[KtN 박채빈기자]인공지능(AI)은 특정 산업의 성장 동력으로 분류되기보다, 전 산업의 생산성 기준으로 작동하기 시작했다. 과거의 기술 혁신이 새로운 시장을 만들었다면, 현재의 AI는 기존 산업 전반의 작업 방식과 비용 구조를 재편하는 방향으로 영향을 미치고 있다. AI 활용 여부 자체보다, 어떤 방식으로 조직과 업무에 결합되는지가 성과를 좌우하는 단계로 접어들었다.

AI 관련 투자는 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 중심으로 확대되고 있다. 이는 기술 인프라 구축 단계로 볼 수 있다. 다만 인프라 확충이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니다. 동일한 기술을 도입하더라도 기업과 산업에 따라 효과는 크게 달라진다. 차이는 기술 수준보다 업무 구조와 의사결정 방식에서 발생한다.

생산성 격차는 점점 구조화되고 있다. 대규모 데이터를 보유하고, 업무 프로세스를 표준화한 조직은 AI를 빠르게 적용할 수 있다. 반면 데이터 축적이 제한적이고, 업무가 개별 경험에 의존하는 조직은 도입 효과가 제한된다. AI는 기존 격차를 완화하기보다 확대하는 방향으로 작동하는 경우가 많다.