“AI 활용하니, 오히려 업무량이 늘었다”

Source: Byline Network

연구 개요

Harvard Business Review(HBR)는 9일(현지시각) 성형 AI 도구가 업무량을 줄이기보다 오히려 업무 강도를 체계적으로 높이고 있다는 연구 결과를 공개했습니다.
UC 버클리 하스 경영대학원 연구원들은 2025년 4월부터 12월까지 8개월간 미국 소재 기술 기업의 약 200명 직원을 대상으로 생성형 AI가 업무 관행을 어떻게 변화시켰는지 추적 조사했습니다.

주요 결과

• 업무 속도와 범위 확대: 직원들은 AI 활용 덕분에 업무 속도가 빨라졌고, 담당 업무의 범위가 넓어졌으며, 근무 시간이 늘어났습니다.
• 자발적 변화: 이러한 변화는 회사의 지시 없이 자발적으로 일어났으며, AI 덕분에 더 많은 일을 할 수 있게 되었습니다.
• 지속적인 업무 관여: 빈 페이지나 출발점이 없는 상황이 사라지면서, 직원들은 쉬는 시간에도 AI에 프롬프트를 입력하며 소소한 업무를 끼워 넣었습니다. 이는 공식적인 업무와는 별개로 채팅 형태의 대화식 작업이 늘어나면서 업무 시간이 저녁이나 이른 아침까지 이어지는 결과를 낳았습니다.

사례

• 프로덕트 매니저·디자이너가 AI를 활용해 코드를 직접 작성하기 시작했습니다.
• 연구원이 엔지니어링 업무를 맡게 되었으며, 이전에 외주를 주거나 회피했던 작업을 직원 개인이 직접 수행했습니다.
• 일상적인 순간(점심시간, 회의 중, 파일 로딩 대기 등)에도 AI에 프롬프트를 입력해 작은 업무를 처리함으로써, 쉼 없이 업무에 지속적으로 관여하는 하루가 만들어졌습니다.

시사점 및 권고

• 지속 가능성 위험: 열광적인 AI 도입이 가져온 업무량 증가는 인지적 피로, 번아웃, 약해진 의사결정으로 이어질 수 있습니다.
• 구조적 문제: AI 자체가 아니라 기존 업무 구조가 그대로 유지된 채 도구만 추가된 것이 핵심 원인으로 분석되었습니다. AI로 대체 가능한 일과 그 필요성을 재검토하지 않으면 AI는 단지 더 많은 일을 요구하는 촉매가 됩니다.
• AI 프랙티스 구축: 기업은 AI 사용 방식을 구조화하는 ‘AI 프랙티스’를 마련해야 합니다.
  • AI를 어떻게 사용할 것인지 기대치를 명확히
  • 적용 가능한 한계와 제약을 정의
  • 진정한 생산성 향상과 지속 불가능한 강도를 구분할 수 있는 기준 마련

“연구 결과에 따르면 AI는 의도치 않게 더 많은 일을 더 쉽게 처리하게 만들지만, 멈추기는 더 어렵게 만든다.”
“생성형 AI의 진정한 가치는 업무에 어떤 도움을 줄 수 있는지뿐만 아니라, 일상적인 리듬에 얼마나 사려 깊게 통합되는지에 달려 있다.”

출처: Harvard Business Review, UC Berkeley Haas School of Business