KRIVET 한국직업능력연구원 국무총리 산하 정부출연 연구기관

요약_ⅶ
제1장 서론_1
	제1절 연구의 배경 및 목적	3
	제2절 연구의 내용과 방법	6
제2장 생성형 AI 기술 발전 및 연구 동향_15
	제1절 생성형 AI의 기술적 특성과 노동시장 파급효과	17
	제2절 기존 연구의 한계와 본 연구의 차별성	23
	제3절 국내외 생성형 AI 관련 연구 동향 분석	28
제3장 생성형 AI 도입과 직무 변화에 대한 인식_49
	제1절 기초분석 결과	51
	제2절 주요 시사점	102
제4장 기업의 생성형 AI 도입 현실과 과제_105
	제1절 기업 현장의 AI 도입과 활용 양상: 주제별 분석	107
	제2절 AI 도입의 성공요인과 장애요인	117
	제3절 조직 차원의 딜레마와 대응	122
제5장 생성형 AI 시대의 직무 재설계와 조직 혁신 방안_129
	제1절 기존 접근법의 비판적 고찰	132
	제2절 통합적 직무 재설계 프레임워크	136
	제3절 실행 전략: HR 시스템의 혁신	147
제6장 결론 및 정책제언_157
	제1절 주요 연구결과 요약	159
	제2절 기업을 위한 실무적 제언	163
	제3절 정책제언	168
	제4절 연구의 한계 및 향후 연구 제안	173
SUMMARY_177
참고문헌_193
부록_205
	부록 1. 설문조사지(안)	207
	부록 2. FGI 질문지 	226

본 연구는 대규모 설문조사와 기업 심층 인터뷰를 통한 실증적 데이터를 바탕으로 생성형 AI가 기업 현장에 미치는 실체적 영향을 규명하고자 한다. 이를 통해 기업이 기술 도입의 과도기적 혼란을 극복하고, 인간과 AI가 공존하며 조직의 지속 가능한 성과를 창출할 수 있는 구체적이고 실효성 있는 직무 재설계 및 혁신 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.

The rapid development and proliferation of generative artificial intelligence (Generative AI) is fundamentally transforming the landscape of work across industries worldwide. While previous automation technologies were largely confined to mechanizing manual labor or improving the efficiency of simple, repetitive tasks, Generative AI—capable of autonomously producing and reasoning with text, images, and code—is redefining the very essence of cognitive work, a domain long considered uniquely human. Goldman Sachs (2023) projected that Generative AI could affect approximately 300 million jobs globally, and the IMF (2024) estimated that up to 60% of employment in advanced economies may be exposed to AI.
As these implications become increasingly apparent, fears of widespread job displacement driven by technological determinism have proliferated. However, a clear gap exists between the technical feasibility of automating certain tasks and the actual acceptability of such changes in organizational settings. Existing research has predominantly focused on AI's technical capabilities or job exposure indices, often overlooking the agency of workers and the complex organizational contexts in which technology is adopted. The empirical findings of this study reveal that workers in the field view AI not as a competitor threatening their livelihoods, but as an augmentation tool that expands their capabilities and enhances job value. In other words, the possibility of “Job Crafting”—whereby workers proactively leverage technology to redefine and add value to their roles—is emerging in practice.
Despite this, many Korean companies have introduced AI tools without clear strategic direction, resulting in a “sub-optimization trap” where individual efficiency gains fail to translate into organization-wide productivity improvements. This disconnect stems from the failure to realign existing work processes and organizational structures for the AI era. This study therefore aims to investigate the multifaceted impact of Generative AI on the Korean corporate landscape through a large-scale survey of 1,090 employees and in-depth interviews (FGIs) with seven major companies, and to propose actionable job redesign and innovation strategies that enable humans and AI to coexist and create synergy. The research scope encompasses three analytical dimensions—individual (Micro), process (Meso), and organization (Macro)—and culminates in the proposal of an integrated job redesign framework for “people-centered AI-augmented organizations.”
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<표 1-1> 정량조사 영역 및 문항 구성 	8
<표 1-2> 정성적 조사 참여 기업 정보 	10
<표 1-3> 정성적 조사 영역별 세부 내용 	11
<표 3-1> 정량 조사 응답자 분포표	51
<표 3-2> 산업분야 및 기업규모에 따른 생성형 AI 도입 방식	56
<표 3-3> 생성형 AI 도입 방식에 따른 만족 및 불만족 정도	57
<표 3-4> 생성형 AI 도입 만족 이유(1+2순위)	59
<표 3-5> 생성형 AI 도입 불만족 이유(1+2순위)	59
<표 3-6> 직무 유형에 따른 생성형 AI 도입 이후 중요 업무 역량 수준	63
<표 3-7> 역량 중요도 그룹별 특징 및 시사점 요약	65
<표 3-8> 직무 유형에 따른 생성형 AI 도입 이후 효율이 높아진 업무	68
<표 3-9> 개인의 업무시간 배분(시간 기입형) 	71
<표 3-10> 업무시간 배분과 대체/증강 업무 분석	76
<표 3-11> 업무시간 배분과 효율이 높아진 업무 관계	77
<표 3-12> 효율이 높아진 업무와 대체/증강 업무 관계	86
<표 3-13> 생성형 AI 활용 이후 직무, 산업, 기업규모별 조직 소외 수준	91
<표 3-14> 직무, 산업, 기업규모별 생성형 AI 활용을 위한 조직지원 요구사항 분석	100
<표 4-1> 심층인터뷰 및 FGI 분석 결과 요약 	110
<표 6-1> 생성형 AI 시대의 HR 혁신을 위한 3단계 실행 전략 요약	167
[그림 3-1] 생성형 AI 사용 현황	54
[그림 3-2] 생성형 AI 도입 방식 	55
[그림 3-3] 생성형 AI 도입 방식에 따른 만족 및 불만족 정도	57
[그림 3-4] 생성형 AI 도입 만족 이유(1+2순위)	58
[그림 3-5] 생성형 AI 도입 불만족 이유(1+2순위)	60
[그림 3-6] 생성형 AI 도입에 따른 중요 업무 역량 수준	61
[그림 3-7] 직무 유형에 따른 생성형 AI 도입 이후 중요 업무 역량 수준	64
[그림 3-8] 생성형 AI 활용 이후 효율이 높아진 업무 	67
[그림 3-9] 생성형 AI 활용 이후 효율이 높아진 직무 유형	69
[그림 3-10] 주요 업무 업무시간 배분(1순위) 문항 빈도분석	70
[그림 3-11] 개인의 업무시간 배분	71
[그림 3-12] 업무 유형에 따른 대체/증강 희망 정도	73
[그림 3-13] AI 대체 선택에 대한 이유 	74
[그림 3-14] 인간 주도의 증강 선택에 대한 이유 	74
[그림 3-15] 직무별 업무시간 배분과 효율이 높아진 업무 관계 (자료 분석/정보해석 업무효율 1순위)	79
[그림 3-16] 직무별 업무시간 배분과 효율이 높아진 업무 관계 (문서 작성/기록 업무효율 1순위)	80
[그림 3-17] 직무별 업무시간 배분과 효율이 높아진 업무 관계 (기획/업무 우선순위 결정 업무효율 1순위)	81
[그림 3-18] 직무별 업무시간 배분과 효율이 높아진 업무 관계 (내부소통/협업 업무효율 1순위)	82
[그림 3-19] 직무별 업무시간 배분과 효율이 높아진 업무 관계 (외부소통/고객관리 업무효율 1순위)	83
[그림 3-20] 직무별 업무시간 배분과 효율이 높아진 업무 관계 (타인교육/관리 업무효율 1순위)	84
[그림 3-21] 직무별 업무시간 배분과 효율이 높아진 업무 관계 (창작/디자인 업무효율 1순위)	85
[그림 3-22] 효율이 높아진 업무와 대체/증강 업무 관계 Heatmap 	88
[그림 3-23] 직무유형별 생성형 AI 활용 이후 잡크래프팅 인식 수준	89
[그림 3-24] 산업분야별 생성형 AI 활용 이후 잡크래프팅 인식 수준	89
[그림 3-25] 기업규모별 생성형 AI 활용 이후 잡크래프팅 인식 수준	90
[그림 3-26] 직무유형별 생성형 AI 활용 이후 직주만족 긍정/부정 비율	93
[그림 3-27] 산업분야별 생성형 AI 활용 이후 직무만족 긍정/부정 비율 	94
[그림 3-28] 기업규모별 생성형 AI 활용 이후 직무만족 긍정/부정 비율 	94
[그림 3-29] 직무유형별 생성형 AI 활용 이후 개인성과 제고 긍정/부정 비율	95
[그림 3-30] 산업분야별 생성형 AI 활용 이후 개인성과 제고 긍정/부정 비율 	96
[그림 3-31] 기업규모별 생성형 AI 활용 이후 개인성과 제고 긍정/부정 비율 	96
[그림 3-32] 직무유형별 생성형 AI 활용 이후 조직성과 제고 긍정/부정 비율	97
[그림 3-33] 산업분야별 생성형 AI 활용 이후 조직성과 제고 긍정/부정 비율 	98
[그림 3-34] 기업규모별 생성형 AI 활용 이후 조직성과 제고 긍정/부정 비율 	98
[그림 3-35] 생성형 AI 활용을 위한 조직 지원 요구사항	99
[그림 5-1] 새로운 직무 모델 	138
[그림 5-2] 인간-AI 협업 5단계 루프	141