예정처 “韓, 10년 후 AI 도입률 주요국 최고… 생산성 효과는 낮아”

국회예산정책처가 10년 뒤 한국의 인공지능(AI) 도입률이 주요국 가운데 가장 높겠지만, 생산성 향상 효과는 상대적으로 낮을 것이라고 전망했다. 도입과 성과의 괴리가 과제로 지적됐다.

손기요 기자 · 2026.07.28

사진=Wikimedia Commons (자유 라이선스) · 기사 주제 관련 이미지

국회예산정책처는 한국이 향후 AI를 빠르게 도입하겠지만 그로 인한 생산성 효과는 주요국 대비 낮게 나타날 수 있다고 분석했다고 조선일보가 전했다. 함께 발표된 자료에서는 2분기 대졸 실업자 관련 지표도 제시됐다.

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AI 도입률이 높다는 것은 기술 수용이 빠르다는 의미다. 그러나 도입 자체가 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니며, 조직 문화·업무 재설계·인력 재교육이 함께 이뤄져야 효과가 나타난다.

생산성 효과가 낮게 예측된 배경으로는 산업 구조와 활용 방식의 문제가 거론된다. 기술을 도입하고도 기존 업무 방식을 바꾸지 못하면 투자가 성과로 연결되지 못한다.

청년 고용 지표는 이런 구조적 과제와 맞물린다. 기술 변화가 일자리의 성격을 바꾸는 국면에서, 인력의 재배치와 재교육이 정책적 관심사로 떠오르고 있다.

華橋時報는 기술의 도입 그 자체보다 그것을 어떻게 쓰느냐가 중요하다는 점에 주목한다. 변화의 속도만큼이나, 사람과 조직이 함께 준비되는 과정이 성과를 좌우함을 전한다.

預政處「韓10年後AI導入率主要國最高…生產力效果偏低」

國會預算政策處預測，10年後韓國之人工智慧(AI)導入率將居主要國之最，惟生產力提升效果相對偏低。導入與成果之落差被指為課題。

本報記者孫基堯 · 2026.07.28

朝鮮日報報導，國會預算政策處分析，韓國今後將快速導入AI，惟由此帶來之生產力效果恐較主要國偏低。一併發布之資料中，亦提出第二季大學畢業失業者相關指標。

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AI導入率高意味技術接納快速。惟導入本身未必即連結至生產力提升，須組織文化、業務再設計、人力再教育同步進行方顯效果。

生產力效果預測偏低之背景，被提及產業結構與運用方式之問題。縱導入技術，若無法改變既有業務方式，投資難連結至成果。

青年就業指標與此類結構性課題相扣。於技術變化改變工作性質之局面，人力之重新配置與再教育浮現為政策關注。

華橋時報關注較之技術導入本身、如何運用更為重要之點。謹傳達：與變化之速度同等，人與組織一同準備之過程左右成果。

预政处「韩10年后AI导入率主要国最高…生产力效果偏低」

国会预算政策处预测，10年后韩国之人工智慧(AI)导入率将居主要国之最，惟生产力提升效果相对偏低。导入与成果之落差被指为课题。

本报记者孙基尧 · 2026.07.28

朝鲜日报报导，国会预算政策处分析，韩国今后将快速导入AI，惟由此带来之生产力效果恐较主要国偏低。一并发布之资料中，亦提出第二季大学毕业失业者相关指标。

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AI导入率高意味技术接纳快速。惟导入本身未必即连结至生产力提升，须组织文化、业务再设计、人力再教育同步进行方显效果。

生产力效果预测偏低之背景，被提及产业结构与运用方式之问题。纵导入技术，若无法改变既有业务方式，投资难连结至成果。

青年就业指标与此类结构性课题相扣。于技术变化改变工作性质之局面，人力之重新配置与再教育浮现为政策关注。

华桥时报关注较之技术导入本身、如何运用更为重要之点。谨传达：与变化之速度同等，人与组织一同准备之过程左右成果。

Budget office: Korea to have the top AI adoption rate among major nations in a decade, but low productivity gains

The National Assembly Budget Office projected that in ten years Korea will have the highest AI adoption rate among major nations, but relatively low productivity gains. The gap between adoption and results was flagged as a task.

By Son Gi-yo · 2026.07.28

Photo: Wikimedia Commons (free license), related to the topic

The Budget Office analyzed that Korea will adopt AI quickly but that the resulting productivity effect may be lower than in major nations, Chosun Ilbo reported. Accompanying data also presented indicators on second-quarter unemployment among college graduates.

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A high AI adoption rate means fast technology uptake. But adoption itself does not immediately translate to productivity; effects appear only when organizational culture, work redesign and reskilling proceed together.

Industrial structure and modes of use are cited behind the low projected productivity effect. If work methods are not changed even after adopting technology, investment fails to connect to results.

Youth employment indicators interlock with this structural task. As technological change reshapes the nature of jobs, redeployment and reskilling of the workforce are rising as policy concerns.

Sinophone Bridge Times notes that how technology is used matters more than adoption itself. It conveys that, as much as the pace of change, the process of preparing people and organizations together determines results.