직장에서 AI는 어떻게 활용됩니까?
직장에서 이루어지는 AI 활용 대부분은 직원 개인의 텍스트 생성 작업입니다. 이메일과 문서 초안 작성, 회의와 긴 보고서 요약, 다른 독자층에 맞춘 재작성, 데이터 설명 등이 여기에 해당합니다. 영국 정부의 AI 도입 연구에서 AI를 사용하는 기업의 85%가 자연어 처리와 텍스트 생성을 활용한다고 답했으며, 가장 많이 활용하는 업무 분야는 마케팅, 행정, 정보 기술이었습니다. 이 수치는 영국 기업들이 2025년 초에 직접 응답한 내용입니다.
그보다 적은 비중을 차지하는 것은 다른 소프트웨어에 내장된 AI입니다. 고객 지원 시스템의 답변 추천, 회의 녹취록 작성, 스프레드시트 수식 지원 등이 해당합니다. 그보다 비중이 더 작은 것은 지원서 심사나 근무 일정 배정처럼 사람에 관한 결정을 내리거나 그 결정에 영향을 주는 AI입니다. 이 마지막 범주는 공정성, 투명성, 노동법에 관한 가장 까다로운 문제를 제기하므로 첫 번째 범주보다 훨씬 더 신중하게 다뤄야 합니다.
직장에서 AI를 활용하는 사례에는 어떤 것이 있습니까?
일상적인 사례는 소박해 보이지만, 바로 그렇기 때문에 유용합니다. 아래의 각 사례는 과제와 함께 안전한 수행을 위한 사람의 확인 절차를 제시합니다.
고객 담당자가 고객에게 보낼 진행 상황 보고 초안을 작성합니다
이 직원은 자신의 메모와 프로젝트 계획을 제공한 뒤, 보내기 전에 모든 날짜와 산출물이 계획과 일치하는지 확인합니다.
운영 책임자의 공급업체 계약 요약
요약에는 통지, 책임, 가격 변경에 관한 조항이 정리되어 있습니다. 그는 조치를 취하기 전에 계약서에서 각 조항을 직접 읽습니다.
고객 지원 담당자의 답변 어조 수정
사실 정보는 지식 자료에서 가져오며, 상담 담당자는 다시 작성한 문장에서 정책 문구가 바뀌지 않았는지 확인합니다.
재무 분석가의 차이 분석 설명
AI 도우미는 제공된 표의 변화를 설명하고, 분석가는 수치를 다시 계산한 뒤 데이터에 나타나지 않는 원인은 모두 삭제합니다.
인사 자문 담당자의 정책 요약 초안 작성
쉽게 풀어 쓴 요약본은 정책 전문과 대조해 확인하며, 직원들이 기준으로 삼는 문서는 계속 정책 전문입니다.
직장에서 AI를 활용할 때의 장점과 단점은 무엇입니까?
장점은 초안을 더 빨리 작성하고, 긴 자료의 요지를 더 빠르게 파악하며, 글쓰기에 시간이 많이 걸리는 사람을 도울 수 있다는 점입니다. 단점은 틀린 내용을 확신에 차서 제시하고, 민감한 정보가 부적절한 도구에 입력되며, 과도하게 의존하게 되고, 직원들이 AI가 자신의 일자리에 미칠 영향을 걱정한다는 점입니다. 장점과 단점 모두 실제로 존재하므로, 합리적인 도입 계획은 양쪽을 모두 고려합니다.
위험 측면에서 NIST의 생성형 AI 프로파일은 생성형 AI 특유의 위험으로 허구 생성, 즉 확신에 차서 제시하는 거짓 내용, 데이터 프라이버시, 유해한 편향, 과도한 의존과 자동화 편향을 포함한 인간과 AI의 상호작용 구조 등을 제시합니다. 직원 인식과 관련해서는 YouGov가 2025년 3월과 4월에 영국 내 직원 1,023명을 대상으로 실시한 Acas 설문조사에서 직장 내 AI에 관한 가장 큰 우려를 물었습니다. 26%는 일자리 감소, 17%는 AI의 오류, 15%는 AI 규제 부재를 꼽았고, 17%는 우려가 없다고 답했습니다. 표에서는 이점과 위험을 나란히 비교합니다.
| 이점 | 위험 수준에 맞추기 | 균형을 유지하는 요소 |
|---|---|---|
| 더 빠른 초안 작성 | 그럴듯하게 읽히는 오류 | 원자료와 대조해 사실을 확인하는 지정 검토자 |
| 긴 자료의 빠른 요약 | 누락된 예외와 단서 | 실행에 옮기는 내용은 반드시 원문을 읽고 확인합니다 |
| 글을 쓰는 속도가 느리거나 자신감이 부족한 사람을 위한 도움 | 과도한 의존과 역량 저하 | 무엇을 왜 바꿨는지 설명하도록 요청합니다 |
| 기존 도구로 쉽게 시작 | 부적절한 계정에 입력된 민감한 데이터 | 승인된 도구, 업무용 요금제, 명확한 정보 사용 규칙 |
| 새로운 기술 학습에 대한 직원의 관심 | 고용 안정성에 대한 걱정 | 무엇이 바뀌고 무엇이 바뀌지 않는지에 대한 조기의 솔직한 협의 |
고용주는 직장에 AI를 도입하기 전에 무엇을 해야 합니까?
고용주는 명확한 규칙을 정하고, 초기부터 직원과 협의하며, 직원이 실제로 수행할 업무에 맞춰 교육하고, 사람이 결과물을 검토하도록 해야 합니다. Acas는 고용주에게 직장 내 AI 사용에 관한 명확한 정책을 수립하고 직원 및 직원 대표와 협의할 것을 권고합니다. 특히 AI가 직무 수행 방식을 바꾸는 경우에는 협의가 중요하며, 담당 업무의 변경으로 근로조건을 수정해야 할 수 있다고 설명합니다. 또한 결과물의 정확성, 어조, 편향을 확인하고, AI를 사용한 경우 이를 밝히며, 기존의 개인정보 보호 정책을 적용할 것을 권고합니다.
유럽연합에서 사업을 운영하거나 유럽연합 고객에게 서비스를 제공한다면 AI법의 AI 리터러시 조항을 확인하십시오. 유럽연합 집행위원회의 AI 리터러시 질의응답에 따르면, 제4조는 2025년 2월 2일부터 적용되었으며 AI 시스템 제공자와 도입·운영자가 직원의 AI 리터러시를 지원하기 위한 조치를 취하도록 요구합니다. 인증서는 요구하지 않습니다. 또한 2026년 7월 중순 디지털 옴니버스 개정으로 AI 리터러시 의무는 유지되었지만 '충분한' 수준은 정해지지 않았다고 설명합니다. 직원에게 사용 설명서를 읽으라고 하는 것만으로는 효과가 없을 수 있다고도 경고합니다. 이 페이지는 일반 정보이며 법률 자문이 아닙니다. 조직의 상황에 맞는 자문을 받으십시오.
이 내용이 직무와 어떻게 연결되는지 궁금하십니까?
제공 예정인 팀 체험 프로그램 살펴보기 ↗직장에서 AI 사용을 의무화할 수 있으며, 직원은 이를 거부할 수 있습니까?
고용주가 AI 도구 사용을 요구할 수 있는지는 근로계약, 지시 내용, 직무에 미치는 변화, 근무 지역의 노동법에 따라 달라지므로 일률적으로 답할 수 없습니다. 많은 경우 고용주는 새로운 CRM을 도입할 때처럼 업무의 일환으로 직원에게 새 소프트웨어 사용을 합리적으로 요청할 수 있습니다. AI로 인해 직무가 크게 바뀐다면 협의를 거치고 필요에 따라 근로조건을 수정하라는 Acas의 조언을 참고할 수 있습니다.
우려가 있다면 구체적으로 표현해야 합니다. '고객 계약서를 개인 ChatGPT 계정에 붙여 넣는 것이 불안합니다'는 고용주가 조치할 수 있는 우려이지만, 'AI가 싫습니다'는 해결하기가 더 어렵습니다. 어떤 도구가 승인되었는지, 어떤 데이터를 입력할 수 있는지, 누가 결과물을 검토하는지, 어떤 교육을 받을 수 있는지 물어봐야 합니다. 의견 충돌이 심각해지면 영국의 Acas, 고용 문제 상담 전문가 또는 노동조합 대표의 도움을 받을 수 있습니다. 이는 일반 정보이며 법률 자문이 아닙니다.
신중한 도입은 어떻게 이루어집니까?
쿼리 스트리트 스튜디오는 가상의 18인 디자인 대행사입니다. 대표는 AI 도우미를 승인하기 전에 30분간 팀 회의를 진행합니다. 도입 이유는 제안서 초안 작성 때문에 선임 디자이너들이 저녁 시간까지 일하고 있기 때문이라고 설명합니다. 승인 범위는 기업용 요금제의 AI 도우미 하나와 두 가지 업무, 즉 통화 요약 메모를 바탕으로 제안서 문안 초안을 작성하는 일과 고객의 차수별 피드백을 요약하는 일입니다. 또한 고객 파일 입력, 직원 관련 사안 처리, 고객 동의 없이 고객 납품물에 AI 생성 이미지를 사용하는 것은 허용하지 않으며, 이번 변화로 누구의 직무도 없애지 않는다고 설명합니다.
주니어 디자이너가 우려를 제기합니다. 고객이 비밀유지계약이 적용되는 업무를 보내는 경우가 있다는 것입니다. 이에 따라 '비밀유지계약이 적용되는 작업 요청에는 AI 도우미를 사용하지 않는다'는 규칙이 생깁니다. 한 달 뒤 검토에서 제안서 과제는 잘 진행되지만 피드백 요약에는 미묘한 의미가 빠진다는 사실이 드러납니다. 그래서 두 번째 과제는 '먼저 요약한 뒤, 고객 담당 책임자가 원본 피드백을 읽고 답변한다'로 바뀝니다. 의견 수렴에는 회의 한 번이 필요했고, 대표가 혼자서는 생각하지 못했을 두 가지 규칙이 마련됐습니다.
업무에서 AI 사용을 늘리는 것이 잘못된 해법이 되는 경우는 언제입니까?
문제가 불명확한 절차, 전문성 부족 또는 낮은 신뢰에 있다면 AI를 더 많이 도입할수록 상황은 악화됩니다. 좋은 제안서의 기준에 합의하지 못한 팀의 문제를 AI 도우미가 해결할 수는 없습니다. 아무도 동의하지 않는 초안을 더 빠르게 만들어 낼 뿐입니다. 또한 직원들이 일자리를 걱정하고 있다면, 솔직한 대화 없이 도구만 늘리는 것은 걱정을 줄이기는커녕 키우게 됩니다.
채용, 성과, 징계처럼 사람에 대한 결정에는 가장 세심한 주의가 필요합니다. 이런 결정은 범용 AI 도우미에게 맡기지 않아야 하며, 전용 도구를 사용하기 전에도 법적 요건과 책임을 확인해야 합니다.
직원은 업무에 AI를 활용하는 방법을 어떻게 배워야 합니까?
직원은 일반적인 개요만 배울 때보다 명확한 규칙에 따라 자신의 업무를 수행하고 결과물에 대한 피드백을 받을 때 가장 잘 배웁니다. CIPD는 AI를 안전하게 시험할 수 있는 환경을 만들고 업무 중 사람의 감독이 필요한 지점을 파악하는 데 인사 담당자가 하는 역할을 강조했습니다. AI 활용 역량 가이드에서 더 폭넓은 기초 내용을 다룹니다.
Tosheo.ai는 5~200명 규모의 팀에 직무별 실습을 제공하도록 기획하고 있습니다. 각 수업은 실제 AI 도구를 사용하는 실습 과제로 마무리하며, 공개된 채점 기준에 따라 평가합니다. 관리자는 역량의 향상 정도와 수료 현황을 확인하도록 할 계획이며, 원본 대화 기록은 볼 수 없습니다. 아직 개발 전 단계이며, 예정 가격은 요금 안내 페이지에 있습니다.
출처와 범위
DSIT, AI 도입 연구 보고서(조사 기간 February to May 2025), January 2026 발행 ↗
NIST, AI 600-1 생성형 AI 프로필, July 2024 ↗
Acas, 근로자 4명 중 1명이 AI로 인한 일자리 감소를 우려합니다, 28 April 2025 ↗
Acas, 고용주 3분의 1이 AI가 생산성을 높일 것으로 생각합니다, 15 May 2025 ↗