빠른데 느린 조직, ‘AI의 역설’을 넘어

최근 만난 한 외국계 기업 팀장은 생성형 AI 서비스 세 가지를 동시에 사용하고 있다고 말했습니다. PPT 제작에 강한 AI, 번역에 특화된 AI 등 각 서비스마다 주특기가 달라 복수의 계정을 유지할 수밖에 없다는 설명이었습니다. 시험 삼아 사용해본 뒤 업무 효율이 눈에 띄게 높아졌기에 자비로 부담하는 구독료도 아깝지 않다고 했습니다.

이제 이런 사례를 특별하게 느끼는 독자는 많지 않을 것입니다. 한국표준협회가 지난해 말 발표한 설문조사에 따르면 국내 직장인의 87.4%가 업무에 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 보고서 작성, 기획안 구성, 데이터 분석의 속도는 분명히 빨라졌습니다.

그런데 여기서 웃지 못할 딜레마도 발생했습니다. 개별 업무의 처리 속도는 빨라졌는데 조직 차원의 생산성이 뚜렷하게 개선되지는 못하고 있기 때문입니다. 수익성이나 의사결정 속도 같은 거시적 지표는 정체돼 있고 일부 조직에서는 오히려 업무 지연과 병목현상이 더 자주 목격되고 있습니다. 이것이 이른바 ‘AI 생산성 역설’입니다.

이 역설의 핵심에는 ‘조정비용’의 급증이 있습니다. AI가 만들어내는 산출물의 양과 속도가 빨라질수록 이를 검토하고 비교하고 조율하는 데 드는 내부 비용이 오히려 커진 겁니다. 기존 조직의 많은 리더는 여전히 투입한 노력만큼 결과물의 가치가 높다고 믿는 ‘노력 편향’을 갖고 있습니다. AI로 만든 결과물을 불신하는 데다 관료적 보고, 승인 체계 등 조직문화는 여전하다 보니 조직 곳곳에서 ‘인간 병목’이 발생합니다. 일은 빨라졌지만 조직은 오히려 느려지는 아이러니가 여기서 비롯됩니다.