AI로 절약된 시간은 누구의 것인가? "편리해진 직장"에서 사람들이 그만두는 이유

AI가 자료를 정리하고, 프로그램을 작성하며, 분석의 준비 작업을 수행합니다. 작업 시간이 단축되면, 일하는 사람들에게도 여유가 생길 것입니다.

하지만, 일이 빨라지는 것과 그 직장에서 계속 일하고 싶어지는 것은 반드시 같은 것은 아닙니다.

독일의 전문직을 대상으로 한 조사에서, AI와 관련된 이유로 동료가 회사를 떠나는 사례가 드러났습니다. 그 배경에는 단순한 "AI에 대한 두려움"만 있는 것이 아닙니다. 업무 내용이 크게 변하는 것, 성장의 전망을 가질 수 없게 되는 것, 그리고 업무 부담이 증가하는 것입니다.

일본에서도 AI를 업무에 도입할 때, 도입한 도구의 성능만큼이나 그 후의 일하는 방식에 주목할 필요가 있습니다.

"38.4％가 퇴직"이 아니다――숫자가 나타내는 것

Aktiencheck가 2026년 10월 24일에 게재한 dpa-AFX 기사에 따르면, 인재 컨설팅 회사 SThree의 의뢰를 받은 YouGov가 여름에 독일의 MINT 분야 종사자 817명을 조사했습니다.

MINT는 수학, 정보과학, 자연과학, 기술 분야를 지칭하는 독일어의 약칭입니다. 영어로 사용되는 STEM과 유사한 개념으로, 엔지니어나 IT 인재, 연구 개발 등의 전문직이 포함됩니다.

조사에서는 38.4％가, 지난 12개월 동안 자신의 팀 동료가 AI와 관련된 이유로 회사를 떠났다고 답했습니다.

여기서는 신중히 읽을 필요가 있습니다."전문직의 38.4％가 AI를 이유로 퇴직했다"는 결과가 아닙니다. 어디까지나, 동료의 이직을 보고한 응답자의 비율입니다. 같은 퇴직자에 대해 여러 동료가 응답했을 가능성도 있으며, 이 숫자로부터 퇴직한 인원이나 기업 전체의 이직률은 계산할 수 없습니다.

또한, 퇴직자 본인을 직접 조사한 결과와도 다릅니다. AI만이 유일한 원인이었는지, 이전부터의 불만에 AI 도입이 겹쳤는지에 대해서는 이 기사의 정보만으로는 판단할 수 없습니다.

그럼에도 불구하고, AI에 따른 직장의 변화가 인재의 정착을 생각하는 데 무시할 수 없는 논점이 되고 있다는 것은 전해집니다.

일자리를 잃는 불안만이 아니다. "일의 내용이 변한다" 문제

기사가 제시한 이직 이유에서는, 해당하는 응답자의 52.2％가 업무 내용이 "원형을 유지하지 않을 정도로 변했다"고 언급했습니다. 성장·커리어 발전의 전망 부족은 46.5％, 견디기 어려운 업무 부담은 36.9％였습니다.

이들은 조사 전체 응답자에 대한 비율이 아니라, 기사 중에서 이직 이유로 제시된 숫자입니다. 퇴직자 본인의 응답과 바꿔 읽지 않는 것도 중요합니다.

업무 내용의 변화란, 구체적으로 어떤 것일까요?

예를 들어, 스스로 문서나 설계안을 구성하던 사람이 AI의 출력을 확인하고, 오류를 찾아내고, 수정 지시를 내리는 일로 이동하는 경우를 생각할 수 있습니다. 이것은 조사에서 확인된 개별 사례는 아니지만, 업무의 변화를 이해하기 위한 한 예가 됩니다.

성과물을 완성하는 목적은 같아도, 일상의 손맛은 다릅니다.

스스로 생각하고 형태를 만드는 것에 보람을 느끼던 사람에게는, 확인이나 감독이 중심이 됨으로써, 자신이 잘하는 일에서 멀어졌다고 느낄 수 있습니다. 한편, 단순 작업에서 해방되어 더 고도의 판단에 집중할 수 있다고 기뻐하는 사람도 있을 것입니다.

그렇기 때문에, "작업이 빨라졌다"는 하나의 지표만으로는, 업무 내용에 대한 만족감을 측정할 수 없습니다.

라이프 사이언스 분야에서 두드러진 이직 보고

AI 관련 이유로 팀에서의 이직을 보고한 비율은, 분야에 따라 다릅니다.

생물과학이나 의료 등을 포함한 라이프 사이언스에서는 56.8％. 이에 비해 IT에서는 28.9％, 엔지니어링에서는 29.6％였습니다.

하지만, 이 차이로부터 즉시 "라이프 사이언스에서는 AI가 가장 많은 고용을 빼앗고 있다"고 결론짓는 것은 불가능합니다. 측정하고 있는 것은 동료의 이직에 관한 응답이며, 고용의 순감소가 아니기 때문입니다.

더욱이, 소개 기사에는 분야별 응답 인원수나 오차에 대한 자세한 정보가 없습니다. 왜 차이가 생겼는지에 대해서도, 업무 내용, 조직의 변화, 도입 방법 등을 추가로 조사할 필요가 있습니다.

주목할 점은, AI에 의한 변화가 IT 기업 내부에만 머물지 않고 있다는 점입니다. 전문 지식을 사용하는 일일수록, AI 도입 후에 사람이 무엇을 맡게 되는지를 구체적으로 설명하는 것이 중요해집니다.

생산성 향상과 퇴직은 동시에 일어날 수 있다

이 조사를 "일하는 사람은 AI를 싫어한다"는 이야기로 요약하면, 실태를 잘못 파악하게 됩니다.

독일의 AI 이용자의 66.8％는 팀의 생산성이 2년 전보다 높아졌다고 응답했습니다. 시간의 사용 방법으로는, 전략적으로 생각하는 것이 38.0％, 학습·연수가 29.0％, 추가 업무가 29.4％로 소개되었습니다.

AI에 대한 감정도, "자극이 된다", "호기심", "설렌다"와 같은 긍정적인 것이 "압박"이나 "두려움"을 능가했습니다.

즉, 편리함을 느끼면서도, 일하는 방식에 불만을 가질 수 있는 것입니다.

예를 들어, AI로 하나의 작업이 절반의 시간이 되더라도, 담당 건수가 두 배 이상이 되면, 여유는 생기지 않습니다. 출력 속도가 빨라진 만큼, 확인해야 할 자료나 판단해야 할 안건이 늘어날 수도 있습니다.

여기서 물어야 할 것은, 효율화로 생긴 시간의 사용 방법입니다. 학습이나 개선에 돌릴 것인지, 새로운 일로 채울 것인지. 그 배분에 따라, 같은 AI가 성장을 지원하는 도구가 될 수도, 부담을 늘리는 요인이 될 수도 있습니다.

SNS에서는 "납기만 짧아졌다"는 목소리도

SNS나 온라인 게시판에서도, AI에 의한 효율화와 업무 부담을 둘러싼 논의가 보입니다.

다음은 이번 독일 기사에 대한 직접적인 반응이 아니라, 관련 주제에 대해 공개된 게시물의 요지입니다. 익명의 체험담이며, 내용을 독립적으로 검증한 것이 아니며, 일하는 사람 전체의 의견을 대표하는 것도 아닙니다.

Reddit의 개발자 커뮤니티 "r/developersIndia"에서는, 경영 측이 "모든 작업은 3~4시간에 끝난다"고 생각하게 되어, 이전에는 몇 주 걸리던 일을 며칠 만에 내도록 요구받고 있다는 게시물이 있었습니다.

게시자는, 다음 작업이 쌓이는 한편, 이전에 급히 낸 성과물의 수정에도 쫓기고 있다고 설명합니다. 공개까지의 속도가 중시되어, 품질 확인이나 일하는 측의 피로가 방치되고 있다고 호소하고 있습니다.

이 게시물에서 읽을 수 있는 문제는, AI의 성능 그 자체만이 아닙니다. 단축된 작업 시간을, 그 자체로 업무 전체의 단축 가능 시간으로 간주해 버리는 관리의 방식입니다.

한편, "r/Futurism"의 관련 스레드에는, 오랜 개발 경험이 있다고 하는 이용자로부터, AI의 한계를 파악하면 생산성은 확실히 올라간다는 긍정적인 댓글도 있었습니다.

제한된 게시물을 보아도, 평가는 한 가지로 통일되지 않습니다. AI가 유용한 장면과, 기대가 너무 앞서는 장면을 나누어 생각하는 것이, 논의의 출발점이 됩니다.

일본에서도 "생성 후의 일"이 늘고 있다

일본에 대해서도, SThree가 공개한 같은 조사 시리즈에 참고할 만한 숫자가 있습니다.

일본의 STEM 인재 794명을 대상으로 한 조사에서는, 업무에서 AI를 사용하는 592명 중 64.9％가, AI로 인해 팀의 생산성이 2년 전보다 향상되었다고 응답했습니다.

한편, 응답자 전체의 39.4％는 AI가 생성한 성과물의 검증·확인에 소비하는 시간이 늘었고, 35.4％는 수정·보정의 시간이 늘었다고 답했습니다.

이것만으로 업무 전체의 부담이 늘었다고 단정할 수는 없습니다. 다른 작업에서 절약할 수 있었던 시간과의 비교가 필요하기 때문입니다. 단지, "생성이 빨라졌다"는 것만으로는, 실제 업무량을 파악할 수 없습니다.

자료의 초안이 몇 분 만에 완성되더라도, 근거의 확인, 사내 사정과의 정합, 고객에게 낼 수 있는 품질로의 조정에는 시간이 걸립니다. 이러한 작업을 일정에 포함하지 않고 마감만 앞당기면, 담당자에게 부담이 집중될 우려가 있습니다.

일본 기업이 재검토해야 할 세 가지

독일 기사를 보면, 자유 응답에서는, 대상을 좁힌 연수, AI 이용의 명확한 규칙, 경영 측에 의한 조기 직원 참여를 요구하는 목소리가 있었습니다.

이 요구를 일본의 직장에 끌어들여 생각하면, 적어도 세 가지의 재검토가 필요합니다.

첫째,업무량을 "생성에서 확인·수정까지"로 측정하는 것입니다.

AI를 사용한 횟수나 작성한 자료의 수만으로는, 일의 성과는 알 수 없습니다. 확인에 걸린 시간, 수정의 횟수, 완성 후에 발생한 문제까지 보고 나서야, 어느 공정이 쉬워졌고, 어디에 부담이 옮겨졌는지를 알 수 있습니다.

둘째,배울 시간을 업무 중에 포함시키는 것입니다.

새로운 도구에 대한 대응을 요구하면서, 기존의 업무량을 유지하고, 학습은 근무 시간 외에 맡기는 것. 그것으로는, AI를 잘 다루기 위한 노력이 그 자체로 추가 부담이 됩니다. 연수의 내용뿐만 아니라, 언제 배울 수 있는지를 결정할 필요가 있습니다.

셋째,AI 도입 후의 역할과 평가를 설명하는 것입니다.

스스로 작성하는 일에서, 판단·확인하는 일로 이동한다면, 그 판단력을 어떻게 평가할 것인가. 젊은 직원은 어떤 작업을 통해 기초를 배우고, 경험자는 무엇에 전문성을 발휘할 것인가.

"앞으로는 AI를 사용해 주었으면 한다"는 것만으로는, 일하는 사람은 자신의 미래를 그릴 수 없습니다. 업무 내용이 변한다면, 성장의 길도 함께 제시할 필요가 있습니다.

AI 도입의 성과는 "속도"와 "계속 일할 수 있는가"로 생각한다

이번 조사는, AI가 일방적으로 직장을 나쁘게 하고 있다는 결론을 제시하는 것이 아닙니다. 생산성이 올라갔다고 느끼는 사람도, 기술의 변화를 긍정적으로 받아들이는 사람도 많습니다.

동시에, 편리함을 실감하는 것과, 그 직장에 머물고 싶다고 생각하는 것은 별개라고 가르쳐 줍니다.

일이 빨라진 후, 무엇을 맡게 될 것인가. 남는 시간의 일부를 학습에 사용할 수 있는가. 늘어난 확인 작업은 정당하게 평가되는가. 자신의 전문성을, 앞으로도 키울 수 있는가.

기업이 AI 도입의 성과를 확인할 때에는, 처리 건수나 시간 단축과 함께, 이러한 질문에 대한 답도 보고 싶습니다.

AI가 일하는 사람의 가능성을 넓히는지 여부는, 도구의 성능에 더해, 그 주변의 일을 어떻게 설계하는가에 달려 있습니다.

출처·참고 URL

1. Aktiencheck／dpa-AFX「Wandel im Berufsalltag: KI wird zum Kündigungsgrund」
   2026년 10월 24일 게재. 독일의 MINT 종사자 817명에 관한 조사, AI 관련 이직을 보고한 비율, 이유, 분야별 차이, 생산성이나 감정에 관한 수치의 출처
   https://www.aktiencheck.de/news/Artikel-Wandel_Berufsalltag_KI_wird_zum_Kuendigungsgrund-20197881

2. SThree「MINT Workforce Report 2026: Built to Adapt」
   조사 주체에 의한 공식 소개 페이지. YouGov가