AI 도입 경쟁 후유증에 빠진 기업들: 일부는 속도를 늦추고 있다

전 세계의 고용주들은 급변하는 인공지능(AI) 도구들을 서둘러 채택하면서 발생한 여파와 씨름하고 있습니다.

로이터 통신에 따르면, Meta는 직원들이 기술적 및 보안 오류를 수정하는 데 점점 더 많은 시간을 할애하고 있다는 사실을 발견한 후, 직원을 감축하고 AI 에이전트 사용을 늘리려던 계획을 축소했습니다. 또한 이 회사는 2023년 효율성 증진 과정에서 특히 중간 관리자들의 인력을 줄인 후, 다시 관리직 계층을 확장하고 있는 것으로 직원들이 LinkedIn에 올린 게시물들을 통해 나타나고 있습니다.

내부적으로 AI를 광범위하게 배포한 Microsoft에서는, Ryan Roslansky 전무 부회장이 최근 일상 업무에서 만연한 'AI 쓰레기(slop)'에 대해 공개적으로 우려를 표명했습니다. 그는 동료로부터 “분명히 AI가 생성한 문서”를 받은 후, 자신의 AI로 이를 요약했지만 아이디어에 대한 새로운 사고방식을 얻지 못했다고 말했습니다. 그는 팔로워들에게 AI가 읽고 쓰는 작업을 처리하여 '획일성의 바다(ocean of sameness)'만을 남기는 잠재적인 ‘둠 루프(doom loop)’에 빠지지 않도록 경고했습니다.

한편, Business Insider 보도에 따르면 Walmart의 매장 및 창고 직원들은 업무를 할당하고 일정을 짜며 성과를 모니터링하는 AI 도구들로부터 비현실적인 기대치, 오류, 그리고 허위 알림에 시달리고 있습니다.

기업들은 직원들의 시간을 앗아가고 사생활 및 보안 위험을 높이며 비용을 증가시키는 수많은 오류와 저품질 업무의 홍수 속에서 항해하고 있습니다. 이제 AI에 대해 빠르고 격렬하게 시작했던 일부 기업들은 브레이크를 밟으며, 한때 실험이 장려되던 곳에 제한을 두기 시작하고, 숙련된 직원들을 복귀시키고, 교육 노력을 강화하고 있습니다.

Society for Human Resource Management의 회장 겸 CEO인 Johnny C Taylor Jr는 AI와 관련하여 “우리가 트럭을 운전하는 동시에 그것을 건설하고 있다는 느낌이 들며, 이것이 문제입니다”라고 말했습니다. 그는 “만약 우리가 모두 되돌릴 수 있다면… 좀 더 사려 깊고 느린 방식으로 [이것]을 도입했을 것입니다.”라고 덧붙였습니다.

전 세계 기업들이 지난 몇 년간 수십억 달러를 AI에 투자했음에도 불구하고, 주요한 성과가 아직 나타나지 않고 있습니다. 애틀랜타 연방준비은행(Atlanta Federal Reserve)의 워킹 페이퍼에 따르면, 임원 중 90%가 자신들의 회사에서 AI 노력이 생산성 향상으로 이어지지 않았다고 답했습니다. 또한 지난달 발표된 Ernst & Young 설문조사에 따르면, 연간 매출이 최소 10억 달러 이상인 기업의 고위 AI 임원 중 36%가 데이터 손실, 재정적 피해, 브랜드 손상 또는 운영 중단 등을 초래한 AI 사고를 경험했다고 보고했습니다.

Microsoft부터 McKinsey에 이르기까지 여러 기업들이 직원들의 사용을 제한하고 있습니다. 이는 새로운 도구의 범람과 과도한 소비가 수익성에 부담을 주기 때문입니다. Reuters 보도에 따르면, Palantir, Booz Allen Hamilton** **및 Nvidia와 같은 다른 회사들은 AI를 활용하는 과정에서 조직 데이터 보안에 대한 우려가 커지면서 직원들의 사용을 제한하고 있습니다.

Microsoft와 Walmart는 논평을 거부했습니다. Meta, Palantir, Nvidia, Booz Allen Hamilton은 논평 요청에 응하지 않았습니다.

Microsoft의 최고 전략 및 혁신 책임자(chief strategy and transformation officer)인 Kathleen Hogan은 최근 블로그 게시물에서 회사의 AI 도입 여정에 대해

많은 근로자들이 ‘이러한 도구들을 어떻게 가장 잘 활용할지에 대한 지침 없이 사용하라는 요구를 받고 있는 것 같다’고 느낀다고 Georgetown University Center on Education and the Workforce의 연구 책임자인 Zack Mabel은 말했다. 한편, 관리자들은 ‘배포하고 생산성 향상을 찾되 품질을 타협하지 말라’는 지시 사이에서 균형을 맞추고 있다고 그는 덧붙였다.

회사들은 이러한 인식된 격차를 해소하기 위해 광범위한 직원들을 대상으로 하는 일회성 웹 세미나 방식에서 벗어나 ‘지속적이고 역할별 특화된 교육’으로 나아가려 하고 있다는 것이 Taylor의 말이다.

Hogan의 블로그 게시물에 따르면, Microsoft는 “고장 난 프로세스에 에이전트(agent)를 추가하는 것은 여전히 고장 난 프로세스를 남긴다”고 밝혔으며, “한 단계를 빠르게 하는 것은 다음 단계에서 더 긴 대기열을 만들 뿐이다”라고 했다. 이 회사는 직원 교육, 특히 초기 경력 엔지니어를 숙련된 직원과 짝짓는 데 초점을 맞추는 것이 생산성을 높였다는 것을 발견했다.

더 큰 AI 기반 성과를 가로막는 장벽 중 하나는 기술이 즉시 눈에 띄지 않는 약점이나 실수를 가진 ‘그럴듯해 보이는 결과물(plausible-looking output)’을 생성하는 경향이라는 것이 펜실베이니아 대학교 Wharton School의 경영 조교수 Jessica Reif에 의해 설명되었다.

Reif는 “이는 오류가 즉시 수정되기보다는 워크플로우 전체로 전파될 가능성을 높인다”며, 이는 문제가 눈덩이처럼 커지게 할 수 있다고 말했다.

한편, AI가 인간 근로자를 평가하는 능력의 한계 역시 여전히 제한적이며, 이로 인해 일부 회사에서는 긴장이 고조되고 있다. Business Insider에 따르면, Walmart에서는 일관성이 없고 부정확한 AI 도구들 때문에 현장 매장 직원들 사이에서 불만이 커지고 있다고 한다.

직원들은 부당한 기준을 설정하는 봇(bot)들이 자체적인 비효율성과 오류들을 도입하고 있다고 설명했다. 이 AI 도구들은 물류 작업자들에게 비논리적인 경로를 계획하여 주문을 빠르게 처리하기 어렵게 만들었고, 쓸모없는 안전 경고 알림을 대량으로 발생시켰으며, 매장 직원들이 따라잡기 위해 지름길을 택하게 만드는 비현실적인 일정을 설정했다.

이 같은 봇들은 근로자들이 ‘매번 완벽할 것’이라고 가정한다고 한 매니저가 Business Insider에 전했습니다. “우리는 사람들에게 불가능한 기준을 요구하지 않을 겁니다.”

Walmart는 논평을 거부했습니다.

증가하는 위험성

Stubbs Alderton & Markiles LLP의 변호사 Neil Elan은 자신의 기업 고객들이 AI가 사용된다고 생각하는 방식과 실제로 사용되는 방식 사이에 “점점 커지는 격차”를 관찰했으며, 이는 기밀 유지, 지적 재산권(IP), 효율성 및 직원 행동에 문제를 야기하고 있다고 말했습니다.

또한 근로자들이 ChatGPT를 사용하는 것이 공개적인 영역으로 새어 나올 때 회사들에게 골칫거리를 만들기도 합니다.

Will Moye는 2020년 휴스턴의 한 제조 공장에서 발생한 가스 폭발 사고(사망자 3명, 주택 및 사업체 수백 채 피해)와 관련하여 3M을 상대로 법정 출두를 앞둔 밤, 회사 독립 전문가 증인으로부터 보고서를 받았습니다.

iPad로 빠르게 살펴보던 Moye는 AI의 전형적인 흔적들을 발견했습니다. 이상한 형식과 글꼴, 그리고 14,500페이지 분량이 몇 시간 만에 조립되었다고 보여주는 타임스탬프였습니다. Moye는 Knighthawk Engineering 소속의 저자 Josh Autenrieth가 회사가 책임이 없다고 주장하는 보고서에 대해 3M으로부터 9만 달러를 청구했음에도 불구하고 전문 지식이 부족하여 ChatGPT에 의존했다고 의심했습니다.

Moye가 요청하여 법정에서 공유한 Autenrieth의 채팅 기록에는 그가 사건의 핵심에 있는 가스 감지기 사진을 업로드한 후, ChatGPT에게 “제가 뭘 보고 있나요?”라고 프롬프트를 입력한 내용이 담겨 있습니다.

배심원단은 3M이 가스 감지 시스템을 제대로 검사하지 못했다고 판결하며, 회사에 24명의 주택 소유주들에게 6,150만 달러를 지불하라고 명령했습니다. Moye는 평결 후 배심원단이 회사가 “어떠한 근거도 없이” 주장하는 전문가를 고용했다는 사실에 “깊은 불신을 표명했다”고 말했습니다.

“3M은 내러티브를 재설정하려고 했습니다,”라고 Moye가 말했습니다. “그리고 그들은 기계에 손을 한 번도 대보지 않은 전문가를 고용했습니다.”

3M의 대변인은 “사실들을 독립적으로 검토하고 자신만의 결론에 도달한 후”, Autenrieth가 “보고서를 준비하는 데 AI를 도구로 사용했다”고 말했습니다.

Autenrieth의 법률 고문 Janina Wojtkowski는 ChatGPT가 자신의 의견을 만들어내거나 '전문적 판단'을 대체한 것이 아니라, '심각한 마감 기한 제약' 속에서 형식화, 구조화 및 초안 작성에 도움을 주었다고 말했다.

성과 향상? 그리 크지 않다

기업들과 근로자들이 초기 AI 도입의 불확실성을 헤쳐나가면서, 비용 문제가 더욱 명확해지고 있지만 광범위한 생산성 증가는 여전히 요원하다.

5월에 발표된 한 연구에서 피츠버그 대학교 연구진은 기업들이 AI에 투자하고 직원을 감축한 후에도 생산성이 증가하지 않았다고 결론지었다. 비록 경영진들은 수년 동안 AI의 잠재적 영향력에 대해 압도적으로 낙관해 왔지만, 해당 논문은 '경영진의 낙관론이 … 더 나은 성과로 효과적으로 이어지지 않는다'고 명시한다.

Challenger, Gray & Christmas에 따르면, 2026년 현재까지 미국에서 발표된 112,000건 이상의 직무 축소 공지 중 AI가 언급되면서 해고의 주요 원인이 되고 있다.

올해 초에는 로이터 통신에 따라 Meta가 직원들의 컴퓨터 활동을 추적하여 AI를 학습시키는 관행을 일시 중단했다고 알려졌다. Information에 따르면, Meta는 또한 직원들에게 AI 도구의 도입 및 사용이 더 이상 성과 평가의 일부가 아닐 것이라고 전했다.

Meta는 논평 요청에 응하지 않았다.

피츠버그 대학교 교수이자 AI 해고 연구를 진행한 Mark Ma는 리더들이 단기적인 성과에 집중하고 있으며,