AI, 자동화·생산성 향상 효과보다 업무 증가가 더 큰 부담 될 수 있어
팀 단위 AI 활용 개선 진행···업무 재구성 노력 지속해야
[데이터넷] AI를 업무에 활용하는 직원이 그렇지 않은 직원보다 더 높은 업무 부담을 느끼는 것으로 나타났다. 단순 반복 업무 감소와 생산성 향상이라는 기대와 달리, 실제 현장에서는 업무 마찰과 업무량 급증이 동반되고 있다는 분석이다.
가트너 ‘성장 준비 인력 직원 설문조사(Gartner Growth-Ready Workforce Employee Survey)’에 따르면, 업무에 AI를 활용하는 직원은 비사용자 대비 21%p 더 높은 비율로 새로운 프로세스를 만들어야 하는 부담을 느끼고 있다. 또한 AI 사용자의 42%는 직무 기술서에 없는 업무를 자주 수행하고 있으며, 49%는 업무량이 지속적으로 증가하고 있다고 응답했다.
AI를 업무에 도입하면 반복되는 업무를 자동화하고 생산성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대하지만, 실제로는 새로운 프로세스 구축, 산출물 검증, 기술 통합 등의 추가 업무가 발생하면서 ‘업무 마찰(Work Friction)’과 ‘업무량 급증(Work Surge)’이 나타난다.
가트너는 AI 도입에 따른 업무량 증가가 세 가지 형태로 나타난다고 분석했다.
AI 슬롭(AI Slop):
업무 가치를 떨어뜨리는 저품질 결과물을 의미한다. 검증되지 않은 AI 산출물이 늘어나면서 오히려 재작업이 증가하는 상황이다.
AI 오버헤드(AI Overhead):
AI 도입과 운영 과정에서 필연적으로 발생하는 비용이다. 시스템 통합, 권한 설정, 결과 검증 등 추가 작업이 해당한다.
AI 세렌디피티(AI Serendipity):
기존 프로세스를 재설계해 혁신적 성과를 창출하는 경우다. 이는 조직의 AI 성숙도가 높아질수록 나타나는 긍정적 효과다.
가트너는 이 세 가지가 AI 성숙도에 따라 동시에 나타날 수 있으며, 각각에 맞는 관리 전략이 필요하다고 설명했다. 특히 명확한 사용 지침 없이 AI를 도입할 경우 오류와 재작업이 증가해 조직 역량을 낭비할 수 있어, 이를 최소화하는 것이 중요하다고 지적했다.
“AI 비용·업무 증가, 피할 수 없다…전제하고 설계해야”
AI 도입 과정에서 비용 증가 역시 불가피하다. AI 도구 운영, 검증 프로세스 구축, 인력 재배치 등이 추가되면서 전체 업무량과 비용이 함께 증가하기 때문이다. 예를 들어 AI 에이전트가 특정 시스템에 접근 권한이 없을 경우, 이를 설정하고 수정하는 데 상당한 시간이 소요된다. AI로 업무를 줄이려다 오히려 다른 작업 부담이 늘어나는 ‘역효과’가 발생할 수 있다.
또한 AI 도입으로 한 명의 직원이 더 많은 업무를 처리할 수 있어 자연스럽게 업무량이 확대된다. 여기에 AI 산출물 검증까지 더해지면 직원의 책임과 스트레스가 증가할 가능성이 크다.
CIO, AI 활용 업무로 재설계·표준화해야
이러한 문제를 해결하기 위해 CIO는 AI 활용 과정에서 직원의 업무 부담이 실제로 증가하는지, 과도한 업무가 배분되고 있는지를 지속적으로 점검해야 한다. 또한 팀 단위 AI 역량을 체계적으로 강화하고, 기술 활용 기준을 수립해야 한다.
업무 설계 측면에서도 변화가 요구된다. 예를 들어 AI 기반 작업에 1시간이 소요될 경우, 검증과 수정 등을 고려해 추가로 10~30분의 시간을 반영하는 방식으로 업무를 재배분해야 한다.
아울러 AI 도입 초기에는 산출물의 ‘질’보다 ‘양’이 우선시되면서 의사결정이 지연되거나 불필요한 업무가 증가하는 경향이 있다. 이를 방지하기 위해 CIO는 인사·사업 부서와 협력해 AI 결과물의 품질 기준을 마련하고 지속적으로 개선해야 한다.
가트너는 “AI로 인한 업무량 증가는 불가피한 현상이다. CIO는 이를 제거하려 하기보다 전략적으로 관리해야 하며, AI 관련 비용 역시 사전에 계획하고 체계적으로 투자해야 한다”며 “조직은 업무 감소가 아닌 ‘업무 재구성’ 관점에서 접근해야 한다”고 강조했다.
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