직장 내 ChatGPT 활용: 생산성과 현실 사이의 줄타기

최근 저희 회사에도 엔터프라이즈급 ChatGPT 모델이 도입되었습니다. 생산성 향상에 대한 기대는 매우 컸지만, 막상 활용해보니 아직은 긍정적인 면과 부정적인 면이 공존하는 것이 현실입니다.

분명 **긍정적인 변화**도 많았습니다. 외부 리서치나 방대한 데이터를 수집하고 정리, 분석하는 업무의 효율성은 눈에 띄게 향상되었습니다. 파이썬 코드를 활용한 데이터 처리나 오피스 프로그램 자동화와 같은 반복적인 작업에서도 AI의 도움으로 생산성이 크게 증대되었습니다. 이처럼 정보 수집과 초안 작성, 간단한 자동화 스크립트 작성 등 특정 영역에서는 AI가 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다.

하지만 동시에 **수많은 현실적인 문제**도 직면하고 있습니다. 사내 Legacy 시스템들과 연계해야 하는 많은 업무들은 AI 도입만으로는 해결되지 않습니다. 충분한 시간과 데이터 처리 준비가 되어 있지 않은 상황에서, 기존의 복잡한 시스템에 AI를 접목하는 것은 매우 어려운 일입니다. 게다가 각종 보안 툴과 엄격한 네트워크 제한은 AI 활용의 폭을 줄이고 있으며, 결과적으로 들인 시간과 노력에 비해 기대했던 만큼의 아웃풋이 나오지 않고 있는 것이 현실.

아직은 인프라 구축과 AI 모델의 업무 적합성 검증에 더 많은 시간과 노력이 필요할 것으로 생각됩니다. 문제는 이러한 과정에서 발생하는 **’피로도’**입니다. 단기간에 성과를 보여주기 위한 조급함으로 인해, 실제 업무에 큰 도움이 되지 않는 ‘쓸모없는 대시보드’나 비전문가들이 AI를 활용하여 만들어낸 ‘쓸모없는 시스템’들이 우후죽순 생겨나고 있어, 오히려 직원들의 업무 부담과 피로도가 급격하게 증가하고 있습니다.

특히 엔터프라이즈 AI 모델의 도입 비용이 막대하다 보니, 경영진은 충분한 인프라가 갖춰지지 않은 상황임에도 불구하고 AI를 제공했으니 ‘ROI를 창출하라’는 지시를 벌써부터 내리고 있습니다. 이러한 압박은 현업에서 AI의 잠재력을 충분히 탐색하고 안정화할 시간을 빼앗고, 머지않아 성과 지표(주로 비용 절감) 달성을 위해 토큰 사용 제한과 같은 정책으로 이어질 것이라는 불길한 예감이 듭니다. 진정한 생산성 향상을 위해서는 장기적인 관점과 전략적인 접근이 절실합니다.