AI 생산성의 허상 ‘워크슬롭’... 어떻게 해결할까?

많은 기업이 AI를 도입하며 시간을 줄일 수 있다고 믿는다. 보고서 작성 시간은 빨라지고, 슬라이드는 더 깔끔해지고, 회의록은 자동으로 정리된다. 겉으로 보면 일은 분명 빨라졌다.

그러나 하버드비즈니스리뷰(HBR)가 최근 지적한 내용은 다르다. AI가 만든 산출물이 정말 일을 줄였을까. 아니면 누군가가 다시 확인하고 고치게 만들었나.

HBR이 짚은 핵심은 ‘워크슬롭(workslop)’이란 단어로 설명할 수 있다. 워크슬롭은 겉으로는 잘 만든 업무 결과물처럼 보이지만 실제로는 맥락이 빠져 있고, 알맹이가 없는 AI 산출물을 일컫는다. 보고서처럼 보이지만 실제 의사결정에 사용하기 어렵다.

문제는 이 비용을 작성자가 지불하지 않는다는 점이다. 작성자는 AI로 빨리 만들었다고 느낀다. 받는 사람이 내용을 해석하고, 빠진 맥락을 찾고, 틀린 부분을 고쳐야 한다. AI가 줄인 시간이 조직 안 다른 사람의 업무로 이동한 것이다.

워크슬롭은 단순한 문서 품질 문제가 아니다. 이는 AI 전략이 실제 업무 설계로 내려오지 못했다는 신호다. CEO가 “AI를 더 쓰라”고 지시한 현장에는 품질 기준 없는 초안과 요약이 쌓이는 경우가 많다. 생산성이 높아진 것처럼 보이지만, 조직 전체의 처리 시간은 줄지 않는다.