[뉴스] AI 도입했는데 생산성은 그대로?…리더부터 일하는 법 바꿔야”

직원들은 AI 덕분에 업무가 30~40% 빨라졌다고 느낍니다. 그런데 회사 전체의 생산성은 왜 달라지지 않을까요? 개인의 업무 속도가 빨라지는 것과 조직이 더 좋은 성과를 내는 것은 서로 다른 문제이기 때문입니다.

AI가 초안 작성과 자료 정리를 도와도 업무 절차와 의사결정 방식이 그대로라면, 절약한 시간이 조직의 성과로 이어지지 않을 수 있습니다. 오히려 이전보다 더 많은 결과물이 쏟아져 다른 업무를 늘리기도 합니다.

대표적인 사례가 보고서입니다. 꼭 문서로 만들지 않아도 될 내용까지 ‘그럴듯한 보고서’로 작성하면, AI는 작성 시간을 줄이는 동시에 보고서 생산량을 크게 늘릴 수 있습니다. 그러면 리더와 동료는 늘어난 문서를 확인하고, 실제로 쓸 만한 내용인지 판단하느라 시간을 씁니다. AI가 덜어준 업무가 검토와 조율이라는 새로운 병목으로 옮겨가는 셈입니다.

범용 AI가 만든 결과물이 회사의 사업과 조직 상황에 꼭 들어맞는 것도 아닙니다. 문장이 매끄럽고 논리적으로 보여도 맥락이 빠져 있다면, 결과물을 그대로 활용하기 어렵습니다. 결국 중요한 것은 많이 만드는 능력보다 필요한 결과물을 골라내고, 적절한 기준으로 판단하는 능력입니다.

그래서 AI 도입했는데 생산성은 그대로?…리더부터 일하는 법 바꿔야 한다는 말은 도구를 더 많이 쓰자는 뜻만은 아닙니다. 어떤 업무에 AI를 적용할지, 사람과 AI가 각각 무엇을 맡을지, 절약한 시간을 어떤 성과로 연결할지부터 정해야 합니다. AI가 만든 변화를 조직의 성과로 바꾸려면 리더가 직접 사용해보고 업무 흐름과 우선순위를 다시 설계해야 합니다.

AI 도입했는데 생산성은 그대로?…리더부터 일하는 법 바꿔야

AI를 도입한 뒤 보고서 작성량이 주 10건에서 30~40건으로 늘었다고 해도, 조직의 성과까지 저절로 커지는 것은 아닙니다. 오히려 검토해야 할 문서가 쌓이고 판단이 늦어지면 리더가 새로운 병목이 될 수 있습니다.

중요한 것은 AI를 얼마나 많이 쓰느냐가 아니라, 무엇을 AI에 맡기고 무엇을 사람이 판단할지 정하는 일입니다. 반복적인 초안 작성이나 자료 정리는 AI가 도울 수 있지만, 결과가 사업과 조직의 맥락에 맞는지 살피고 우선순위를 결정하는 책임은 리더에게 있습니다.

이를 위해 경영진부터 AI를 직접 사용해볼 필요가 있습니다. 실제 업무에서 AI의 강점과 한계를 경험해야 어떤 업무 절차를 바꾸고, 사람과 AI의 역할을 어떻게 나눌지 구체적으로 정할 수 있습니다. AI가 만든 결과물을 검토하는 기준과 성과를 측정하는 지표도 함께 마련해야 합니다.

결국 개인의 생산성을 조직의 성과로 연결하는 열쇠는 도구가 아니라 일하는 방식의 변화입니다. 리더가 직접 경험하고 업무 흐름과 평가 기준을 바꿀 때, AI 도입은 단순한 작업 속도 향상을 넘어 실질적인 성과로 이어질 수 있습니다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/202609303901i