요약:
기업이 생성 인공 지능에 대한 투자를 계속 늘리고 AI가 직원들에게 제공하는 효율성 향상을 지속적으로 강조함에 따라 점점 더 많은 전문가들이 AI 도구를 사용해야 한다는 압력에 직면하기 시작했습니다. 그러나 새로운 설문 조사에 따르면 실제로 많은 직원이 이러한 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 모르지만 여전히 경영진의 기대에 부응하기 위해 AI 사용 수준을 고의적으로 과장하거나 위장하는 것으로 나타났습니다.
비즈니스 인텔리전스 회사인 Visier가 공동으로 실시한 연구에서는 미국 정규 직원 1,000명을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 결과에 따르면 응답자의 거의 절반이 직장에서 생성 AI를 사용하는 빈도와 능력을 잘못 보고한 것으로 나타났습니다. Visier는 이 현상을 "Performative AI"라고 부릅니다.
데이터에 따르면 설문조사에 참여한 직원 중 48%가 자신의 AI 도구 사용 경험이나 숙련도를 동료나 리더에게 과장했다고 인정했습니다. 인터뷰 대상자들은 이런 행동의 주된 이유는 관련 기술을 제대로 익히기 위해서가 아니라, AI 시대에 경쟁력을 보여주기 위해서라고 말했다. 동시에, 그들은 일반적으로 기업이 충분한 교육과 명확한 지침을 제공하지 않아 많은 사람들이 AI를 사용해야 하더라도 실제 운영에 대한 자신감이 부족하다고 생각합니다. 응답자의 약 45%는 AI를 사용해야 한다는 압박감을 느끼지만 이러한 도구를 효과적으로 사용할 수 있을지 확신하지 못한다고 말했습니다.
또한 설문조사에 따르면 직원들은 회사의 AI 전략과 경영진의 인지 수준에 대해 명백한 의구심을 갖고 있는 것으로 나타났습니다. 많은 사람들은 회사 경영진이 AI의 실제 기능과 AI가 워크플로 및 업무 책임에 어떤 영향을 미치는지 진정으로 이해하지 못하고 있다고 생각합니다.
응답자의 28%만이 고용주가 업무 시나리오에서 AI가 어떻게 사용되는지 완전히 이해하고 있다고 믿습니다. 29%만이 경영진이 AI에 대한 직원의 우려를 진정으로 이해하고 있다고 믿습니다. 그리고 33%만이 상사가 직원에게 필요한 교육 수준을 이해하고 있다고 믿습니다. 또한, 직원 중 32%는 회사가 AI가 조직에 미치는 실제 영향을 평가하기 위한 명확한 계획을 아직 수립하지 못했다고 답했으며, 심지어 27%는 경영진이 관련 계획이 전혀 없다고 의심하기도 했습니다.
직원들은 AI 활용을 억지로 늘리기보다는 구체적인 지원을 받는 것을 선호합니다. 설문 조사에 따르면 응답자의 약 32%가 더 많은 교육 기회와 기술 향상 리소스를 원하는 것으로 나타났습니다. 31%는 기업이 AI 전략에 대해 더욱 투명해지기를 원합니다. 18%는 AI가 향후 업무와 경력 개발에 어떤 영향을 미칠지 경영진이 더 명확하게 설명하기를 원합니다.
최근 몇 년 동안 많은 기업이 Nvidia, Microsoft, OpenAI와 같은 기술 기업의 영향을 받았습니다. 그들은 AI가 상당한 생산성 향상을 가져올 수 있다고 믿고 직원의 AI 사용을 적극적으로 모니터링하기 시작했습니다. 작년에 Microsoft는 기업이 Copilot 사용 데이터를 추적하고 이를 순위 및 경쟁 메커니즘으로 설계하는 데 도움이 되는 관련 도구를 출시했습니다.
그러나 이 접근 방식이 항상 원하는 결과를 얻는 것은 아닙니다. 올해 초 아마존 내에서는 순위 결과를 높이기 위해 직원들이 인위적으로 AI 도구 사용을 늘린 사례가 있었습니다. 회사는 AI 사용을 기반으로 직원 성과를 평가하지 않을 것이라고 공개적으로 밝혔지만, 소식통은 관련 사용 데이터가 여전히 성과 평가에 영향을 미칠 수 있다고 말했습니다. 반면, 언어 학습 플랫폼 듀오링고(Duolingo)는 올해 AI 사용 빈도를 기준으로 직원 평가를 중단했습니다.
직원들은 AI가 업무 프로세스에 진입하는 데 미치는 영향에 대해 엇갈린 의견을 가지고 있습니다. Visier의 설문조사에 참여한 일부 사람들은 AI가 팀 협업과 의사소통을 촉진한다고 말했습니다. 그러나 동시에 많은 프로그래머들은 기업이 AI 프로그래밍 도구를 강제로 홍보함으로써 전문 기술이 약화되고 있다고 공개적으로 불평했습니다. 일부 개발자는 경영진이 풀뿌리 직원의 실제 근무 조건을 이해하지 못하는 경우가 많으며, 진정한 개발 효율성을 향상시키는 대신 AI가 생성한 저품질 코드를 확인하고 수정하는 데 점점 더 많은 시간을 소비하고 있다고 지적했습니다.
설문조사 결과는 직장 내 AI에 대한 현재의 열정과 실제 적용 사이에 여전히 뚜렷한 격차가 있음을 반영합니다. 직원들이 AI에 완전히 저항하는 것은 아니지만 교육, 지도, 명확한 전략 없이는 실제보다 AI에 더 능숙해 보일 수밖에 없습니다. 이러한 '수행형 AI' 현상은 기업이 인공지능 혁신을 추진할 때 무시할 수 없는 새로운 문제로 대두되고 있습니다.
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