‘검수 폭탄’에 ‘후려치기’… AX 열풍에 짓눌리는 실무자
“AI로 나아지셨습니까” 73명에게 물었다
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업종과 규모를 막론하고 기업들이 ‘AI 전환(AX, AI Transformation)’을 외치고 있다. 워크플로우를 재편하고, 직군 경계를 허문 ‘유틸리티 인재’를 강조한다. 벌써 괄목할 만한 성과를 냈다는 자평도 심심찮게 들린다. 그렇다면 현장 실무자들도 AI로 정말 나아졌을까.
<디지털 인사이트>가 디지털 실무자 독자 73명에게 물었다. “매일 AI를 쓴다”는 응답이 90%를 넘긴 가운데, 엇갈린 지표가 나왔다. AI로 성과가 나아졌다고 답한 비율은 70%에 육박했지만, 업무량이 줄었다는 응답은 20%에도 못 미쳤다. 80% 이상은 다른 직군의 일을 하게 됐다. 회사는 AI를 쓰라고 하는데, 비용을 전액 지원받는다는 응답은 약 27%에 불과했다.
숫자로 다 담기지 않는 현장의 이야기도 있었다. 함량 미달의 AI 결과물과 끝없는 검수 노동, AI 만능론에 기댄 ‘후려치기’ 요청을 토로하는 목소리가 잇따랐다. 방향도 전략도 부족한 회사의 AX를 향한 쓴소리도 적지 않았다.
이번 기사에서는 <디지털 인사이트>가 자체 진행한 설문 조사 결과를 토대로 디지털 실무자의 AI 활용 실태와 AX의 현주소를 살펴봤다. “AI로 나아지셨습니까?” 그들은 이렇게 답했다.
AI는 이미 ‘업무 기본값’
이번 설문은 지난달 21일부터 이달 6일까지 약 2주간 <디지털 인사이트> 독자(뉴스레터 및 SNS 활용)를 대상으로 진행됐다.
응답자(73명) 중 중간관리자·프로젝트 리더가 46.6%로 가장 많았고, 부서장·의사결정자·C레벨(27.4%)과 사원~대리급 실무자(26.0%)도 고루 참여했다. 직군별로는 디자이너(32.9%), 기획자(30.1%), 마케터(23.3%) 순으로 많았고, 개발자와 PR, 경영컨설턴트 등도 참여했다.
이들에게 AI는 이미 업무의 기본값이었다. 업무에 AI를 ‘매일’ 쓴다는 응답이 90.4%에 달했고, ‘주 2~3회'(8.2%)와 ‘월 몇 회'(1.4%)가 뒤를 이었다. ‘거의 쓰지 않는다’고 답한 이는 한 명도 없었다. 주로 활용하는 분야(복수 응답)는 ‘챗봇·검색 AI’가 90.4%로 압도적이었다. 이어 ‘문서·PPT 초안 제작'(76.7%), ‘디자인'(38.4%), ‘이미지·영상 생성'(38.4%), ‘코딩·개발'(32.9%) 순으로 나타났다.
일은 줄지 않았다
AI가 업무의 표준이 되면서 성과 개선 체감도는 뚜렷했다. AI 활용 후 성과가 나아졌다는 응답은 68.5%(‘크게’ 20.5%, ‘다소’ 47.9%)인 반면, 나빠졌다는 응답은 1.4%에 불과했다.
하지만 일의 양은 줄지 않았다. AI 활용 후 업무량 변화를 묻는 질문에 ‘늘어났다’는 응답이 49.3%로 절반에 육박했고, ‘이전과 비슷하다’도 31.5%였다. 업무량이 ‘줄었다’는 답은 19.2%에 그쳤다.
업무 시간의 경우 ‘줄었다'(43.8%)와 ‘이전과 비슷하다'(45.2%)가 팽팽히 맞섰다. 주목할 점은 업무 시간이 줄었다고 답한 32명 중 13명(40.6%)은 오히려 ‘업무량이 늘었다’고 답했다는 사실이다. AI 활용으로 줄어든 시간만큼 새로운 일이 채워진 이들도 적지 않았던 셈이다
새로 생기거나 늘어난 업무(복수 응답)로는 ‘AI 결과물 검수·사실 확인’이 86.3%로 1위를 차지했다. ‘빨라진 만큼 늘어난 업무량’과 ‘프롬프트 작성·새 툴 학습’이 나란히 53.4%를 기록해 뒤를 이었다.
AI 결과물이 부른 ‘검수 폭탄’
특히 AI 결과물 검수를 떠안게 된 중간관리자 이상 직급의 호소가 쏟아졌다. 타 부서나 팀원이 충분한 자체 검수 없이 넘긴 AI 결과물을 일일이 확인하느라 상당한 시간과 체력이 소모된다는 이야기다.
업무 이해도 없이 AI 결과물만 믿고 일을 요청하는 타 부서 때문에, 최종 결과물을 내야 하는 담당자는 AI 결과물을 검수하고 분석하는 데 많은 시간을 쓴다. 그런데 상당수가 불필요한 요청이라 분석에 쏟은 시간이 고스란히 낭비된다. 업무 강도는 높아지고, 물리적으로 필요한 시간도 늘었다.
기획자(중간관리자)
검수하는 데 너무 많은 시간이 걸린다. 조금이라도 맞지 않는 정보가 들어가면 안 되기 때문에 꼼꼼히 보는데, 다른 사람이 작성한 문서를 검수할 때는 에너지도 스트레스도 너무 크다.
디자이너(대표)
무분별하게 생성된 AI 결과물은 검수 부담뿐 아니라 소통 지연과 업무 병목으로도 이어졌다. 한 기획자(중간관리자)는 “요청받은 문서(AI 결과물)를 몇 시간, 길게는 며칠씩 분석해 역제안하며 설명하면 그제야 ‘잘 몰랐다, 제안해 주신 대로 해 달라’고 하는 경우가 많다. 요청한 문서에 대해 물어보면 그게 뭔지도 모른다”고 난색을 표했다.
또 다른 기획자(실무자)는 “사람들이 AI로 만든 결과물을 성의 없이 가져와서는 정작 본인도 설명을 못 한다”며 “의사결정하고 소통한 뒤 결과를 기다리는 병목은 근본적으로 해결되지 않는데, 사실상 여기에 시간을 가장 많이 쓴다”고 말했다.
“AI 쓰면 10분이면 되죠?”
문제는 이뿐만이 아니었다. AI 기술에 대한 과도한 환상은 현장의 업무 기한과 난이도를 ‘후려치는’ 부작용도 낳았다. 이런 현상은 디자이너 직군에서 특히 두드러졌다.
디자이너 업계 동료들의 이야기를 들어보면 ‘AI면 다 된다’ ‘AI 있으면 이 정도 시안은 내가 하지’ ‘AI 쓰면 시안 제작·수정 10분이면 되죠?’ 같은 사실과 다른 후려치기 멘트를 듣는다고 한다. 가장 많이 하소연하는 건 ‘디자인 그냥 AI로 딸깍 하면 되잖아’라는 말이다. 사실 그렇지 않다. 결국 마무리는 사람이 손을 많이 대야 하고, 실제 프로젝트에 쓸 수 없는 퀄리티가 나오는 경우도 많다. 타 직군이 제작한 시안은 손볼 곳이 많아 결국 처음부터 다시 해야 한다.
디자이너(실무자)
경영진의 비현실적인 기대치도 현장의 고충을 가중시켰다. 다른 디자이너(실무자)는 “경영진이 AI를 쓰면 기존 물량의 몇 배를 고퀄리티로 뽑을 수 있다고 착각한다”며 “빠진 디자인 인력을 충원하지 않고, 예전엔 하지 않던 무리한 콘셉트의 영상 제작을 요청한다”고 꼬집었다.
직무를 폄하하는 시선에 씁쓸함을 삼키는 이도 있었다. 역시 디자이너(실무자)인 한 응답자는 “타 직군에서 디자인 업무를 내려치는 평가가 점점 심해진다”며 “막상 (AI) 결과물을 보면 처음부터 다시 만들어야 할 때가 많은데, 존중받지 못하는 느낌을 받는다”고 토로했다.
흐려진 직무 경계에 갈등 생겨
AI는 직무 경계도 흔들었다. 응답자의 86.3%(63명)가 AI 때문에 다른 직군이 하던 일을 직접 처리해 봤다고 답했다. 영역별(복수 응답)로는 디자인(45.2%), 기획(43.8%), 데이터 분석(42.5%), 개발(37.0%), 마케팅(31.5%) 순이었다. 반대로 본인의 업무를 타 직군 동료가 AI로 처리한 적 있다는 응답도 60.3%에 달했다.
희미해진 경계는 조직 내 새로운 갈등 요소로 부상했다. 한 디자이너(부서장)는 “팀 간 R&R(역할과 책임)의 경계가 모호해져서 생기는 조직 간 갈등”을 AX로 인한 조직 내 고충으로 지목했다.
“직업 경계가 없는 게 가장 큰 고충”이라는 밝힌 디자이너(실무자)는 “워크플로우가 ‘기획 → 개발 → 디자인 → 검수’에서 ‘개발 → 검수 → 디자인 → 검수’로 바뀌었다. 기획자는 일이 줄지 않았고 디자이너는 일을 뺏겼다”며 이렇게 말했다.
줄어든 데드라인을 받은 상황에서, 개발자가 오픈소스 디자인으로 이미 만들어 놓은 결과물을 어디서부터 손대야 할지 모르겠다. UX는 많이 건드리지 못하고 AI가 만든 디자인 위에서 UI를 수정하는 데도 한계가 있어 당황스럽다. 사용자를 고려하지 않는 결과물에 걱정이 앞선 실무자와 결과물에 급급한 C레벨 간 충돌이 계속 생긴다.
디자이너(실무자)
AI로 무엇이든 해결하는 ‘유틸리티 인재’를 당연하게 요구하는 분위기에 어려움을 겪는 이도 있었다. 한 마케터(중간관리자)는 “개발 부서에 랜딩페이지 배포를 요청했다가 ‘마케터가 AI로 알아서 다 할 수 있는데 왜 요청하느냐’는 핀잔을 들었다”며 “요즘 시대에 안 맞게 AI 능력이 떨어진다는 평까지 받아 착잡했다”고 토로했다.
AI 활용 스킬에 따른 업무 ‘쏠림’ 현상도 관측됐다. 한 기획자(중간관리자)는 “(AI를) 다루는 스킬의 수준 차이가 커서 결국 잘하는 사람에게 몰린다”고 했고, 역시 중간관리자인 개발자는 “회사 내에서 AI를 잘 쓰는 사람에게 일을 더 시킨다”고 전했다.
“업무 AI에 내 돈까지 쓴다”
수 만원에서 수십 만원 대에 이르는 AI 툴 비용은 실무자의 고민 중 하나다. 회사는 AI를 적극 활용하라고 독촉하는데, 지원은 충분할까?
현실은 그렇지 않았다. 업무용 AI 비용의 부담 주체를 묻는 질문에 ‘회사가 지원한다’는 응답은 27.4%에 그쳤다. 나머지는 ‘회사 지원과 개인 결제를 함께 한다'(39.7%), ‘개인 돈으로 결제한다'(26.0%) 순이었다. 응답자 열 명 중 여섯 명 이상이 업무용 AI에 자기 돈을 쓰고 있는 셈이다.
이 같은 비용 문제는 실무자들의 AI 활용을 발목 잡는 주 요인으로 작용했다. 응답자의 52.1%가 업무 내 AI 활용의 걸림돌을 묻는 질문(최대 2개)에 ‘유료 툴 비용 부담’을 꼽았다. 해당 질문에서 1위를 차지한 ‘검수 부담'(56.2%)과는 불과 4.1%p 차이다.
이렇다 보니 현장의 불만은 팽배했다. 한 기획자(실무자)는 “업무 효율을 위해 AI를 쓰는 건데, 너무나 당연하게 본인 돈을 쓰는 상황”이라고 했다. 다른 디자이너(중간관리자)는 “회사 지원 없이 개인 비용으로 (AI를) 쓰길 바라는 임원진들, 싫다”고 짧게 심경을 드러냈다.
대표가 AI 비용을 따로 지원해 주는 것도 아니면서 직원들을 모아 놓고 ‘AI를 업무에 활용해라, 적극적으로 써라, 배워라’라고 심하게 압박한다. 솔직히 써도 내가 더 많이 쓸 텐데.
디자이너(실무자)
겉도는 AX… “방향도 전략도 없어”
그렇다면 실무자들은 회사의 AX 현황을 어떻게 평가할까. 이를 묻는 질문에 자사의 AX가 원활히 진행되고 있다는 응답은 26.0%(‘매우 그렇다’ 9.6%, ‘그렇다’ 16.4%)였다. 반면 원활하지 않다는 응답이 28.8%(‘전혀 그렇지 않다’ 9.6%, ‘그렇지 않다’ 19.2%)로 조금 더 많았다. 응답자 절반에 가까운 45.2%는 ‘보통’이라고 평가했다.
원활하지 않다고 답한 이들은 그 이유로 방향과 전략이 없다는 점을 가장 많이 꼽았다. 특히 전사적 가이드 없이 AI 활용만 주문하는 경영진을 향한 부서장과 중간관리자 직급의 쓴소리가 눈에 띄었다. 실제 회사의 AI 사용 방침을 묻는 질문에, ‘전사 차원에서 도입하고 가이드가 있다’는 응답은 19.2%에 불과했다.
한 기획자(부서장)는 “AI를 어떻게 활용할 것인지 방향성도 없이 무조건 AI를 쓰라고만 한다”고 했다. 다른 기획자(중간관리자)는 “C레벨에서 AX로 무엇을 언제까지 하겠다는 전략 및 의지가 부재하다”고 꼬집었다. 또 다른 기획자(중간관리자)는 “준비는 한다는데, 아직까지 무엇 하나 명확한 것이 없다”고 전했다.
현장이 바라는 AX는
이런 상황에서 실무자들이 바라는 AX는 무엇일까. 응답자들은 ‘많이 쓰라’는 주문이나 포모(FOMO)에 쫓긴 성급한 변화 대신 ‘실효성’을 따지는 게 우선이라고 입을 모았다.
AI를 얼마나 많이 활용하는지도 중요하지만, 실제 업무에 얼마나 도움이 되는지를 더 중요하게 봤으면 한다. 직무마다 업무 방식이나 필요한 역량이 다른 만큼, 각자에 맞게 AI를 활용할 수 있는 환경이 만들어지면 좋겠다.
PR(중간관리자)
유행이나 뒤처질 것 같은 불안 때문에 AI를 도입하지 않길 바란다. 필요성과 활용성을 면밀히 검토하고, 워크플로우에 어떻게 적용할지 고민한 뒤 파일럿 테스트를 거쳐 AX 여부를 결정했으면 한다.
기획자(부서장)
전사 차원에서 공유할 수 있는 체계적 시스템이 필수라는 목소리도 이어졌다. 조직 특성에 기반한 지침과 교육이 밑바탕 돼야 실질적인 AX 효과를 볼 수 있다는 이야기다.
한 디자이너(부서장)은 “조직 차원에서 AI 사용에 대한 정확한 지침이나 적극적인 교육이 있으면 좋겠다”며 “개인이나 팀 안에서의 생산성 증대만으로는 비즈니스 성장에 큰 영향을 주지 못했기 때문”이라고 강조했다.
어떤 기획자(부서장)는 “직무별 단위 업무를 정확히 분석하고 정의해, 전사적으로 쓸 수 있는 업무별 AI 사용 프로토콜을 세워야 한다”고 제안했다. 다른 기획자(부서장)는 “목적과 목표가 명확하고, 그것이 전사에 공유된 뒤에 무언가가 도입됐으면 좋겠다”고 했고, 한 디자이너(중간관리자)는 “회사의 자산이 될 수 있도록 체계적인 시스템이 필요하다”고 말했다.
이 밖에, 지정된 AI 모델 외 자유로운 사용 허가, AI 학습 및 검증 시간 확보, TF 운영을 통한 리스크 대응 등을 바라는 목소리도 있었다.
이번 설문으로 화려한 AX의 스포트라이트에 가려져 있던 현장의 고충을 들어볼 수 있었습니다. 실효성 있는 AX를 위한 뼈 있는 조언들도 많았고요. 그래서 설문조사 결과 리포트를 독자분들과 공유하고자 합니다. 대단히 완성도 있는 리포트는 아니지만요. 정제되지 않은 날 것(?)의 목소리를 듣고 싶은 분들께 유용할 거라 생각합니다.
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