업·노동시장의 구조적 변화를 적극 활용할 수 있는 잠재력을 갖추고 있다. 그러나 AI가 전 기업·노동자층에 균등한 혜택을 주는 것은 아니며, 대기업·고숙련 근로자 중심의 편중 및 고령층·중소기업의 소외 현상도 우려된다. 이에 대한 정책적 대응이 미흡할 경우, 불평등 심화나 성장 잠재력 훼손 같은 역효과가 발생할 수 있다.
따라서 AI의 긍정적 효과를 극대화하고 부작용을 최소화하기 위해서는 노동시장 개혁, 재교육(Retraining), 사회 안전망 강화 등 종합적 정책 패키지가 마련되어야 한다. 특히 고령화가 심화되는 한국에서 AI는 생산성 향상과 새로운 성장 동력 창출의 ‘기회’가 될 수 있으나, 동시에 적극적 정책介入이 없으면 격차가 심화될 위험이 존재한다.
