AI 잘 쓰는 사람이 가장 먼저 지치는 이유..."직장인 7명 중 1명 뇌 과부하, 고성과자 집중" 작성일 03-09 27 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="toQ7Zh0HTy"> <p contents-hash="2a32f566877b3ec9183f3f4ff223f82995592d0750754c83471d15fc67b89aa5" dmcf-pid="Fgxz5lpXWT" dmcf-ptype="general">"AI를 쓸수록 제가 멍청해지는 것 같아요. 생각을 안 하게 되는 거죠." </p> <div contents-hash="fa80fe439ea632be037e9412c36b55e4c94f289545a22fa42ef627a119f647e1" dmcf-pid="3aMq1SUZWv" dmcf-ptype="general"> 국내 한 IT기업 10년차 개발자 A씨는 최근 동료들 사이에서 이런 말이 자주 오간다고 했다. 기획서 작성부터 코드 리뷰, 회의록 정리까지 AI 도구를 다층적으로 활용하는 업무 환경에서, 어느 순간부터 하루가 끝날 때마다 이전과는 다른 종류의 피로가 쌓인다는 것이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e780d8276dc4b3cf8abeb9d11289e5e79896b9b6d13b4c611d11213166013120" dmcf-pid="0NRBtvu5TS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(AI 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/09/552816-OGTrtXj/20260309090820364fakg.png" data-org-width="600" dmcf-mid="5CtmaxEovY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/09/552816-OGTrtXj/20260309090820364fakg.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (AI 생성) </figcaption> </figure> <p contents-hash="01f87511d89f718b4e46ddbb3eccd4bce329cd22f55ed8e07955b1ac9e67959c" dmcf-pid="pEnVUGb0Sl" dmcf-ptype="general">이미 AI는 국내 직장인의 일상 업무 도구로 자리잡았다. 한국생산성본부가 국내 직장인 1,754명을 대상으로 실시한 '2026 HRD 트렌드 리포트'에 따르면 응답자의 79%가 AI를 업무에 활용한 경험이 있으며, 주 1회 이상 사용하는 비율은 86%에 달한다. 활용 빈도는 높아졌지만, 그 이면에 쌓이는 인지 피로는 아직 제대로 다뤄지지 않고 있다. </p> <p contents-hash="ac301844e66bfd7a1251ac437940e27590a304a810174f45e253bb8725eef5bf" dmcf-pid="UDLfuHKpSh" dmcf-ptype="general">보스턴컨설팅그룹(BCG)과 캘리포니아대 리버사이드 캠퍼스 연구진이 공동 수행한 연구가 3월 5일 하버드비즈니스리뷰(HBR)에 게재됐다. 미국 풀타임 직장인 1,488명을 대상으로 한 이 연구는 특정 방식의 AI 활용이 인지 피로를 심화시킨다는 사실을 수치로 입증했다. </p> <div contents-hash="fda3b1d3c048abc2816ce8c4ea4bf3728bb7f12a02d5ebfb0b3a0a387a18b300" dmcf-pid="uwo47X9UWC" dmcf-ptype="general"> 연구에 따르면 AI를 활용하는 직장인 가운데 14%가 '브레인 프라이(brain fry·뇌 과부하)'를 경험했다. 연구진은 이를 "AI 도구의 과도한 사용, 상호작용, 또는 감독에서 비롯한 인지 용량 초과 상태의 정신 피로"로 정의했다. 마케팅, 소프트웨어 개발, 인사, 재무, IT 직군에서 발생 비율이 특히 높았다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="02dee8db863ac1db9604b8698f0a57a23e730c64dd546bb2ff31b8096dd47c85" dmcf-pid="7rg8zZ2ulI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="마케팅·HR·운영·엔지니어링·재무·IT 등 다양한 업무 분야에서 ‘AI 뇌 과부하’ 현상이 보고되고 있다. (출처=HBR)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/09/552816-OGTrtXj/20260309090821890vwmd.png" data-org-width="426" dmcf-mid="1FXsNMDgvW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/09/552816-OGTrtXj/20260309090821890vwmd.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 마케팅·HR·운영·엔지니어링·재무·IT 등 다양한 업무 분야에서 ‘AI 뇌 과부하’ 현상이 보고되고 있다. (출처=HBR) </figcaption> </figure> <p contents-hash="270a9bc153d9455ff47990d2d11a4941225489b3ae1a71aca341fc46a00e95fd" dmcf-pid="zma6q5V7hO" dmcf-ptype="general">뇌 과부하를 경험한 직장인들은 비슷한 표현을 썼다. 머릿속에서 '윙윙거리는' 느낌, 정신적 '안개', 두통, 의사결정 속도 저하가 대표적이었다. 한 시니어 엔지니어링 매니저는 "하나의 도구가 기술적 판단을 돕고, 또 다른 도구가 초안을 쏟아내는 상황에서 이것저것 확인하다 보니 더 빠르게 일하는 게 아니라 뇌가 그냥 복잡해졌다"며 "결국 문제를 푸는 것보다 도구를 관리하는 데 더 많은 힘을 쏟고 있다는 걸 깨달았다"고 밝혔다. </p> <p contents-hash="152f015fd72566c7e3eedcc5c78c4a2e5b04750077068ce26b83b73273cbb88e" dmcf-pid="qsNPB1fzls" dmcf-ptype="general">BCG의 줄리 베다르 디렉터는 "이 연구를 시작한 이유 중 하나는, 조직에서 높은 성과자로 평가받는 사람들에게 이 현상이 집중적으로 나타나는 것을 목격했기 때문"이라고 밝혔다. AI가 역량을 확장해주는 동시에 책임 범위의 팽창으로 이어져 인지 과부하를 촉발한다는 분석이다. </p> <p contents-hash="a784d195328c2d7901967019486ea6d76cecb08ae15e2eb88cf50d725fc31a74" dmcf-pid="BOjQbt4qWm" dmcf-ptype="general">뇌 과부하를 경험한 직장인은 그렇지 않은 직원 대비 의사결정 피로도가 33% 높았고, 이직 의향은 약 10% 높게 나타났다. 복수의 AI 시스템을 동시에 감독해야 하는 상황은 정신 피로를 12% 추가로 끌어올렸다. </p> <p contents-hash="3eb4f78922053413a28623f5d9f33dd35ffefcc67961c6ea375b8391f70e9a58" dmcf-pid="bIAxKF8BTr" dmcf-ptype="general">카네기멜론대와 마이크로소프트(MS) 공동 연구에서도 유사한 경향이 확인된다. 생성형 AI를 주 1회 이상 업무에 활용하는 지식 근로자 319명을 분석한 결과, 이해력(79%), 종합력(76%), 지식 습득(72%) 등 전 인지 영역에서 '생각하는 노력이 줄었다'는 응답이 공통적으로 나타났다. AI 능력에 대한 신뢰도가 높아질수록 비판적 사고 노력이 감소하는 통계적으로 유의미한 상관관계도 확인됐다. </p> <p contents-hash="3720aff49930c29e493ee48677f4618ca8d07d83015948414f8438d291012605" dmcf-pid="KCcM936bhw" dmcf-ptype="general">연구의 핵심 발견은 역설적이다. AI는 번아웃을 줄이기도 하고, 만들기도 한다. 반복적·단순 업무를 AI에 위임할 때는 스트레스 수준이 뚜렷이 감소했다. 반면 여러 AI 도구를 동시에 관리하거나 AI 산출물을 끊임없이 검증해야 하는 환경에서는 인지 부하가 급격히 상승했다. 연구진은 리더십을 핵심 변수로 지목했다. AI 활용 방식을 관리자가 의도적으로 설계하고 방향을 제시한 조직에서 뇌 과부하 발생률이 낮게 나타난 것이다. </p> <p contents-hash="ba8643643d5256c71662b91a9cbc1a4ed1d5690c2fb1831ba1df439d4a9a7eb9" dmcf-pid="9hkR20PKSD" dmcf-ptype="general">베다르는 CBS뉴스 인터뷰에서 "해법은 AI를 포기하는 게 아니라 인간이 이 도구와 어떻게 상호작용할지를 재설계하는 것"이라고 강조했다. "어제 하던 일 그대로에 AI만 얹는 방식으로는 안 된다"는 것이다. </p> <p contents-hash="432588d1fdfb0c43bec77e97e671598a29418367629d8d397a6c4fb8008c8898" dmcf-pid="2IAxKF8BTE" dmcf-ptype="general">해법의 방향은 단순하다. 회의록 정리나 데이터 요약처럼 반복적인 업무는 AI에 맡겨 뇌의 여유를 확보하고, 여러 AI 도구를 동시에 돌리기보다는 업무 성격에 맞는 도구 하나를 정해 쓰는 것이 낫다. 관리자 역할도 중요하다. "이 업무는 AI로, 이 판단은 사람이"라는 기준을 팀 단위로 명확히 정해두지 않으면, 결국 직원이 AI가 만든 결과물을 끝없이 확인하는 악순환에 빠진다. AI 도구의 처리 속도는 이미 인간의 적응 속도를 앞질렀다. 기술을 도입하기 전에 일하는 방식부터 바꾸지 않으면, 생산성 향상이 아닌 탈진만 남는다. </p> <p contents-hash="644e9936e6ee388f628e9370ba57cbbba7da6c958ff4e117e9d0d3d32b8261ab" dmcf-pid="VCcM936bvk" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p> </section> </div> 관련자료 이전 레드벨벳 아이린, 1년 4개월 만에 솔로 가수로 컴백 03-09 다음 [다가올 K로봇 시대]④한국의 경쟁력은 ‘데이터’…"축적·활용으로 SW 차별화 가능" 03-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
