[헤럴드경제=김현일 기자] 보스턴컨설팅그룹(이하 BCG)은 생성형 AI를 사용하는 근로자의 성과가 생성형 AI를 사용하지 않은 근로자보다 49% 포인트 높은 것으로 나타났다고 23일 밝혔다.

BCG 헨더슨 인스티튜트(BCG Henderson Institute)는 최근 BCG X 및 보스턴대학교가 공동으로 실시한 실험을 통해 ‘생성형 AI는 단순히 생산성을 높이는데 그치지 않고 역량을 확대한다’는 내용의 보고서를 발표했다.

이 실험에 참여한 BCG 컨설턴트 480명은 데이터 사이언티스트의 업무와 유사한 과제 세 가지 중 두 가지를 진행했다.

주어진 업무는 데이터 세트 병합 및 정리를 위한 ▷파이썬 코딩 ▷예측 모델 구축 ▷챗GPT에서 생성된 통계 분석결과 검증이었다. 높은 난이도로 설계됐으며 생성형 AI로 완전 자동화가 불가능한 업무였다. 업무 성과를 평가하기 위해 참가자의 결과를 생성형 AI 도움 없이 작업한 44명의 BCG 데이터 사이언티스트의 결과와 비교했다.

가장 큰 효과는 데이터 과학자들이 일반적으로 사용하는 프로그래밍 언어인 파이썬으로 코딩하는 능력을 평가할 때 확인됐다. 생성형 AI를 사용한 참가자들은 데이터 과학자들의 성과 기준치 대비 86%에 달하는 평균 점수를 달성했다. 이는 생성형 AI를 사용하지 않은 참가자들보다 49% 포인트 높았다. 생성형 AI를 활용한 그룹은 데이터 과학자 대비 약 10% 빨리 업무를 완료했다.

예측 분석 업무의 경우 참가자뿐만 아니라 생성형 AI 도구도 해당 업무에 숙련되지 않아 상당한 어려움을 겪었다. BCG는 컨설턴트가 데이터 사이언티스트와 동등하게 업무를 수행하기 가장 어려운 업무로 예측 분석을 꼽았다. 목표를 명확히 하지 않고 전체 작업을 복사해 도구에 직접 붙여 넣기만 하면 생성형 AI 도구가 프롬프트의 최종 목표를 잘못 이해할 가능성이 높기 때문이다.

한편, 생성형 AI를 활용한 참가자 중 중급 코딩경험을 가진 참가자는 코딩이 포함되지 않은 경우에도 동료들보다 세 가지 업무 모두에서 10~20% 포인트 더 좋은 성과를 보였다고 밝혔다.

BCG MD파트너이자 연구의 공동 저자인 댄 색(Dan Sack)은 “연구 결과에 따르면 생성형 AI를 활용하는 근로자는 생성형 AI의 기능 범위 내에서 자신의 기존 직무 스킬을 뛰어넘는 새로운 업무를 능숙하게 처리할 수 있다”며 “기업 경영진은 이러한 미래에 대비해 전문성을 재정의하고 장기적으로 인재를 성장시키기 위해 요구되는 업무 스킬을 파악해야 한다”고 강조했다.