AI가 우리가 기다려온 번아웃 치료법이 아닌 이유

Jun 05, 2023

ChatGPT가 2022년 11월 대중에게 출시된 이후 작업자들이 플랫폼으로 몰려들었습니다. 소셜 미디어 피드에는 AI 도구를 워크플로에 통합하는 방법에 대한 팁이 가득합니다. 일부 초기 연구에서는 이미 생성적 AI가 생산성을 높이고 직업 만족도를 높이는 것으로 나타났습니다.

Microsoft의 2023년 작업 동향 보고서의 결과는 이러한 흥분을 반영하며 이러한 도구가 과도한 작업 부하를 줄이고 잠재적으로 직원의 피로를 처리하는 데 도움이 될 것임을 시사합니다. 그리고 많은 근로자들이 이에 동의하는 것 같습니다. 엔터프라이즈 자동화 소프트웨어 회사인 UiPath가 전 세계 6,000명 이상의 응답자를 대상으로 한 설문 조사에서 응답자의 58%는 자동화가 피로를 해결하고 업무 성취도를 향상시킬 수 있다고 생각한다고 답했습니다.

전문가들에 따르면 번아웃은 여전히 ​​직장 내 널리 퍼져 있는 문제입니다. 많은 사람들은 이러한 새로운 도구가 평범하고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화할 수 있다는 전망을 유망한 개발로 생각합니다. 그리고 이 소식은 생성 AI의 부상에 대한 근로자의 우려가 있는 가운데 밝은 부분입니다.

그러나 그들은 또한 경고가 있다고 말합니다. 작업자가 생산성을 높이기 위해 이러한 AI 도구를 사용함에 따라 작업량이 줄어들고 단조로운 일이 줄어 작업자가 숨을 쉴 수 있게 되는지, 아니면 단순히 새로운 작업을 채울 수 있는 더 많은 공간을 만들 수 있는지는 확실하지 않습니다.

많은 전문가들은 이메일에 응답하고 회의에 참석하는 등 바쁜 업무가 탈진의 원인이라는 데 동의합니다. UiPath의 AI 전략 책임자인 Ed Challis는 "이제 사람들은 해야 할 반복적인 작업이 훨씬 더 많아졌습니다."라고 말합니다.

Challis는 AI 도구가 바쁜 업무를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 믿습니다. "정말로 모든 사람이 개인 비서를 갖는 것과 같을 것입니다"라고 그는 말합니다. "그러면 직장에서 반복적으로 하는 일이 많이 사라질 거예요."

그리고 AI 도구가 직장에 미칠 정확한 영향을 알기에는 너무 이르지만 보스턴에 본사를 둔 비영리 조직인 National Bureau of Economic Research의 연구 보고서 결과는 기술의 생산성 향상 잠재력을 보여줍니다.

스탠포드 대학교와 MIT(매사추세츠 공과대학) 출신의 저자들은 AI 채팅 도우미와 함께 일하는 고객 서비스 담당자의 생산성이 14% 증가한 것을 기록했습니다. AI 비서는 최고 성과자와 최저 성과자 간의 격차를 줄이고, 신입사원 교육에도 속도를 냈다. 연구에 따르면, AI 비서의 도움을 받은 경험이 2개월밖에 되지 않은 한 고객 서비스 상담원은 혼자 일한 경험이 6개월인 상담원과 똑같은 성과를 냈습니다.

기업은 수익에 집중하거나 직원의 건강을 우선시함으로써 AI가 가져올 수 있는 생산성 향상을 어떻게 활용할 것인지 선택해야 합니다(제공: Getty Images)

그러나 피로 완화와 같은 장기적인 결과에 대한 전망은 그리 간단하지 않습니다. 논문 작성자 중 한 명인 Danielle Lee는 AI 도구가 생산성을 높이고 바쁜 작업을 줄일 수 있다는 데 동의하지만 이러한 요소가 작업자에게 영향을 미칠 정확한 방식을 예측할 수는 없습니다.

MIT 슬로안(MIT Sloan)의 기술 혁신, 기업가 정신, 전략 관리 부교수인 Lee는 "대부분의 시간을 힘든 일에 소비했고 지금은 더 흥미로운 일을 하고 있다면 소진의 관점에서 보면 좋을 것입니다."라고 말합니다. 경영대학원. "그러나 생산성이 향상된다는 것이 실제로 휴식을 취한다는 것을 의미하는지 여부도 불분명합니다. 이 근로자들이 주어진 하루에 더 많은 일을 처리할 수 있는 경우일 수도 있습니다."

Lee는 또한 직원의 생산성이 높아지면 고용주가 더 적은 직원이 필요하다고 결정하여 개인 작업량에 더 많은 부담을 줄 수 있다고 제안합니다. “기업이 기준을 계속 높이는 것은 매우 쉽습니다.”라고 Lee는 말합니다. 번아웃은 여전히 ​​조직의 문제이며 기술이 이에 영향을 미칠 수 있지만 궁극적으로 이를 해결하는 방식은 회사에 달려 있다고 설명합니다. Lee는 "AI를 사용하여 피로를 완화할 수도 있고 훨씬 더 악화시킬 수도 있습니다."라고 말합니다.

그녀는 기업이 선택권이 있다고 말합니다. 예를 들어 근무 시간을 단축하여 생산성 향상의 이점을 공유할 수 있습니다. 아니면 수익에만 전적으로 집중할 수도 있습니다. Lee는 "이것은 우리가 누를 수 있는 가속기 버튼이며 기업은 계속해서 누를 수 있습니다."라고 말합니다.