根据韩国银行的分析，自人工智能（AI）引入以来，工作时间每周减少了1.5小时，但实际生产力并未随之提升。这一现象被称为“生产力断裂”，是因为AI的引入未能有效推动组织层面的工作重组和人员调整。

韩国银行在7日发布的《BOK议题笔记：AI引入是否提升生产力？初期三年的效果分析》中指出，AI的应用平均缩短了3.8%的工作时间，相当于每周节省约1.5小时。

AI带来的时间节省效果在低技能工人和高强度使用AI的用户中更为明显。韩国银行分析认为，AI使用能力越强，技术引入带来的边际效益越大，同时AI也在弥补低技能工人经验不足的问题，从而缓解了技能差异带来的生产力差距。

韩国银行估算，若将工作时间的缩短转化为生产力提升，潜在的生产力提升效果约为1.0%。然而，节省下来的时间并未实际转化为生产增长。个人工作时间的缩短与工作处理量的增加之间的相关系数被估算为0。

韩国银行表示，尽管AI在个别工作层面提高了效率，但由于未能扩展到工作流程改善、组织结构变化和人员调整等方面，导致了“生产力断裂”现象的出现。此外，生产过程中的瓶颈和绩效奖励体系的扭曲也被认为是阻碍生产力转型的因素。

相对而言，在绩效激励和工作自主性较高的群体中，生产力增长的效果得到了确认，例如自营业者、专业人士和高强度使用AI的用户等。

按年龄划分，15至39岁的年轻群体的工作处理量比50至64岁的人群高出约0.6个百分点。韩国银行解释称，年轻群体对数字技术的适应能力较强，能够更有效地将AI应用于生产活动中。

按职业划分，专业人士的工作处理量比办公室职员高出0.7个百分点，而使用AI时间位于前50%的群体，其生产力提升效果比后50%高出0.5个百分点。这意味着，AI使用强度越高，越能克服学习成本和结果验证负担等初期摩擦成本，从而实现实际的生产力提升。

韩国银行就业研究团队负责人吴三一表示：“目前AI已进入‘效率’阶段，但尚未充分转变为‘生产力’阶段。这可以视为通用技术引入初期的典型转型过程，未来政策应对和企业组织及劳动市场结构的转型可能会显著改变生产力路径。”

他还补充道：“为了实现AI的生产力效果，重新设计工作流程和组织结构、进行职务调整以及建立基于绩效的激励体系等措施至关重要，同时也需要持续关注年轻群体的技能形成路径变化。”