정민수 한국은행 지역경제조사팀장은 15일 대전에서 열린 지역경제 심포지엄에서 ‘AI와 지역 노동시장-지역 간 격차 확대 위험과 새로운 기회’ 보고서를 발표했다. 김보성·정민수·정유정·장수빈 연구진은 지역별 직업구성을 토대로 생성형·에이전틱·피지컬 AI 노출도와 대응 역량을 분석했다.
생성형 AI는 사무·판매·전문직, 에이전틱 AI는 관리직, 피지컬 AI는 장치·기계조작과 단순노무직에서 노출도가 높았다. 생성형·에이전틱 AI 노출도는 서울과 세종, 경기 등 지식서비스업과 전문직이 집중된 지역에서 높게 나타났다.
울산의 피지컬 AI 노출도는 경북과 전남, 충북에 이어 4위였다. 제조업의 피지컬 AI 노출도는 0.48이었으며, 제조업 취업자 중 고노출 직업 비중은 41.1%로 분석됐다. 울산의 생성형 AI 노출도는 11위, 에이전틱 AI는 13위였다.
연구진은 노출도가 실제 AI 사용률이나 해고 가능성을 뜻하지 않으며, 고용 변화 역시 AI의 인과적 효과를 입증한 결과는 아니라고 선을 그었다.
울산의 종합 AI 준비도는 서울과 세종, 경기, 대전에 이어 5위였다. 하지만 AI 인적자본과 일반 혁신역량, AI 활용 등 고용 증가와 관련성이 확인된 3개 항목만 적용하면 7위로 내려갔다.
보고서는 생산성 이익과 고급 일자리를 지역에 남기려면 제조데이터 표준화와 공동 활용, 협력업체의 AI 전환, 현장형 인재 양성, 지역 AI 기업의 실증·구매 기반을 함께 갖춰야 한다고 제시했다.
신현송 한은 총재는 “AI 도입이 생산성 향상으로 이어지려면 기술 인프라뿐 아니라 조직과 제도의 보완적 혁신이 필요하다”고 강조했다. 과거 공장 구조를 전기 체계에 맞게 재설계한 뒤에야 다이너모의 생산성 효과가 나타났듯, AI에 맞춘 산업구조 전환이 뒤따라야 한다는 설명이다.