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AI 도입했는데 오히려 더 바빠진 HR팀들: 2025년 실패 사례로 본 3가지 함정

AI로 효율화하려다 오히려 업무가 늘어난 이유는? 하버드와 MIT 연구가 밝힌 'workslop'부터 J-curve 함정까지, 2025년 실패 사례를 통해 2026년에는 피해야 할 AI 도입의 역설을 살펴봅니다.
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Hello Board
Jan 29, 2026
AI 도입했는데 오히려 더 바빠진 HR팀들: 2025년 실패 사례로 본 3가지 함정
Contents
"AI 도입했는데 왜 더 바쁘죠?"함정 1: "Workslop" - AI가 만든 일거리 폭탄하버드가 발견한 새로운 현상실제 사례: 700만 달러 날린 MS Copilot비용 계산왜 보내는 걸까?함정 2: "J-Curve" - 일시적이 아닌 실질적 생산성 폭락MIT가 밝힌 충격적 데이터실패 사례: 스케줄링 알고리즘의 역설HR에서의 J-Curve한국 사례: 현대코퍼레이션홀딩스의 접근함정 3: "데이터는 쌓이는데 인사이트는 없음"ADP의 역설적 발견사례: 대시보드 20개, 의사결정 0개Salesforce SVP의 경고함정의 공통점: 기술이 아니라 사람 문제Gartner의 2026 예측PwC의 격차 발견Kelly Services의 경고2026년에는 어떻게 해야 할까?1. "사용률"이 아닌 "성과"를 측정하라2. "Workslop 방지 가이드라인" 만들기3. HR-IT 파트너십 강화4. 변화관리를 최우선으로마무리: AI는 만능이 아니다참고문헌주요 연구 및 보고서국내 자료기업 및 전문가 인터뷰추가 참고

"AI 도입했는데 왜 더 바쁘죠?"

2025년 11월, SHRM(미국인적자원관리협회)의 조사 결과가 충격적이었습니다.

AI를 도입한 HR 실무자 중 단 17%만이 "매우 성공적"이라고 평가했습니다. 더 놀라운 건, 2025년 AI 프로젝트의 거의 절반이 중도 포기됐다는 사실입니다.

분명 "시간 절약", "효율화", "생산성 향상"을 위해 도입했는데, 왜 이런 일이 벌어졌을까요?

World Economic Forum의 2025년 분석은 이를 "AI 패러독스(AI Paradox)"라고 명명했습니다. MIT 미디어 랩 보고서에 따르면 95%의 조직이 AI 투자에서 측정 가능한 수익을 보지 못했습니다.

더 흥미로운 건, 실패의 원인이 "기술"이 아니라 "사람"이었다는 점입니다.

이 글에서는 2025년 실제로 일어난 사례들을 통해, 2026년에는 피해야 할 AI 도입의 3가지 함정을 살펴봅니다.

함정 1: "Workslop" - AI가 만든 일거리 폭탄

하버드가 발견한 새로운 현상

Harvard Business Review와 Stanford Social Media Lab의 2025년 9월 공동 연구는 충격적인 신조어를 만들었습니다: "Workslop".

Workslop의 정의:

"겉보기엔 그럴듯하지만 실제로는 내용이 없어서, 받는 사람이 처음부터 다시 해야 하는 AI 생성 콘텐츠"

조사 결과 직장인의 41%가 이런 workslop을 받은 경험이 있으며, 한 번 받을 때마다 평균 2시간을 재작업에 써야 했습니다.

실제 사례: 700만 달러 날린 MS Copilot

어느 조직은 Microsoft Copilot 라이선스와 교육에 70만 달러 이상을 투자했지만, 결국 아무도 사용하지 않았습니다.

왜 이런 일이 벌어졌을까요?

문제의 시나리오:

  1. HR 담당자 A: ChatGPT로 면접 질문 15개 생성 (5분 소요)

  2. 면접관 B: 받아보니 추상적이고 회사 맥락 제로

  3. 면접관 B: 결국 처음부터 다시 작성 (1시간 소요)

A는 5분 절약했지만, B는 1시간을 낭비했습니다. 조직 전체로는 -55분입니다.

비용 계산

연구진은 10,000명 조직 기준으로 workslop으로 인한 연간 손실이 900만 달러를 초과한다고 추산했습니다.

더 심각한 건 신뢰 손실입니다. 조사 참여자의 53%가 "짜증남", 38%가 "혼란스러움", 22%가 "모욕감"을 느꼈습니다. 약 절반이 workslop을 보낸 동료를 "덜 유능하고 신뢰할 수 없다"고 평가했습니다.

왜 보내는 걸까?

흥미롭게도, AI를 업무에 사용하는 사람 중 18%는 자신이 "도움이 안 되거나 품질이 낮은" AI 콘텐츠를 보낸 적이 있다고 인정했습니다.

이유는 단순합니다: "회사가 AI 쓰라고 했으니까요."

경영진이 "AI 활용률"을 KPI로 설정하면, 직원들은 품질과 상관없이 AI를 사용합니다. 그 대가는 조직 전체가 치릅니다.

함정 2: "J-Curve" - 일시적이 아닌 실질적 생산성 폭락

MIT가 밝힌 충격적 데이터

MIT 지원 연구에 따르면, 제조업에서 AI를 도입한 기업들은 생산성이 반등하기 전에 최대 60%까지 하락하는 "J-커브"를 경험했습니다.

J-Curve의 원리:

성과
 ^
 |     ____/  (회복)
 |    /
 |___/  (현재)
 |
 |\___  (AI 도입 직후 급락)
 |
 +-------------------> 시간

문제는 "얼마나 깊이 떨어지느냐"와 "얼마나 빨리 회복하느냐"가 조직마다 천차만별이라는 점입니다.

실패 사례: 스케줄링 알고리즘의 역설

미국 기업의 거의 절반이 직원 근무 스케줄 최적화를 위해 알고리즘을 사용합니다. 연구 결과, 이는 이직률을 높이고 관련 비용을 증가시켰으며 성과 개선은 전혀 없었습니다.

왜 실패했나?

  • 사람 매니저: 직원의 육아, 교통편, 투잡 고려해서 스케줄 짬

  • AI 알고리즘: 오직 "시간대별 인력 커버리지" 최적화

결과: 직원들은 삶이 무너지고, 회사는 이직률 폭등.

HR에서의 J-Curve

The Predictive Index의 Matt Poepsel 부사장은 이렇게 말합니다:

"기술을 업데이트하면 처음엔 항상 시간이 더 걸리고, 사람들은 '왜 굳이 바꿨지?'라고 묻습니다. 하지만 결국엔 더 효율적이고 효과적으로 만들어주기 때문에 가치가 있습니다."

문제는 "결국"이 언제인지 모른다는 겁니다. 그리고 많은 조직이 J-커브의 바닥에서 프로젝트를 포기합니다.

한국 사례: 현대코퍼레이션홀딩스의 접근

한국HRD포럼에서 발표된 현대코퍼레이션홀딩스 사례는 주목할 만합니다.

J-커브를 얕게 만드는 전략:

  1. 3개월간 "왜 필요한지" 충분한 설명

  2. 얼리어답터 그룹으로 성공 사례 먼저 만들기

  3. "저 팀은 이렇게 좋아졌대요" 자연스러운 확산

  4. 강제가 아닌 자발적 참여 유도

핵심은 "기술 프로젝트"가 아니라 "변화 관리 프로젝트"로 접근한 것입니다.

함정 3: "데이터는 쌓이는데 인사이트는 없음"

ADP의 역설적 발견

ADP Research의 2025년 조사는 흥미로운 패턴을 발견했습니다.

AI를 일상적으로 사용하는 직원들은 가장 높은 참여도, 동기, 몰입도를 보고했습니다.

좋은 소식이죠? 그런데 반전이 있습니다.

같은 응답자들이 동료와의 관계는 더 약해지고 생산성도 낮아졌다고 보고했습니다.

왜 이런 일이?

사례: 대시보드 20개, 의사결정 0개

어느 중견기업 HR팀의 2025년 이야기:

1월:

  • AI 기반 People Analytics 도구 도입

  • 이직률, 몰입도, 성과 등 대시보드 20개 구축

  • "이제 데이터 기반 의사결정 한다!" 선언

6월:

  • 경영진 회의에서 "이직률 높은 팀 어떻게 할 거냐" 질문

  • HR 팀장: "음... 저희 생각엔..." (감으로 답변)

  • 대시보드는 아무도 안 봄

문제 진단:

  1. 너무 많은 지표 - 뭐가 중요한지 모름

  2. 맥락 없는 숫자 - "이직률 15%"가 높은 건지 낮은 건지?

  3. 액션 플랜 없음 - 봐도 뭘 해야 할지 모름

SHRM 보고서에 따르면 23%의 조직이 AI 이니셔티브의 투자 수익률(ROI)을 측정하는 메커니즘을 전혀 확립하지 못했습니다.

Salesforce SVP의 경고

CES 2026에서 Salesforce의 Alexandra Siegel SVP는 이렇게 말했습니다: "AI는 입력한 데이터와 구축한 프로세스만큼만 좋습니다. AI는 망가진 프로세스를 고칠 수 없습니다."

진짜 문제:

  • ❌ 대시보드 부족이 아님

  • ✅ "데이터로 뭘 할지"에 대한 프로세스 부족

함정의 공통점: 기술이 아니라 사람 문제

Gartner의 2026 예측

2025년 1월 기준, HR 리더들은 향후 2-5년 내 인력의 37%가 생성형 AI의 영향을 받을 것으로 추정합니다(2024년 11월 27%에서 상승).

하지만 2026년에는 관용이 크게 줄어들 것입니다. HR 리더들은 AI와 생산성, 유지율, 채용 시간, 후보자 품질, 관리자 효과성, 전반적인 직원 경험 개선 사이의 명확한 연결을 입증해야 할 것입니다.

PwC의 격차 발견

PwC의 2025년 글로벌 인력 조사에 따르면, 매일 생성형 AI를 사용하는 직원은 92%가 더 높은 생산성을 보고하지만, 가끔 사용하는 사람은 58%에 그쳤습니다.

격차의 원인? 경영진의 80%는 AI 구현이 정체된 이유가 팀이 이 도구를 사용할 전문성이 부족하기 때문이라고 인정합니다.

Kelly Services의 경고

경영진의 69%는 AI 도입 거부가 AI 자체보다 일자리에 더 큰 위협이라고 믿고, 59%는 이러한 도구 사용을 거부하는 직원을 교체할 것이라고 말합니다.

하지만 직원의 절반 미만(47%)만이 AI로 인한 시간 절약을 보고하고, 3명 중 1명(32%)은 혜택을 보지 못한다고 말합니다.

결론: 경영진은 "AI 안 쓰면 문제"라고 생각하지만, 직원 절반은 "AI 써도 별 도움 안 됨"이라고 느낍니다.

2026년에는 어떻게 해야 할까?

1. "사용률"이 아닌 "성과"를 측정하라

❌ 나쁜 KPI: "AI 도구 사용률 70% 달성"
✅ 좋은 KPI: "채용 공고 작성 시간 50% 단축"

HR 리더는 AI를 기술 이니셔티브가 아니라 조직 성과에 대한 기여자로 취급하고, 재무 결과와 동일한 엄격한 평가 대상으로 삼아야 합니다.

2. "Workslop 방지 가이드라인" 만들기

BetterUp과 Stanford의 제안:

AI 사용 전 질문하기:

  • 이 작업에 정말 AI가 필요한가?

  • 받는 사람이 맥락을 이해할 수 있나?

  • 내가 직접 검토하고 수정할 시간이 있나?

조직 차원 원칙:

  • "AI 생성" 표시 의무화

  • 중요한 문서는 사람이 최종 검토

  • Workslop 신고 채널 운영

3. HR-IT 파트너십 강화

Dayforce의 Carrie Rasmussen CIO는 2026년의 결정적 변화는 HR과 IT의 파트너십이 될 것이라고 믿습니다.

왜 중요한가?

  • AI는 단순 도구가 아니라 업무 방식 자체를 바꿈

  • HR은 "사람 영향" 이해, IT는 "기술 구현" 이해

  • 둘이 협력해야 실제 가치 창출

4. 변화관리를 최우선으로

SHRM 보고서에 따르면 HR 전문가 4명 중 1명만이 AI 구현에서 주도적 역할을 했지만, 3분의 2는 HR이 변화 관리와 교육을 주도해야 한다고 믿습니다.

Achievers의 2025년 교훈:

"AI가 2025년에 기대만큼 임팩트를 내지 못한 이유는 기술 문제가 아니라 사람 문제였습니다."

마무리: AI는 만능이 아니다

World Economic Forum의 2025년 분석은 이렇게 결론짓습니다:

"AI의 미래는 기술적 능력만큼이나 인간의 특이성과 인간의 주체성에 달려 있을 수 있습니다."

2025년 실패 사례들이 주는 교훈:

  1. AI는 도구일 뿐 - 프로세스가 엉망이면 AI도 엉망

  2. 빠른 도입보다 올바른 도입 - J-커브를 얕게 만드는 게 중요

  3. 사람이 중심 - 데이터보다 문화, 기술보다 변화관리

AI 도입에 실패한 조직들의 공통점은 이겁니다: "AI가 문제를 해결해줄 것"이라고 믿었다는 것.

성공한 조직들의 공통점: "AI는 우리가 제대로 쓸 때만 도움이 된다"는 걸 알았다는 것.

2026년, 당신의 조직은 어느 쪽일까요?

참고문헌

주요 연구 및 보고서

국내 자료

  • 한국HRD협회 (2024). "현대코퍼레이션홀딩스 AI 도입 사례" (KHRD 포럼)

기업 및 전문가 인터뷰

추가 참고

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