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AI ๋์ ์ด ๋๋ ค์ง๋ ์ด์ โ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ ์ ์ด๊ฐ ๋ถ์กฑํ๊ฐ
우리는 같은 위협을 반복해서 듣고 있다: AI 버블이 터질 것이다.
몇 개월 동안 전문가들은 언제, 어떻게 대량 파괴가 발생할지 예측했으며, 이제 우리는 2023년 이후 처음으로 AI 성장의 첫 번째 하락을 보고 있다. 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 우리는 경고 신호를 보고 있다. 소규모 기업과 스타트업은 여전히 일관되게 AI를 사용하고 있지만, 다른 문제에 시달리고 있다: AI 사용은 번아웃과 연결되고 있다.
지식 근로자에 대한 AI 도입에 대해선 뭔가 잘못된 것 같다. AI 제품은 우리를 실패하게 하고 있다 — 그리고 결여된 링크는 더 큰 제어와 사용자 지정이다.
도입의 세계대전
AI 도구는 바쁜 작업을 제거하고, 프로세스를 가속화하며, 사람들의 삶을 더 나은 방향으로 변화시켜야 한다. 하지만 AI 도구가 목표를 놓치게 하는 방법은 여러 가지 있다 — 구현이나 워크플로와 목표의 불일치가 그 예이다.
지식 근로자에게서 AI 도구가 광채를 잃는 이유를 분석해 보자.
경영진의 열망 vs. 직원 현실
10,000피트의 관점에서 보면, AI는 변革적이다. 그러나 현장에서는 다른 이야기이다.
경영진은 AI 도입의 생산성 향상에 대한 약속에 열광하고 있으며, 기업은 점점 더 AI 사용을 의무화하고 있다. 그러나 개별 기여자는 새로운 워크플로와 훈련, 경영진의 기대와 개별 기여자 현실의 불일치와 같은 마찰을 겪는 사람들이다.
자동화 vs. 규제
AI는 몇 초 안에 초안을 작성할 수 있지만, 기업은 몇 주 동안 논의할 수 있다. 따라서 대규모 기업에서 도입이 느려지는 것은 신비롭지 않다.
AI는 생각의 속도보다 빠르지만, 대기업의 프로세스는 그렇지 않다. 그들은 위험 완화와 법적 준수를 위해 설계되었으며, AI는 책임이 될 수 있다. 따라서 직원들은 새로운 워크플로를 생성해야 하거나 AI로 생성된 코드의 결함을 찾는 등의 작업을 해야 한다.
무제한 AI vs. 직원 소진
또 다른 걱정스러운 부작용이 있다: AI 소진. 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 하는 필요를 느끼고 있다 — 그리고 그것은 번아웃으로 가는 총알열차와 같다. 일부 압력은 자발적으로 자기에게 가해지는 것이지만, 경영진은 또한 AI 혁명을 성과 예측의 유도물로 사용할 수 있다 — 그리고 해고까지도. 따라서 직원들이 AI 기술이 워크플로에 추가될 때 분리와 목적 상실의 느낌을 보고하는 것은 놀라운 일이 아니다.
잘못된 AI
마찰, 깨진 워크플로, 피로하고 демор얼화된 직원… 이러한 증상 모두 동일한 근본 원인을 가지고 있다: 과도한 삽입과 부족한 사용자 지정.
만약 LLM이 인상적인 보고서를 생성하거나 표면적인 코드를 생성한다면, 그것이 몇 시간의 검토와 사실 확인 작업을 생성한다면, 그것은 가장 기본적인 작업을 간소화하고 가속화하는 약속을 위반하는 것이다. 그래서 신비로움은 사라지고, 우리는 이제 AI에 대한 주저함이 증가하고 있다.
2025년 연구에 따르면, 47개국的人들 중 46%만이 자신의 AI 도구의 기술 능력을 신뢰한다. 반면에, 별도의 2025년 보고서에 따르면, 82%의 사람들이 일상에서 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 찾지 못하고 있다. 만약 당신이 워크플로에 AI를 조종하거나, 추가적인 검토 단계와 같은 프로세스를 패치한다면, 당신은 AI를 위해 일하고 있다 — 반대로가 아니다.
AI 운전석에 다시 앉기
우리가 놓친 것은 더 큰 선택과 더 나은 사용자 지정이다.
그것은 간단해 보인다. AI를 사용할 때와 어떻게 사용할지 선택하는 것은 당신의 회사 워크플로에서 잠재적인 파괴 공으로부터 미사일을 정확히 타겟으로 발사하는 것으로 바뀐다. 또한 사용자 지정 도구는 사람들에게 더 부드럽게 워크플로에 AI를 맞추는 것을 가능하게 한다.
그러나 사용자 제어는 항상 빅 테크 기업의 전면에 있지 않았다. 많은 논평가들이 주목하고 있는 바와 같이, 어느 시점에서 AI는 선택이 아닌 기본으로 제품에織り込まれた 것으로 보인다. 사용자들이 분리되고 도입이 느려지기 시작한 순간은 아닌가?
사용자 지정 경쟁
사람들은 일괄적인 도구와 서둘러 구현된 AI 워크플로를 계속 거부할 것이다. 그리고 이제 우리는 AI 리더들이 반응하기 시작한다.
일부 주요 기업은 사용자 지정 기능을 개선하고 있다. 예를 들어, ChatGPT의 개인화 기능은 우리에게 AI 채팅봇의 톤, 에너지 수준, 심지어 이모티콘 볼륨을 조작할 수 있는 기능을 제공한다. 일부 논평가들은 AI 도구가 특정 작업을 지원하면서 더 세부적인 작업을 수행하여 도입을 얻을 것이라고 생각한다.
당신에게 적응하는 AI
明显히, AI 개발의 다음 단계에서는 가장 적응성이 높은 도구가 승리할 것이다. 다음을 수행하는 도구가 그렇다:
- 기존 워크플로에 적응한다. 새로운 것을 생성하는 대신. Zoom AI Companion 3.0은 이미 이를 인식하고, 사용자가 이미 사용하는 도구에서 사용자를 만나는 플랫폼-중립적 노트 도구를 포함한 업그레이드를 출시했다.
- 직원들이 AI가 참여할 때와 물러날 때를 선택할 수 있다. GitLab Duo와 같이, 사용자가 AI 기능을 사용할 수 있는 그룹과 프로젝트를 선택할 수 있다.
- 인지 부하를 줄인다다. 새로운 워크플로를 추가하는 대신. ClickUp Brain은 워크플로 내에서 작동하며, 스레드 요약, 업데이트와 제안된 다음 단계와 같은 작업 보기 내에서 AI를 삽입한다.
- 출력이 생성되는 방법에 대한 투명성을 제공한다. 직원들이 그것을 알아내기 위해 부담을 지우는 대신. WorkflowGen과 같은 도구는 AI 책임에 중점을 두고 있으며, 인간 검토자가 출력을 역공학적으로 분석하지 않도록 AI 작업에 감사 트레일을 직접 구축한다.
새로운 AI 금준
첫 번째 AI 물드는 가능성에 의해 주도되었다. 그들은 눈부신 데모, 기록적인 투자, 그리고 하늘 높은 기대… 그러나 이제 신비로움은 사라지고, 시장은 재조정되고 있다.
다음 물드는 사용성에 의해 주도될 것이다. 우리는 AI가 통합을 앞서갈 때 발생하는 것을 보았다: 번아웃, 워크플로 마찰, 그리고 결국 느려지는 도입. 이것들은 AI 버블이 터진다는 신호가 아니다. 그것은ufficient한 사용자 지정이 없는 AI는 부스트가 아니라 부담이라는 것을 의미한다.
AI 빌더를 위한 다음 경쟁 우위는 신뢰가 될 것이다 — 그리고 신뢰는 사용자가 리드를 할 때부터 시작된다.
