AI로 인해 일이 더 수월해질 것이라고 예상했었습니다. 그런데 왜 우리는 더 바빠진 걸까요?

AI로 인해 일이 더 쉬워질 것이라 예상했지만, 왜 우리는 더 바빠졌을까

AI는 정체된 경제와 성장 정체에 빠진 기업의 생산성을 회복시키는 해결책으로 자주 언급된다. 실제로, 3월 23일 Phys.org에 게재된 기사는 영국에서 오랜 기간 지속된 "생산성 저하"에 대한 해결책으로 AI가 기대되고 있는 현황을 소개하고 있다. 영국 정부도 AI와 양자 기술에 대한 투자를 성장 전략의 중심에 두고 있다. 그러나 그 기사가 진정으로 묻고 있는 것은 AI가 유용한지 여부가 아니다. 우리는 무엇을 위해 일을 효율화하려고 하는가라는 더 근본적인 질문이다.

기사의 핵심은 명확하다. 생산성, 즉 "1시간당 얼마나 많은 성과를 낼 수 있는가"라는 지표는 경제를 보는 데는 유용하지만, 일의 가치를 그대로 나타내는 것은 아니다. 임금이 공정해진다는 보장도 없고, 고용이 안정된다는 보장도 없다. 사회에 진정으로 필요한 일이 올바르게 평가될 보장도 없다. 오히려 효율성만을 추구하면, 비용 절감이나 과도하게 긴장된 공급망 의존이 진행되어, 겉으로는 스마트해 보이지만 실제로는 취약한 구조가 만들어진다.

이 문제가 특히 두드러지는 분야가 의료, 간호, 교육과 같은 분야이다. 간호사가 환자와 마주하는 시간, 교사가 학생의 이해도를 보면서 설명을 조정하는 시간, 간병인이 노인의 변화를 알아차리기 위한 주의 깊음. 이러한 일은 인간 간의 상호작용 그 자체가 질을 결정한다. 따라서 제조 라인처럼 단순히 속도만 높이면 되는 것이 아니다. 경제학에서 말하는 "보몰의 비용 병"이 보여주듯, 이러한 노동 집약적 서비스는 생산성을 극적으로 높이기 어렵지만 사회에 필수적이다.

물론, 여기서의 논점은 "AI가 무의미하다"는 이야기가 아니다. 문서 초안을 작성하고, 요약하고, 코드를 보조하며, 조사의 출발점을 정리하는 등의 단위 작업에서는 AI가 확실히 강하다. Harvard Business Review는 2월에 AI의 약속은 "부담 경감"이지만, 현실에서는 일을 줄이기보다는 강도를 높이는 방향으로 작용하기 쉽다고 논했다. 또한 3월에 발표된 ActivTrak의 분석에서는, 4억 4,300만 시간 분량의 업무 데이터에서 AI 도입 후 일이 가벼워지기는커녕 업무 전체가 가속화되고 있는 모습이 나타났다.

상징적인 것은 AI 이용 후의 시간 사용 방식이다. Fortune이 소개한 ActivTrak 보고서에서는, AI 도입 후 이메일 시간은 104% 증가, 채팅 및 메시징은 145% 증가, 업무 관리 도구의 이용은 94% 증가했다. 게다가 평균적인 집중 작업 세션의 길이는 9% 감소하고, 깊이 생각할 시간도 줄어들고 있다. AI가 잡무를 대신하여 여유를 만든다는 이상과는 반대로, 실제로는 "남는 시간"이 새로운 요청, 확인, 수정, 연락에 빨려 들어가고 있다.

이 역설은 SNS의 반응에서도 잘 드러난다. Reddit에서는, AI가 각 작업의 마찰을 줄이지만 그만큼 작업 수와 기대치를 늘린다는 취지의 댓글이 지지를 얻고 있었다. 다른 사용자는 AI로 프론트엔드와 같은 미경험 영역에도 손을 뻗을 수 있게 되었다고 말하는 한편, 그것은 뒤집어보면 "수비 범위의 확장"이기도 하다. 할 수 있는 일이 늘어나는 것은 진전이지만, 그것이 곧 "원래 하지 않아도 되었던 일"까지 맡게 되는 압력으로 변한다면, 이야기는 달라진다.

LinkedIn에서도 비슷한 온도감이 보인다. 공개 게시물에서는, "빠르게 된 만큼 일이 줄어드는 것이 아니라, 빠르게 되었기 때문에 더 할 수 있다고 여겨진다" "성과를 보여준 순간 새로운 기대가 쌓인다"는 위기감이 반복적으로 언급되고 있었다. 그 중에는, AI로 얻은 효율을 주변에 너무 보여주고 싶지 않다, 보여주면 단순히 일이 추가될 뿐이다, 라고 솔직하게 쓰는 게시물도 있었다. 즉, 현장에서 일어나고 있는 것은 기술 도입 자체에 대한 반발이 아니라, 효율화의 열매가 "휴식"이 아니라 "추가 업무"로 회수되는 구조에 대한 불신감이다.

게다가, 이 체감에는 입장에 따른 차이도 있다. Gallup에 의한 2025년 4분기 조사에서는, 직장에서 AI를 사용하는 빈도는 리더층일수록 높고, 개인 기여자보다 크게 앞서 있었다. 또한 Fortune이 소개한 조사에서는, 경영층은 직원보다 AI의 생산성 향상 효과에 상당히 긍정적이라고 한다. 위에서 보면 AI는 성장 전략이지만, 현장에서 보면 "생각하기 전에 처리하는 일"이 늘어나고, 게다가 그 속도에 자신까지 맞춰야 하는 장치가 될 수 있다.

한편으로, 경영 측의 기대가 전부 공상이라는 것도 아니다. 예를 들어 마크 큐반은, AI 에이전트가 노동 시간을 1시간 정도 줄일 수 있다는 전망을 이야기하고 있다. 다만, 그 미래가 정말로 오려면 조건이 있다. 단축된 시간을 휴식이나 학습으로 돌리는 제도 설계, 평가 지표의 재검토, AI를 사용하여 늘어난 성과를 누가 어떻게 받을 것인가에 대한 분배의 논의다. 그것이 없으면, AI는 "일하지 않아도 되는 도구"가 아니라, "더 많이 일할 수 있게 되는 도구"에 그칠 것이다.

Phys.org의 기사가 중요한 것은, AI 예찬에 찬물을 끼얹고 있기 때문이 아니다. 일의 미래를, 생산량의 최대화만으로 생각하는 위험성을 지적하고 있기 때문이다. 빠르게 만들 수 있는 것과, 잘 일할 수 있는 것은 같은 것이 아니다. 일이 사람을 지탱하고, 사회를 지탱하고, 생활과 양립할 수 있는 것이 되기 위해서는, "몇 시간에 얼마나 내놓았는가"만으로는 충분하지 않다. AI가 진정으로 묻고 있는 것은, 우리가 어디까지 자신의 시간을 팔아넘길 생각인지, 그리고 효율화로 생긴 여유를 누구의 것으로 할 것인지, 라는 것이다.

출처 URL 모음

원문 기사 (Phys.org 게재, The Conversation의 기고를 재게재한 것)
https://phys.org/news/2026-03-ai-boost-productivity-maximizing-output.html

AI가 일을 줄이는 것이 아니라 오히려 강도를 높인다고 논한 Harvard Business Review 기사
https://hbr.org/2026/02/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it

AI 도입 후, 이메일·채팅·업무 관리의 시간 증가와 집중 시간 감소를 보여준 ActivTrak의 요약 페이지
https://www.activtrak.com/resources/state-of-the-workplace/

ActivTrak의 주요 수치 (443M 시간 분석, 이메일+104%, 채팅+145% 등)를 전하는 동사 뉴스
https://www.activtrak.com/news/state-of-the-workplace-ai-accelerating-work/

ActivTrak 조사를 소개한 Inc. 기사
https://www.inc.com/bruce-crumley/ai-is-boosting-productivity-but-data-shows-employee-workloads-are-getting-heavier/91316283

ActivTrak 조사를 소개한 Fortune 기사
https://fortune.com/2026/03/13/ai-isnt-reducing-workloads-its-straining-employees-time-spent-emailing-doubled-deep-focus-work-fell/

AI 이용 빈도의 직책 차이와, 지식 노동·원격 가능 직종에서 이용이 깊은 것을 보여주는 Gallup 조사
https://www.gallup.com/workplace/701195/frequent-workplace-continued-rise.aspx

경영층과 직원 간 AI에 대한 기대치에 차이가 있음을 보도한 Fortune 기사
https://fortune.com/2026/03/13/ceos-ai-mandate-employees-jobs-survey-nicholas-bloom/

SNS 반응의 예1: Reddit 상의 "AI는 작업의 마찰을 줄이지만, 작업 수와 기대치를 늘린다"는 논의
https://www.reddit.com/r/datascience/comments/1r21ce9/new_study_finds_ai_may_be_leading_to_workload/

SNS 반응의 예2: LinkedIn 상의 "남는 시간은 자유 시간이 아니라 추가 업무가 된다"는 게시물
https://www.linkedin.com/posts/georgettejupe_ai-doesnt-reduce-workit-intensifies-it-activity-7429516868815745024-PavA

SNS 반응의 예3: LinkedIn 상의 "효율화를 보여주면 일이 더 늘어난다"는 게시물
https://www.linkedin.com/posts/cshaeffer_ai-doesnt-reduce-workit-intensifies-it-activity-7440202483127406592-Oghl

SNS 반응의 예4: LinkedIn 상의 "AI는 접시 위의 일을 줄이는 것이 아니라, 기대치를 높이고 생각할 시간을 줄인다"는 게시물
https://www.linkedin.com/posts/sean-m-white_ai-doesnt-reduce-workit-intensifies-it-activity-7427771653683867648-lnWB

대조적인 낙관론의 예로, AI 에이전트로 노동 시간 단축을 예측하는 Mark Cuban 발언을 전한 기사
https://www.businessinsider.com/mark-cuban-ai-agents-cut-workdays-hour-smart-companies-2026-3