생성형 AI가 업무 투입 시간을 줄여주지만, 기업의 성과로 이어지지 않는 ‘생산성 누수’ 현상이 나타나고 있다. 왜 이런 현상이 반복되는지, 그리고 어떻게 하면 AI가 진짜 생산성을 높일 수 있을지를 짚어본다. 싱가포르 DBS 등 선도 기업의 사례를 통해, 조직 변화 관리와 전사적 대응의 실마리를 찾아보자.
Summary
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생성형 AI 도입 이후 업무시간은 줄었으나, 이에 따른 효익이 조직 성과로 연결되지 않는 생산성 누수가 나타남
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이는 과거 컴퓨터 도입 시의 ‘생산성 역설’과 유사하며, AI 도입 효과가 실제로는 업무중복, 미활용, 역할 전환 미흡 등으로 상쇄되고 있음
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특히, AI를 기존 업무 틀에 단순히 끼워 넣거나 조직 차원의 활용 계획·성과 측정체계·문화 기반이 부재할 경우 생산성 누수가 발생함
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이에 대한 대응을 위해 AI 도입 전 조직 변화관리 설계가 필요하며, 싱가포르 DBS 사례처럼 직무 재설계와 재배치를 병행할 때 생산성 효과가 극대화됨
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궁극적으로 기술부서 중심에서 벗어나 전략·재무·HR 등 전사 차원의 역할 분담과 연계가 AI 생산성 향상의 관건임
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