배수정 인지심리학 박사님 / 심리학관
생성형AI가 생산성을 높인다는 말은
어찌보면 당연해보일 수 있습니다.
ChatGPT가 보고서 초안을 써주고,
Copilot이 코드를 제안해주고,
이미지 생성 AI가 디자인 시안을 뽑아줍니다.
그런데 2025년
Frontiers in Artificial Intelligence에 실린
Högemann 등의 연구는 조금 다른 방향을 짚습니다.
젊은 직장인들을 대상으로 한 질적 연구결과를 보면
생성형AI의 확산이
직무와 역량 요구를 바꾸면서
테크노스트레스 연구에서 익숙한 것들입니다.
◾ 과부하(techno-overload)
더 많은 일을 더 빨리 해야 한다는 압박
◾ 침습(techno-invasion)
업무와 개인 시간의 경계가 무너짐
◾ 불확실성(techno-uncertainty)
끊임없이 바뀌는 도구와 방식
◾ 불안정(techno-insecurity)
기술을 못 따라가면 도태될 것 같은 두려움
그런데 생성형AI 맥락에서는
새로운 스트레스 요인들도 등장했습니다.
* 규제와 컴플라이언스의 모호함
* 데이터 보호와 저작권 우려
* AI에 대한 의존성
* 스킬 퇴화 가능성
* AI 출력물의 신뢰성과
통제 가능성에 대한 의문
* 일이 점점 더 모니터링과
개념적 작업 위주로 바뀌는 것에 대한 스트레스...
Ragu-Nathan, Tarafdar 등의 2007-2008년 연구들은 이미 테크노스트레스가 직무만족, 조직몰입, 이직의도에 영향을 줄 수 있음을 보여줬습니다. 608명의 ICT 사용자를 대상으로 한 그 연구들은 테크노스트레스 창출요인(creators)과 억제요인(inhibitors)의 개념을 정립했죠.
생성형AI는 그 파이프라인에 새 연료를 붓고 있는 셈일지도 모릅니다. 다만 이번엔 연료의 종류가 다릅니다.
Q. 팀에서 이게 어떻게 나타날까요?
학습 속도와 적응력이 다른 구성원들 사이에서,
스트레스를 받는 쪽은
"AI는 위험하다, 피곤하다"로
프레이밍하고 회피합니다.
일종의 방어기제죠.
반대편은
"왜 안 써? 이렇게 좋은데?"로 압박합니다.
선의일 수도 있지만,
받는 쪽에선 압박으로 느껴집니다.
앞서 다룬 연구들과 연결되는 지점이죠.
테크노스트레스는 단독으로 끝나지 않고,
심리적 안전감 저하,
지식 숨김으로 연쇄적으로 이어질 수 있습니다.
AI 도입 속도만큼,
스트레스 관리 속도도 따라가고 있나요?
� 참고문헌
Högemann, P., Hein, A., Britsche, L., & Thomas, M. (2025). Technostress and generative AI in the workplace: a qualitative analysis of young professionals. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, 1728881. � https://lnkd.in/gjKdgJNP
Ragu-Nathan, T. S., Tarafdar, M., Ragu-Nathan, B. S., & Tu, Q. (2008). The consequences of technostress for end users in organizations: Conceptual development and empirical validation. Information Systems Research, 19(4), 417-433.
Tarafdar, M., Tu, Q., Ragu-Nathan, B. S., & Ragu-Nathan, T. S. (2007). The impact of technostress on role stress and productivity. Journal of Management Information Systems, 24(1), 301-328.
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배수정 인지심리학 박사님
SK Research Fellow
2026.02.05.