직장인, AI 돌보느라 주 6시간 낭비… 업무 스트레스 급증
최근 연구에 따르면, 화이트칼라 직장인들은 AI가 생성한 결과물을 검토하고 오류를 수정하는 이른바 '봇시팅(Botsitting)'에 주당 평균 6.4시간을 소모하는 것으로 나타났습니다. 개인의 생산성은 올라갈지 몰라도 조직 전체의 성과로 이어지지 않는 현상 속에서, 인정받지 못하는 추가 업무에 지친 직원들의 이직율이 크게 높아지고 있어 기업의 올바른 AI 도입과 관리가 시급한 과제로 떠올랐습니다.
AI는 직장인의 시간을 절약해 줄 것으로 기대되었습니다. 하지만 일부 직원들은 매주 수많은 시간을 AI의 뒤처리를 하는 데 쓰고 있다고 전합니다.
노트르담 대학교, 스탠퍼드 대학교, UC 버클리 등의 연구진이 참여하여 글린(Glean)의 Work AI Institute가 발표한 새로운 보고서에 따르면, 화이트칼라 근로자들은 평균적으로 주당 6.4시간을 AI에 맥락을 제공하고, 결과물을 확인하며, 실수를 디버깅하고 오류를 수정하는 '봇시팅(Botsitting)'에 소비하는 것으로 나타났습니다.
연구진은 2025년 12월부터 2026년 1월까지 미국, 영국, 호주에서 주로 컴퓨터나 디지털 도구를 사용하여 일하는 6,000명의 정규직 근로자를 대상으로 설문 조사를 실시했습니다. 보고서 작성자들은 AI를 유용하게 만들기 위해 필요하지만 종종 간과되는 이러한 작업을 설명하기 위해 '봇시팅'이라는 용어를 만들어냈습니다.
보고서는 "근로자들은 이제 매주 평균 6.4시간, 즉 거의 하루 종일 일하는 시간을 봇시팅에 소모하고 있다"고 밝혔습니다.
'지루하고' '지치는' 업무
이번 연구 결과는 개인의 생산성 향상과 전사적 성과 사이의 괴리가 커지고 있음을 강조합니다. 비즈니스 인사이더의 줄리아나 카플란과 제이콥 진쿨라 기자가 이번 주 다음 기사 시리즈인 '위대한 코딩 리셋(The Great Coding Reset)'에서 보도했듯, 이는 많은 기업이 직면한 생산성 역설입니다.
글린의 보고서에 따르면 응답자의 87%가 업무에 AI를 사용한다고 답했고, 75%는 AI가 생산성을 높여준다고 말했습니다. 하지만 단 13%만이 조직의 성과가 AI 덕분에 크게 향상되었다고 답했습니다.
이 보고서의 공동 저자이자 글린의 Work AI Institute 책임자인 레베카 하인즈에 따르면, 사라지지 않고 있는 생산성의 상당 부분이 직원들이 예상치 못했던 업무에 잠식되고 있습니다.
수요일 '코그니티브 레볼루션(Cognitive Revolution)' 팟캐스트에 출연한 하인즈는 봇시팅을 "지루하고 지치는 작업"이라고 묘사하며, "조직 내에서 보상을 받거나 인정받지 못하며, 추적되거나 측정되지 않고, 당연히 인센티브도 제공되지 않는다"고 지적했습니다.
퇴사 위험
이러한 부담은 직원들의 사기에 타격을 주고 있습니다. 보고서에 따르면, AI를 사용하는 시간 중 봇시팅에 쏟는 비중이 비정상적으로 많은 직원은 적극적으로 새 직장을 찾을 확률이 73% 더 높은 것으로 나타났습니다.
보고서는 "인정이나 보상 없이 이를 감내하는 직원들은 지쳐가고, 원망하게 되며, 결국 이력서를 다듬기 시작한다"고 전했습니다.
보고서에 따르면, 이러한 좌절감은 단순한 업무량 증가에서 그치지 않습니다. 많은 직원들이 이제 서로 연결되지 않은 AI 시스템 간에 정보를 옮기고, 실수를 수정하며, 도구가 이미 알고 있어야 할 맥락을 제공하는 데 시간을 보내고 있습니다. 즉, 제대로 연동되지 않는 기술들 사이에서 중재자 역할을 하고 있는 셈입니다.
하인즈는 팟캐스트에서 어떤 경우에는 직원들에게 자신이 가장 좋아하는 업무를 자동화하도록 요구하기도 한다고 지적했습니다. 예를 들어, 고객과의 관계를 구축하는 것을 즐기는 고객 서비스 직원이 점점 더 AI 에이전트(AI agent)를 감독하는 업무를 맡게 되는 경우를 들 수 있습니다.
"그것(고객과의 교감)이 일에서 주는 즐거움이자 의미입니다"라고 그녀는 말했습니다. "이는 매우 위험한 일입니다."
봇시팅의 악순환 끊기
연구진에 따르면, 해결책은 단순히 AI를 더 많이 도입하는 것이 아닙니다. 가장 큰 성과를 거두고 있는 조직들은 주로 AI '주변'에서 더 많은 작업을 수행하는 곳들입니다. 즉, 직원들이 올바른 맥락에 접근할 수 있도록 돕고, 기술을 효과적으로 사용하는 방법을 가르치며, 좋은 AI 보조 작업이 어떤 모습이어야 하는지에 대한 명확한 기준을 설정하는 등의 노력을 기울이고 있습니다.
보고서는 "앞서나가는 기업들은 다른 방식으로 일하고 있습니다. 그들은 AI 시간의 더 많은 비중을 단순히 AI를 사용하는 데 쓰지 않습니다. 대신 그 시간의 더 많은 비중을 AI 주변 작업, 즉 맥락을 설정하고, '좋은 결과'의 기준을 정의하며, 판단력을 구축하고 위임하는 데 사용하고 있습니다."라고 강조했습니다.