스노우플레이크, ‘생성형 AI와 AI 에이전트의 ROI’ 글로벌 보고서 발표
AI가 노동시장에 미치는 영향은 더욱 복잡해질 것
글로벌 AI 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 글로벌 시장조사업체 옴디아와 협력해 글로벌 리서치 보고서 ‘생성형 AI와 AI 에이전트의 ROI(The ROI of Gen AI and Agents)’를 발표했다.
10개국의 비즈니스 의사결정권자 2050명이 참여한 설문 결과에 따르면 AI가 노동시장에 미치는 영향은 인력 감축에 그치는 것이 아니라 더욱 복잡한 양상을 띌 것이라고 예측했다. 전체 응답 기업 중 77%가 AI를 도입하면서 채용이 늘었다고 답했고, 직무 감소를 부분적으로 경험한 조직은 46%이었다.
기업의 전사적 AI 도입이 확대되면서 노동시장에 미치는 영향도 점차 확실해지고 있다. AI는 일자리 증가와 직무 축소를 동시에 가져오는 동시에, 기술 직군 중심으로는 고용 효과로 이어지고 있는 것으로 확인됐다.
연구 결과에 따르면 응답자의 42%는 AI가 조직 내 일자리를 새롭게 창출했다고 답했고, 11%는 직무가 사라졌다고 응답했다. 또한 35%는 창출과 감소가 동시에 발생했다고 답했다. 결과적으로 77%가 일자리 창출을, 46%가 일자리 감소를 경험한 것이다.
AI 도입 성숙도 또한 중요한 변수로 작용한 것으로 나타났다. 여러 AI 활용 사례를 보유한 조직의 75%가 인력 측면에서 순긍정 효과를 보고한 반면, 초기 도입 단계에 있는 조직은 56%에 머물렀다. 직군별로는 IT 운영(56%), 사이버보안(46%), 소프트웨어 개발(38%) 순으로 일자리 순증 효과가 두드러졌다. 반면 IT 운영(40%), 고객 서비스·지원(37%), 데이터 분석(37%) 직무는 일자리 감소 영향을 상대적으로 크게 받은 것으로 나타났다.
주목할 점은 AI 도입이 활발한 조직일수록 일자리 증가와 감소가 모두 크게 나타났다는 것이다. 이는 생산성이 향상됨에 따라 단순히 인력을 감축하는 것이 아니라, 일부 업무를 자동화하는 동시에 다른 영역에서 새로운 역량을 추가하는 방식으로 조직 구조가 재편되고 있는 것을 보여준다.
아울러 기업이 AI를 대규모로 적용할 때 기술 자체가 아닌 데이터 환경의 준비 수준에서 가장 큰 제약을 받는 것으로 조사됐다. 기업들은 AI 투자 1달러당 평균적으로 약 1.49달러의 수익을 거두고 있다고 응답했다. 그럼에도 응답 기업의 96%는 여전히 AI 확장 과정에서 어려움을 겪고 있다고 밝혔다.
AI 확산을 가로막는 요인에 대해 응답자의 약 80%가 기술 또는 데이터 관련 문제를 꼽았고, 그 중 데이터가 핵심 장애 요인으로 지목됐다. 세부 요인으로는 데이터 사일로 해소(65%), 데이터 품질 측정·모니터링(62%), AI 활용에 적합한 데이터 준비(62%)가 꼽혔다. 비정형 데이터의 절반 이상이 AI 활용 가능(AI-ready) 상태라고 답한 조직은 7%에 불과했다. 국가별로는 인도(14%), 호주·뉴질랜드(12%), 캐나다(10%) 순으로 높았으며, 미국은 8%로 글로벌 평균(7%)과 유사한 수준으로 나타났다.
또한 조사 결과에 따르면 일부 기업의 핵심 업무 전반에 AI가 이미 깊숙이 침투해 있는 것으로 나타났다. 부서별로는 IT 운영(62%)과 데이터 분석(59%)에서 활용도가 가장 높았으며, 사이버보안(53%)과 소프트웨어 개발(50%)이 그 뒤를 이었다. 반면 조달·영업·마케팅 등 일부 부서는 약 30% 수준만이 AI를 실제 활용하고 있는 것으로 나타났다. 산업별로는 광고·미디어(42%), 헬스케어·생명과학(34%), 제조·기술(32%) 순으로 AI 도입이 활발했다.
아나히타 타프비지(Anahita Tafvizi) 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 “AI의 영향은 모두 일률적으로 동일하지 않다. AI를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 따라 생산성과 영향력이 크게 달라질 것”이라며 “가장 강력한 ROI 지표는 AI를 핵심 운영에 내재화하고 데이터 준비도와 거버넌스를 강화할 때 실현된다. 미래의 업무 환경은 AI 도입에 대한 의지와 신뢰할 수 있는 인프라, 그리고 이를 지속적인 성과로 전환할 수 있는 역량을 갖춘 기업들에 의해 결정될 것”이라고 전했다.
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