
구글이 23일 공개한 공식 블로그와 ‘AI & Economy ATLAS v1.0’ 보고서에 따르면 회사는 자사 인공지능 제품에서 발생한 1,500만건의 집계·비식별 상호작용을 분석했다. 분석 결과 AI의 업무 이용 범위는 넓었지만, 사람의 과업을 완전히 자동화한 상호작용은 10% 미만이었다.
ATLAS는 Activity, Task, Landscape, and Adoption Study의 약자다. 첫 번째 데이터셋은 Gemini App과 AI Mode, Gemini API 이용 기록을 토대로 구성됐다. 분석 범위는 150여개국, 140개 언어, 800개 직업과 4,000개 과업에 걸친다.
업무 현장에서는 모든 산업 부문에서 AI 이용이 관찰됐다. 이용이 확인된 직업은 미국 고용의 90%를 차지하는 전체 직업군 가운데 68%에 달했다. 다만 일반적인 직무에서 AI가 사용된 과업의 비중은 약 21%였다. 직업 전반에 빠르게 퍼지고 있지만, 개별 직무 안에서는 일부 과업에 선택적으로 활용되는 모습이다.
이용 방식도 자동화보다 협업에 가까웠다. 업무 관련 상호작용의 대부분은 아이디어 구상과 전략 수립, 정보 검색, 학습을 보조하는 데 집중됐다. 창의적 설계와 가설 검증 같은 비정형 인지 과업이 업무용 AI 상호작용에서 차지한 비중은 65%로, 경제 전체의 과업 구성에서 집계된 35%보다 높았다.
AI 이용은 사무직에만 머물지 않았다. 구글은 자동차 정비사와 산업기계 기술자 등이 진단 결과 해석, 전기 배선 점검, 기계 마모 확인에 대화형 AI를 활용한 사례를 제시했다. 수작업과 기술직 종사자는 AI를 사용할 때 이미지나 영상이 결합된 멀티모달 기능을 다른 이용자보다 두 배 더 자주 활용한 것으로 나타났다.
전체 상호작용의 86% 이상은 업무 밖에서 발생했다. 이용자는 제품 구매 조사나 가전·도구 사용법 확인뿐 아니라 세금, 면허, 과태료 같은 행정 절차를 파악하는 데도 AI를 썼다. 기존 생산성 통계로는 포착하기 어려운 가사와 행정 부담 완화가 AI 이용의 큰 부분을 차지한다는 설명이다.
국가별 이용률은 대체로 1인당 국내총생산과 같은 방향으로 움직였다. 영어가 전체 대화에서 차지한 비중은 약 3분의 1에 그쳤고, 복잡한 과업에서도 이용자가 자국어를 포기하는 경향은 뚜렷하지 않았다. 구글은 일부 중소득 국가가 고소득 국가와 비슷한 도입률을 보였지만, 전반적으로는 소득 격차가 AI 접근 격차로 이어질 가능성이 있다고 분석했다.
개인정보 보호를 위해 식별 정보와 민감 정보 가능성이 있는 내용을 제거하고, 분석용 자료와 원본 이용 기록의 연결을 끊은 뒤 요약본을 여러 이용자 단위로 집계했다고 구글은 밝혔다. 이 과정에는 대규모 비정형 텍스트를 분류하는 Google DeepMind의 OCTO 도구가 사용됐다.
다만 ATLAS는 구글 제품의 이용 상호작용을 분석한 기업 자체 연구다. Google Workspace와 Google Translate, AI Overviews, Google Cloud의 기업용 제품, 에이전트 코딩과 월드 모델 이용은 이번 범위에서 빠졌다. 결과를 전체 AI 시장이나 노동시장 변화로 곧바로 일반화하기 어렵고, 관찰된 이용 패턴만으로 생산성 향상이나 고용 변화의 인과관계를 확정할 수도 없다.
이번 보고서는 AI가 직업 전체를 한 번에 대체하기보다 여러 직무의 일부 과업에 보조 도구로 들어가고 있다는 초기 이용 양상을 보여준다. 향후 정기적인 데이터 갱신과 외부 연구자의 검증이 이어진다면 기업의 도입 전략과 노동·교육 정책을 설계하는 기초 자료로 활용될 수 있다.
출처: Google 공식 블로그 https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/understanding-the-ai-economy/
출처: Google AI & Economy Research Program https://ai.google/economy/
출처: Google ATLAS v1.0 보고서 https://ai.google/static/documents/GoogleATLASv1.pdf