AI가 “새로운 KPI”가 되면서 대기업 직원들이 왜 더 피곤해졌을까?
안녕하세요, 여러분의 금융 전문 기자입니다. 최근 “AI와 대기업 직원들”에 관한 기사가 큰 화제가 되었는데, 그 기사에 언급된 현상이 정말 충격적입니다: AI가 효율성을 높일 수 있다고 하는데, 왜 사람들은 오히려 더 피곤해하는 걸까요? 심지어 자신이 AI를 사용하고 있다는 것을 증명하기 위해 돈을 내서 서비스를 구독하거나, 상사를 AI로 “변형”시켜 평가에 대비하는 사람들도 있습니다.
이것은 단순한 직장 불만이 아니라, AI의 물결 속에서 인터넷 업계 전체가 겪고 있는 불안, 소외감, 그리고 가치의 재구성을 반영하고 있습니다. 오늘은 이 기사의 핵심 논리를 다섯 가지 측면으로 쉽게 설명해 드리겠습니다. 이 “AI 군비 경쟁”이 도대체 무엇을 의미하는지 살펴보겠습니다.
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1. “자발적 사용”에서 “강제적 평가”로: AI가 새로운 “과로 수당”이 되다
예전에는 초과 근무나 KPI를 위해 경쟁했지만, 이제는 Token(AI가 계산하는 토큰/소모량)을 위해 경쟁하고 있습니다.
기사에 나온 전형적인 예시가 있습니다: 字节의 제품 매니저인 소치는 매일 출근하자마자 여러 AI 도구들을 활성화합니다. 예전에는 “게으름을 피우는 도구”였지만, 이제는 “생존을 위한 도구”가 되었습니다. 왜냐하면 상사들이 이를 주시하기 시작했기 때문입니다.
- 예전에는: AI를 사용할지 말지는 당신의 자유였고, 사용하면 점수가 올랐습니다.
- 지금은: 회사가 Token을 제공합니다 (예: 텐센트는 월 7000위안, 알리바바는 월 8000위안), 심지어 외부 서비스 구독 비용도 회사가 지불합니다. 만약 사용량이 적으면 상사가 “왜 이렇게 적게 사용하는가? AI를 제대로 활용하지 않는 건가?”라고 묻습니다. 반대로 사용량이 많으면 “이렇게 많은 돈을 썼는데, 성과는 어디에 있는가?”라고 묻습니다.
이것이 “이중적인 구속”을 만들어냅니다:
1. 사용하지 않으면 안 됩니다: 사용하지 않으면 “낙후되었다”고 여겨지거나, “새로운 기술을 받아들이지 않는다”고 평가되어 성과와 승진에 영향을 미칠 수 있습니다.
2. 무분별하게 사용하면 안 됩니다: 회사가 비용을 계산하기 시작합니다. Token은 공짜가 아니라 실제 비용입니다. 만약 백만 개의 Token을 소모했지만 그에 상응하는 비즈니스 가치를 창출하지 못하면, 그것은 회사 자원의 낭비입니다.
간단히 말해: 회사가 고급 차량(AI 도구)을 제공하고 연료 카드도 줬습니다. 예전에는 차를 타든 말든 아무도 신경 쓰지 않았지만, 이제는 차를 타지 않으면 상사가 게으르다고 생각하고, 매일 타면 연료 소비량을 체크하며 더 많은 일을 해야 한다고 요구합니다. AI는 ‘복지’에서 ‘평가 지표’로 변했고, 직원들은 일을 해야 할 뿐만 아니라 자신이 ‘올바르게’ 일하고 있다는 것을 증명해야 합니다.
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2. 채용 기준의 대변화: AI를 모르면 면접 자격조차 없다
기사에 따르면, 메이투안, 앤트, 씨트립과 같은 대기업의 80% 이상의 직책에서 AI 능력이 명시적으로 요구됩니다. 이는 강력한 신호입니다: **“AI를 사용할 줄 알아야 한다”는 것이 ‘장점’에서 ‘필수 조건’으로, 심지어 ‘입장권’으로 변하고 있습니다.
예전에는 ‘복합형 인재’를 말했지만, 이제는 ‘전문성 + AI’가 필요합니다.
- 운영직: 예전에는 콘텐츠를 작성하거나 그림을 그릴 줄 알아야 했지만, 이제는 Prompt(지시어)를 작성하고 Agent(지능체)를 사용해 정보를 자동으로 수집하고 초안을 만들 줄 알아야 합니다.
- 개발직: 예전에는 코드를 작성할 줄 알아야 했지만, 이제는 AI에게 코드를 작성하도록 지시할 줄 알아야 합니다. 만약 여전히 수동으로 코드를 작성한다면, 속도가 느리고 신입사원이나 AI에게 대체될 수 있습니다.
간단히 말해: 지금의 채용 시장은 운전면허 시험과 같습니다. 예전에는 C1(수동 변속기)을 시험했지만, 이제는 자율 주행 보조 시스템 사용을 시험합니다. 수동 변속기만 할 줄 알아도 운전할 수는 있지만, 효율성이 중요한 대기업에서는 ‘비효율적인 인재’로 여겨집니다. 경쟁력은 더 이상 전문 지식의 양이 아니라, 그 전문 지식을 AI에게 어떻게 전달하고 AI가 그것을 실행하게 할 수 있는지에 달려 있습니다.
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3. 효율성의 역설: 시간을 절약했는데 왜 더 피곤해졌을까?
가장 혼란스러운 점은 이것입니다: AI가 분명히 8시간의 작업 시간을 절약해 줬는데, 왜 더 피곤해졌을까요?
답은 “파킨슨의 법칙”의 AI 버전에 있습니다: 작업은 자동으로 확장되어 사용 가능한 모든 시간을 차지합니다.
1. 기준이 높아졌습니다: 예전에는 보고서를 작성하는 데 3일이 걸렸지만, 이제 AI가 1시간에 해줍니다. 상사는 2일을 쉬게 해주지 않고 “1시간에 할 수 있다면 이번 달에 10개의 보고서를 제출해야 한다”고 말합니다. 또는 “코드를 이렇게 빨리 작성했는데, 왜 아직도 요구 사항이 반영되지 않았는가?”라고 묻습니다.
2. 새로운 병목 현상이 생겼습니다: AI가 ‘실행’ 문제를 해결했지만, ‘결정’과 ‘협업’ 문제는 해결하지 못했습니다.
- 코드는 작성되었지만, 요구 사항이 맞는가?
- 보고서는 만들어졌지만, 데이터의 정확성은 어떤가?
- 계획은 나왔지만, 상사가 승인했는가?
- 이제의 병목 현상은 ‘속도’에서 ‘사고’와 ‘인간 관계’로 옮겨갔습니다. AI가 ‘육체적인 일’의 시간을 줄여주었지만, ‘정신적인 일’과 ‘소통의 시간’을 늘렸고, 그에 따른 에너지 소모가 더 큽니다.
간단히 말해: 예전에는 단순히 일을 하는 사람이었지만, 이제는 그 일을 감독하는 사람이 되었습니다. 감독은 일하는 사람보다 더 피곤합니다. 왜냐하면 모든 과정을 지켜봐야 하고, 상대방과 다투어야 하기 때문입니다. AI는 ‘육체적인 일’의 시간을 줄여주었지만, ‘정신적인 일’과 ‘소통의 시간’을 늘렸고, 그에 따른 에너지 소모가 더 큽니다.
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4. 황당한 ‘비정상적인’ 대응 방법: AI를 이용해 AI에 대응하고, 상사에게 대응하기
기사에서 가장 흥미로운 부분은 직원들이 AI 평가에 대비하기 위해 만든 다양한 ‘비정상적인’ 대응 방법입니다. 이는 직장 내 관계의 변화를 보여줍니다.
1. 상사를 AI로 ‘변형’시키기: 알고리즘 엔지니어인 소린은 상사의 모든 대화 기록과 결정 스타일을 AI에게 입력해 상사의 ‘분신’을 만들었습니다. 보고하기 전에 먼저 AI 상사와 연습을 하고, 상사가 어떻게 화낼지 예측한 후 말투를 조정했습니다. 그 결과 최고 성과를 받았습니다.
- 본질: 이것은 업무 품질을 향상시키는 것이 아니라 ‘게임’입니다. 그는 AI를 이용해 ‘상사와의 관리’를 최적화하는 것이지, 업무 자체를 최적화하는 것이 아닙니다.
2. AI를 이용한 360도 평가: 직원들은 AI로 자신의 평가를 작성하고, 동료들도 AI로 평가를 작성합니다. 상사는 AI가 만든 아름다운 말만 봅니다.
- 본질: 성과 평가가 형식적인 것이 되었습니다. 모두가 AI를 이용해 ‘완벽한’ 평가를 작성하면, 평가는 진짜 피드백의 가치를 잃고 ‘문자 게임’이 되어버립니다.
간단히 말해: 이것은 시험에서 부정행위와 같습니다. 예전에는 답안을 베끼는 것이었지만, 이제는 AI에게 답안을 작성하게 하고, 다른 AI에게 그 답안을 검토하게 합니다. 사람들은 누가 더 잘 알고 있는지가 아니라, 어떻게 AI와 상사를 속일 수 있는지를 경쟁합니다. 이런 내부 경쟁은 의미가 없는 소모일 뿐이며, 실제 가치를 창출하지 않고 모두의 에너지와 회사의 비용만 소모합니다.
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5. 궁극적인 질문: 인간의 ‘잔여 가치’는 무엇인가?
마지막으로, 기사는 철학적인 질문을 던집니다: 실행이 매우 저렴해진 상황에서 (AI가 몇 초 만에 코드나 보고서를 작성할 수 있음), 인간의 가치는 무엇일까요?
기사의 답은 명확합니다: 인간의 가치는 ‘판단’, ‘책임’, ‘조정’에 있습니다.
1. 문제 정의: AI는 ‘어떻게 할지’를 답할 수 있지만, ‘왜 할지’는 인간만이 답할 수 있습니다.
- 예를 들어, 데이터 분석가인 코코는 AI가 SQL을 작성할 수 있지만, 어떤 테이블의 데이터가 오류가 있는지, 비즈니스 측이 실제로 어떤 지표를 원하는지는 AI가 모릅니다. 인간은 ‘문제를 정의’하고, AI는 ‘문제를 해결’합니다.
2. 책임을 지기: AI는 실수할 수 있지만, 책임을 질 필요가 없습니다.
- AI가 작성한 코드로 인해 시스템이 다운되거나 보고서가 결정을 오도하면, 해고되거나 성과가 감점되는 것은 인간이지, AI가 아닙니다. 이런 ‘위험을 감수하는’ 능력은 AI가 대체할 수 없습니다.
3. 자원 조정: AI는 완벽한 소통 문구를 작성할 수 있지만, 다투는 부서들을 실제로 만나게 하거나 상사가 예산을 승인하게 할 수는 없습니다. 인간은 ‘연결자’이고, AI는 ‘가속기’입니다.
간단히 말해: AI 시대에는 실제로 일을 하는 사람’의 가치가 떨어지고, 결정을 내리는 사람’과 ‘책임을 지는 사람’의 가치가 올라갑니다.**
- 단순히 실행자(코드 작성, 콘텐츠 작성, 표 작성)라면 가치가 크게 줄어듭니다.
- 결정자, 조정자, 또는 AI의 오류를 파악하고 책임을 질 수 있는 사람이라면 가치가 크게 상승합니다.
결론적으로:
이 AI의 물결은 직원들을 없애려는 것이 아니라, **‘선별’하려는 것입니다.
- 탈락하는 사람들은: 단순히 기계적으로 실행하고, 생각하지 않으며, 책임을 지기 싫어하는 사람들