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우선 산업 구조 측면에서는 AI는 금융, 정보, 교육, 전문서비스처럼 인지·정보처리 집약 산업에서 효과가 크다. 반면, 물리적·수작업 중심의 농업·운송·건설업은 AI 노출도가 낮아 생성형 AI 기술보다는 로봇 자동화의 영향을 크게 받는다. 이에 농업 비중이 높은 신흥국은 AI 활용에 구조적으로 불리할 수밖에 없다.
BIS 연구진은 디지털 인프라, 기술 역량, 제도적 수용 능력을 포괄하는 AI 준비도에 더 주목했다. 전반적으로 준비도가 높은 선진국에서는 AI의 생산성 효과가 증폭되는 반면, 준비가 낮은 대다수 신흥국에서는 AI 활용에 따른 성과가 제한됐다. 바꿔 말하면 AI 준비도 격차를 줄이면 즉, 인프라·인적자본·제도를 강화하면 신흥국도 AI를 보다 효과적으로 활용할 수 있다는 의미다.
연구 결과를 보면 AI 활용으로 선진국의 총요소생산성(TFP)은 연 0.5%포인트 증가할 수 있을 것으로 예상됐다. 지금처럼 선진국의 준비도가 월등히 높은 상태에서는 10년 후 선진국 국내총생산(GDP)은 신흥국보다 2%포인트 더 증가하는 것으로 추정됐다. 만약 준비도 격차가 절반으로 줄어들면 성장 격차 역시 1%포인트 미만으로 축소된다는 분석이다.
보고서에서 한국은 신흥국에 속해 있으나, 싱가포르와 아랍에미리트(UAE) 등과 함께 선진국에 가장 근접한 그룹으로 분류됐다. 디지털 인프라는 상위권이며, 정부의 AI 전략 집행 역량도 강하다는 평가다. AI 인재풀도 비교적 풍부하다. 산업구조에서도 정보기술(IT)과 정보서비스 비중이 크고 금융·플랫폼 산업 등에서 AI 활용 여지가 커 일반적인 신흥국과 달리 AI로 성장을 가속화할 가능성이 크다고 볼 수 있다.
AI 도입이 성장률을 높이는 데는 긍정적이지만, 고용 양극화와 산업 불균형을 심화시키는 등 부정적인 충격을 줄 수 있다는 점도 고려해야 한다는 것이 연구진의 권고다. 기술 이전 장벽을 완화하고 재교육 정책을 통해 취약부문의 충격을 완화해 AI 혜택을 공정하게 분배하도록 할 필요가 있다는 제언이다.




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