AI 쓰는데 일하는 시간은 늘었다?…생산성의 역설

인공지능(AI)을 많이 사용하는 직장인들이 오히려 더 오래 일한다는 분석 결과가 나왔다. AI가 업무 효율을 높여주는 기술이라는 점을 생각하면 의외의 결과다.

미국 업무생산성 분석 기업 액티브트랙(ActivTrak)은 지난달 29일 AI를 사용하는 근로자들의 하루 근무시간이 사용하지 않는 근로자보다 최대 90분 길다는 조사 결과를 발표했다. 액티브트랙은 올해 4월부터 9월까지 467개 기업의 지식노동자 9140명을 대상으로 디지털 업무활동을 분석해 이같은 결과를 내놓았다.

분석 결과 AI를 사용하지 않는 근로자의 하루 평균 근무시간은 약 7시간 35분, AI 사용자는 활용 정도에 따라 하루 평균 약 8시간 25분~9시간 5분 일하는 것으로 나타났다. 특히 하루 45분 이상 AI를 사용하는 적극적 AI 이용자들은 정규 근무시간 이후에도 비사용자보다 하루 평균 18분 더 일하는 것으로 분석됐다.

비슷한 결과는 다른 연구에서도 나타나고 있다. 여론조사기관 갤럽이 올해 1~3월 실시해 지난달 6일 발표한 'AI의 업무상 혜택'(AI Benefits at Work Unevenly Distributed) 보고서에 따르면 AI를 업무에 활용한 경험이 있는 근로자의 31%는 AI 사용으로 인해 회사로부터 더 많은 업무를 요구받았다고 답했다. 특히 AI 덕분에 업무 처리속도가 빨라졌다고 응답한 근로자 중에서는 이같이 대답한 비율이 37%에 달했다.

지난 2024년 글로벌 인력중개 플랫폼 업워크(Upwork)가 미국과 영국 등 4개국에서 실시한 조사에서도 AI를 사용하는 정규직 근로자의 77%가 AI 도구 때문에 업무량이 늘어났다고 답했다. 이 중 39%는 AI가 생성한 결과물을 검토하거나 수정하는 데 추가 시간을 사용했고, 23%는 AI 사용법을 배우는 데 더 많은 시간을 들였다. AI 도입으로 업무를 더 많이 요구받았다는 응답도 21%였다.

그렇다면 업무 효율을 높여주는 AI가 왜 근로자들을 더 바쁘게 만드는 것일까.

아루나 랑가나탄 UC버클리 하스경영대학원 교수와 싱치 매기 예 UC버클리 하스경영대학원 연구원은 직원 약 200명이 근무하는 미국 기술기업에서 8개월 동안 업무 방식의 변화를 관찰했다.

연구진이 발견한 가장 눈에 띄는 변화는 직원들이 맡는 업무의 범위가 넓어졌다는 점이다. 이전에는 다른 부서나 전문가에게 맡겼던 업무를 AI의 도움을 받아 직접 처리하기 시작했다. 전문지식이 부족하거나 시간이 많이 걸려 아예 시도하지 않았던 작업에도 뛰어들었다. AI 덕분에 할 수 있는 일이 많아지자 실제로 하는 일도 늘어난 것이다.

휴식시간에도 변화가 생겼다고 연구진을 밝혔다. 직원들은 점심시간이나 회의에 들어가기 전 잠깐의 여유가 생기면 AI에 작업을 지시했다. 저녁에 새로운 아이디어가 떠오르면 AI를 활용해 곧바로 작업을 시작하기도 했다. 이전에는 일을 멈추고 쉬었을 시간까지 업무에 활용하게 된 것이다.

동시에 여러 업무를 진행하는 현상도 나타났다. 직원들은 AI가 코드를 작성하거나 자료를 정리하는 동안 다른 문서를 검토하고 회의에 참석했다. 여러 AI 에이전트를 동시에 실행하는 직원들도 있었다. AI가 업무를 처리하는 동안 사람이 기다리는 대신 다른 일을 진행하면서 전체 업무의 속도와 밀도가 높아졌다.

흥미로운 것은 이 같은 변화가 반드시 회사의 지시로 이뤄진 것은 아니라는 점이다. 연구진이 관찰한 기업은 AI 사용을 의무화하지 않았지만 직원들은 자발적으로 새로운 업무를 시도했다. AI 덕분에 이전보다 많은 일을 할 수 있다는 사실이 직원들의 업무 의욕을 자극한 것이다.

하지만 처음에는 자발적으로 시작한 추가 업무가 시간이 흐르면서 당연히 해야 하는 업무로 굳어질 수 있다. AI를 활용해 더 많은 성과를 내면 기업의 기대 수준도 높아지고, 직원들은 그 기대에 부응하기 위해 다시 업무량을 늘리게 된다.

연구진은 이런 변화가 장기적으로 직원들의 부담을 가중시키는 악순환으로 이어질 수 있다고 지적했다. 예 연구원은 지난 2월 UC버클리 하스경영대학원이 공개한 인터뷰에서 "업무 수행 능력이 향상되면 생산량이 늘어나고, 이는 더 높은 기대치로 이어지며, 높아진 기대치는 다시 업무 확대를 압박하는 악순환을 형성할 수 있다"고 했다.

과거에도 노동생산성 향상이 근로시간을 획기적으로 줄일 것이라는 예측은 적중하지 않았다.

영국의 경제학자 존 메이너드 케인스는 1930년 '우리 손자 세대의 경제적 가능성'이라는 글에서 100년 뒤인 2030년에는 주 15시간만 일해도 충분한 시대가 올 것이라고 예측했다. 기술 발전과 자본 축적으로 경제가 풍요로워지면서 인간이 생계를 위해 일해야 하는 시간이 크게 줄어들 것이라는 전망이었다.

그러나 케인스의 예측은 일부만 현실화됐다. 지난 100년 동안 노동생산성과 생활수준은 크게 높아졌지만 주 40시간 근무는 여전히 일반적이다. 경제협력개발기구(OECD)의 2021년 고용전망에 따르면 비교 가능한 회원국 정규직 근로자의 통상 주간 근로시간은 1995년 평균 40.6시간에서 2019년 40.3시간으로 소폭 감소하는 데 그쳤다. 근로자들이 20세기 초처럼 초장시간 노동에 시달리는 것은 아니지만 주 15시간 근무처럼 획기적 감소도 나타나지 않은 것이다.

인터넷이 보급됐을 때도 비슷한 현상이 나타났다. 인터넷과 이메일은 정보 검색과 의사소통에 필요한 시간을 획기적으로 줄여줬다. 그러나 근로자들이 더 일찍 퇴근하게 된 것은 아니었다. 미국 퓨리서치센터가 2014년 인터넷을 사용하는 근로자들을 조사한 결과 응답자 중 35%는 오히려 근로시간이 늘어났다고 응답했다. 특히 사무직 근로자 중에서는 47%가 근로시간이 늘었다고 답했다.

업무 처리에 필요한 시간이 줄어들면서 오히려 수행해야 하는 업무가 늘어난 것이다. 이메일은 편지보다 빠르게 의사소통할 수 있는 수단이지만 그만큼 주고받는 연락의 양도 늘어났다. 인터넷을 통해 정보를 쉽게 구할 수 있게 되면서 조사하고 분석해야 할 정보의 양도 많아졌다. 기술이 업무 효율을 높이는 동시에 새로운 업무 수요를 만들어낸 것이다.

경제학적으로도 생산성 향상이 반드시 노동시간 단축으로 이어지는 것은 아니다. 기술 발전으로 노동자 한 사람이 한 시간 동안 만들어내는 가치가 커지면 기업은 노동시간을 줄이는 대신 더 많은 생산을 선택할 수 있다. 업무 처리 비용이 낮아지면서 이전에는 수익성이 없어 시도하지 않았던 사업도 가능해진다. 기술이 기존 업무에 필요한 시간을 줄여주는 동시에 새로운 노동 수요를 만들어내는 것이다.

노벨경제학상 수상자인 다론 아제모글루 미국 MIT 교수와 파스쿠알 레스트레포 예일대 교수는 기술 발전이 노동시장에 미치는 영향을 분석하면서 기존 업무의 '대체효과'와 '신규 업무 창출 효과'에 주목했다. 기술이 인간의 기존 업무를 대체하면 노동 수요가 감소하지만, 기술 발전으로 새로운 업무가 등장하면 다시 노동 수요가 증가할 수 있다는 것이다. AI 역시 기존 업무를 자동화하는 동시에 인간이 수행할 수 있는 업무의 범위를 넓히고 있다.

결국 AI가 업무를 처리하는 데 필요한 시간을 줄여준다고 해서 인간이 해야 할 일까지 같은 비율로 줄어드는 것은 아니다. 오히려 기술이 발전할수록 더 많은 일을 할 수 있게 되고 기업은 그만큼 더 많은 성과를 기대할 수 있다. AI가 인간의 일을 대신해주는 동시에 새로운 일을 만들어내는 것이다.

크리스 베너 UC샌타크루즈 사회학과 교수는 지난 1월 AI 도입에 따른 노동환경 변화를 주제로 UC샌타크루즈가 진행한 인터뷰에서 "기술 자체가 결과를 결정하는 것은 아니다. 제도적 선택과 기업의 사업모델, 정책, 지배구조, 권력관계가 결과를 결정한다"고 말했다.