- AI의 가장 큰 약속 중 하나는 직원들이 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있도록 업무량을 줄이는 것이었지만, 새로운 연구는 그 반대를 보여줍니다. AI는 지속적으로 노동 강도를 증가시키고 있습니다.
- 약 200명의 직원을 둔 미국 기술 회사에서 8개월간 진행된 연구에서 생성형 AI는 근로자들이 더 빨리 일하고, 더 넓은 범위의 업무를 맡고, 요구받지 않았음에도 불구하고 근무 시간을 저녁이나 이른 아침까지 연장하게 만들었습니다.
- AI는 업무 확장을 촉진합니다. 제품 및 디자인 인력이 코드를 작성하고, 연구원이 기술 작업을 수행하며, 많은 사람이 이전에는 다른 사람에게 위임하거나 추가 인력이 필요했던 추가 업무를 맡습니다.
- 엔지니어가 동료들이 AI로 생성한 “바이브 코딩(vibe-coding)” 제품이나 불완전한 풀 리퀘스트(pull request)를 검토, 수정 및 지도하는 데 추가 시간을 할애해야 하면서 연쇄 효과가 나타납니다.
- AI가 업무 시작을 너무 쉽게 만들어주기 때문에 일과 휴식 사이의 경계가 모호해져, 직원들이 점심시간, 회의 중 또는 퇴근 전에 “조금 더 일하는” 틈새 업무를 하게 됩니다.
- AI는 멀티태스킹도 증가시킵니다. 여러 에이전트를 병렬로 실행하고 AI가 처리하는 동안 수작업을 수행하여 지속적인 주의 전환과 높은 인지 부하를 초래합니다.
- 초기에는 생산성이 크게 증가하지만, 장기적으로는 업무량 비대화(workload creep), 정신적 피로, 번아웃(burnout), 의사 결정 품질 저하 및 더 높은 이직률로 이어지기 쉽습니다.
📌 연구에 따르면 생성형 AI는 근로자들이 더 빨리 일하고, 더 넓은 범위의 업무를 맡고, 요구받지 않았음에도 불구하고 근무 시간을 저녁이나 이른 아침까지 연장하게 만듭니다. AI가 업무 시작을 너무 쉽게 만들어주기 때문에 일과 휴식 사이의 경계가 모호해져 직원들이 “조금 더 일하는” 경향이 생깁니다. 또한 AI는 여러 에이전트를 병렬로 실행하고 AI 처리를 기다리는 동안 수작업을 하는 등 멀티태스킹을 증가시켜 지속적인 주의 전환과 높은 인지 부하를 유발합니다. 장기적으로는 업무량 비대화, 정신적 피로, 번아웃, 의사 결정 품질 저하 및 더 높은 이직률로 이어지기 쉽습니다.
