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[IT뉴스]AI도 부익부 빈익빈… 고소득층 83% 쓰는데 저소득층은 34% 그쳐

온카뱅크관리자

2026-07-09 06:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">스태티스타, AI 노동·생산성 보고서</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="77xwG3RfC8">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f8f42fae4a42db57c37c0ec1ab3198744d03c955549747e7866c2e96e9822bae" dmcf-pid="zzMrH0e4C4" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/09/552796-pzfp7fF/20260709060117427xutu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="uKRmXpd8v6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/09/552796-pzfp7fF/20260709060117427xutu.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="0d438d4e935e0d797e91e64381f2ffff21836c4767c119071365c22f975f530a" dmcf-pid="qqRmXpd8Tf" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 인공지능(AI)이 직장 내 생산성 격차를 키우는 새로운 변수로 떠오르고 있다. 고소득 근로자일수록 업무에서 AI를 더 많이 쓰고 더 신뢰하는 반면, 저소득 근로자는 AI 활용과 신뢰도 모두에서 뒤처지는 것으로 나타났다.</p>
          <p contents-hash="499670500e8d6b682f03c152c5827b873e56b38ee641ba77714c73a4b9ff3c5b" dmcf-pid="BBesZUJ6TV" dmcf-ptype="general">스태티스타가 공개한 ‘노동과 생산성에서의 인공지능(Artificial intelligence in labor and productivity)’ 보고서에 따르면, 2025년 기준 고소득층의 업무 AI 사용률은 83%로 집계됐다. 반면 저소득층의 업무 AI 사용률은 34%에 그쳤다. 중간소득층의 AI 사용률은 56%였다. 해당 통계는 KPMG 인터내셔널과 멜버른대가 2025년 전 세계 응답자 4만8000명을 대상으로 조사한 자료를 스태티스타가 인용·정리한 것이다.</p>
          <p contents-hash="5a70b66d96324d654a98cecc6efbccd97ff4188d6eabbf5110ba4e1d754269dd" dmcf-pid="bbdO5uiPS2" dmcf-ptype="general">AI에 대한 신뢰도 역시 소득에 따라 갈렸다. 고소득층의 직장 내 AI 신뢰도는 72%였지만, 저소득층은 36%에 머물렀다. 중간소득층의 AI 신뢰도는 50%였다. 고소득층의 AI 사용률은 저소득층의 약 2.4배, AI 신뢰도는 두 배 수준이다.</p>
          <p contents-hash="74392b9b26101c73ba61eb219beec7d0b2742279a323f332caf63e0efc0c96eb" dmcf-pid="KKJI17nQy9" dmcf-ptype="general">이는 AI가 모두에게 같은 속도로 확산되고 있지 않다는 점을 보여준다. AI는 문서 작성, 정보 검색, 데이터 분석, 반복 업무 처리 등에서 업무 시간을 줄이는 도구로 주목받고 있다. 그러나 실제 직장에서는 소득 수준에 따라 접근성, 활용 경험, 신뢰도에서 차이가 벌어지고 있다.</p>
          <p contents-hash="c93b57f092b16081c10204f4c15f2e8d203050e5b35ec9d62e5dad8306568185" dmcf-pid="99iCtzLxWK" dmcf-ptype="general">문제는 이 격차가 단순한 기술 사용 여부에 그치지 않는다는 점이다. AI를 능숙하게 활용하는 근로자는 같은 시간 안에 더 많은 업무를 처리하거나 더 높은 품질의 결과물을 만들 수 있다. 반대로 AI 활용이 늦은 근로자는 같은 업무에서도 시간과 비용 부담이 커질 수 있다. AI 활용 역량이 임금, 평가, 승진 기회와 연결될 경우 노동시장 내 격차가 더 커질 수 있다는 우려가 나온다.</p>
          <p contents-hash="27486093e8bfc2a2bd064aaa8b4c53ca577678b40868b82d2f407c20a5ff592c" dmcf-pid="22nhFqoMCb" dmcf-ptype="general">직장 내 AI 사용은 이미 보편화 단계에 들어섰다. 같은 보고서에 따르면 2025년 전 세계 근로자의 77%가 업무에서 AI를 사용한다고 답했다. 세부적으로는 21%가 AI를 “크거나 매우 큰 정도”로 사용한다고 답했고, 26%는 “중간 정도”, 30%는 “작은 정도”로 사용한다고 응답했다. AI를 전혀 사용하지 않는다는 응답은 23%였다.</p>
          <p contents-hash="5259c3c39ccfb8c4350751b051715b5a6416e35bee7b7e1fb1b8a55d2f39ce97" dmcf-pid="Vdw59QmjvB" dmcf-ptype="general">연령별 격차도 나타났다. 18~34세 근로자의 72%가 업무에서 AI를 사용한다고 답한 반면, 55세 이상 근로자의 사용률은 40%에 그쳤다. AI 신뢰도는 18~34세 57%, 35~54세 52%, 55세 이상 44%였다. 젊은 근로자일수록 AI를 더 적극적으로 활용하는 셈이다.</p>
          <p contents-hash="c0a2c3dde9006d5c93a7c3389b9e80bf9875e6a9a0f3f1dede3e7c270e2b72e7" dmcf-pid="fJr12xsAvq" dmcf-ptype="general">기업 입장에서도 AI 도입의 병목은 기술보다 사람에 가까웠다. 보고서에 따르면 기업들이 꼽은 AI 도입의 가장 큰 장애 요인은 ‘AI 도입을 지원할 숙련 인력 부족’으로, 응답률은 50%였다. 이어 경영진과 리더의 비전 부족 43%, AI 제품·서비스 비용 부담 29% 순이었다.</p>
          <p contents-hash="2bde5e5b97115718ff9542b0cc053614ffdacb0373e49d8eac581ff86cc661ae" dmcf-pid="4imtVMOcSz" dmcf-ptype="general">AI가 노동시장을 바꾸는 방식은 단순한 일자리 대체보다 복합적이다. 일부 업무는 자동화되지만, 동시에 AI를 다룰 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 차이가 커지고 있다. 결국 AI 시대의 노동시장 경쟁력은 모델 성능뿐 아니라 근로자가 AI를 실제 업무에 얼마나 활용할 수 있는지에 달렸다는 분석이다.</p>
          <p contents-hash="58356d68b15f0d3dca24d2dff0b010ed6611b9fa37a7ec92368c8abc57f82519" dmcf-pid="8nsFfRIkh7" dmcf-ptype="general">AI가 노동시장을 바꾸는 방식은 단순한 일자리 대체에 그치지 않는다. 일부 업무가 자동화되는 동시에, AI를 활용해 문제를 해결할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 격차도 커지고 있다. 한 AI 업계 관계자는 “최근 채용 과정에서도 AI를 활용해 문제를 해결하는 능력이 평가 요소로 고려되고 있다”고 말했다. 또 다른 관계자는 “여러 에이전트를 구축해 업무에 활용하려면 고성능 모델이나 상위 요금제가 필요한 경우가 많다”며 “개발 직군이 아니거나 회사 차원의 비용 지원이 없다면 토큰 비용과 구독료를 개인이 감당해야 하는 상황도 생긴다”고 말했다.</p>
         </section> 
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