AI를 통제하는 자가 살아남는다

AI가 주는 "생산성"이라는 선물. 우리가 짊어질 숙제는 "책임".

by HANA

Jan 6. 2026

AI로 높아진 생산성

AI시대가 열리면서 업무 생산성은 비약적으로 증가했습니다.

1) 반복 작업을 자동화하여 비용 절감

2) 고숙련 작업자의 정보 탐색 및 문제 해결 속도 증가

PwC 조사에 따르면 AI 에이전트를 도입한 기업 중 66%가 생산성 향상을 체감했다고 합니다. 1)

이러한 실질적인 이점은 기업의 AI 도입을 가속화하고 있습니다. 미국 직장인의 AI사용 비율은 2023년 21%에서 2025년 기준 (2년 만에) 2배 이상 증가하였습니다. 특히, 화이트 칼라 전문직을 중심으로 생산성 혁신이 일어나고 있다는 점은 매우 흥미로운 대목입니다.

하지만 반대 의견도 있습니다.

1) 생산성은 향상됐지만, 혁신적인 변화에는 미치지 못하고 있다. 2)

AI 에이전트를 사용해 인사이트 도출, 기록, 질의응답 등 일상적인 작업을 가속화하고 있다. 이는 생산성 향상으로 의미 있는 변화이지만, 혁신적인 변화에는 미치지 못했다.

2) 빠른 AI 도입에 비해, AI '전략과 가이드'가 부족하여, 실무자의 혁신 체감은 떨어지고 있다.

명확한 AI 전략을 공유받았다는 응답은 약 22%에 불과하며, AI가 업무에 유용하다고 강력히 동의하는 사람도 16%에 불과하다. AI 도구 활용의 질과 통제 역량이 미래 생산성과 리스크를 결정짓는 핵심 변수가 될 것이다.

라고 이야기하고 있습니다.

AI 도구 활용의 질과 통제 역량이 미래 생산성과 리스크를 결정짓는 핵심 변수

결국 AI의 단점을 최소화하는 "통제력"과 "책임감"이 중요합니다. 야생마와 같은 AI를 길들여 나만의 최첨단 도구로 만들때 비로소 진정한 생산성 극대화가 가능합니다. 그렇지 못하면, 날뛰는 야생마에 끌려다니기게 될 뿐입니다.

1. AI가 올리는 것은 "생산성", 사람이 떠안는 것은 "책임"

자율주행차가 사고가 났을 때 누구의 책임일까요?

현재 테슬라의 FSD(Full Self-Driving)는 자율주행 레벨 2 단계로, 사고 시 책임은 운전자에게 있습니다. 레벨 3~4의 완전 자율 단계로 넘어가더라도 정해진 매뉴얼대로 기능을 했는지에 여부에 따라 달라지며, 소송리스크 또한 소비자의 몫으로 남아있습니다.

인공지능 시스템의 제조회사는 의도하지 않았고 발견하지 못한 디자인의 결함(design flow)이 있을 때, 그리고 그 결함을 미리 소비자에게 설명하지 않거나 제품을 어떻게 사용해야 하는지 제대로 설명하지 않았을 경우에만 법적인 책임을 진다 - 스탠퍼드대 법정보학센터의 제리 캐플런 -

결국, AI 시대에도 결과물의 책임은 사람에게 있습니다. "AI가 그렇게 말했다"라는 변명은 통하지 않습니다. 특히 업무·법적 리스크 관점에서 AI는 "의사결정자"가 아니라 "도구"로 정의해야 합니다.

AI를 활용해 만든 보고서, 코드, 투자 의사결정의 결과에 대한 책임은 결국 그 도구를 선택·지시·검수한 사람과 조직에게 귀속됩니다.

2. 왜 "AI가 그렇게 말했다"는 통하지 않을까

현행 민법 제3조에 따르면 사람은 생존한 동안 권리와 의무의 주체가 된다고 규정하고 있습니다. 법적으로 인공지능은 권리 능력이 없기 때문에, 손해가 발생되었을 때 가해자·피고자가 될 수 없습니다. 즉, 책임의 주체는 개발·제공·사용한 사람입니다.

실제 많은 AI 활용 책임에 대한 논의에서도 AI 오작동의 원인은 설계 오류, 편향된 데이터, 부실한 감독 등 인간의 과실로 귀결되며, 과실·인과관계 입증을 어떻게 분담할지가 쟁점일 뿐 책임 그 자체를 AI에게 돌리지 않습니다.

3. AI 신뢰의 한계점: 블랙박스와 환각

GPT로 대중들에게 알려진 대규모 언어 모델(LLM)은 확률적으로 가장 그럴듯한 답을 생성할 뿐, 사실 검증을 전제로 설계된 시스템이 아닙니다. 이로 인해 존재하지 않는 논문을 꾸며내거나, 사실과 다른 정보를 자신 있게 말하는 ‘환각(hallucination)’ 문제는 구조적인 한계입니다.

그러므로 "AI가 알려줘서 그냥 했다"라는 것은 매우 위험한 업무 방식이며, 도구의 한계를 알면서도 검증을 생략했다는 점에서 사용자 쪽의 책임을 키우게 됩니다. AI 결과물을 그대로 쓰면서 아무 검증도 하지 않았다면, "이 도구의 한계를 알면서도 주의의무를 다하지 않았다”는 비판을 피하기 어렵습니다.

4. 업무 리스크 관점에서 AI 설계

EU AI Act 규제 논의에서, AI는 편향, 프라이버시 침해, 설명 불가능성, 사이버 보안, 책임소재 불명확성 등 고유한 리스크를 가진 고위험 기술로 분류되며, 한국 기업과 법조계는 EU 시장 진출 시 이 법의 영향력을 피할 수 없습니다.

이미 AI규제는 시작단계에 들어섰기 때문에, 기업과 리더는 발생 가능한 책임 공백(Accountability Gap)을 사전에 차단하는 AI 거버넌스를 구축해야 합니다.

1) AI 위험 등급화(Classification) : 채용 심사, 대출 승인, 성과 평가 등 개인의 삶에 직결되는 결정은 반드시 인간의 최종 승인과 상세 로그 기록 필수

2) 최고정보보호책임자(Chief Information Security Officer)는 AI사각지대를 관리해야합니다.

3) AI 권한 최소화 원칙 (Least Privilege for AI) : 사람에게도 직급에 따라 권한을 주듯, AI 도구에도 '업무 수행에 필요한 최소한의 권한'만 부여해야 합니다. AI가 멋대로 메일을 보내거나 결제 버튼을 누르게 방치하는 것은 AI의 오류가 아니라 "관리의 실패"입니다.

즉, 다음과 같은 "AI 책임 구조"를 설계해야 합니다.

1) 어떤 업무를 어디까지 위임할지

2) 누가 AI 결과를 검증 및 승인할지

3) 문제가 나면 어느 단계(개발사·서비스 제공자·사용자)에서 어떤 책임을 질지

이런 책임구조가 정착됨에 따라, "AI가 했다"는 말은 "리스크를 알면서도 확인하지 않았다"라는 자백이 됩니다.

책임 주체는 사람이라는 인식이 AI 생산성의 시작점입니다

많은 회사와 조직내에서 AI를 "똑똑한 동료"나 "주니어 직원" 정도로 비유합니다. 그러나 리스크 관점에서 보면, AI는 "막강하지만, 오류와 편향 가능성이 상존하는 고위험 분석 도구"로 보는 것이 타당합니다.

[AI 업무 활용 기본 원칙 3가지]

1) AI는 "초안 작성기"이지, "최종 결재권자"가 아니다.
2) AI 결과물은 "검토 대상"이지, "검증된 문서"가 아니다.
3) 사람이 반드시 검 수 및 재가공하고, 추가 조사를 통해 보완하는 단계를 거쳐야 한다.

가 필요합니다.

특히, 중요한 의사결정일수록 AI의 역할을 더 좁게 잡아야 합니다.

예를 들어 인사평가, 대출 승인을 비롯한 고위험·고영향 의사결정에서는 AI의 권한을 조언·분석 수준에 두고, 최종 판단은 사람이 내리는 사람 중심 설계(Human-centered design)가 힘을 얻고 있습니다.

AI 기반 리더십의 5가지 핵심 기둥 중 두 번째 : 사람 중심 설계 (Human-centred design)
AI를 사람의 능력을 높이는 도구로 설계해야 한다는 관점으로, AI로 사람을 대체하는 것이 아니라 사람의 판단과 가치가 중심이 되는 방향으로 기술을 적용합니다.
- Top Employers Institute -

조직 차원에서는 AI 사용 가이드라인과 프로세스를 정교하게 다듬을 필요가 있습니다.

어떤 업무에는 AI 사용을 허용하고, 어떤 업무에는 제한할지, 사용할 때 반드시 거쳐야 하는 검증 단계는 무엇인지, 그리고 교육을 통해 구성원 모두가 이 원칙을 이해하게 만드는 작업이 필수입니다.

책임을 잊은 생산성은 결국 불신을 부른다

AI를 쓰면 당장 일이 빨라지고, 효율이 올라가고, ‘일 잘하는 사람’처럼 보이는 효과도 생깁니다. 하지만 책임을 잊은 생산성은 오래가지 못합니다. 반복되는 오류와 사고는 결국 조직과 동료의 신뢰를 갉아먹게 됩니다. 그 결과로 돌아오는 것은 더 강한 AI 사용 규제와 촘촘한 통제로 돌아와, 장기적으로는 AI 활용의 자유를 스스로 좁힙니다.