"AI로 빨라진 개인, 왜 팀은 느린가"…마이크로소프트가 짚은 '재작업의 함정'

지난달 31일 서울 강남구 코엑스 그랜드볼룸에서 열린 'HR 익스체인지 2026: 생각을 넘어, 현장으로'(HR exChange 2026: From Insight to Action) 행사에서 김민송 마이크로소프트 시니어 피플애널리스트가 발표를 진행하고 있다. /사진=이사민 기자

"AI는 초안 작성, 데이터 요약, 아이디어 생성에는 탁월합니다. 그러나 맥락 판단, 윤리적 추론, 조직의 특수한 지식 적용 면에서는 여전히 부족합니다."

지난달 31일 서울 코엑스에서 열린 'HR 익스체인지 2026: 생각을 넘어, 현장으로'(HR exChange 2026: From Insight to Action)에서 김민송 마이크로소프트 시니어 피플애널리스트는 "AI로 인한 개인의 업무 효율 향상이 팀 차원으로 바로 이어지지 않는 이유"라며 이같이 밝혔다.

김 애널리스트는 "AI 도입으로 업무 효율이 매우 빨라졌다는 말씀을 많이 하신다"라면서도 "개인은 빨라졌는데 팀·조직 단위로는 그렇지 않다는 분들이 많다"고 말했다.

이어 "AI를 활용할 때 개인 단위로 줄어든 시간은 주당 4.1시간으로 측정된 반면 팀 단위로는 주 1.5시간에 불과하다"며 "개인의 효율이 팀으로 연결되지 않는 구조"라고 지적했다.

김 애널리스트는 이러한 간극이 벌어지는 배경을 팀·조직 차원의 문제로 봤다. 그는 "AI가 만든 결과물을 보고 '이게 맞나?'하고 확인하는 작업을 거치는 검증과 재작업 과정에서 추가 시간이 소요된다"며 "개인이 아무리 빨라져도 팀 단위의 검증 비용을 낮추지 않으면 그만큼의 효과가 나타나지 않는다"고 말했다.

AI로 줄어든 시간이 전부 성과로 이어지지 않고 일부는 다른 데 쓰이는 셈이다."BetterUp Labs와 스탠퍼드대 소셜미디어랩은 이러한 현상을 '워크슬로프'(workslop)라고 명명했다." 김 애널리스트는 "직장인의 10명 중 4명이 이런 경험을 하고, 특히 관리자 또는 매니저들의 비율은 더 높게 나타난다"며 "이에 따른 1인당 월 평균 생산성 손실 비용은 무려 186달러에 이른다"고 밝혔다.

김 애널리스트는 이러한 검증 비용이 생기는 이유로 ‘신뢰 수준 보정’(trust calibration)의 부재를 꼽았다. AI 결과물을 언제 수용하고, 이를 언제 재확인할지에 대한 팀 차원의 공통적인 기준이 없는 상태를 말한다.

또 AI로 확보한 시간을 어디에 쓸지 팀 단위의 공감대가 형성되지 않는다는 문제도 있다. 김 애널리스트는 "’AI로 확보한 시간을 더 가치 있는 데에 쓰자’는 방향성에는 대부분 공감한다"라면서도 "이를 업무 안에서 어떻게 풀어낼지에 대해선 팀 내에 정리되지 않은 경우가 많다"고 지적했다.

김 애널리스트는 해법 중 하나로 '집단 학습'(collective learning)을 제시했다. 그는 "개인이 AI를 아무리 잘 써도 팀이 함께 배우지 않으면 그 노하우는 개인에게만 남고, 팀에는 공유되지 않는다"며 "개인의 자산이 팀 차원으로 자연스럽게 이어지려면 팀이 함께 배우는 구조가 필요하다"고 강조했다.

둘째, 리더는 팀의 명확한 방향성을 정의해야 한다. 김 애널리스트는 "AI가 벌어준 시간을 우리 팀은 무엇에 집중할 것인지 목적을 정의하고, AI 도구 사용법을 통제하는 게 아닌 팀원들이 이를 안전하게 활용할 수 있도록 판단 권한을 위임해야 한다”며 “이처럼 개인의 경험을 조직의 공동 자산으로 연결하는 시스템이 필요하다”고 강조했다.

그러면서 "AI 결과물을 수정·보완하기 위해 투입되는 '재작업 시간'이 있는지 또 이러한 비용을 줄이기 위해 HR이 설계한 구조가 있는지 반드시 자문해야 한다"며 "이 질문에 대한 답이 AI 시대 HR 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다.