AI와 창의성 성과에 대해

2026년 글로벌 혁신 기업들의 yearly plan과 투자 현황을 보면

마치 AI All-in 전략에 가까운 것 처럼 보인다.

구글, 아마존, 메타, MS 등 4개사의 올 한해 AI 투자 규모가 우리나라의 1년 예산치를 넘어선다고도 한다.

최근 대부분의 기업들도

AI로 인한 일터 환경 변화를 고려해

일 자체를 AI 기반으로 재설계하는 Work Re-design에 집중하고 있다.

이제 AI 없이는 일도, 조직도, 리더십도 논의하기 어려운 상황이다.

이렇게 AI에 집중하는 이유는

AI가 생산성을 높일 것에 대한 기대와,

AI를 통해 새로운 미래를 만들고자 하는 열망이 있기 때문일 것이다.

그렇다면, 실제 AI는 기대에 상응하는 결과를 보이고 있을까?

2025년, 한 기술 컨설팅사에서 진행한 실증연구 결과를 보면..

지극히 당연하지만, 의미 있는 결과가 확인되었다.

AI를 사용했다고 해서, 창의적인 아이디어와 의미 성과가 도출된 것이 아니라,

메타인지 역량이 발휘될 때, 이 수준이 높은 구성원이 AI를 활용할 때만

기대 이상의 창의성과 의미 있는 결과가 나타났다.

세상의 모든 지식을 학습한 AI에게,

정교한 프롬프트로 정답을 찾는 사람이 아닌,

지속적으로 자신의 사고를 점검하고,

질문을 재설계하고, 다양한 접근 방식으로 수정하며 접근했던 사람만

창의성도, 그 결과도 차별적인 가치를 보여주었다는 점이다.

반면 메타인지가 낮은 직원은 AI를 사용해도 큰 변화가 없었다.
그들은 더 빨리 답을 얻었지만, 더 깊게 생각하지는 않았다.

같은 문제를, 동일한 도구로, 같은 기간 사용했지만,

그 결과도, 과정을 통한 학습의 정도도, 성장의 모습도 완전히 달랐다.

AI는 생산성을 표준화할 수 있지만,
창의성을 표준화 하지는 않는다.

오히려 그 차이를 확대하고 있는 모습이다.

AI가 전문성과 역량을 일반화 시킬 것으로 기대했지만,

AI는 사고 증폭 기술에 가깝고,

결국 전문성, 생산성, 창의성의 차이를 더 벌어지게 하는,

격차를 만드는 장치로 작동하고 있었다.

AI가 일상 업무로 들어와,

모든 사람에게 모든 지식과 정보가 연결될 수 있지만,

이를 통한 증폭의 경험을 하는 사람은 의외로 소수였다.

이는 AI에 대한 기술 투자 만큼,

사고 훈련에도 보다 적극적인 투자에 더 민감할 필요가 있어 보인다.

리더 관점에서도,

담당 조직의 일이 AI 기반으로 전환되도록 Re-design 함과 동시에,

이 과정에서 더 창의적이고 생산적으로 일 하는 직원과, 그렇지 않은 직원의 차이가

단순 기술적 문제를 넘어 사고 및 메타인지의 차이일 수 있다는 점을 고려해

왜 이렇게 접근했는지, 다른 가정은 무엇인지..
문제 자체를 재정의하도록 질문하고 토론하는 과정,

즉 구성원이 사고하고 접근하는 과정을 함께 살펴 보는 노력이 요구된다

그러기 위해서는

리더 자신이 먼저 질문하는 사람이 되어야 한다.

AI 시대 리더의 힘은, 더 이상 정답이 아닌, 질문의 힘에서 온다.

결국, AI는 조직의 창의성을 높여주는 엔진이라기 보다,
조직의 사고 수준을 비추는 거울로 작동한다.

이러한 사고를 바꾸는 것, 그것이 리더의 일이다.

Reference

Jackson G. Lu, Shuhua Sun, Zhuyi Angelina Li, Maw-Der Foo & Jing Zhou(2026). Why AI Boosts Creativity for Some Employees but Not Others, HBR.

Sun, S., Li, Z. A., Foo, M. D., Zhou, J., & Lu, J. G. (2025). How and for whom using generative AI affects creativity: A field experiment. Journal of Applied Psychology.