한 줄 해석 — 서비스업 AI기업의 매출 중앙값(523억5000만원)이 비AI기업(683억3000만원)보다 낮다는 점은 평균 매출만으로 AI 효과를 판단할 수 없다는 근거가 된다. 같은 기사에서 다룬 METR의 숙련 개발자 실험(AI 허용 과제 완료시간 19% 증가)과 브린욜프슨 등의 상담원 연구(시간당 해결건수 15% 증가)는 업무 숙련도에 따라 AI 효과가 반대로 나타남을 보여준다. 아웃소싱기업은 도입 전후 처리량·오류율과 도구 이용료·교육비·오류 대응 비용까지 같은 기준으로 비교해 성과를 판단할 필요가 있다.
KISDI 서영선 부연구위원이 9월 30일 발간한 연구에 따르면, 국내 기업의 2010~2024년 사업보고서를 분석한 결과 서비스업은 AI 도입 후 시차를 두고 매출과 순이익이 늘었지만 제조업 전체는 뚜렷한 개선을 확인하지 못했다. 사업보고서에 AI 관련 용어가 등장한 기업은 제조업에서 2010년 142개에서 2024년 914개로, 서비스업에서는 76개에서 711개로 늘었다. 한국직업능력연구원 조사에서도 국내 기업의 AI 활용률은 2017년 1.4%에서 2024년 9.2%로 높아졌지만 노동생산성 개선은 뚜렷하지 않았다. 구직자와 아웃소싱기업은 AI 도입 여부만으로 성과를 판단하지 말고 업무별 처리량과 비용까지 함께 살펴야 한다.
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