[칼럼]AI가 일을 줄여줬는데 우리는 왜 더 바빠졌을까

AI가 등장하면서 가장 많이 들었던 말 가운데 하나는 일이 훨씬 빨라질 것이라는 전망이었다. 몇 시간이 걸리던 자료조사를 몇 분 만에 끝내고, 보고서 초안을 만들고, 회의 내용을 정리하고, 반복적인 문서 작업까지 자동화하면 사람에게 더 많은 시간이 돌아올 것이라는 기대였다.

실제로 많은 업무는 빨라졌다. 예전에는 오전 내내 붙잡고 있어야 했던 자료를 짧은 시간 안에 정리할 수 있고, 처음부터 문장을 쓰느라 고민하던 시간도 크게 줄었다. 프로그램을 만들거나 데이터를 분석하는 업무에서도 AI는 상당한 시간을 절약해준다.

그런데 이상한 일이 벌어진다. 일이 빨라졌는데 사람들은 그만큼 한가해졌다고 느끼지 않는다. 오히려 처리해야 할 업무가 더 많아졌다고 말하는 사람이 적지 않다.

8시간 걸리던 일을 AI를 이용해 4시간 만에 끝냈다면 상식적으로는 4시간의 여유가 생겨야 한다. 하지만 실제 직장에서는 그 4시간에 다른 업무가 들어오는 경우가 많다. 보고서를 하나 만들던 사람이 두 개를 만들고, 일주일에 한 번 하던 분석을 매일 하며, 과거에는 시간이 부족해 포기했던 업무까지 추가된다.

생산성은 높아졌지만 노동강도도 함께 높아지는 것이다.

여기에는 오래된 조직의 습관이 있다. 많은 회사가 사람의 가치를 여전히 ‘얼마나 오래 일했느냐’와 ‘얼마나 많은 일을 처리했느냐’로 판단한다. 누군가 같은 결과를 절반의 시간에 만들었다고 해서 남은 시간을 쉬게 해주기보다는 “그렇다면 하나를 더 할 수 있겠네”라고 생각하기 쉽다.

AI가 절약한 시간이 노동자에게 돌아가지 않고 새로운 업무로 채워지는 이유다.

생각해보면 이것은 AI만의 문제도 아니다. 컴퓨터와 이메일, 스마트폰이 등장했을 때도 비슷했다. 문서를 타이핑하는 시간은 줄었고 메시지는 순식간에 전달됐지만 업무가 사라진 것은 아니었다. 오히려 이전에는 하루에 한 번 확인하면 됐던 연락을 언제 어디서든 확인하게 됐고, 일과 개인생활의 경계는 더 흐려졌다.

기술은 일을 없애기보다 우리가 처리할 수 있는 일의 양을 늘리는 방향으로 사용되는 경우가 많았다.

AI 역시 같은 길을 갈 가능성이 있다.

직원이 AI를 이용해 보고서를 두 배 빨리 만들 수 있다면 기업 입장에서는 같은 인원으로 두 배의 결과를 기대할 수 있다. 고객 문의를 자동화하면 상담 인력을 줄이거나 남은 인력에게 더 복잡한 업무를 맡길 수 있다. 개발 속도가 빨라지면 제품 출시 주기를 더 짧게 가져갈 수 있다.

기업 입장에서는 당연한 판단이다. 생산성을 높이려고 기술에 투자했으니 더 많은 성과를 얻으려는 것은 자연스럽다.

하지만 여기서 한 가지 질문이 남는다.

AI가 만들어낸 생산성 향상의 과실은 누구의 것인가.

회사가 전부 가져가야 하는가. 직원에게도 일부 돌아가야 하는가. 아니면 소비자가 더 저렴한 제품과 좋은 서비스를 통해 나눠 가져야 하는가.

이 질문에 대한 사회적 합의가 없다면 AI는 사람을 덜 일하게 만드는 기술이 아니라 같은 시간에 더 많은 일을 하게 만드는 기술이 될 수 있다.

더 큰 문제는 ‘잘하는 사람’일수록 일이 더 늘어날 수 있다는 점이다. AI를 능숙하게 사용해 업무를 빠르게 끝내는 직원에게 새로운 일이 계속 몰린다면 효율적으로 일할 유인이 이상하게 바뀐다. 빨리 끝내면 보상이 아니라 추가 업무가 돌아오는 조직에서는 자신의 생산성을 숨기는 것이 오히려 합리적인 행동이 될 수도 있다.

두 시간 만에 끝낼 수 있는 일을 굳이 네 시간 걸렸다고 말하게 되는 조직이라면 AI 도입의 효과도 제한적일 수밖에 없다.

그래서 AI 시대에는 성과를 평가하는 방식도 달라져야 한다. 사람이 책상 앞에 몇 시간 앉아 있었는지보다 어떤 문제를 해결했는지, 얼마나 좋은 결과를 만들었는지, 어떤 판단을 했는지를 평가할 필요가 있다.

특히 지식노동에서는 긴 노동시간과 높은 성과가 반드시 일치하지 않는다. 집중력이 떨어진 상태로 세 시간을 더 앉아 있는 사람보다 중요한 문제를 한 시간 안에 해결한 사람이 조직에 더 큰 가치를 만들 수도 있다.

그런데도 우리가 계속 노동시간을 성실함의 기준으로 사용한다면 AI가 아무리 발전해도 퇴근시간은 빨라지지 않을 것이다.

오히려 업무 속도가 빨라진 만큼 기대치는 더 높아질 수 있다. 과거에는 하루면 충분했던 일이 오전까지 제출해야 하는 일이 되고, 일주일 걸리던 작업은 이틀 안에 끝내야 하는 일이 된다. 기술이 시간을 줄일수록 조직은 그 시간을 다시 압축한다.

이런 상황에서 중요한 것은 AI가 사람의 일자리를 빼앗을 것인지 아닌지만을 논쟁하는 일이 아니다.

이미 일하고 있는 사람들의 노동이 어떻게 바뀌는지를 함께 봐야 한다.

AI로 생산성이 두 배가 됐다면 기업은 더 많은 생산량을 선택할 수도 있지만 노동시간을 일부 줄이는 선택도 할 수 있다. 직원 교육과 창의적인 업무에 시간을 돌릴 수도 있고, 반복적인 보고와 불필요한 회의를 없애는 계기로 삼을 수도 있다.

결국 기술이 어떤 결과를 만드는지는 기술 자체보다 조직이 그것을 어떻게 사용하는가에 달려 있다.

AI는 인간에게 시간을 돌려줄 가능성이 있는 기술이다. 하지만 그 가능성이 자동으로 현실이 되는 것은 아니다. 절약된 시간을 곧바로 또 다른 일로 채운다면 우리는 더 강력한 도구를 갖고도 이전보다 더 바쁜 삶을 살게 될 수 있다.

그래서 AI 시대의 생산성에 대해서는 새로운 질문이 필요하다.

얼마나 많은 일을 더 할 수 있게 됐느냐가 아니라, 같은 일을 얼마나 적은 시간과 에너지로 할 수 있게 됐는지를 물어야 한다.

기술 발전의 목적이 사람이 더 많은 일을 처리하게 만드는 것에만 있다면 생산성은 올라가도 삶은 나아지지 않을 수 있다. 반대로 AI가 반복적인 일을 줄이고 사람이 판단과 창의성, 관계에 더 많은 시간을 쓰게 만든다면 생산성 향상은 비로소 삶의 변화로 이어질 수 있다.

8시간 걸리던 일을 2시간에 끝냈다면 남은 6시간을 누구에게 돌려줄 것인가.

기업과 노동자가 AI 시대에 결국 답해야 할 질문은 어쩌면 이것일 것이다.