피땀 흘려 일해도 남는 게 마땅치 않다. 한국의 생산성 현실이 갇힌 구조적 문제다. GDP는 세계 10위권이지만 1인당 노동생산성은 OECD 21위에 그치는 극심한 격차가 한국 경제를 갉아먹고 있다. 이 고질적인 악순환을 끊기 위해 박성중 한국생산성본부(KPC) 회장은 AI 전환(AX)을 해법으로 제시했다.
김다린 기자 quill@fortunekorea.co.kr 사진 김용호
12위와 21위. 숫자 두 개 사이에 한국 경제의 미래를 갉아먹는 간극이 있다. 한국의 국내총생산(GDP) 규모는 세계 10위권 안팎이다. 수치만 보면 ‘경제 대국’ 타이틀이 어색하지 않다.
그런데 생산성 지표를 펼쳐보는 순간 얘기가 달라진다. 취업자 1인당 연간 노동생산성은 약 6만 5000달러로 OECD 37개국 가운데 21위다. 시간당 노동생산성도 51.1달러 수준에 그쳐 37개국 중 24위다. 경제 규모에 비해 일하는 효율은 뒤에서 세는 편에 가깝다는 얘기다. 한국 경제의 체력과 실제 생산 효율 사이에 구조적인 불일치가 자리 잡고 있는 셈이다.
문제의 핵심은 산업별 격차에서 더 뚜렷하게 드러난다. 제조업 1인당 노동생산성은 OECD 상위권인 6위다. 반면 서비스업 1인당 노동생산성은 27위로, 주요국과 비교하면 절반 수준에 그친다. 수출로 먹고사는 제조업은 선진국 수준에 올라섰지만, 내수와 일자리의 상당 부분을 떠받치는 서비스업은 여전히 저부가가치 구조에 갇혀 있다는 의미다.
이 간극을 키운 배경에는 뻔하지만 고질적인 구조가 겹쳐 있다. 먼저 경직된 노동시장과 기업 문화다. 산업 간 인력 이동이 원활하지 않고, 조직은 연공과 관성이 지배하는 곳이 많다. 필요한 곳에 적절한 인재가 배치되지 못한 채, 낡은 방식이 그대로 유지되는 구조다. 혁신을 강조하지만, 실제 업무 현장에선 ‘리스크를 피하는 게 정답’인 분위기가 생산성을 갉아먹고 있다.
서비스업에 대한 투자와 정책 지원도 턱없이 부족하다. 규제는 여전히 과거 산업 구조를 기준으로 설계돼 있고, 새로운 비즈니스 모델과 기술을 적용하려 할수록 인허가 장벽이 높아진다. 제조업만큼 치열한 혁신 경쟁이 필요한데도, 서비스업은 규제와 저임금, 낮은 생산성이 서로를 강화하는 악순환에 빠져 있다.
흥미롭게도 우리나라엔 국가 생산성을 끌어올리는 전담 기관이 있다. 바로 한국생산성본부(KPC)다. 산업발전법 제32조에 의해 설립된 비영리 특수 법인이다. 6.25 전쟁이 휴전한 지 4년 뒤인 1957년에 세워졌다. 산업 불모지에서 ‘생산성’이라는 개념을 처음 도입하며 한국 경제 재건의 청사진을 그렸다. 지난 69년간 숱한 경제 위기와 도약을 관통하며 한국의 산업화와 고도 성장을 견인해 왔다.
지금은 기업 및 산업 현장에 최적화한 경영 컨설팅, 산업 교육, 생산성 연구, 그리고 국가 공인 자격 제도를 운영하며 기업의 체질 개선과 인력 역량 강화를 지원하고 있다.
KPC의 수장을 맡고 있는 박성중 회장은 한국 경제의 악순환을 끊고자 노력하고 있는 인물 중 하나다. 서초구청장 등 30여 년간의 공직 경험과 제20·21대 국회의원 경력을 지닌 박 회장은 복잡한 행정 및 정책 환경을 꿰뚫는 통찰력을 갖춘 인사로 평가받는다.
특히 그의 이력 중 주목받는 부분은 국회 과학기술정보방송통신위원회(과방위)에서의 활동이다. 과방위에서 쌓은 ICT, 디지털 기술, 그리고 플랫폼 정책에 대한 전문성은 현재 한국 경제의 아킬레스건인 ‘AI와 디지털 전환’ 문제를 푸는 데 결정적인 역할을 할 것으로 기대된다.
그는 한국의 낮은 노동생산성 문제, 특히 서비스업의 저부가가치 구조를 근본적으로 개선할 열쇠가 AI 전환(AX)에 있다고 단언한다. 취임 직후 KPC를 ‘AI 혁신 허브(AI Inno Hub)’로 탈바꿈시키겠다고 선언한 것도 이런 판단 때문이다. 더 자세한 이야기를 들어봤다.
한국생산성본부의 조종간을 잡은 지 1년이 지났습니다. 본부는 어떤 조직인가요.
우리 조직은 그동안 한국의 생산성을 향상시키기 위해 굉장히 노력해 왔습니다. 그런데 신기하지 않습니까. 68년 전에는 ‘공업화, 근대화, 산업화’라는 말이 있었지, 생산성이라는 말 자체가 없었을 때입니다. 그 당시에 벌써 생산성이라는 콘셉트를 썼다는 것 자체는 KPC의 앞 세대 분들이 굉장히 의미 있는 비전을 도입했다는 뜻입니다.
현시점 한국 산업의 생산성 현황을 진단하면 어떤가요.
한마디로 표현하면 ‘갇혀 있다’라고 요약할 수 있겠네요. 저부가가치 산업구조와 디지털 활용 부족으로 생산성이 정체 상태입니다. OECD가 발표한 2023년 시간당 노동생산성 기준으로 한국은 37개국 중 24위권에 머물러 있습니다. 경제 10위권인 규모에 비하면 엄청나게 뒤처진 상태인 것은 분명합니다.
왜 그런 간극이 벌어졌을까요.
원인은 두 가지인데, 첫째는 산업구조의 불균형입니다. 제조업 생산성은 우수하지만 전통적인 장비산업에 의존하고 있어 향후 생산성이 낮아질 위험이 있습니다. 반면 서비스업은 부가가치 비중 대비 고용 비중이 높은 저부가가치 고용 구조에 갇혀 있습니다.
다음 원인은요.
디지털이나 무형자산 투자의 부족입니다. 이젠 널리 알려져 있듯, AI, 소프트웨어, R&D 같은 무형자산 투자 비중은 선진국의 절반 수준인 15% 내외에 불과합니다. 특히 중소기업의 디지털 활용도가 낮아 혁신의 파급력이 부족합니다.
그래도 KPC가 생산성을 끌어올리기 위해 노력한 지점이 있습니다.
그간은 연간 기준 3000건의 컨설팅을 해왔고, 10만 명을 교육시켰습니다. 아울러 30만 명에겐 자격증을 부여했죠. 기여한 바가 있겠지만, 이 거대한 구조적 격차를 해소하기에는 시간이 너무 오래 걸리고 효과가 미미하다고 봤습니다. 한국의 구조적 문제를 해소하고 국가 전체 생산성을 속도 있게 올리려면, AI라는 개념을 화끈하게 도입해야만 가능합니다. 그래서 오자마자 바로 KPC를 ‘AI 혁신 허브(AI Inno Hub)’로 만들겠다고 선언했습니다.
AI 혁신 허브요.
고질적인 생산성 정체 문제를 해소하기 위해 AI 전환(AX)을 선언하며 구축한 핵심 조직입니다. 이 허브를 중심으로 AI 기반 컨설팅, AI-POT(프롬프트 활용능력) 자격, 경영자 교육이 유기적으로 연계된 생산성 선순환 모델을 운영합니다. 단순한 기술 교육을 넘어, 국가 및 산업별 AX 전환 경로를 설계하고 속도를 조절하는 ‘국가 AX의 페이스메이커’ 역할을 수행하고자 합니다.
AI 혁신 허브 추진 이후 구체적으로 어떤 변화가 있었습니까.
먼저 교육 부문부터 전면 개편했습니다. 처음에 직원들의 우려도 있었지만, 바로 200개 과정에 AI를 도입했는데 기대 이상으로 성공했습니다. 내년에는 400개에서 600개 과정을 더 개설할 생각입니다. 또한 카이스트와 협업해 최고 경영자 AI 과정을 론칭하고, AI-POT(프롬프트 활용능력) 1급 자격증을 만드는 등 교육-자격-컨설팅 전반을 AI 중심으로 빠르게 바꿨습니다.
AI가 생산성의 개념을 많이 바꾸고 있는 것 같긴 합니다. 체감하고 있나요.
체감하는 정도가 아니라, 생산성의 정의 자체가 근본적으로 바뀌고 있습니다. 가장 큰 변화를 꼽자면, 이제 생산의 주체가 숙련된 사람이 아니라 고성능 AI 시스템으로 넘어왔다는 점입니다. 기업의 경쟁력이 직원 수나 경력이 아니라, ‘어떤 AI 모델을 얼마나 잘 쓰느냐’에 따라 결정된다는 의미죠.
우리가 집중해야 할 가치는 어떻게 달라지나요.
과거에는 ‘빨리, 많이’ 해내는 속도가 중요했다면, 이제 AI가 속도를 담당합니다. 사람은 AI가 내놓은 정보를 가지고 지식과 판단, 그리고 창의적인 아이디어를 만들어내는 데 집중해야 합니다. 이 지점이야말로 인간의 역할이 더 중요해지는 부분입니다.
AI 모델은 한계 비용이 0에 가깝다는 점도 큰 변화를 가져올 것 같습니다.
그렇습니다. AI는 무한한 복제와 확장이 가능한 생산성 도구입니다. 한 번 개발해 놓으면 마치 물건처럼 재고나 비용이 추가되지 않고, 전 세계 수많은 사람에게 순식간에 적용될 수 있죠. 결국 앞으로 산업 간의 격차는 누가 더 빨리, 더 똑똑하게 이 무한 확장이 가능한 AI를 활용하느냐에 따라 재편될 겁니다.
이런 특징 탓에 AI 도입이 일자리를 뺏을 거란 우려도 있는데요.
위협인 동시에, 위기를 돌파할 기회이기도 합니다. 위협 요인을 최소화하고 기회 요인을 극대화해야죠. 가장 큰 위협은 인구감소, 고령화, 그리고 AI 경쟁력 확보 실패입니다. AI와 로봇은 인구 감소로 인한 노동력 부족을 보완하고 중소기업의 고질적인 문제를 해결할 수 있는 가장 강력한 기회입니다. 한국은 디지털 기술 수용성이 세계 최고 수준입니다. 결국 위협을 기회로 바꾸는 열쇠는 ‘속도와 실행력’에 있습니다.
AI의 도입 여부와 무관하게 전 세계적으로 뜨거운 논쟁이 있다. 여러 국가가 AI 발전에 막대한 투자를 쏟고 있는데, 어느 한쪽이 AI 기술을 독점하도록 둘 수 없다는 이유, 이른바 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 담론이다.
소버린 AI는 자국만의 기술력과 기준으로 AI 모델을 개발하고, 국가 중심의 연산 자원과 클라우드 인프라를 확보하는 것을 목표로 한다. 즉, 자국민의 민감한 데이터를 자국 내에서 보호하고 통제하겠다는 것이 핵심 개념이다. 박성중 회장 역시 이 AI 주권이야말로 한국 경제의 생산성 재편을 위한 가장 시급한 국가 전략이라고 강조했다.
문제는 이 주권을 확보하기 위한 토대인 데이터 인프라가 미흡하다는 점이 가장 큰 걸림돌이다. 현재 국내 데이터는 각 기관에 흩어져 있어 민간의 혁신적 활용이 극히 어렵고, 이는 AI 경쟁력 확보의 발목을 잡고 있다. 박 회장은 이 문제를 해결하기 위해 데이터를 다루는 강력한 공공 조직을 설립해 국가 데이터를 통합하고 운용하는 게 최우선 과제라고 주장한다. 이러한 데이터 기반 없이는 네이버, LG 등 국산 모델이 글로벌 빅테크와의 격차를 좁히기 어렵기 때문이다.
궁극적으로 소버린 AI의 확보는 한국만의 강점을 반영한 의료, 법률, 금융 등의 ‘Vertical AI(특화 AI)’를 집중 육성하는 초석이 될 수 있다. KPC는 소버린 AI를 국가 AX의 1단계로 설정하고, 독자적인 데이터 환경 위에서 한국형 특화 AI 모델을 빠르게 개발해 아시아 및 제3지대 시장을 선점할 수 있는 속도와 실행력을 강조하고 있다. 이는 한국 경제의 미래가 ‘기술 수용국’이 아닌 ‘기술 주권국’으로서의 지위를 확보하는 데 달려 있다는 인식에 기반한다.
글로벌 관점에서 한국의 AI 기반 생산성 경쟁력은 어느 수준입니까?
한마디로 활용 운동장은 훌륭하지만, 창조는 뒤처져 있다고 진단합니다. 한국은 세계적인 제조업 기반, 빠른 기술 수용력, 탄탄한 디지털 인프라라는 훌륭한 AI 활용 운동장을 갖고 있습니다. 하지만 원천 기술, 인재, 대규모 투자가 부족해 창조하는 데는 뒤처져 있죠. 현재 LLM(대규모 언어 모델) 분야에서는 미국, 중국 등 선도국에 비해 약 1년 정도 뒤떨어져 있다고 봅니다.
이 격차를 따라가려면요?
거대 모델(LLM, AGI)은 국가 차원에서 지원해야 하지만, 우리는 오히려 On-Device AI나 Vertical AI(특화 AI) 분야에 집중해야 합니다. 한국이 강점을 가진 의료, 법률, 금융, 제조 등의 분야에 전문 도메인 지식을 반영한 특화 AI를 집중 육성한다면, 아시아, 중동 등 제3지대 시장에서 충분히 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
특히 소버린 AI 확보를 위해 가장 시급하게 필요한 국가 차원의 조치는 무엇입니까?
소버린 AI는 국가 안보와 산업경쟁력의 핵심 인프라입니다. 이를 확보하기 위해 데이터 문제 해결이 시급합니다. 현재 우리나라 데이터는 각 기관에 흩어져 있어 민간 활용이 어렵습니다. 데이터청 같은 강력한 조직을 통해 데이터를 통합하고 운용할 수 있도록 해야 합니다. 이것이 선행되어야 한국만의 강점을 반영한 Vertical AI 육성이 가능해집니다.
AI가 가져올 윤리적, 사회적 파장을 최소화하고 신뢰를 확보하기 위한 묘수는 없을까요.
규제냐 진흥이냐의 이분법보다 중요한 것은 AI를 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 확장하는 것입니다. AI 정책에 반드시 들어가야 할 다섯 가지 원칙은 안전, 공정, 투명성, 공존, 신속성입니다. 특히 기업이 어려운 이유는 규제가 많은 것이 아니라 무엇이 안전하고 위험한지 기준이 불분명하기 때문입니다. 그래서 우리는 KPC는 신뢰할 만한 AI(Trustworthy AI)를 인증하려고 합니다.
신뢰할 만한 AI요?
안전하고 투명하며 프라이버시를 보호하는 조건이 되는 AI에 정표(正標)를 부여해, 국민들이 안심하고 신뢰하며 쓸 수 있는 AI 환경을 구축하는 것입니다. AI 에이전트가 인간을 완전히 대신하는 자율 단계(5단계)까지 발전하면 자율형 AI에게 권한을 안전하게 위임하고 위임 범위를 관리할 수 있어야 합니다. 신뢰할 수 있는 AI를 통해 이를 사전에 관리하고, 국민이 안심하고 AI를 활용하도록 만드는 것이 목표입니다.
KPC는 ‘국가 AX(인공지능 전환)의 페이스메이커’가 되겠다고 선언했습니다. 의미를 구체적으로 설명해 주십시오.
KPC는 기업들이 AI 전환이라는 긴 레이스에서 길을 잃지 않도록 속도를 조절하고 방향을 제시하는 역할을 합니다. 기술의 트렌드를 설명하는 것에 머무는 것이 아니라, 국가와 산업의 전환 경로를 설계하고 어떤 AI를 어떻게 도입해야 하는지까지 제시하는 전환 전략의 설계자가 되는 것이 새로운 책무입니다.
KPC형 ‘AI 생산성 모델’은 교육, 컨설팅, 자격 등을 어떻게 엮어서 선순환 구조를 만듭니까.
교육–컨설팅–자격–정책 인사이트가 하나의 선순환으로 이어지는 생태계입니다. AICAP(최고경영자 과정)와 아카데미로 인식을 전환하고, AI Inno Hub를 중심으로 현장에 들어가 솔루션을 제시합니다. 이 경험을 AI-POT(프롬프트 활용능력) 같은 자격과 진단 도구로 정량화하면, 축적된 데이터가 다시 국가 정책과 교육 현장으로 환류되는 순환 구조를 정착시키는 것입니다.
중소·중견기업은 AI 도입에 인프라 부족과 비용 문제라는 높은 장벽을 느낍니다. 이들에 어떤 현실적인 지원 방식을 제공할 수 있습니까.
거창한 플랫폼보다는 현실적인 첫걸음을 함께 설계해 줄 파트너가 필요합니다. 저희는 정부와 지자체의 바우처 사업 등을 통해 컨설팅, 교육 서비스 등의 솔루션을 통합 패키지로 제공합니다. 특히 클라우드 기반 구독형 AI 활용을 유도해 초기 투자비를 최소화하는 것이 핵심입니다. 중소기업이 자체 데이터 센터를 구성할 수 없으므로, 국가의 데이터 센터를 활용하도록 지원해야 합니다. 또한, ROI(투자수익률)가 빠른 파일럿 과제부터 시작하도록 안내하여 부담을 줄여주고 있습니다.
한국 기업들의 AI 도입이 중도에 실패하는 전형적인 패턴은 무엇입니까.
세 가지가 있습니다. 첫째, 문제 정의 없는 기술 도입입니다. 어떤 경영 지표를 개선할지 합의 없이 ‘AI를 해보자’고 시작하면 성과를 설명할 수 없습니다. 둘째, 데이터와 인력 준비 부족입니다. 솔루션은 들어왔지만, 이를 뒷받침할 데이터 인프라와 조직 역량이 따라가지 못합니다. 셋째, 내부 커뮤니케이션 부재입니다. 현장 직원들이 참여하지 못하고 AI를 ‘위에서 정한 일’로만 받아들이면서 혁신이 멈춥니다.
직장인들이 AI 시대에 생산성을 극대화하기 위해 갖춰야 할 필수 역량을 꼽는다면요.
AI를 단순히 도구가 아닌, 상호 보완적 협력 파트너로 격상시키는 능력이 핵심입니다. 직장인은 AI가 내놓은 정보 속에서 최종 목표와 윤리적 경계를 설정하고 책임을 지는 공동 설계자(Co-Designer)가 되어야 합니다. 단순히 결과를 요구하는 것이 아니라, 대화형/질문형(Dialogic) 방식으로 소통하며, AI가 제공한 초안을 바탕으로 자신의 판단력의 질을 높이고 전문성의 깊이를 더하는 데 투자해야 합니다.
이런 통찰은 박성중 회장이 30여 년간 공직사회에서 여러 경험을 쌓은 덕분에 나왔다. 생산성 향상의 최종 목표는 ‘숫자’가 아닌 ‘사람의 행복’에 있다는 그의 신념, 그리고 혁신의 과정에서 누구도 소외되지 않아야 한다는 ‘공감과 공존의 철학’이 바로 그것이다.
그의 철학은 단순한 구호가 아니다. 과거 서초구청장 시절, 주민 불편에 공감하여 민원 부서를 1층에 통합하고 각 부서 대표 선수를 배치한 ‘OK 민원 센터’를 만들어 고객 지향적 행정 혁신을 이룬 것이 대표적 사례다. 기술과 행정의 목표가 ‘사람의 어려움을 이해하고 해결하는 것’에 있음을 실증한 것이다.
오랜 공직 경험을 통해 ‘공감’과 ‘공존’의 철학을 강조해 오셨습니다. 이 철학이 지금 KPC 경영에 어떻게 적용되고 있습니까.
생산성 향상의 목적은 숫자가 아니라 사람의 행복에 있다는 것, 그리고 누구도 혁신의 과정에서 소외되지 않아야 한다는 공존의 철학이 KPC의 모든 사업을 관통합니다. 과거 구청장 시절, 주민 불편에 공감하여 OK 민원 센터를 만들어 고객 지향적 혁신을 이룬 것처럼, 지금은 AI 혁신에서 중소기업 대표님들의 박탈감에 공감하고 개방형 AX 생태계를 조성하는 데 노력하고 있습니다. 즉, 기술이 사람의 어려움을 이해(공감)하고, 함께 성장(공존)하는 것이 KPC의 모든 사업을 관통하는 기준입니다.
KPC 직원 스스로도 ‘AI Native’ 조직이 되는 것이 목표라고 하셨습니다. 이를 위한 구체적인 방법은 무엇입니까.
우리가 먼저 변하지 않으면 고객을 설득할 수 없습니다. 사내 업무에 AI를 어떻게 적용해야 하는지를 고민하며, AI를 쓰지 않으면 불편한 조직을 만드는 것이 제 목표입니다. 이를 위해 AI First, AI Work 원칙을 세웠습니다. 사내에 AI 챔피언을 선발해 업무 자동화와 프로세스 혁신 프로젝트를 주도하게 하고 있고, 내년부터 AI를 최고 임원 회의에 참여시킬 계획입니다.
임기 3년 안에 AI 관련해서 꼭 남기고 싶은 성과가 있다면요.
한국 현실에 맞는 AI 생산성 지표를 정립하는 겁니다. 산업별 자율제조 수준, 조직의 AI 활용 성숙도, 인력 역량 등을 통합적으로 볼 수 있는 지표 체계를 만들어 기업과 정책 담당자들이 공통 언어로 이야기할 수 있도록 하는 것입니다. KPC만의 특화 AI도 구축하고 싶습니다. KPC의 교육, 컨설팅, 자격 프로그램을 통해 일하는 방식을 혁신하는 롤 모델로 만들어 내고 싶습니다.
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