AI 시대, HR 전문가의 진짜 경쟁력은 ‘업무를 아는 힘’입니다

AI를 도입하는 조직이 늘고 있습니다. 그러나 이제 질문은 “AI를 쓰고 있는가”에서 “누가 AI를 움직이고 있는가”로 바뀌고 있습니다. AI가 아무리 빠르게 보고서를 만들고 데이터를 분석해도, 그 결과가 실제 경영 판단과 리더의 행동으로 연결되지 않으면 조직은 생산성을 얻는 것이 아니라 또 다른 재작업 비용을 떠안게 됩니다. HR Analytics 플랫폼을 구축하며 제가 뼈저리게 느낀 사실도 같았습니다. AI 기술은 개발자가 구현할 수 있지만, 어떤 데이터를 연결하고, 어떤 의미를 읽어내며, 누구에게 어떤 행동을 제안할지는 결국 현업을 깊이 아는 HR 전문가의 몫이었습니다.

요즘 많은 조직이 AI를 말합니다. 회의록을 요약하고, 보고서 초안을 만들고, 데이터를 분석하고, 코드를 자동으로 작성합니다. 이제 “우리도 AI를 쓰고 있는가?”, “임직원은 얼마나 자주 쓰는가?”, “어떤 부서가 먼저 도입했는가?”라는 질문은 더 이상 낯설지 않습니다.

하지만 AI를 많이 쓰는 것만으로는 충분하지 않습니다. 더 중요한 질문은 따로 있습니다. 누가 AI를 움직이고 있는가. AI가 만든 결과를 누가 검증하는가. AI 때문에 빨라진 업무 속도를 조직이 감당할 수 있는가. 이 질문에 답하지 못하면 AI는 생산성 도구가 아니라 새로운 관리 비용이 됩니다.

최근 조직 안에서는 AI가 만든 보고서, 요약문, 분석 결과가 빠르게 늘어나고 있습니다. 겉으로 보기에는 정돈되어 있고 그럴듯합니다. 그러나 맥락이 빠져 있거나, 판단 기준이 불명확하거나, 실제 의사결정에 쓸 수 없는 결과물이라면 누군가는 다시 읽고, 다시 묻고, 다시 고쳐야 합니다. BetterUp Labs와 Stanford Social Media Lab은 이런 현상을 ‘workslop(워크슬롭)’이라고 설명합니다. 겉보기에는 완성도 있어 보이지만 실질적으로 업무를 진전시키지 못하는 AI 산출물이 조직의 시간을 다시 소모하게 만든다는 의미입니다. 해당 조사에서는 미국 데스크 근로자의 40%가 지난달 workslop을 받은 경험이 있으며, 한 건을 해결하는 데 평균 약 2시간, 직원 1인당 월 186달러, 1만 명 규모 조직 기준 연간 900만 달러의 비용이 발생할 수 있다고 제시했습니다.

AI 사용률은 올라가는데 조직 생산성이 기대만큼 오르지 않는 이유가 여기에 있습니다. AI를 얼마나 많이 썼는가보다 더 중요한 것은 AI가 만든 결과가 얼마나 정확했는가, 재작업은 얼마나 줄었는가, 내부 문서의 신뢰도는 높아졌는가, 고객과