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.