AI를 도입하면, 생산성이 올라간다.
이 명제를 의심하는 리더는 많지 않습니다.
문서 작성, 정보 요약, 반복 업무 자동화 등을 통해 AI가 직원들의 시간을 돌려준다는 건 직관적으로도 그럴싸합니다. 초반의 성과 데이터도 실제로 이를 뒷받침하는 경우가 많죠.
그런데 놀랍게도, UC버클리 연구팀이 AI 도입 현장을 8개월간 추적한 결과는 조금 달랐습니다.
AI를 도입한 직원들은 더 효율적으로 일하는 게 아니라, 더 많이 일하고 있었습니다. 더 넓은 범위의 업무를 맡고, 쉬는 시간에도 AI에게 피드백을 보내고, 여러 작업을 동시에 돌리는 게 자연스러운 일상이 되어 있었죠. 이를 의무화하지도 않았는데, 자발적으로 말입니다. 말하자면 AI 부작용이 의심되는 대목입니다.
혹시 성공적으로 보이는 AI 도입이 조직에 조용한 위기를 불러오고 있는 건 아닐까요?
팀스파르타의 이번 콘텐츠는 이 질문에서 출발합니다. AI 도입이 업무량을 늘리는 3가지 패턴, 그리고 HR이 지금 해야 할 대응까지, AI가 조직 안에서 실제로 작동하는 방식과 그에 대한 해결책을 살펴봅니다.
UC버클리가 발견한 불편한 진실, AI를 쓸수록 할 일이 늘어난다?
UC버클리의 연구팀은 2025년 4월부터 12월까지, 8개월간 200여 명이 일하는 IT기업을 추적 조사하며 생성형 AI가 업무 방식을 어떻게 바꾸는지 분석했습니다.
연구팀은 정기적으로 현장에 상주하며 직원들이 하루 일과를 어떻게 보내고, 업무를 어떻게 처리하며, 어떤 도구를 사용하는지 등을 관찰했죠. 회의에도 참석해 AI가 어떻게 논의되는지도 파악했습니다. 더불어 조직 전반에 걸쳐 40건 이상의 인터뷰를 진행해 AI 도입 이후 어떤 변화가 있었는지, AI로 새롭게 시도한 일은 무엇인지, 업무 시간을 어떻게 분배하는지 등을 조사했죠.
그리고 통념과는 달리, AI가 업무량을 줄이는 것이 아니라 오히려 늘리고 있다는 것을 발견했습니다.
1) 무한히 넓어진 업무 범위
AI가 부족한 실무 지식을 메꿔주는 덕분에, 직원들은 이전에 다른 사람이 담당했던 일을 비롯해 예전엔 시도조차 하지 않았던 일들을 맡기 시작했습니다. 비전문 영역까지 한번 해 볼 수 있는 일이 된 것이죠.
제품 관리자와 디자이너가 코드를 작성하고, 연구원들이 엔지니어링 업무를 수행하고 있었습니다. 이처럼 과거에는 외주를 주거나, 미루거나, 회피했을 업무에도 도전하기 시작했습니다.
AI를 통해 타인에 대한 의존도가 줄고, 즉각적인 피드백에 기반한 작업이 가능해졌지만, 덕분에 직원들은 예전이라면 추가 인력이나 지원이 필요했을 업무를 점점 더 많이 수행하게 되었습니다.
심지어 AI를 사용해 업무를 확장한 직원 본인뿐 아니라 동료들의 일도 함께 늘어나는 연쇄 효과가 일어났습니다.
예를 들어 개발자들은 다른 부서 직원들이 AI로 생성한 결과물을 검토하고, 수정하고, 또 이들을 코칭하는 역할을 맡게 되었죠. 이는 비공식적인 대화나 커뮤니케이션을 통해 진행되어, 조직 입장에서는 보이지 않는 업무량 증가로 이어졌습니다.
2) 일터가 되어 버린 쉬는 시간
AI 덕분에 작업을 시작하거나 이어가는 것이 쉬워지면서, 직원들은 휴식 시간에도 틈틈이 AI와 작업을 이어갔습니다. 점심 시간이나 회의 중, 심지어는 파일 로딩을 기다리는 동안 AI에게 작업을 지시했죠. 출퇴근 시간, 저녁 시간, 잠들기 직전 등 개인적인 시간에도 업무가 스며들었습니다.
이는 대화 방식으로 이루어지는 생성형 AI 특성상 자연스럽게 발생한 패턴이었습니다. 메시지를 주고받는 방식이 공식적인 업무로 느껴지지 않기 때문에, 직원들은 저녁이나 이른 아침에도 별 저항 없이 업무를 이어간 것이죠.
이처럼 AI 도입 초기에 직원들은 스스로도 이것이 업무 증대로 이어진다는 사실을 인식하지 못했습니다. 그러나 시간이 지나면서 쉬는 시간에도 AI에게 업무를 지시하는 것이 습관화되어 있다는 것을 깨닫기 시작했죠.
휴식은 회복의 시간이어야 했지만, 어느새 업무가 스며들어 있었습니다. 결국 근무 시간이 눈에 보이지 않게 연장된 셈이죠.
3) 당연해진 멀티태스킹
AI는 멀티태스킹을 훨씬 쉽게 만들었습니다. 직원들은 회의에 참석하는 동안 백그라운드에서 AI를 돌리거나, 여러 AI 에이전트를 동시에 실행하는 방식으로 여러 작업을 병렬 처리하기 시작했습니다.
처음에 직원들은 추진력을 얻은 듯했지만, 실제로는 AI 출력 결과가 나올 때마다 이를 상시 검토 및 수정하고, 끊임없이 여러 작업을 오가야 하는 상황이 반복됐습니다. 시간이 지나자 직원들은 여러 일을 동시에 처리해야 하는 심리적 부담감, 수시로 업무 맥락을 전환해야 하는 인지 과부하를 느끼기 시작했죠.
이렇게 AI와 끊임없이 상호작용하는 리듬이 당연시되면서, AI 도입 전보다도 더 많은 일을 동시에 처리해야 한다는 압박감이 커진 것입니다. AI는 원래 이 압박을 줄이기 위해 도입된 것이었는데도 말이죠.
생산성이 오른 것처럼 보이지만, 조직은 위험해지고 있습니다
어떤 조직은 직원들이 자발적으로 더 많이 일하는 것을 긍정적으로 볼 수도 있습니다. 능동적으로 업무를 찾아 더 빠르게 움직이니 생산성이 향상되는 것처럼 보이니까요.
하지만 이는 단기적인 판단일 뿐입니다. 보이지 않는 영역의 업무 증가와 인지적 부담은 바로바로드러나지 않습니다. 리더들은 직원들에게 얼마나 많은 추가 업무가 쌓이고 있는지 파악하지 못한 채, AI 도입의 성과에 만족하고 있을 가능성이 높습니다.
업무 범위의 확장, 업무와 휴식의 경계 소멸, 멀티태스킹 증가 등의 변화는 처음엔 AI 도입에 직원들이 자발적으로 행하는 흥미로운 탐험처럼 보일 수 있습니다. 하지만 이것이 당연한 일로 굳어지면서, 지속 불가한 수준으로 치닫기 시작하는 것이죠.
초기에 증가한 업무량은 곧 더 높은 기대치를 만들어내고, 그 기대치는 더 강한 업무 강도에 대한 압력으로 돌아옵니다. 이 과정에서 조직은 지속 가능한 생산성 향상과 지속 불가능한 업무 강도를 구분하지 못하게 됩니다. 그 가운데 직원들은 판단력 저하, 의사결정 능력 약화, 번아웃이라는 AI 부작용에 서서히 잠식당하게 되죠.
결국 이 AI 부작용이 가시화될 때쯤이면, 이미 업무 품질 저하와 이직률 상승이라는 형태로 비용이 발생한 뒤일 수 있습니다.
AI 도입 직후와 몇 달 후, 직원들의 달라진 평가
직원들은 AI 도입 초기, 추진력과 역량 증대로 인한 긍정적인 감정을 이야기했습니다. 그러나 시간이 지나 한발짝 물러나 돌아보기 시작하자 평가가 달라지는 경우가 많았습니다. 더 바빠지고, 부담도 커지고, 제대로 쉬 어려워졌다는 것이죠.
즉, 순간순간에는 AI를 통한 역량 확장을 긍정적으로 느끼지만, 시간이 쌓이면서는 피로와 부담이 뒤따른다는 것입니다. 이것이 AI 부작용 포착하기 어려운 이유입니다
직원의 의지력이 아닌 HR의 전략이 필요합니다
조직은 AI가 업무 환경을 바꾸는 방식에 수동적으로 반응하기보다, 선제적으로 개입해야 합니다. 개인의 의지력에 기대서는 안 됩니다. HR의 조직적인 주도가 중요하죠.
UC버클리 연구팀은 AI Practice(AI 실천)를 해결책을 제시합니다. AI 사용 방식, 사용 중단 시점, 업무 범위 등등을 체계화한 의도적인 루틴과 규칙을 말하는데요. AI 기반 업무의 리듬과 경계를 의도적으로 설정해야 한다는 것입니다.
이러한 대응 없이는 AI 기반 업무의 지속 가능성이 흔들릴 수밖에 없습니다. 결국엔 직원들이 번아웃에 빠져 결과물과 의사결정의 퀄리티가 떨어지는 가운데 속속들이 조직을 이탈하는 현상이 나타날 테니까요.
1) 과부하를 막는 의도적인 멈춤
AI로 업무 속도가 빨라지고 범위의 경계가 모호해지는 가운데, 직원들은 잠시 멈추어 업무 현황을 평가하고, 반론을 제기해 보고, 정보를 충분히 습득한 후 다음 단계로 넘어가는 시간을 가지는 게 좋습니다.
이러한 의도적인 멈춤은 업무 속도를 늦추는 게 목적이 아닙니다. 점점 더 빨라지는 업무를 제어할 수 없을 때 발생하는 과부하를 방지하기 위한 것입니다. 끝없이 팽창하는 업무 범위와 시간의 경계를 주기적으로 다시 그으면서, 과도한 이탈을 예방하는 것이죠.
이를 조직 문화로 포섭하면 건강한 업무 경계, 더 나은 의사결정, 지속 가능한 생산성을 확보할 수 있습니다.
2) 집중 흐름 지키는 업무 시퀀싱
AI가 생성한 결과물에 즉시 반응하는 대신 작업 순서와 처리 시점을 의도적으로 조절하는 시퀀싱을 통해 직원들은 집중력을 유지하고 인지 과부하를 줄일 수 있습니다.
긴급하지 않은 알림은 묶어서 일괄 처리하고, 하나의 업무에 집중할 수 있는 타임 블럭을 확보하며, 휴식 이후에 업데이트를 진행하도록 하는 것입니다.
이렇게 일관된 흐름으로 협업 속도를 조절하면 직원들은 파편화된 작업으로 집중력이 흩어지는 일을 피할 수 있습니다. 끊임없이 여러 맥락의 업무를 오가야 하는 부담도 최소화할 수 있죠.
이는 조직의 전반적인 생산성 유지와 AI에 쫓기지 않는 신중한 의사결정으로 이어집니다.
3) 균형 잡힌 관점, 창의성 부르는 인간적 연결
AI로 인해 직원 개개인은 독립적으로 업무를 수행하는 것이 가능해졌습니다. 그런 만큼, HR은 구성원들이 서로를 경청하고 인간적인 소통을 나누는 시간을 의도적으로 확보해야 합니다.
AI에만 몰두하다 보면 균형을 잃기 쉽습니다. AI는 기본적으로 단일하고 종합적인 관점을 제공하기 때문이죠. 짧은 시간이라도 함께 진행 상황을 점검하고, 생각하고, 대화하는 인간적인 기반이 있을 때, 직원들은 편향된 판단을 피하고 더 풍부한 시각을 유지할 수 있습니다. 나아가 창의적인 통찰은 관점을 다양하게 만드는 사람들과의 대화에서 나옵니다.
HR은 이러한 시간을 제도화하여 구성원들의 업무가 사회적 맥락을 잃지 않도록 하여, AI가 초래하는 고립된 개인주의적 경향에 대응할 수 있습니다.
AI 부작용을 막는 건 기술이 아닌 조직의 설계입니다
AI가 모든 조직의 업무 방식을 바꾸고 있다는 것은 명백한 사실입니다.
여기서 조직이 직면하는 문제는 ‘그 변화를 어떻게 주도하는가’입니다.
AI 도입 후 업무 범위의 팽창, 일상 속으로 스며드는 업무, 끊임없는 멀티태스킹 등의 흐름을 방치하면 AI 도입 성과는 어느 순간 번아웃과 이직률, 판단력 저하라는 AI 부작용으로 뒤집힐 수 있습니다.
이 모든 흐름을 개인에게 맡겨두는 것은 더 이상 선택지가 아닙니다. AI 도입이 조직 안에서 지속 가능한 변화로 정착하려면, HR이 AI 사용의 경계와 리듬을 먼저 설계해야 합니다. 이를 위해서는 AI를 이해하고 활용 방식을 설계할 수 있는 조직 역량이 먼저 갖춰져 있어야 하죠.
결국, AI 도입의 성공을 좌우하는 것은 사람입니다. AI 부작용을 사전에 인식하고, 조직에 맞는 사용 규범을 만들 수 있는 사람, 그 역량을 갖춘 구성원이 얼마나 있느냐가 조직의 AI 전환 수준을 가릅니다.
스파르타 AI 기업교육은 AI가 조직과 사람에게 어떤 영향을 미치는지 이해하고 제어하는 AI 리터러시 교육부터 직무·직급·레벨별 맞춤형 커리큘럼까지, 고객사에 맞추어 AI를 제대로 다룰 수 있는 조직적 기반을 설계해 드립니다.
팀스파르타는 AI 활용 역량뿐 아니라 AI 기반 업무 환경에서 지속 가능하게 성과를 내는 방법까지, 실무에서 바로 작동하는 프로젝트 기반 실습 교육을 제공합니다. 그리고 니즈 분석부터 교육 설계, 성과 측정까지 이 모든 과정을 스파르타 전담 PM이 함께하죠.
AI가 우리 조직에 불러오는 변화는 점점 더 가속화되고 있습니다.
이에 휩쓸리지 않고 AI 도입을 능동적으로 주도할 수 있는 힘, 팀스파르타와 함께 길러보세요.
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