“韓 직원 31%, AI 생성물 재작업에 주당 1~2시간 들여” 작성일 03-11 21 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">워크데이, 조직 정비 및 인재 투자 필요성 제기</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="P3iPCPcnvX"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="888c5f421ef847b0f9b9a8cb619c624f9d0eae9087ba95fb958390255c63a8a1" dmcf-pid="Q9EoXohDWH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/dt/20260311154404134xaiu.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="6S0HxHKplZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/dt/20260311154404134xaiu.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="7248c75d3104611d8e3166024a582c164c23b481b6b8f9a7c3c69662420a162a" dmcf-pid="x2DgZglwlG" dmcf-ptype="general"><br> 국내 기업에서 인공지능(AI)이 이미 생산성 향상에 기여하고 있지만, 기존 조직 구조와 업무 방식에 갇혀 온전히 효과를 발휘하지 못하고 있다는 조사 결과가 나왔다.</p> <p contents-hash="857e39b88506a4ecbdece0394faa1ccb846929d32cf3423635872f68e31b1735" dmcf-pid="yOqFiF8ByY" dmcf-ptype="general">11일 워크데이가 하노버리서치와 함께 조사해 공개한 보고서에 따르면, 한국기업에 근무하는 직원의 69%는 AI 도입 이후 생산성이 향상됐다고 응답했다. 하지만 이런 성과는 범용 도구에서 발생하는 오류를 수정하고 결과물을 재확인하는 데 소요되는 시간, 이른바 ‘’재작업 세금’(Rework Tax) 현상으로 상당 부분 상쇄되고 있는 것으로 분석됐다.</p> <p contents-hash="c032d3b97455a676fad45c4a347f1e9c300e4d0e1a6623385d633fae3f95fef2" dmcf-pid="WIB3n36blW" dmcf-ptype="general">이 ‘생산성을 넘어: AI의 진정한 가치 측정하기’ 보고서에 따르면 한국 직원의 82%가 AI 활용을 통해 주당 1~7시간의 시간을 절감하고 있다. 전체 인력의 절반 이상(53%)이 주당 1~3시간을, 29%는 4~7시간을 절감하는 것으로 조사됐다.</p> <p contents-hash="ed4d3c05505201093dda8c3ec639772b99f82122d3c976d5b7fd385a3157c091" dmcf-pid="YCb0L0PKvy" dmcf-ptype="general">하지만 기존 레거시 운영 방식 업무 프로세스가 그대로 유지되면서 이런 시간이 더 빠르게 생성된 결과물을 조정하는 데 다시 소요되고 있다. 직원의 약 3분의 1(31%)이 저품질 AI 생성 결과물을 명확히 하거나 수정 및 재작성하는 데 매주 평균 1~2시간을 소요하고 있는 것으로 나타났다. 이런 ‘재작업 세금’ 현상은 AI로 절감한 시간이 실질적 투자수익률(ROI)로 전환되는 것을 가로막는 요인으로 작용한다는 게 워크데이의 지적이다.</p> <p contents-hash="3f7b1c1544c6ab5a9f1c1e9182ff32a46cb618c266ed8e38d66089b100152a61" dmcf-pid="GhKpopQ9hT" dmcf-ptype="general">이밖에도 워크데이 조사에서 국내 AI 활용은 아직 성숙 단계에 이르지 않은 것으로 나타났다. 현재 AI 도구를 매일 사용하는 직원은 22%에 불과한 반면, 절반에 가까운 48%는 주당 몇 차례 사용하는 수준에 머물러 있다. 보다 깊은 업무 통합을 통해 활용도를 확대할 수 있는 잠재력이 큰 것으로 분석됐다.</p> <p contents-hash="85b4b549747f8b47be151f402886dbca71d356053e0054f85ef6e5dd21d099d8" dmcf-pid="Hl9UgUx2lv" dmcf-ptype="general">또한, 구조적 지연 역시 주요 과제로 지목됐다. 한국 내 직무 중 절반 미만만이 AI 역량을 반영해 업데이트된 상태로, 직원들은 2015년 수준의 직무 구조 안에서 2026년 수준의 기술을 활용하고 있는 실정이라고 워크데이는 설명했다. 이로 인해 더 빠르게 확보된 결과물을 경직되고 노후화된 업무 프로세스 속에서 관리해야 하는 부담이 지속되고 있다.</p> <p contents-hash="5cd14f1163f3912d1378dee090d9b2977562e83165a99716118d54170fdcbdeb" dmcf-pid="XS2uauMVSS" dmcf-ptype="general">워크데이는 단순 AI 기술 도입을 넘어, 직무 구조의 현대화와 함께 AI로 절감한 시간을 인재에 재투자하는 전략이 핵심적인 차별 요소로 작용한다고 강조했다.</p> <p contents-hash="f6dffffdfd2e1cc38c2a10c5ebeb0117ea7a00cfe21265612974c23f7ea00386" dmcf-pid="ZvV7N7Rfyl" dmcf-ptype="general">샨 무어티 워크데이 아시아태평양지역 CTO는 “한국시장에서는 고도화된 AI도구가 기존 레거시 직무구조에 그대로 적용되면서 신뢰성과 정확성에 대한 부담이 다시 직원 개인에게 전가되는 ‘준비 격차’(readiness gap)가 분명히 나타나고 있다”며 “기술 투자와 인재 중심 투자가 함께 할 때, 기업들은 AI의 속도를 지속가능하고 인간 중심적인 경쟁우위로 전환할 수 있을 것”이라 말했다.</p> <p contents-hash="de644dd06b236474e15c1e5b3c282842560b2534fb7c8a2be1776ad6545b28cb" dmcf-pid="5Tfzjze4Wh" dmcf-ptype="general">팽동현 기자 dhp@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 구글 지도 반출 허가⋯"회수 불가능한 비가역 자산, 사후 관리 체계 중요" 03-11 다음 [게임찍먹] 방치형 문법으로 되살린 원작의 맛, '스톤에이지 키우기' 03-11 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
