AI 도입 뒤 매니저가 더 힘들어졌다는 설문
기업들은 직원들의 생산성을 높이기 위해 AI 도구를 제공하고 있지만, 그 도구들은 오히려 관리자들에게 새로운 문제를 만들고 있는 것으로 보인다.
업무 관리 회사 Monday.com의 의뢰로, 7개국의 이사와 고위 관리자 1,700명을 대상으로 Nielsen이 실시한 설문조사에 따르면, 최고위급 리더의 절반 이상은 AI를 도입한 뒤 직원들의 업무를 평가하기가 더 어려워졌다고 답했다. 의뢰 이유는 직원들의 산출물이 이제는 대부분 다듬어진 상태로 관리자의 받은편지함에 도착하기 때문에, 어디까지가 직원의 몫이고 어디까지가 AI의 몫인지 구분하기 어렵기 때문이다. 그 결과, 관리자 거의 절반은 예전보다 팀의 산출물을 검토하고 방향을 잡아주는 데 더 많은 시간을 쓴다고 말했다.
그렇다고 해서 관리자들이 AI에 불만이라는 뜻은 아니다. 사실은 정반대다. 설문에 응한 관리자 94%는 AI를 활용해 업무를 개선하는 데 기대감이 있다고 답했고, 많은 이들이 어디에 AI를 써야 가장 큰 가치를 얻을 수 있는지도 알고 있다고 자신했다. Monday.com의 시장조사 및 고객 인사이트 총괄인 Michal Miller Levi는 이런 열정을 2000년대 초 인터넷의 초기 시절에 비유하며, 사람들은 AI에서도 비슷한 종류의 “마법”을 본다고 말했다.
하지만 문제는, 기업이 적응할 수 있는 속도보다 AI가 훨씬 더 빠르게 발전하고 있다는 점이라고 그녀는 TechCrunch에 말했다. Levi는 “AI는 [관리자들에게] 개인적으로는 매우 잘 작동하지만, 관리자로서의 역할도 따로 있습니다. 그들은 조직도 이끌어야 합니다 … 그들의 어려움은 AI가 조직의 프로세스보다 훨씬 더 빠르게 움직이고 있다는 데서 비롯됩니다”라고 말했다.
관리자들은 팀을 평가하는 방식도 다시 생각하고 있다. 응답자의 78%는 AI 도입 이후 직원 평가 방식을 바꿨다고 답했으며, 직원이 프롬프트를 얼마나 잘 작성하는지, 어떤 업무를 AI에 맡길지 판단하는 능력, 새로운 업무 방식을 실험하는 능력에 더 큰 비중을 두고 있다고 밝혔다.
하지만 관리자들이 업무의 어느 부분이 AI에 의해 만들어졌는지 쉽게 알 수 없다면, 직원들을 얼마나 공정하게 평가할 수 있을까? 그리고 정작 관리자들 자신도 그 판단을 내리는 데 점점 더 AI에 의존하고 있다면 어떨까? 이번 설문조사에서는 관리자 46%가 의사결정에 참고할 정보를 얻기 위해 AI를 사용한다고 답했고, 리더의 39%는 성과평가 초안을 작성하는 데 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났다.
이러한 관행은 평가 과정에 평소보다 더 많은 편향을 가져올 위험이 있다. LLM은 본질적으로 예측 기계이며, 훈련 데이터에서 발견되는 인간의 패턴을 반복하는 경향이 있기 때문이다. 룩셈부르크 사회경제연구소의 올해 초 연구에 따르면 발견된 바에 따르면 “명확한 객관적 기준이 없고 개인을 독립적으로 평가하는 경우” LLM은 인간과 비슷하게 성과를 평가하는 경향이 있다. 또 2025년 초의 한 연구 논문은 AI 모델이 흑인 남성 지원자에게 편향될 수 있으며, “다양한 사회집단에 걸쳐 방향과 크기가 서로 다른 상당한 편향을 보인다”고 밝혔다.
Levi에게 AI를 활용해 사람들의 성과를 판단하는 일이 과정에 외부 편향을 끌어들일 수 있는지 물었을 때, 그녀는 기업들이 아직 그런 문제를 어떻게 다뤄야 할지 정리하지 못한 상태라고 말했다.
AI는 관리자들의 하루 모습도 바꾸고 있다. 누군가는 어떤 업무를 AI 에이전트에 넘길지 결정하고, 그 결과물을 확인하며, 문제가 생기면 직접 개입해야 한다. 이 보고서는 이런 감독 업무가 새로운 층위의 “보이지 않는 노동”에 해당할 수 있다고 시사한다.
소프트웨어 자체도 관리가 더 어려워지고 있다. 관리자 57%는 현재 조직 안에서 돌아가는 도구의 수가 이전보다 더 많아졌다고 답했으며, 약 51%는 AI 도입 이후 도구들이 더 서로 얽혀 있고 한데 모여 있게 되었다고 말했다. AI 인프라가 완전히 최적화되고 중앙집중화되어 있다고 답한 비율은 29%에 불과했다.
Levi는 기업들이 AI가 소프트웨어 스택을 줄여줄 것으로 기대했다고 말했다. 하지만 실제로는 직원들이 회사의 승인 시스템 밖에서 도구를 도입하면서 앱, 통합, 그림자 AI 사용이 더 늘어나고 있다.
Levi는 “관리자들은 2025년을 마치면서 도구를 통합하고, 실제로는 소프트웨어 수를 줄이게 될 거라고 느꼈습니다. 그런데 실제로는 사용 중인 도구 수가 늘었습니다”라고 말했다. “50%가 넘는 사람들이 작년보다 지금 더 많은 도구를 사용한다고 말하고 있고, 그 추세는 멈추지 않고 있습니다.”
회사가 스스로 행동할 수 있는 AI 에이전트를 배치하면서 이런 통제에 대한 필요성은 점점 더 시급해지고 있는 듯하다. 이번 조사에 따르면 관리자 58%는 1년 안에 인간 직원보다 더 많은 AI 에이전트를 관리하게 될 것으로 예상했고, 46%는 그 에이전트들의 행동에 대한 통제력을 잃을까 걱정한다고 답했다.
AI가 내린 결정에 대해 책임을 져야 한다는 두려움도 적지 않다(응답자의 35%가 그렇게 답했다). LLM은 여전히 대체로 예측하기 어렵기 때문이다. Levi는 “그들은 자신의 에이전트가 완전 자율적으로 움직이길 원하지 않는다”고 말하며, 중요한 업무와 결정에 관해서는 사람이 관여하고 AI의 자문을 받기를 관리자들이 원한다고 설명했다.
핵심적으로, 이번 보고서의 결과는 AI 도입이 생산성을 높일 기회인 동시에 거버넌스 문제이기도 하다는 점을 보여준다. 이를 다룰 적절한 절차와 인프라가 없다면, 관리자들은 상황을 간신히 굴러가게 하느라 분주해 보인다.
출처
- 원문: https://techcrunch.com/2026/10/21/ai-promises-productivity-but-for-managers-its-mostly-a-headache-for-now-says-new-survey/ (2026-10-21 · Ram Iyer)