AI를 쓰면 업무가 줄어들 것이라고 기대했습니다. 그런데 데이터는 다른 이야기를 하고 있습니다. AI 도입 후 이메일과 메시지 사용 시간이 두 배로 늘었고, 방해 없이 집중하는 시간은 오히려 줄었습니다. AI가 시간을 아껴줬는데, 그 시간은 어디로 갔을까요?
생산성 분석 소프트웨어 기업 ActivTrak과 UC버클리 연구팀이 각각 독립적으로 진행한 연구에서 공통된 결론이 나왔습니다. AI는 일을 줄이는 게 아니라, 더 많은 일을 가능하게 만들고 있다는 것입니다. Anthropic이 올해 3월 발표한 노동시장 보고서는 이 현상이 어떤 직종에 먼저, 얼마나 깊이 파고드는지를 실사용 데이터로 추적했습니다.
출처: Instead of Freeing Them Up, Researchers Find That AI Is Forcing Employees to Work Harder Than Ever – Futurism
AI가 만들어낸 ‘업무 크리프’
생산성 분석 소프트웨어 기업 ActivTrak이 164,000명 이상의 직원 데이터를 분석했습니다. AI 도입 전후 180일의 업무 활동을 비교한 결과, AI 사용자들의 이메일·메시지·채팅 사용 시간이 두 배 이상 늘었고, 비즈니스 소프트웨어 사용도 94% 증가했습니다. 반면 집중 업무 시간은 9% 감소했습니다. AI를 쓰지 않는 직원들의 집중 시간은 그대로였습니다.
UC버클리 하스 경영대학원의 아루나 랑가나탄 교수가 진행 중인 HBR 연구도 같은 현상을 발견했습니다. 연구팀은 이를 ‘워크로드 크리프(workload creep)’라고 부릅니다. AI로 효율이 생기면 더 많은 일을 할 수 있다는 기대가 생기고, 그 기대가 실제 업무량으로 이어지면서 다시 AI에 더 의존하게 되는 순환입니다. 랑가나탄 교수는 이 구조가 장기적으로 인지 과부하, 번아웃, 판단력 저하로 이어질 수 있다고 경고합니다.
ActivTrak 데이터에 따르면 직원들의 평균 AI 사용 시간은 2년 전과 비교해 8배 늘었습니다. 흥미로운 점은 AI 사용에 ‘스위트 스팟’이 있다는 것입니다. 전체 업무 시간의 7~10%를 AI에 쓴 직원들이 생산성이 가장 높았는데, 실제로 이 범위에 드는 직원은 전체의 3%에 불과했습니다.
AI가 어떤 직종을 먼저 바꾸는가
현장에서 업무 강도가 높아지는 동안, 구조적 차원에서는 어떤 일이 일어나고 있을까요. Anthropic이 올해 3월 5일 발표한 노동시장 연구 보고서는 이 질문에 실제 데이터로 답을 시도합니다.
핵심은 ‘관찰 노출도(Observed Exposure)’라는 새 지표입니다. 기존 연구들은 AI가 이론적으로 처리 가능한 업무 비율로 직종 위험도를 측정했습니다. Anthropic은 한 걸음 더 나아가 Claude 실사용 데이터를 결합해 “실제로 AI가 어느 직종에서 얼마나 쓰이고 있는가”를 측정했습니다. 특히 단순 보조보다 자동화 방식의 사용에 더 높은 가중치를 부여해, 실질적 대체 가능성을 더 정밀하게 추정했습니다.
결과에서 주목할 만한 부분이 몇 가지 있습니다.
노출도가 가장 높은 직종은 컴퓨터 프로그래머(75%), 고객서비스 담당자(67%), 데이터 입력 직원(67%)입니다. 화면 앞에서 반복 가능한 정보 처리 작업을 주로 하는 직종들입니다. 반면 전체 노동자의 약 30%는 노출도가 0에 가깝습니다. 요리사, 오토바이 정비사, 바텐더처럼 물리적 존재와 즉흥적 판단이 중심인 직종들입니다.
노출도가 높은 직종일수록 BLS(미국 노동통계국)의 2024~2034년 고용 성장 전망치가 낮습니다. 노출도가 10%포인트 높아질 때마다 고용 성장 전망이 0.6%포인트 낮아졌습니다. 대량 실업의 증거는 아직 없지만, 22~25세 청년층이 노출도 높은 직종에 신규 취업하는 비율은 2022년 대비 약 14% 감소한 것으로 나타났습니다.
또 한 가지 예상 밖의 발견이 있습니다. AI 노출도가 높은 직종의 종사자들은 오히려 더 고학력이고, 평균 임금도 비노출 그룹보다 47% 높습니다. 저숙련 직종보다 화이트칼라 지식 노동자들이 먼저 압박을 받는 구조입니다.
생산성의 역설
두 연구를 나란히 놓으면 하나의 그림이 됩니다. 지금 직장에서는 AI가 일을 줄여주는 게 아니라, 더 많은 일을 가능하게 만들고 있습니다. 그리고 그 압박은 고숙련 화이트칼라 노동자들에게 먼저, 더 강하게 오고 있습니다. 단기적으로는 생산성이 오를 수 있지만, 그 효율이 어디로 향하는지가 문제입니다. 지금처럼 업무 강도를 높이는 방향으로만 흐른다면, 장기적으로 번아웃과 품질 저하로 이어질 수 있다는 것이 연구자들의 공통된 우려입니다.
Anthropic의 보고서는 아직 대규모 실업이 나타나지 않았다는 점을 강조하면서도, 청년층 채용 둔화를 “조용한 신호”로 지목합니다. 대량 해고보다는 신규 채용을 줄이는 방식으로 변화가 먼저 나타난다는 것입니다. 보고서 전문에는 측정 방법론, 7가지 직종별 데이터, 그리고 향후 연구 방향에 대한 상세한 내용이 담겨 있습니다.
참고자료:
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