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[IT뉴스][인터뷰] AI 이익창출 가로막는 ‘AI피로감’…“직무 맞춤 교육체계가 성공여부 가른다”

온카뱅크관리자

2026-06-01 15:47:28

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 [디지털데일리 오병훈기자] “AI 도입 속도가 직원들의 적응 속도를 앞지르면서 구성원들에게 부담을 주고 있습니다.”
 1일 글로벌 정보기술(IT) 산업 연구·자문 기업인 가트너의 VP 애널리스트 다니엘 쑨(Daniel Sun) 박사는 &lt;디지털데일리&gt;와 서면 인터뷰에서 기업의 AI 도입이 투자대비수익(ROI)으로 이어지기 위해서는 기술 자체보다 조직 변화 관리가 중요하다고 강조하면서 이같이 말했다. 
 기업의 인공지능(AI) 도입 성패를 가르는 핵심 변수는 더 이상 AI 성능 수준에만 있지 않다. AI가 업무 환경과 역할, 프로세스를 빠르게 바꾸는 가운데 직원들이 체감하는 피로감이 생산성과 투자대비수익(ROI)을 좌우하는 새로운 리스크로 떠오르고 있다는 것이 그의 분석이다.
 ◆“AI 발전 속도 너무 빠르다”…직무별 맞춤 교육 필요
 쑨 박사는 AI가 업무 환경, 역할 또는 프로세스에 가져오는 변화로 인해 발생하는 직원들의 부정적 반응을 ‘AI 피로감’으로 정의했다. 여기에는 AI와 관련된 무관심, 번아웃, 몰입 저하, 좌절감, 혼란, 과부하, 저항감 등이 포함된다.
 쑨 박사는 실제 기업에서 직원들이 경험하는 업무 변화 흐름에 주목했다. 그는 “2016년 AI와 관련된 변화 계획 및 구상(이니셔티브)은 116% 증가했다”며 “직원 개인이 평균적으로 10개 조직 변화와 9개 업무 변화를 동시에 경험하고 있는 것으로 조사됐다”고 말했다.
 기업의 AI 도구 도입, 업무 자동화, 역할 재설계, 생산성 강화 움직임이 빨라지면서 직원들이 느끼는 부담도 커지고 있다는 분석이다.
 특히 이 문제가 단순한 감정적 반응이 아니라 실제 경영 성과에 영향을 미치는 요인이라는 것이 쑨 박사 분석이다. AI 피로감은 직원 몰입도와 생산성을 떨어뜨릴 수 있다 것이다.
 쑨 박사는 “AI 피로감은 직원 몰입도와 생산성을 떨어뜨리고 AI 도입을 통해 기대했던 조직적 효과를 약화시킬 수 있다”며 “이러한 변화를 방치하는 조직 이직률은 최대 30%까지 높아질 수 있으며 이 외에도 프로젝트 지연과 오류 증가로 이어질 수 있다”고 강조했다.
 그는 AI 피로감을 기업 차원의 관리 대상으로 봐야 한다고 조언했다. AI 피로감을 분석하기 위한 관련 지표를 확보하는 것이 우선이다. 정기적인 임직원 상담을 통해 AI로 인한 업무 부담감, 혼란, 저항감을 느끼는 직원 비율을 확인하는 것이다. 특히 임직원의 감정 상태 뿐 아니라 새로운 AI 도구나 프로세스를 실제로 사용하는 직원 비율, AI 관련 오류와 실패 사례, 프로젝트 지연 건수 등 AI 업무 활용 지표도 함께 살펴야 한다.
 쑨 박사는 AI 피로감에 취약한 직무로 ‘고객 서비스 및 지원’ ‘데이터 입력 및 행정 업무’ ‘마케팅 및 콘텐츠 제작’ ‘재무 및 회계’ 등을 꼽았다. 이들 직무는 AI 도입 속도가 빠르고 새로운 도구를 지속적으로 익혀야 한다는 압박을 받기 쉽다는 분석이다. 자동화로 인한 직무 안정성 우려와 AI 결과물을 감독하거나 수정해야 하는 추가 업무도 부담을 키우고 있다고 강조했다.
 쑨 박사는 AI 피로감 해법으로 ‘전사 일괄 교육’이 아닌 ‘구성원 유형별 맞춤형 학습’을 강조했다. 비기술 직군에게는 AI 기초 지식과 실무 적용 역량을 제공하고, AI 기술 변화에 민감하게 대응해야 하는 개발자 등 기술직군에게는 직무별 업스킬링 교육을 진행하는 식이다. 구체적인 형식으로 ‘워크숍’이나 ‘팀 기반 게임’과 같은 상호작용형 소셜 러닝 프로그램 등을 제시했다.
 쑨 박사는 “이를 수행하기 위해선 IT 기술자와 인사관리 책임자가 함께 참여하는 ‘AI 변화 관리 팀’이 필요하다”며 “직원 유형에 맞는 AI 리터러시 및 교육 프로그램을 제공하고, AI 관련 변화를 투명하게 소통하기 위함”이라고 강조했다.
 ◆“AI 제대로 작동하려면…AI 도입 이후를 내다보는 ‘시뮬레이션’ 능력이 핵심”
 쑨 박사는 에이전틱 AI 시대의 경쟁력도 기술 성능만으로 설명하기 어렵다고 봤다. 그는 에이전틱 AI 시스템의 다음 경쟁 우위가 추론 모델의 고도화가 아니라 ‘에이전틱 시뮬레이션’의 깊이와 현실성에 있다고 분석했다. 에이전틱 시뮬레이션은 AI 에이전트를 실제와 유사하면서도 위험이 없는 환경에서 테스트하고 개선하는 방식이다.
 그는 “헬스케어, 금융, 에너지와 같은 규제 산업에서는 시뮬레이션의 중요성이 더 크다”며 “높은 정확도뿐 아니라 엄격한 검증, 안전성, 컴플라이언스가 요구되기 때문”이라고 강조했다.
 또 “시뮬레이션 없이 설계된 도메인 특화 에이전트가 동적이고 고위험 환경에서만 드러나는 치명적 실패, 컴플라이언스 공백, 의도치 않은 결과를 놓칠 가능성이 높다”며 “규제 검토를 통과하기 어렵고 이해관계자의 신뢰를 얻지 못하며, 비용이 큰 오류나 위반을 초래할 수 있다”고 덧붙였다.
 쑨 박사에 따르면 AI 네이티브 비즈니스 모델 전환에서도 에이전틱 시뮬레이션은 중요한 역할을 한다. 기존 업무 프로세스를 일부 개선하는 수준을 넘어 기업이 위험 없는 가상 환경에서 완전히 새로운 비즈니스 프로세스를 탐색하고 테스트하며 최적화할 수 있게 해주기 때문이다.
 쑨 박사는 자율적이면서도 변화하는 상황에 적응할 수 있는 AI 에이전트를 배치하면 기업이 기존에 존재하지 않았던 운영 방식, 고객 여정, 시장 상황을 시뮬레이션할 수 있다고 분석했다. 혁신적인 업무 체계를 발굴하고 숨겨진 효율성을 찾아냄과 동시에 기존 운영 체계와 이질감 없는 전략을 검증할 수 있다는 것이다.
 쑨 박사는 “각 분야(도메인) 전문가 참여가 필수”라며 “AI 솔루션이 범용에서 도메인 특화 구조로 진화할수록 개발 과정에 도메인 전문가가 직접 검증하고 승인하는 체계가 중요하다”고 강조했다.
 한편 쑨 박사는 AI 버블 가능성에 대해 신중한 시각을 보였다. AI 기술을 둘러싼 투자와 과열된 기대, 과장된 전망이 빠르게 확대되고 있다는 점에서 버블 논의는 유의미하다. 하지만 AI의 장기적 혁신 가능성까지 부정해서는 안 된다는 것이 핵심이다.
 쑨 박사는 “단기적으로 AI 버블이 발생할 가능성은 있지만 그 기반이 되는 혁신은 실제이며 시간이 지나면서 중요한 변화를 이끌 것”이라며 “닷컴 버블 이후 인터넷이 세상을 바꿨던 것처럼 산업을 변화시키고 지속적인 가치를 창출할 잠재력이 있다”고 설명했다.
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