기업 내 생성형 인공지능 사용이 늘어난다고 해서 생산성이 자동으로 향상되는 것은 아닌 것으로 보인다. 종합연구기관 파솔의 조사 자료에 따르면, 업무에서 인공지능을 사용하는 일본 정규직 직원의 비율은 2025년 41.9%에서 2026년 54.3%로 상승했지만, 이러한 확산이 반드시 초과근무 시간의 감소나 조직 성과의 향상을 의미하지는 않는다.
ITmedia와의 인터뷰에서 종합연구기관 파솔의 수석 연구원 유우지 고바야시는 인공지능으로 가치를 창출하려면 때로는 인공지능에서 벗어나야 한다고 말했다. 이는 도구를 거부한다는 뜻이 아니라, 모델만으로는 만들어낼 수 없는 능력의 원천, 즉 현실과의 접촉, 우선순위에 대한 판단, 의미 형성, 실제 사람과 환경에서 배우는 일을 유지해야 한다는 의미다.
더 빠른 시간만으로는 항상 병목을 해결할 수 없다
고바야시는 조직에서 인공지능을 사용하는 데 따른 문제를 세 가지 축으로 정리한다. 첫째는 ‘엉뚱한 방향으로 시간을 절약하는 문제’다. 정보 수집, 이메일 교환, 프레젠테이션 작성 같은 업무는 빨라질 수 있지만, 병목은 다른 곳에 남아 있을 수 있다. 그는 영업을 예로 든다. 인공지능이 제안서 작성을 빠르게 해줄 수는 있지만, 고객을 발견하고 요구를 파악하거나 계약을 성사시키는 일이 최종 결과에 더 큰 영향을 미칠 수 있다.
두 번째 축은 ‘사용 가능한 여지가 사라지는 문제’다. 조사에 따르면 인공지능 덕분에 절약된 시간의 60%가 업무에 다시 투입되었고, 그중 70% 이상이 일상적인 업무에 사용되었다. 또한 도구를 가장 많이 사용하는 직원들은 인공지능과 관련된 사내 교육 등 추가 부담을 떠안게 될 수 있어, 확보된 시간이 학습이나 혁신으로 전환되지 않을 수도 있다.
세 번째 축은 ‘차별성이 사라지는 문제’다. 채용 지원서 작성이나 마케팅 자료 제작이 유사한 도구를 통해 누구에게나 가능해지면, 글쓰기 능력만으로 얻을 수 있었던 우위는 줄어든다. 고바야시는 기업이 인공지능으로 할 수 있는 일을 경쟁사와 고객도 할 수 있게 되므로, 업무를 단순히 가속하는 것만으로는 가격을 매길 수 있는 경쟁 우위를 만들어내기 어렵다고 본다.
결정적인 능력은 전체 순환 과정을 관리하는 것
종합연구기관 파솔의 연구 결과에 따르면, 인공지능을 사용하는 환경에서 높은 성과를 내는 사람은 인공지능을 사용하지 않는 환경에서 높은 성과를 내는 사람과 다르다. 전통적인 환경에서는 역할에 대한 이해, 신속한 행동, 타인과의 관계 관리가 성과와 관련되어 있었다. 반면 인공지능 환경에서는 도구와의 작업을 정보 수집, 의사결정, 실행, 검토, 학습이 반복되는 순환 과정으로 전환할 수 있는 사람들이 두드러졌다.
이 순환 과정은 다섯 가지 능력으로 구성된다. 상위 단계에는 ‘수집’과 ‘결정’이 있고, 이후 단계에는 ‘검증’, ‘분해’, ‘저장’이 있다. 과정은 데이터를 수집하는 것으로 시작하며, 여기에는 인공지능이 접근하기 어려운 현실 세계의 1차 정보도 포함된다. 그다음 사용자는 우선순위와 도구에 맡길 일을 정하고, 다른 사람들과 함께 결과물을 검토하며, 부적절한 내용을 수정하거나 잘못된 가정을 해체한다. 마지막으로 경험을 조직 내부에 공유해 집단 지식으로 전환한다.
이 단계들이 중요한 이유는 실무에서의 위험이 항상 쉽게 오류를 발견할 수 있는 ‘환각’인 것은 아니기 때문이다. 고바야시에 따르면 더 큰 위험은 일반적으로는 맞고 그럴듯해 보이지만, 해당 고객이나 해당 시점 또는 해당 맥락에는 적합하지 않은 답변을 만들어내는 것이다. 따라서 사용자의 가치는 결과물을 받아들이는 데 있는 것이 아니라 ‘일반적인 답변’을 상황에 맞는 답변으로 전환하는 데 있다.
다각적 사고와 화면 밖의 호기심
조사는 높은 성과를 내는 사람들에게서 두 가지 사고 특성도 관찰했다. 하나는 ‘입체적 사고’로, 추상화 수준을 높이고 여러 관점에서 주제를 연결하며 전체 그림을 보는 것을 뜻한다. 다른 하나는 ‘동물적 정신’으로, 경제 활동에서 인간의 비합리적인 동기를 설명하기 위해 경제학자 존 메이너드 케인스가 사용한 표현이다. 고바야시는 여기서 이 표현을 흥미로워 보이는 것을 시도하려는 호기심과 태도를 가리키는 말로 사용한다.
다각적 사고는 모델이 만들어내는 수많은 제안을 정리하는 데 도움이 되며, 호기심은 익숙한 업무에만 머무르지 않고 새로운 활용법을 시도하게 한다. 그러나 출처가 소개한 연구에서는 ‘동물적 정신’이 인공지능 사용 기간이 길어질수록 자동으로 성장한다는 결과를 확인하지 못했다. 오히려 고바야시는 도구에 의존하면서 사용자의 일부 능력이 저하되는 ‘능력 습득의 역효과’가 나타날 가능성을 지적한다.
실제로 무엇이 달라지는가?
편집상의 가장 중요한 결론은 인공지능의 성공을 사용하는 직원 수나 절약한 시간(분)으로 측정하는 것이 불완전할 수 있다는 점이다. 더 유용한 질문은 다음과 같다. 시간과 노력이 실제로 매출, 의사결정의 질, 고객 문제 해결에 영향을 미치는 지점으로 이동했는가? 또한 교육 프로그램은 명령문 작성에만 국한되지 않고, 근거 수집, 우선순위 설정, 공동 검증, 지식 기록까지 포함해야 한다.
고바야시는 사고력과 호기심을 키우려면 도구 밖의 활동이 필요하다고 제안한다. 예를 들어 다양한 사람과 환경의 상호작용, 부업이나 비영리·자원봉사 활동 참여, 한 가지 주제에 깊이 파고들기, 독서 등이 있다. 이는 모든 조직에 입증된 처방은 아니지만, 도구를 계속 사용하는 것만으로 얻을 수 있는 것의 한계를 보여준다. 이 조사는 2만 명의 직원을 대상으로 한 예비조사에 이어 정규직 직원 3000명을 대상으로 한 본조사를 바탕으로 했다. 후속 조사는 2026년 4월 22일부터 5월 7일까지 진행되었으며, 새로운 조사는 2026년 4월 23일부터 5월 7일까지 실시되었다. 2025년 10월 조사 참가자와 신규 참가자를 추적 조사했다.