Glean Work AI Institute, 《Work AI Index 2026: Global》 제6장에 대한 한국어 재구성·해설. 원문 전체 번역이 아니라 해당 장의 주장, 주요 통계, 해석상 유의점을 정리한 자료.
AI를 활용하는 직원은 업무를 더 빨리 처리한다고 느낀다. 관리자에게는 AI가 작성한 정돈된 결과물이 전달되고, 경영진은 이용률이 높아지는 것을 확인한다. 그러나 AI 사용량의 증가를 업무 성과의 개선과 동일시하면, 도입 과정에서 새로 발생하는 인적 비용과 책임의 공백을 놓칠 수 있다.
보고서는 이를 설명하기 위해 봇시팅(botsitting)과 봇시팅에서 봇시팅의 부실화(botshitting)로 이어지는 악순환을 제시한다. 봇시팅은 AI에 맥락을 제공하고, 산출물을 검토하고, 오류를 수정하는 등 AI 결과를 실제 업무에 활용하기 위해 사람이 추가로 하는 일이다. 봇시팅에 쓰는 시간은 주당 평균 6.4시간으로 조사됐다. 한편 봇시팅에 지친 직원이 검증하지 못했거나 충분히 이해하지 못한 결과물을 업무에 넘기는 현상을 보고서는 botshitting이라 부른다.
원문은 이 두 현상이 세 가지 역설을 통해 지속된다고 설명한다.
개인의 생산성 향상이 팀과 조직의 성과 개선을 보장하지 않는다.
응답자의 75%는 AI 덕분에 생산성이 높아졌다고 평가했고, 63%는 이전에 할 수 없었던 업무를 수행할 수 있게 됐다고 답했다. 반면 AI로 인해 조직의 성과와 업무 결과가 크게 개선됐다고 답한 비율은 13%였다. 단, 서로 다른 수준의 성과를 묻는 자기보고 문항이므로 이 비율을 동일 척도의 전환율로 해석해서는 안 된다.
보고서는 간극의 주요 원인으로 **조정 업무의 과소평가(coordination neglect)**를 제시한다. AI는 그럴듯한 완성본을 빠르게 만들지만, 이를 동료나 다른 부서가 신뢰하고 활용하려면 사실 확인, 내용 보완, 업무 인계와 재작업이 필요하다. 실제로 응답자의 77%는 지난 한 달 동안 AI가 관여한 업무를 수정하거나 다시 처리한 적이 있었고, 30%는 그런 작업을 적어도 매주 경험했다고 답했다.
AI 활용 비중에 따른 AI 관련 결과물 정리·재작업 부담
| 업무 시간 중 AI 활용 비중 | 매주 재작업 경험 | 매일 재작업 경험 | 재작업 1건당 평균 소요 |
|---|---|---|---|
| 낮음(1~19%) | 20% | 6% | 19분 |
| 중간(20~49%) | 30% | 8% | 22분 |
| 높음(50% 이상) | 39% | 17% | 23분 |
AI 활용 비중이 높은 집단에서 재작업 경험과 한 건당 소요 시간이 모두 높았다. 다만 이 차이는 집단 간 상관관계이며, AI 사용이 재작업을 직접 증가시킨다는 인과관계가 입증된 것은 아니다.
AI 결과물을 더 철저히 검증해야 하는데, 매끄럽게 작성된 결과물은 검증이 필요하다는 신호를 약화시킨다.