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Google AI Blog • 10일 전

구글 AI·경제 ATLAS 새로운 인사이트 공개

IMP
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핵심 요약

구글이 AI & Economy ATLAS 데이터를 누구나 쉽게 탐색할 수 있는 대화형 오픈액세스 경험을 출시했습니다. 새 데이터에 따르면 인도 창작산업과 미국 기술직의 AI 활용률이 세계 평균을 크게 앞서며, 과학자 절반 가까이가 매일 AI를 사용해 주당 약 7시간을 절약하고 있습니다.

번역된 본문

구글 AI & Economy ATLAS의 새로운 인사이트 2026년 9월 15일

새로운 데이터 시각화는 ATLAS 데이터를 더 쉽게 탐색하고 활용할 수 있게 하며, 새 연구는 과학자들이 AI를 어떻게 사용하는지에 대한 통찰을 제공합니다.

Zanna Iscenko (AI & Economy 리드, 수석 이코노미스트 오피스) Scott Strand (전략운영 및 특별프로젝트 총괄, Technology & Society)

전 세계 사무실, 연구실, 창작 스튜디오에서 사람들이 일상적으로 AI를 어떻게 사용하고 있을까요? 구글의 AI & Economy ATLAS의 통찰은 AI가 글로벌 업무를 실제로 재편하고 있음을 보여줍니다. 예를 들어:

  • 인도의 창작 산업은 세계 다른 지역보다 높은 비율로 AI를 사용하고 있습니다. 예술·디자인·미디어 직군이 업무 관련 AI 사용의 19%를 차지하며, 이는 세계 평균의 1.6배입니다.
  • 미국은 기술 분야 AI 도입을 선도하고 있습니다. 컴퓨터 및 수학 관련 직군이 업무 관련 AI 사용의 30%를 차지하며, 세계其余 지역 비중의 두 배입니다.

이러한 통찰과 ATLAS의 수백만 개 글로벌 데이터 포인트를 더 쉽게 탐색할 수 있도록, 우리는 새로운 대화형 오픈액세스 경험을 출시합니다. 전기 기술자부터 구매 관리자까지 다양한 직업의 AI 사용률을 자세히 살펴보고, 사람들이 가정에서 AI를 활용하는 방식을 탐구하며, 세계 각국의 AI 도입률을 확인할 수 있습니다.

또한 구글과 Google DeepMind가 MIT FutureTech와 협력해 수행한 새로운 ATLAS 기반 연구는 과학자들이 업무에서 AI를 어떻게 활용하는지에 대한 새로운 통찰을 제공합니다:

  • 과학자들은 다른 많은 직업보다 높은 비율로 AI를 사용하며, 설문 조사 대상 과학자의 거의 절반이 매일 어떤 형태로든 AI를 사용합니다.
  • LLM과 전문(특화) 모델이 모두 과학 분야에서 널리 사용되며, 서로 보완적으로 강화하는 방식으로 활용됩니다.
  • 과학자들은 AI로 주당 약 7시간을 절약하여 더 많은 연구에 시간을 할애할 수 있게 되었다고 보고합니다. 다만 연구 생산 파이프라인의 하류에 병목이 발생해 가설이 밀려 있는 현상도 나타나고 있습니다.

어떤 직업이 AI를 가장 많이 사용하며, 어디서 사용할까요?

ATLAS 데이터는 전 세계 여러 직업이 AI를 어떻게 도입하고 있는지 보여주며, 주요 지역별 추세와 사용 패턴을 부각합니다:

  • 직업별 AI 사용: OECD 국가에서는 컴퓨터·수학 직군과 비즈니스·금융 운영 직군이 AI 사용을 주도합니다. 비OECD 국가에서는 사무·행정 지원, 예술·디자인·엔터테인먼트·스포츠·미디어, 교육·도서관 직군이 상위권을 차지합니다.

  • 소득 수준 대비 도입률: AI 도입률은 대체로 국가의 소득 수준과 상관관계가 있지만, 브라질과 UAE는 1인당 GDP로 예측한 수준보다 높은 도입률을 보이며 돋보입니다.

  • 수동 작업을 위한 AI: 실시간 장비 진단 및 문제 해결에 대한 사용은 지역별로 큰 차이를 보입니다. 브라질과 독일에서는 업무 AI 사용의 7%가 수동 작업에 쓰이며(세계 평균의 1.4배), 일본에서는 4%입니다.

과학자들은 AI를 어떻게 사용할까요?

새 연구는 과학자들이 업무에서 AI를 어떻게 활용하는지도 조명합니다. 구글, Google DeepMind, MIT FutureTech의 새로운 연구는 ATLAS 데이터에 기반합니다. 이 연구는 2,600개의 특화 AI 모델 분석과 600명 이상의 미국·영국 과학자 설문을 포함하며, MIT FutureTech가 과학자의 업무를 체계화한 새로운 분류 체계로 정리되었습니다.

연구에 따르면 과학자들은 다른 많은 직업보다 높은 비율로 AI를 사용하며, 거의 절반이 매일 어떤 형태로든 AI를 사용합니다. 과학자들은 특화 모델과 LLM을 모두 사용하지만 서로 다른 작업에 활용합니다. Gemini 같은 LLM의 사용은 과학 분야와 작업 범주 전반에 널리 퍼져 있는 반면, 특화 AI 모델은 상대적으로 건강·생명과학 및 도메인 특화 영역에서 더 흔하게 사용됩니다.

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원문 보기 (영어)
New insights from Google’s AI & Economy ATLAS Sep 15, 2026 | x.com Facebook LinkedIn Mail Copy link New data visualizations make ATLAS data easier to explore and use, while new research provides insights on how scientists are using AI. Zanna Iscenko AI & Economy Lead, Chief Economist's Office Scott Strand Head of StratOps and Special Projects, Technology & Society Share x.com Facebook LinkedIn Mail Copy link . Inlining them here makes them available in the DOM for the page. --> Your browser does not support the audio element. Listen to article [[duration]] minutes This content is generated by Google AI. Generative AI is experimental Voice Speed Voice Speed 0.75X 1X 1.5X 2X How is AI being used by people every day, including in offices, labs, and creative studios around the world? Insights from Google’s AI & Economy ATLAS show how AI is actively reshaping global work. For example: India’s creative industry is using AI at a higher rate than the rest of the world , with arts, design, and media occupations making up 19% of work-related AI usage, 1.6 times the global average. The U.S. is leading in technical AI adoption , with computer and mathematical occupations accounting for 30% of work-related AI usage, double the share in the rest of the world. To make these insights and ATLAS's millions of other global data points easier to explore, we're launching a new interactive, open-access experience . You can look more closely at the rates different occupations are using AI, from electricians to purchasing managers, dive into the ways people are using AI at home, and explore the rate of AI adoption in countries around the world. And new ATLAS-based research from Google, Google DeepMind, in collaboration with MIT FutureTech provides new insights how scientists are using AI in their work, including: Scientists are using AI at a higher rate than many other occupations; nearly half of surveyed scientists use some form of AI every day. Both LLMs and specialized models are used widely for science, in mutually reinforcing ways. Scientists report saving almost 7 hours a week with AI , freeing up time for more research. However, there are now bottlenecks further down the research production pipeline, creating a backlog of hypotheses. Which professions are using AI most, and where? ATLAS data reveals how different professions around the globe are adopting AI, highlighting key regional trends and usage patterns: AI by occupation: In OECD countries, computer and mathematical and business and financial operations lead in AI usage. In non-OECD countries, office and administrative support, arts, design, entertainment, sports, and media, and educational instruction and library occupations take the top spots. Income level vs. adoption: While AI adoption generally correlates with a country’s income level, countries like Brazil and the UAE stand out with higher adoption rates than their GDP per capita would predict. AI for manual tasks: Usage for real-time equipment diagnostics and troubleshooting varies significantly by region. In Brazil and Germany, 7% of work AI usage goes toward manual tasks (1.4 times the global average), compared to 4% in Japan. How are scientists using AI? New research also highlights how scientists are using AI in their work. A new study from Google, Google DeepMind, and MIT FutureTech draws on ATLAS data. It’s an analysis of 2600 specialized AI models, and a survey of over 600 U.S. and U.K. scientists, all organized using a new taxonomy from MIT FutureTech that maps out what scientists do. According to the research, scientists are using AI at a higher rate than many other occupations, and nearly half use some form of AI every day. While scientists are using both specialized models and LLMs, they're using them for different tasks. Usage of LLMs like Gemini is spread widely across scientific fields and task categories, while specialized AI models tend to be relatively more common in health and life sciences and in domain-specific data prediction, generation, and simulation tasks. Scientists are reporting significant time gains based on AI, with savings of just below seven hours a week, freeing up more time for research. But this may not immediately translate to new discoveries. The research also finds evidence of significant time spent validating AI outputs, an increased backlog of hypotheses yet to be tested, and bottlenecks emerging in areas like physical experimentation and clinical validation. In this way, science is similar to most other occupations: although AI offers significant potential to increase productivity, the large-scale impact on outputs and discoveries may require redesigning scientific processes and workflows to realize the potential of fast-evolving AI capabilities. What’s ahead? Many questions about the future of AI and the economy remain. ATLAS is a long-term research project, and we’ll work with partners in academia and elsewhere to identify new areas of research and deliver new insights that contribute to a better understanding of how AI is transforming the economy. Get the latest news from Google in your inbox Sign up for our newsletters with product updates, event information, special offers, and more. Done. Just one step more. Check your inbox to confirm your subscription. You can also subscribe with a different email address . Your information will be used in accordance with Google's privacy policy. You may opt out at any time. Posted in: