23
그래도 이 과정을 통과하지 않으면 다음 단계는 없다
요즘 머리가 진짜 아프다
요즘 머리가 아프다. 비유가 아니라 물리적으로 아프다. AI 세션을 네다섯 개 동시에 돌리면서 각각의 결과물을 검토하고, 방향을 수정하고, 다시 돌리는 일을 하루 종일 반복하면 저녁쯤 되면 관자놀이가 욱신거린다. 예전에는 일이 많아서 피곤한 거였다. 지금은 다르다. 일의 양이 아니라 밀도가 뇌를 압도하는 느낌이다. AI가 쉬지 않으니 나도 쉬지 않게 된다.
하버드 비즈니스 리뷰는 이 상태를 "AI 브레인 프라이(brain fry)"라고 불렀다. 뇌가 튀겨진다는 뜻이다. BCG와 UC 리버사이드 연구진이 미국 직장인 1,488명을 조사한 결과, 14%가 이 상태를 경험하고 있었고, 이들의 의사결정 피로도는 33%, 오류율은 39% 높았다. 이 숫자를 보면서 느낀 것은 놀라움이 아니라 안도였다. 나만 이런 게 아니구나. 밤에 AI를 돌리다가 갑자기 모든 것이 귀찮아지는 순간, 아침에 노트북을 열기 싫은 순간, 분명히 해야 할 일인데 손이 가지 않는 순간. 그게 의지의 문제가 아니라 뇌의 과부하라는 걸 알게 됐다.
AI를 잘 쓸수록 왜 더 힘든가
AI를 잘 쓰는 사람이 왜 더 힘든지는 직접 해봐야 안다. AI가 시간을 벌어주면 그 시간에 쉬는 것이 아니라 더 많은 일을 채워 넣는다. 하나를 시키면 결과가 나오고, 결과를 보면 다음 질문이 생기고, 그 질문을 던지면 또 결과가 나온다. 이 루프가 빠르게 돌기 시작하면 멈추기가 어렵다. 재밌기도 하고, 가능성이 보이기도 하고, "조금만 더 하면 될 것 같은" 감각이 계속 나를 잡아끈다. 그러다 정신을 차리면 새벽 두 시다.
ActivTrak이 16만 명 이상의 직원 데이터를 3년간 추적한 결과가 이 경험을 숫자로 보여준다. AI 도입 이후 모든 업무 카테고리의 작업량이 증가했고, 줄어든 카테고리는 하나도 없었다. 평균 집중 세션은 13분 7초로 3년 전보다 9% 줄었다. 토요일 생산 시간은 46%, 일요일은 58% 증가했다. AI가 일을 줄여주는 게 아니라 일의 경계를 넓혀버린 것이다. 예전에는 주말에 할 수 없던 일들이 이제는 가능해졌고, 가능하면 하게 된다.
UC 버클리 연구진이 200인 규모 테크 기업에 8개월간 상주하며 관찰한 결과도 같았다. AI를 가장 열정적으로 쓴 사람들에게서 번아웃이 가장 먼저 나타났다. PM이 직접 코딩을 시작하고, 리서처가 엔지니어링을 흡수하고, 업무와 여가의 경계가 자발적으로 무너졌다. 한 엔지니어의 말이 내 상황과 정확히 겹쳤다. "AI로 생산성이 올라가니까 일을 덜 할 수 있을 거라 생각했다. 실제로는 같은 양을 하거나 더 많이 했다." Upwork가 2,500명을 조사한 결과는 더 극적이었다. AI로 생산성이 가장 높아진 사람들이 번아웃 가능성 88% 더 높았고, 퇴직을 고려할 가능성이 2배였다. 가장 잘하는 사람이 가장 먼저 타버린다.
아무도 시키지 않았는데 혼자 달리고 있다
뇌의 과부하만으로는 이 번아웃을 설명할 수 없다. 더 깊은 문제가 있다. 나는 조직에서 AI 활용을 주도하면서 아무도 시키지 않은 일들을 해왔다. 업무 프로세스를 AI로 재설계하고, 동료들에게 사용법을 공유하고, "이렇게 하면 이만큼 빨라집니다"라는 결과물을 만들어서 보여줬다. 처음에는 재밌어서 시작했다. 가능성이 보였고, 조직이 바뀔 수 있다고 믿었다. 그런데 돌아오는 반응은 대부분 무관심이었다. 바쁘다, 나중에 보겠다, 지금은 다른 게 더 급하다.
Upwork 조사에서 가장 생산적인 AI 사용자의 62%는 자신의 AI 활용이 회사 전략과 어떻게 연결되는지조차 이해하지 못했다. 이들 중 3분의 2 이상이 동료보다 AI를 더 신뢰한다고 답했다. 이 숫자가 불편한 이유는 내 경험과 너무 일치하기 때문이다. 팀과 조율하는 것보다 AI한테 바로 시키는 게 빠르고 정확하다는 걸 알게 되면, 점점 혼자 일하게 된다. 혼자 밤에 AI를 돌리고, 다음 날 결과물을 보여주고, 그래도 조직은 그대로다. 이 간극이 쌓이면 동기 부여가 무너진다.
솔직히 말하면, 조직의 무관심이 틀렸다고만 할 수도 없다. 기존 조직 구조에는 그 나름의 가치가 있다. 협업, 합의, 프로세스, 보고 체계. 이것들은 수십 년에 걸쳐 사람과 사람 사이의 신뢰를 기반으로 만들어진 것이고, 그 자체로 의미가 있다. AI로 하루 만에 끝낼 수 있는 일을 팀 합의에 맞춰 일주일에 걸쳐 진행하는 것이 비효율이라고만 말할 수는 없다. 그 과정에서 팀이 같은 방향을 보게 되고, 맥락이 공유되고, 누군가 혼자 달려서 생기는 리스크가 줄어든다. 나는 변화를 밀어야 한다고 믿지만, 기존 구조가 지켜온 가치를 부정할 수도 없다. 이 사이에 서 있는 것이 진짜 힘든 지점이다.
그래도 이 과정을 멈출 수 없다
그럼에도 나는 이 과정을 멈출 수 없다. 멈추고 싶지 않은 것이 아니라 멈출 수가 없다. AI로 가능한 것을 본 사람은 못 본 상태로 돌아갈 수 없기 때문이다. 하루에 할 수 있는 일의 양이 열 배가 되는 경험을 한 사람이, 다시 예전 속도로 돌아가서 일하는 것은 불가능하다. 불편하고 외롭고 뇌가 타는 것을 알면서도 계속하는 이유는, 이미 본 것을 지울 수 없기 때문이다.
McKinsey의 2025년 데이터에 따르면 88%의 조직이 AI를 도입했지만, 실질적 전환을 달성한 곳은 6%에 불과하다. S&P Global에서는 2023년에 AI를 도입한 기업의 42%가 2025년 초 완전히 포기했다. 대부분의 조직이 이 과정에서 포기한다. 포기하지 않은 소수만이 다음 단계에 도달한다. 지금 느끼는 고통은 선택의 결과가 아니라, 포기하지 않은 사람에게 주어지는 통과 비용이다.
Amazon처럼 전 직원에게 강제로 AI를 쓰게 해서 되는 것도 아니었다. 2,000억 달러를 투자하고 사용률을 대시보드로 추적했는데, 1,000명 이상이 반대 청원에 서명했다. 탑다운 강제 도입도, 바텀업 에반젤리즘만으로도 조직은 바뀌지 않는다. Workday 창업자가 CEO로 복귀하고, Airbnb의 Chesky가 직접 AI-first 전환을 주도하고, Stripe의 Collison이 자동화 파이프라인을 직접 구축하는 이유가 있다. 변화는 누군가가 직접 부딪히면서 만들어내는 것이고, 그 과정이 편할 리가 없다.
이 과정을 통과하지 않으면 다음은 없다
스티브 잡스는 명상에 대해 이렇게 말했다. "가만히 앉아서 관찰하면 마음이 얼마나 불안한지 보인다. 억지로 잠재우려 하면 더 심해진다. 하지만 시간이 지나면 잠잠해지고, 그때 더 미묘한 것들이 들리기 시작한다." 나는 이 말이 지금 AI 네이티브들이 겪는 상황과 닮아 있다고 생각한다. 뇌가 과부하되고, 조직이 따라오지 않고, 혼자 달리는 외로움이 있다. 억지로 해결하려 하면 더 힘들어진다. 이 과정을 계속 통과하다 보면, 어떤 일에 AI를 쓰고 어떤 일에는 쓰지 않아야 하는지, 조직의 속도에 맞추는 것과 타협하는 것의 차이가 어디인지, 생산성과 보람 사이의 균형이 어디쯤인지가 서서히 보이기 시작한다.
지금 느끼는 이 고통은 AI 시대의 새로운 직업병이다. 이름이 생겼고, 데이터도 쌓이고 있다. 그리고 이것은 AI를 가장 잘 쓰는 사람이 가장 먼저 겪는 것이다. 뒤에서 오는 사람들은 우리가 통과한 길 위를 걷게 될 것이고, 그때는 지금보다 덜 아플 것이다. 지금의 고통이 필연이라고 말하면 위로가 되지 않을 수 있다. 하지만 적어도 이것은 확실하다. 이 과정을 통과하지 않으면 다음 단계는 없다.
0
0