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[IT뉴스]AI 도입했는데 왜 더 바빠질까…'워크 서지'의 함정
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-03-22 12:57:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">가트너, AI 쓰는 직원 업무 마찰 최대 21%p↑…"워크 서지, 없애려 하지 말고 유형부터 봐야"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="UK7R8WztlV"> <p contents-hash="10d7bc721f70f8375251d63f06ce9156c9e9720fd0d210606b953ff0c3f86596" dmcf-pid="u9ze6YqFl2" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이나연 기자)<span>생성형 인공지능(AI)이 생산성을 높이는 동시에 업무량을 증가시키는 '워크 서지' 현상을 유발한다는 분석이 나왔다.</span></p> <p contents-hash="26be17782e7674d48dddb36d08d958a1a527c227443c3c2c084f2f0df2052505" dmcf-pid="77369l0HW9" dmcf-ptype="general"><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>22일 가트너에 따르면 핵심 업무에 AI를 활용하는 직원은 그렇지 않은 직원보다 업무 마찰이 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 직무 범위 외 업무 수행 비율은 15%포인트(p), 업무량 증가 체감 비율은 13%p, 새 프로세스를 직접 생성해야 하는 비율은 21%p 각각 높았다. 이</span><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>는 가트너가 2025년 6~7월 전 세계 직원 2986명을 대상으로 실시한 '성장 준비 인력 조사' 결과다.</span></p> <p contents-hash="6139bc6e351ff96af83e184bb48efacea25c082ece527694c924c09d17c433bb" dmcf-pid="zz0P2SpXCK" dmcf-ptype="general"><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>가트너는 AI로 인한 업무 증가를 세 가지 유형으로 구분했다. 저품질 대용량 AI 산출물을 정리해야 하는 'AI 슬롭(slop)'은 조직 역량을 낭비하는 가치 파괴형이고, AI 도구 통합·검증·업스킬링 등 도입 과정에서 필연적으로 발생하는 운영 부담인 'AI 오버헤드'는 가치 지연형이다. </span><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>AI 활용 과정에서 우연히 발견된 인사이트가 프로세스 혁신으로 이어지는 'AI 세렌디피티'는 가치 창출형으로, 세 유형 중 유일하게 적극 포착해야 할 </span><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>대상이다. </span><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>가트너는 "최고정보책임자(CIO)가 워크 서지를 일률적으로 제거하려 하기보다 유형을 먼저 진단해야 한다"고 강조했다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0732dce1a15f3cf1d286819ee2b7eb809283ffb73fd67fd6284e0abe28353a7a" dmcf-pid="qqpQVvUZCb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=가트너)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/22/ZDNetKorea/20260322124858180auhs.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="pn9LR52uSf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/22/ZDNetKorea/20260322124858180auhs.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=가트너) </figcaption> </figure> <p contents-hash="c9c9ea5f79cdbe2a04dd45576206298d75fb2044c8576682303b0fe6ef1d39e7" dmcf-pid="BBUxfTu5hB" dmcf-ptype="general"><span>AI 슬롭은 사용자가 산출물의 양을 질보다 중시하는 초기 도입 단계에서 주로 발생한다. 가트너는 이메일 초창기 '전체 답장' 남용과 같은 맥락으로, AI 사용에도 에티켓 기준이 필요한 시점이라고 짚었다. 구체적으로 AI 활용 사실 투명하게 공개, 산출물 품질 우선, 타인의 업무를 늘리는 방식으로 AI 사용 금지 등 5가지 기준을 제시했다.</span></p> <p contents-hash="90dcc3ff7255fe1c55bfb27c9d44a4a7e46d606c36cde12fbee831a81192d7bc" dmcf-pid="bbuM4y71lq" dmcf-ptype="general">AI 오버헤드는 제거 대상이 아닌 예산 편성 대상이라는 점이 핵심이다. 가트너는 오버헤드가 세 가지 패턴으로 나타난다고 분석했다. 코드 작성 자동화처럼 생산성을 높이지만 도구 통합 학습 부담이 따르는 경우, AI 산출물의 신뢰도 검증에 추가 시간이 소요되는 경우, AI가 여러 역할을 한 사람이 처리하도록 가속하면서 인지 부하가 커지는 경우다. <span>이에 가트너는 AI 노출 직무에 업무 시간의 20~50%를 학습에 배정하고, AI 보조 업무 1시간당 검증에 10~30분을 추가 확보하며, 인지 부하 완화를 위한 비업무 여유율 15%를 유지하도록 </span><span>권고했다.</span></p> <p contents-hash="68b6c6e9f6d0509cb287b39c93e06d44bdce6c7696ce0f460dfa58937fdaeafe" dmcf-pid="KK7R8WztSz" dmcf-ptype="general">AI 세렌디피티는 오버헤드 과정에서 파생되는 경우가 많다. AI 도구에 익숙해질수록 기존에는 보이지 않던 업무 패턴이나 구조적 비효율이 드러나기 시작하기 때문이다. 예컨대 AI로 과거 계약서를 요약하던 중 지출 패턴의 맹점을 발견하거나, 정보기술(IT) 지원데스크 직원이 AI로 지원 티켓을 분류하다가 마케팅·영업 팀에 공통된 로그인 오류 원인을 파악하는 식이다.</p> <p contents-hash="2b9ef804f978569347b08df07826fdc0c918a43caa95986896b8c67137294b76" dmcf-pid="99ze6YqFS7" dmcf-ptype="general"><span>가트너는 이 같은 돌파구가 추가 업무를 수반하기에 조직이 쉽게 묻어버릴 수 있다며, "성과평가(KPI)에 여유분을 포함하고 가시성을 확보하는 관리 체계가 필요하다"고 조언했다.</span></p> <p contents-hash="fa6ebc81c26c9ed187f920d00c43eb6f2cc4af0178a80c92f9c42d80d289b825" dmcf-pid="2ePcoUQ9lu" dmcf-ptype="general">가트너는 CIO들에게 워크 서지 유형을 조직 전체에 공유하고, 주간 단위 '마찰 감사(friction audit)'로 서지 현황을 추적할 것을 권고했다. 이들 연구진은 "AI 게임에서 워크 서지는 피할 수 없다"며 "마찰을 일괄 제거하려 하기보다 업무 팽창은 걷어내고 가치를 만드는 서지는 살리는 전략적 시각이 필요하다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="07fe882974b87ba749138ff8f07e9786a85c387f82c51660d264e3c4e203ad38" dmcf-pid="VdQkgux2SU" dmcf-ptype="general">이나연 기자(ny@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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