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AI ๋์ ์ด ๋๋ ค์ง๋ ์ด์ โ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ ์ ์ด๊ฐ ๋น ์ง ๊ธฐ๋ฅ์ธ์ง
우리는 같은 위협을 반복해서 듣고 있다: AI 버블이 터질 것이다.
몇 개월 동안 전문가들은 어떻게 터질지 예측했으며, 이제 우리는 2023년 이후 첫 번째 AI 성장 둔화를 보게 되었다. 투자자들은 여전히 기록적인 자본을 AI에 투자하고 있지만, 자본은 도입을 보장하지 않는다. 사용자 도입, 자금 지원이 아니라 생존을 결정한다. 그리고 대규모 기업의 AI 도입률은 하락하고 있다.
도입이 안정적인 곳에서도 경고 신호를 보이고 있다. 중소기업과 스타트업은 여전히 일관되게 AI를 사용하고 있지만, 다른 문제에 시달리고 있다: AI 사용이 번아웃과 연결되고 있다.
지식 근로자의 AI 도입에 관해서는 뭔가 잘못된 것 같다. AI 제품은 우리에게 실패하고 있으며, 빠진 링크는 더 큰 제어와 사용자 지정이다.
도입의 종말
AI 도구는 바쁜 일을 제거하고, 프로세스를 가속화하며, 사람들의 삶을 더 좋게 만들어야 한다. 그러나 AI 도구가 목표를 놓치거나 워크플로우와 목표가 일치하지 않는 많은 경우가 있다.
지식 근로자에게 AI 도구가 매력적으로 보이지 않는 이유를 분석해 보자.
경영진의 바람 vs. 직원 현실
10,000ft의 관점에서 AI는 변革적이다. 그러나 현장에서는 다른 이야기이다.
경영진은 AI의 생산성 향상에 대한 약속에 열광하고 있으며, 기업은 점점 더 AI 사용을 강제하고 있다. 그러나 개별 기여자는 새로운 워크플로우와 훈련, 경영진의 기대와 현실 간의 불일치와 같은 마찰을 겪는 사람들이다.
자동화 vs. 규제
AI는 몇 초 안에 초안을 작성할 수 있지만, 기업은 몇 주 동안 논의할 수 있다. 그래서 대규모 기업에서 도입이 느려지는 것은 놀라운 일이 아니다.
AI는 생각의 속도보다 빠르지만, 대기업의 프로세스는 그렇지 않다. 그들은 위험 완화를 위해 설계되었으며, 법적 준수를 위해 설계되었으며, AI는 책임을 지는 것이다. 따라서 직원들은 새로운 워크플로우를 생성해야 하며, AI의 환상을 잡기 위한 새로운 검토 단계를 추가하거나 AI 생성 코드의 결함을 선택해야 한다.
무한한 AI vs. 직원 번아웃
또 다른 걱정스러운 부작용이 있다: AI 번아웃. 최근 하버드 비즈니스 리뷰에 발표된 연구에 따르면, AI를 사용하면 작업 확장, 산만한 멀티태스킹, 더 나쁨의 작업-생활 경계가 발생한다.
사람들은 AI와 함께 더 많이, 더 많이 성취해야 한다는 필요성을 느끼고 있으며, 이것은 번아웃으로 가는 총알열차이다. 일부 압력은 자발적으로 발생하며, 우리는 모두 우리가 성취할 수 있는 것에 대한 기대를 높인다. 그러나 경영진은 AI 혁명을 이용하여 성과 기대를 높이고 해고를 비난할 수 있다. 따라서 직원들이 AI 기술을 워크플로우에 추가할 때斷연결과 목적 상실의 감정을 보고하는 것은 놀라운 일이 아니다.
잘못된 AI
마찰, 깨진 워크플로우, 피로하고 демор얼화된 직원… 이러한 증상은 모두 같은 근본 원인을 가지고 있다: 과도한 삽입과 부족한 사용자 지정.
만약 LLM이 인상적인 보고서를 생성하거나 표면적인 코드를 생성한다면, 몇 시간의 검토와 사실 확인을 생성한다면, 그것은 가장 기본적인 약속인 작업을 간소화하고 가속화하는 데 실패한다. 따라서 신비가 사라지고, 우리는 이제 AI에 대한 주저함이 증가하는 것을 보게 된다.
2025년 연구에 따르면 47개국에서 조사한 사람들 중 46%만이 자신의 AI 도구의 기술 능력을 신뢰하며, 별도의 2025년 보고서에 따르면 82%는 일상에서 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 찾지 못하고 있다. 만약 당신이 워크플로우에 AI를 조작하거나 프로세스를 패치하는 추가적인 검토 단계를 추가한다면, 당신은 AI를 위해 일하고 있는 것이지, 그 반대가 아니다.
AI 운전석에 다시 앉기
우리가 빠진 것은 더 큰 선택과 더好的 사용자 지정이다.
간단하게 보이지만, AI를 사용할 때와 어떻게 사용할지 선택하면, 그것은 잠재적인 파괴 공으로부터 당신이 목표를 명확하게 하는 미사일이 된다. 또한 사용자 지정 도구는 사람들을 더 부드럽게 워크플로우에 맞추게 한다.
그러나 사용자 제어는 항상 빅 테크 기업의 최우선 순위는 아니었다. 많은 논평가들이 주목하고 있는 것처럼, 어딘가에서 AI는 선택이 아닌 기본으로 제품에 통합되었으며, 이것이 사용자가 분리되기 시작하고 도입이 느려지기 시작한 순간일 수 있다.
사용자 지정 경쟁
사람들은 일괄적인 도구와 서둘러 구현된 AI 워크플로우를 계속 거부할 것이다. 이제 우리는 AI 리더들이 반응하기 시작한다.
일부 주요 기업은 사용자 지정 기능을 개선하고 있으며, 예를 들어 ChatGPT의 개인화 기능을 통해 우리는 AI 챗봇의 톤, 에너지 수준, 이모티콘 볼륨을 조작할 수 있다. 일부 논평가들은 AI 도구가 특정 작업을 지원하여 더 세부적인 작업을 지원함으로써 도입을 얻을 것이라고 생각한다.
당신에게 적응하는 AI
明显히, AI 개발의 다음 단계에서는 가장 적응성이 높은 도구가 승리할 것이다. 다음을 수행하는 도구:
- 기존 워크플로우에 적응, 새로운 것을 강제하지 않는다. Zoom AI Companion 3.0은 이미 이 점을 인식하고, 사용자가 이미 사용하는 도구에서 만나는 플랫폼-중립적 노트 도구를 포함한 업그레이드를 출시했다.
- 직원들이 AI가 참여할 때와 언제 뒤로 물러날지 선택, GitLab Duo와 같이, 사용자가 AI 기능을 사용할 수 있는 그룹과 프로젝트를 선택할 수 있다.
- 인지 부하를 줄인다, ClickUp Brain과 같이, 워크플로우 내에서 작동하며, 작업 보기, 스레드 요약, 업데이트, 제안된 다음 단계와 같은 AI를 임베딩한다.
- 출력이 생성되는 방법에 대한 투명성을 제공, AI 동작에 대한 감사 트레일을 구축, 인간 검토자가 출력을 역추적할 필요가 없다.
새로운 AI 표준
첫 번째 AI 물드는 가능성에 의해 주도되었다. 그들은 놀라운 데모, 기록적인 투자, 그리고 하늘 높은 기대를 보였지만, 이제 신비가 사라지고, 시장은 재조정되고 있다.
다음 물드는 훨씬 더 강력한 것으로 주도될 것이다: 사용성. 우리는 통합보다 빠른 AI가 발생할 때 무슨 일이 일어나는지 보았다: 번아웃, 워크플로우 마찰, 그리고 결국 더 느린 도입. 이것들은 AI 버블이 터진다는 신호가 아니다. 사용자 지정이 불충분한 AI는 부스트가 아닌 부담이다.
AI 구축자를 위한 다음 경쟁 우위는 신뢰가 될 것이다. 그리고 신뢰는 사용자가 리드를 할 때부터 시작된다.
