원문 캡처 · theguardian.com
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AI를 빠르게 도입한 기업들이 오류와 저품질 결과물, 보안 우려, 비용 증가에 대응해 직원 사용을 제한하고 교육을 강화하고 있다. AI가 생산성을 높인다는 기대와 달리, 일부 직원은 결과물을 바로잡느라 시간을 쓰고 있으며 기업 전반의 생산성 향상도 아직 뚜렷하지 않다.

메타는 직원 감축과 AI 에이전트 확대 계획을 축소했다. 직원들이 기술·보안 오류를 수정하는 데 점점 더 많은 시간을 쓴다는 내용이 로이터 보도에 담겼다. 메타는 2023년 효율화 과정에서 특히 중간관리자를 줄였지만, 직원들의 링크드인 게시물에 따르면 다시 관리자 인력을 늘리고 있다. 회사는 한때 AI 학습을 위해 직원 컴퓨터 활동을 추적했으나 올해 초 이를 중단했고, 최근에는 AI 도구 사용량을 인사평가에 반영하지 않겠다고 직원들에게 알렸다(더 인포메이션 보도).

마이크로소프트에서는 부회장 라이언 로슬란스키(Ryan Roslansky)가 AI가 만든 문서를 AI로 요약했지만 새로운 생각을 얻지 못했다고 밝혔다. 그는 AI가 읽고 쓰는 일을 맡기면서 결과물이 서로 비슷해지는 ‘악순환’을 경고했다. 회사 최고전략·전환책임자 캐슬린 호건(Kathleen Hogan)은 블로그에서 도구를 제공하고 사용을 늘리는 것만으로는 업무 혁신이 이뤄지지 않는다고 설명했다. 마이크로소프트는 망가진 업무 절차에 에이전트를 추가해도 절차 자체는 망가진 채로 남으며, 한 단계를 빠르게 하면 다음 단계에 대기열이 생길 수 있다고 밝혔다. 경력 초기 엔지니어를 숙련 직원과 짝지어 교육하는 방식은 생산성을 높였다고도 했다.

월마트에서는 매장과 창고 직원들이 업무 배정, 일정 관리, 성과 감시에 쓰이는 AI 도구의 오류와 비현실적인 기준에 시달린다는 비즈니스 인사이더 보도가 나왔다. 직원들은 주문 처리에 방해가 되는 비합리적인 이동 경로, 쓸모없는 안전 알림, 지키기 어려운 일정이 생긴다고 전했다. 월마트는 논평을 거부했다.

기업들은 실험을 권장하던 단계에서 벗어나 직원의 도구 사용을 제한하고, 숙련 인력을 다시 늘리며, 역할에 맞춘 지속적인 교육을 강화하고 있다. 인사관리협회(Society for Human Resource Management)의 조니 테일러 주니어(Johnny C Taylor Jr) 회장 겸 최고경영자는 기업들이 AI를 도입하면서 동시에 시스템을 만들어가는 상황이라고 말했다. 그는 도입을 더 신중하고 천천히 진행했어야 한다는 경영진의 인식이 있다고 전했다.

성과와 위험을 보여주는 조사도 나왔다. 애틀랜타 연방준비은행의 연구 논문에 따르면 경영진의 90%는 AI 투자가 아직 자사 생산성 향상으로 이어지지 않았다고 답했다. 연 매출 10억 달러 이상 기업의 AI 고위 임원을 대상으로 한 언스트앤영의 조사에서는 36%가 데이터 손실, 재정·브랜드 피해 또는 운영 중단으로 이어진 AI 사고를 보고했다. 마이크로소프트와 맥킨지는 비용 부담을 고려해 직원의 AI 사용을 제한하고 있으며, 팔란티어·부즈 앨런 해밀턴·엔비디아도 조직 데이터 보안 우려로 사용을 제한하고 있다고 로이터가 보도했다.

교육 부족과 결과물의 오류도 도입에 걸림돌이다. 인디드가 7월 공개한 조사에서는 직원 절반 이상이 필요한 AI 교육을 받지 못했다고 답했다. 관리자의 대다수는 직원보다 AI 활용 역량이 부족하다고 답했고, AI에 능숙한 직원을 효과적으로 이끌 준비가 됐다고 답한 관리자는 45%였다. 조지타운대학교 교육·노동력센터의 잭 메이블(Zack Mabel) 연구 책임자는 직원들이 도구를 어떻게 써야 하는지 안내받지 못한 채 활용을 요구받는다고 지적했다.

펜실베이니아대학교 와튼스쿨의 제시카 라이프(Jessica Reif) 경영학 조교수는 AI가 겉보기에는 그럴듯하지만 약점이나 오류가 즉시 드러나지 않는 결과물을 만들 수 있다고 설명했다. 이 때문에 오류가 곧바로 수정되지 않고 업무 절차를 따라 퍼져 문제가 커질 수 있다는 것이다.

AI 사용이 외부에 드러나 기업에 부담을 준 사례도 소개됐다. 변호사 윌 모이(Will Moye)는 2020년 휴스턴 제조 공장에서 발생해 3명이 숨지고 주택과 사업체 수백 곳이 피해를 본 가스 폭발 사건의 재판 전날, 3M 측 독립 전문가의 보고서를 받았다. 모이는 보고서의 서식과 글꼴, 수 시간 만에 1만4500쪽을 조립했다는 시간 기록을 보고 AI 사용을 의심했다. 법정에서 공개된 전문가 조시 오텐리스(Josh Autenrieth)의 대화 기록에는 가스 감지기 사진을 올린 뒤 챗GPT에 “무엇을 보고 있는 거죠?”라고 물은 내용이 있었다.

배심원단은 3M이 가스 감지 시스템을 제대로 점검하지 않았다며 주택 소유자 24명에게 6150만 달러를 지급하라고 명령했다. 3M 대변인은 오텐리스가 사실을 독립적으로 검토하고 결론을 내린 뒤 보고서를 준비하는 도구로 AI를 썼다고 밝혔다. 오텐리스 측 변호인 재니나 보이치코프스키(Janina Wojtkowski)는 챗GPT가 그의 의견을 만들거나 전문적 판단을 대신한 것이 아니라, 촉박한 마감 속에서 서식·구성·초안 작성을 도왔다고 말했다.

AI 투자가 고용 감축이나 생산성 향상으로 이어졌다는 근거도 아직 제한적이다. 5월 공개된 피츠버그대학교 연구진의 연구는 기업들이 AI에 투자하고 인력을 줄인 뒤에도 생산성이 높아지지 않았다고 결론 내렸다. 챌린저, 그레이 앤 크리스마스에 따르면 2026년 들어 미국에서 발표된 11만2000건 이상의 감원 계획에 AI가 언급돼 주요 감원 사유로 꼽혔다.

이 연구를 수행한 피츠버그대학교의 마크 마(Mark Ma) 교수는 경영진이 단기 성과에 집중해 AI 투자와 인력 감축을 서둘렀다고 말했다. 그는 AI 관련 감원을 발표한 뒤 기업 주가가 하락하는 경향도 언급하며, 일부 경영진이 이제 교훈을 얻었다고 평가했다(CNBC 보도).