▶ Based on “From tool to supervisor: Uncovering the impact of AI roles on employee performance” (2026) by Yunjia Chi, Yiping (Amy) Song and Xuchen Bai in Technological Forecasting & Social Change, Volume 232.
중국 징둥닷컴의 상하이 물류 창고는 사람 손을 거의 거치지 않고 AI가 하루 약 20만 건의 주문을 처리한다. 2025년 중반 기준 전체 직업의 약 36%가 관련 업무의 4분의 1 이상에 AI를 활용하고 AI가 맡는 일은 반복 작업 자동화를 넘어 업무 배분, 성과 평가 및 관리 기능까지 확장되고 있다. 이처럼 AI의 역할이 확대되는 가운데 AI에 어떤 역할을 부여하는 것이 직원 성과에 유리한지를 정면으로 비교한 연구 결과가 나왔다.
중국 화중농업대, 베이징사범대, 프랑스 네오마(NEOMA) 경영대학원의 공동 연구진은 역할이론(role theory)을 분석 틀로 삼았다. 사람의 행동은 상대에게 부여된 지위와 그에 따르는 기대에 좌우되는데 그 상대가 AI일 때도 같은 기제가 작동하는지를 확인했다. 연구진은 먼저 중국에서 AI를 도입한 1500개 기업의 직원 2700명에게 설문을 보내 유효 응답 815개를 얻었다. 업종은 식품, 은행, 물류, 제약, 정보기술, 가전, 호텔 등 다양했다. 연구진은 응답자가 서술한 AI 경험을 코딩해 AI의 역할을 ▲상사 ▲동료 ▲부하 ▲도구 네 가지로 분류한 뒤 역할별 성과를 비교했다. 이어 3년 이상 경력을 가진 파트타임 MBA 학생 294명을 네 조건에 무작위로 배정해 실험을 진행했다. 참가자들은 AI와 함께 카드 짝 맞추기 과제를 수행했고 과제를 끝내는 데 걸린 시간을 성과 지표로 활용했다.
연구 결과, AI를 상사로 인식한 직원이 스스로 평가한 성과 점수는 7점 만점에 4.28점으로, 도구로 본 직원(5.12점)은 물론 동료(5.42점)나 부하(5.52점)로 인식한 직원보다 낮았다. 실제 실험에서도 AI가 상사로 소개된 조건의 참가자가 과제를 마치는 데 평균 67.37초가 걸려 동료(59.24초)나 부하(59.27초) 조건보다 느렸다. 주목할 점은 AI가 동료나 부하 조건이었을 때 도구 조건(63.44초)보다도 성과가 좋았다는 것이다. 다시 말해 AI를 단순한 도구로 쓰는 것보다 협업 상대나 실행 인력으로 두는 편이 나았고 상사로 두는 것은 도구만도 못했다.
