챗GPT가 갑자기 멈췄다

최근 클라우드플레어 장애로 인해 챗GPT를 포함한 주요 AI 서비스들이 약 3시간 동안 작동을 멈추는 사태가 발생했습니다. 기술적 오류 자체보다 흥미로웠던 것은 그 직후 펼쳐진 사무실의 풍경이었습니다. “자료를 검색하고 정리하느라 밤늦게까지 야근을 해야 했다”, “생각을 대신해주던 비서가 사라지니 멍해졌다”는 직장인들의 토로가 잇따랐습니다.

우리는 이 현상을 단순한 해프닝으로 넘겨서는 안 됩니다. 도구가 사라지자 구성원의 사고(Thinking)와 업무(Working)가 마비되었다는 사실은, 그동안 우리가 ‘AI를 통한 생산성 혁신’이라고 믿었던 성과들이 사실은 ‘AI에 대한 극단적 의존(Dependency)’이라는 살얼음판 위에 있었음을 시사하기 때문입니다. 이번 사태는 우리 조직의 ‘진짜 기초 체력’이 어느 수준인지 적나라하게 보여주었습니다. 경영진은 이제 “과연 AI가 없을 때, 우리 직원들은 온전히 제 몫을 해낼 수 있는가?”라는 불편하지만 본질적인 질문을 마주해야 합니다.

리더가 경계해야 할 3가지 착시 현상

AI 도입 이후 업무 속도가 빨라졌다고 해서 조직의 역량이 강화된 것은 아닐 수 있습니다. 리더는 현재의 생산성이 도구에 기인한 착시 현상은 아닌지, 다음 세 가지 관점에서 냉정히 점검해야 합니다.

첫째, ‘역량의 공동화(Hollowing out)’ 현상입니다. 과거 계산기의 등장으로 암산 능력이 저하된 것처럼, 생성형 AI의 보편화는 구성원의 정보 탐색 능력, 초안 작성 능력, 그리고 비판적 사고력을 약화시키고 있습니다. 심리학에서는 이를 뇌가 해야 할 인지적 노력을 도구에 떠넘기는 ‘인지적 하역(Cognitive Offloading)’이라고 부릅니다. 문제는 AI가 오류를 일으키거나 멈췄을 때 발생합니다. 도구의 결과물을 검증하거나 대체할 수 있는 ‘지적 근력’을 잃어버린 직원은 위기 상황에서 순식간에 무능력해질 위험이 큽니다.

둘째, BCP(업무 연속성 계획)의 사각지대입니다. 대부분의 기업은 화재나 서버 다운에 대비한 재난 복구 계획을 갖추고 있습니다. 하지만 ‘지적 도구의 부재’에 대한 BCP는 전무한 실정입니다. 특정 AI 벤더(OpenAI 등)의 서버 이슈가 곧바로 자사의 업무 마비로 이어진다면, 이는 외부 의존도가 지나치게 높은 공급망 관리(SCM)의 실패와 다를 바 없습니다. 이는 명백한 경영 리스크입니다.

셋째, 주니어의 성장 사다리 붕괴입니다. 어쩌면 이것이 가장 심각한 장