AI는 생산성을 크게 끌어올렸지만 번아웃과 인간적 연결 약화라는 대가도 낳고 있습니다. 본 보고서는 인간+AI 협업의 부작용을 진단하고, 자율성과 심리적 안전, 유연한 인재 생태계, 재정의된 AI 전략을 통해 지속 가능한 성과를 설계하는 방안을 제시합니다.
작성: Gabby Burlacu and Kelly Monahan
AI는 마침내 오래 약속해 온 생산성 향상을 실현하고 있지만, 그 이면에는 부작용도 존재합니다. 조직들이 빠르게 AI 도구를 도입하면서 많은 근로자가 생산성 향상을 보고하는 한편, 번아웃의 증가, 정서적 단절, 동료와 기술 모두에 대한 관계의 변화도 경험하고 있습니다. AI 시대의 지속 가능한 생산성 향상을 위해서는 단순한 AI 도입을 넘어, 일의 구조, 인간 관계 지원, 인재 배치 방식을 재설계해야 합니다.
핵심 요점:
AI는 실질적인 생산성 향상을 제공하지만, 새로운 리스크도 만들고 있습니다. AI로 가장 많은 성과를 내는 정규직 근로자들이 가장 심한 번아웃을 겪고 있으며, 몰입도가 낮고 팀과의 연결감도 약합니다.
기존의 일하는 시스템은 인간+AI 협업을 위해 만들어지지 않았습니다. 이제 AI는 단순한 도구가 아니라 팀원이며, 근로자들은 서로보다 AI와 더 유대감을 형성하기 시작했습니다. 그럼에도 많은 조직은 연결보다 산출을 최적화하고 있어, 번아웃과 인재 이탈을 가중시키고 장기적으로 성과 리스크를 키우고 있습니다.
프리랜서는 보다 지속 가능한 인간 + AI의 미래를 제시하고 있습니다. 프리랜서는 AI로 정규직만큼 생산적이면서도, 통제감과 회복력이 더 높고, AI를 개인의 성장과 개발에 활용하는 데 더 집중합니다.
기회: AI 시대에 맞게 일을 재설계하라. AI가 ‘동료’가 됨에 따라, 조직은 단순히 AI를 배치하는 수준을 넘어, 인간 중심이면서 AI로 역량이 확장된 인재, 팀, 워크플로를 재구상해 지속 가능한 퍼포먼스를 열어야 합니다.
경영진을 위한 실행 과제:
AI가 장기적인 성과를 견인하도록 하려면, 리더는 다음을 실행해야 합니다.
반가운 소식은, 이제 AI가 그 약속을 실현하고 있다는 점입니다. 근로자들은 AI 사용으로 생산성이 40% 증가했다고 보고합니다. 하지만 이 생산성 향상에는 비용도 따릅니다.
매일 아침, 대형 에이전시의 마케팅 디렉터인 Adam은 Slack이나 이메일이 아니라 ChatGPT로 노트북을 엽니다. 그는 반쯤 미소 지으며 말합니다. “AI는 평가하지 않아요. 그냥 도와줄 뿐이죠.” 야근으로 또 한 번 혼자 결과물을 다듬으며 체크인할 팀원이 없다는 걸 깨달은 그는 생각합니다. AI가 가장 일관된 팀원—어쩌면 유일한 팀원일지도 모른다고.
비즈니스 리더들이 이 오랜 생산성 향상을 환호하는 동안, Adam 같은 근로자들은 이야기의 다른 한 면을 보여줍니다. AI 도구를 가장 잘 활용하는 최상위 성과자들은 지쳐 있습니다. 그들은 업무 요구만이 아니라, 커져 가는 정서적 단절감 때문에 네트워크의 가장자리에서 닳아가고 있습니다.
Upwork Research Institute의 새로운 연구에 따르면 AI로 가장 높은 생산성을 내는 근로자들은 조직과 동료로부터 가장 큰 번아웃과 단절을 경험합니다(그림 1 참조). 이들 중 무려 88%가 번아웃을 보고하며, 퇴사할 가능성은 두 배입니다. 85%는 사람보다 AI에게 더 예의를 갖춥니다. 67%는 동료보다 AI를 더 신뢰합니다. 그리고 64%는 동료보다 AI와 관계가 더 좋습니다.
이것은 단순한 기술 도입 문제가 아니라 사회적 신호입니다.
Figure 1.
최근 경영진, 직원, 프리랜서 2,500명을 대상으로 한 설문에서 나타난 이 불안한 추세는, 다른 한편으로는 AI 성공담으로 보이는 현상 뒤에 숨은 심각한 영향을 시사합니다.
C-레벨 경영진의 77%가 조직 내 AI 생산성 향상을 보고하지만, 그들은 직원 간 연결의 체계적 약화를 겪고 있습니다. 이러한 장기 비용은 만연한 직원 몰입 저하와 핵심 인재 손실로 이어질 수 있으며, 이는 심화되는 스킬 격차 속에서—그리고 리더들이 AI보다 인간의 작업 산출을 더 신뢰한다고 하는 시점에—치명적일 수 있습니다.
이 생산성 패러독스는, AI로 산출을 높이는 것을 가치로 삼고 보상하는 오늘의 전통적 업무 시스템이 매일 AI를 사용하는 사람들 간의 _관계_를 고려하지 못한 데 따른 성장통일 수 있습니다. AI 에이전트의 존재가 커짐에 따라, 기업은 팀과 AI의 통합을 재정의해 번아웃이 아닌 AI로 역량이 확장된 인재를 육성해야 합니다. AI는 단순한 효율화 수단을 넘어, 우리가 함께 일하는 방식을 재배선하고 있습니다. 그리고 이 재배선을 고려해야 합니다:
이미 조직의 86%에서 AI 도구가 보편화되어 있지만, AI 에이전트는 모든 인력의 필수 구성 요소로 향하고 있음이 분명합니다. 본 보고서는 오늘날 직장에서 인간-AI 관계가 어떻게 진화하고 있는지, 그리고 이것이 현재의 AI 접근법이 낳는 의도치 않은 결과에 대해 무엇을 말해 주는지 논의합니다. 이어서, 인간 + AI에 더해 재설계까지 고려하는—팀 구축, 신뢰 형성, 생산적인 인간-AI 역학을 설계해 AI 시대의 지속 가능한 성장을 이끄는—보다 지속 가능한 생산적 미래를 위한 리더의 계획 수립 방법을 제시합니다.
AI 도구로 인한 직원 자가 보고 생산성 40% 증가는 1년 전과 비교해 눈에 띄는 개선입니다. 당시 Upwork 연구는 직원의 4분의 3 이상에게서 AI가 업무량을 _증가_시키고 있다고 보여주었습니다. 겉으로 보기에는, 근로자들이 AI와의 올바른 접점을 찾아 일상 업무에 적용하기 시작한 것입니다.
그들은 어떻게 거기에 도달했을까요? 직원들은 다음과 같이 말합니다:
또한 AI로 가장 큰 생산성 향상을 경험한 직원들은 고용주로부터 필요한 올바른 교육과 도구를 모두 제공받고 있습니다(48% vs. 기타 22%).
시험과 학습의 여유를 제공하고 충분한 교육을 하는 것은 분명 생산성을 높입니다. 그러나 이는 업무 경험의 더 깊고 눈에 덜 띄는 차원들을 다루지는 못합니다.
AI로 가장 높은 생산성을 내는 근로자의 88%가 번아웃을 보고한다는 사실은 리더가 외면할 수 없는 경고 신호입니다.
AI 도구를 잘 활용하는 직원일수록 두 배나 더 조직을 떠날 생각을 하고 있으며, 이는 압도적인 업무 부담에서 오는 압력을 가리킵니다.
연구는 또한 직원과 고용주가 자사의 AI 목표를 공통으로 이해하고 있는지 살펴보았습니다. 아이러니하게도, 가장 생산적인 AI 근로자들이야말로 조직의 AI 전략에서 가장 동떨어져 있다고 느낍니다(그림 2 참조).
Figure 2.
이 역설적 발견을 풀기 위해, 우리는 16명의 기업 리더를 인터뷰해 높은 AI 생산성이 왜 회사의 AI 전략에 대한 연결감으로 이어지지 않는지 이해하고자 했습니다.
우리는, 적극적으로 관여하는 사용자—리더조차—가 AI를 전략적 필수 요소로 보면서도, 자사가 이를 충분한 엄격함·주의·이해 없이 구현하고 있다고 느낀다는 점을 알게 되었습니다.
이 역동성은 우리가 인터뷰한 두 명의 비즈니스 리더 Holland와 Adam의 대조에서 분명했습니다. 회사 공동 소유주인 Holland는 AI를 거의 건드리지 않는 회사를 힘들어하며 “파트너의 구식 접근이 아마 우리에게 비용을 치르게 했다”고 말한 반면, 마케팅 디렉터 Adam 같은 이들은 반대 극단으로 치우친 조직에 있었습니다.
Adam은 회사 오너를 “새로운 AI 기능마다 거의 노력 없이 우리를 다음 단계로 끌어올릴 거라고 생각하는 사람”이라고 묘사하며, 그는 이에 강하게 동의하지 않습니다. “AI는 도움이 될 거예요, 실제로 도움도 되죠. 하지만 만능열쇠는 아니에요.” Adam에게 문제는 AI에 대한 저항이 아니라, AI가 할 수 있는 것과 없는 것에 대한 현실적 이해 없이 과한 열광이었습니다.
이 예시는 핵심 긴장을 드러냅니다. 파워 유저들은 종종 두 극단 사이에 갇힙니다. AI를 전혀 이해하지 못하는 리더와, AI가 모든 것을 마법처럼 해결할 거라 믿는 리더 사이에서, 가장 실전 경험이 많은 이들이 어느 경우든 전략적 구현을 헤쳐 나가야 하는 상황입니다.
실제로 우리의 연구는 중간관리자가 개인 기여자보다 AI로 더 큰 개인 생산성 향상을 이루는 경향이 있음을 보여줍니다(평균 42% vs. 36%).
그러나 같은 집단은—리더의 목표와 자신의 AI 활용 사이에 끼여 있으면서, 동시에 팀이 회사 정책에 맞춰 이 도구들을 통합하도록 관리해야 하기 때문에—수반되는 번아웃(76% vs. 69%)과 사람보다 AI와 상호작용을 선호하는 경향(50% vs. 39%)이 더 높습니다. 이는 몰입 저하가 증가하는 가운데 그들의 고립감이 커지고 있음을 시사합니다.
가장 충격적인 것은, 근로자들이 비즈니스만이 아니라 (인간) 동료들로부터도 등을 돌리고 있다는 발견입니다. 대신, 그들은 연결을 위해 AI 팀원에게 눈을 돌리고 있습니다.
AI로 가장 높은 생산성을 내는 이들의 85%는 주변 사람들보다 AI에게 더 공손하다고 보고하며, 79%는 AI가 자신에게 더 공손하다고 말합니다.
그리고 그림 3에서 보듯, 3분의 2(67%)는 함께 일하는 사람들보다 AI를 더 신뢰한다고 답하고, 64%는 인간 동료보다 AI와의 관계가 더 좋다고 보고하며, 절반이 넘는 54%는 AI가 더 공감적이라고 말합니다.
Figure 3.
이제 근로자의 90%가 AI를 동료로 인식하고 있지만, 당사자 연구는 진정한 인간적 연결과 신뢰가 여전히 몰입, 웰빙, 지속 가능한 성과를 촉진하는 데 필수적임을 보여줍니다—프로젝트 관리, 제품 설계, 그래픽/프레젠테이션 디자인, 기업 및 계약 법무, 재무 등 광범위한 분야에서 리더들이 여전히 요구하는 인간 성과 말입니다. 이 결과는 AI로 가장 큰 생산성을 달성한 근로자들이 업무 경험의 근간인 심리적 안전과 팀 연결감을 상실했음을 보여주며, 이것이 번아웃과 현재 고용을 떠나려는 의도를 부추깁니다.
하지만 인간처럼 AI와 사회적 관계를 맺는 건 이들만이 아닙니다. 모든 근로자—AI로 가장 생산적인 이들뿐 아니라—가 이러한 도구와 인간에 가까운 관계를 보고합니다. 거의 절반이 매 요청마다 “please(제발)”와 “thank you(감사합니다)”를 사용하며, 87%는 최소한 일부 상황에서 인간 동료에게 하듯 요청을 서술합니다.
이러한 관계와 대화 패턴은, 기술에 인격을 부여하는 수준의 의인화를 보여줍니다. 조직이 업무 흐름을 재구성하고 생산성 지표를 조정하는 방식으로 AI 생산성을 높이도록 설계할 때, 사람들과 AI가 분명히 형성하는 이 미묘하고 독특한 관계(그림 4 참조), 그리고 그 관계가 사람들 간의 느슨해진 연결을 어떻게 보완하고 있을지를 종종 간과합니다.
Figure 4.
여러 인터뷰 참가자들은 특히 책임 추궁과 아이디어 도출 같은 특정 상황에서 동료보다 AI와 상호작용하길 선호한다고 말했습니다. 이는 대인관계 기술 부족 때문이 아니라, AI가 제공하는 정서적 중립성 때문이었습니다.
한 전문 서비스 조직의 총괄인 Stephen은 이렇게 말했습니다. “사람이 보내는 것보다 AI가 보내는 게 더 중립적으로 느껴져요.” 그는 AI가 생성한 작업 알림이 팀원이 보낸 직접 메시지보다 덜 대립적으로 느껴진다고 설명했습니다.
다른 이들은 AI가 아이데이션을 위한 더 안전한 공간을 제공했다고 지적했습니다. 생명과학 조직의 고위 리더인 Kate는 “가끔 막힐 때가 있는데, 다른 누군가를 귀찮게 하고 싶지 않아요. AI는 그냥 내가 출발점으로 삼을 무언가를 줘요”라고 말하며, AI가 만들어내는 낮은 압박의 상호작용을 강조했습니다.
이 경우 AI는 단순한 도구가 아니라, 비판하지 않고 정서적으로 개입하지 않기 때문에 오히려 신뢰받는 마찰 없는 협업자였습니다. 이 미묘한 역학은 왜 일부 사용자가 인간 동료보다 AI를 더 공손히 대하거나 더 신뢰하는 것처럼 보이는지를 설명해 줍니다. 그러나 이것은 또한 새로운 기술과 워크플로뿐 아니라 더 넓은 대인 업무 경험을 설계할 필요성을 보여줍니다.
이 직장 역학의 변화는 중요한 질문을 제기합니다. AI가 주는 정서적 안락함이 인간적 연결의 가치를 앞지르기 시작하면 어떻게 될까요? 보다 건강하고 힘을 실어주는 AI와의 관계는 어떤 모습인지 이해하기 위해, 우리는 다른 집단—프리랜서—을 살펴볼 수 있습니다.
흥미롭게도, 우리의 연구는 프리랜서가 AI로 정규직만큼의 생산성 향상을 얻고 있음을 보여줍니다. 그러나 더 많은 프리랜서(88%)가 AI가 자신의 커리어에 긍정적 영향을 주었다고 답합니다. 이 차이를 설명하는 데는 프리랜서가 AI 도구와 관계를 맺는 방식과 전반적 업무 경험의 몇 가지 중요한 뉘앙스가 있습니다.
Figure 5.
첫째, 선행 연구는 숙련 지식 노동을 수행하는 프리랜서가 정규직(FTE)보다 AI를 더 많이 사용하고, 워크플로에 AI 도구를 내재화하는 데 더 능숙하다는 것을 보여줍니다. 그러나 FTE들이 폭넓은 사회적 관계를 AI와 형성하는 반면, 프리랜서는 주로 AI를 학습 파트너로 사용합니다. 90%는 AI 사용의 주요 이점이 빠른 학습에 있다고 답하며, 42%는 AI 덕분에 자신의 업무에서 전문화를 이뤘다고 말합니다. 그리고 이는 다음을 위한 준비가 되고 있습니다. 글쓰기, 번역, 모바일·웹 디자인 등의 서비스를 제공하는 Upwork 프리랜서의 68%는 AI 에이전트와 함께 일하는 도전에 관심이 있다고 답합니다.1
둘째, 프리랜서는 업무 결과에 대한 통제감을 더 크게 느낍니다. 34%가 AI가 자신의 일에 추가적인 우위를 준다고 강하게 동의하는 반면, FTE는 28%에 불과합니다. 그리고 프리랜서의 통제감—즉 자기효능감—은 AI 생산성과 커리어 성장 사이의 연결을 견인합니다.
정규직 직원은 일반적으로 같은 수준의 통제감을 경험하지 못합니다. 48%는 고용주가 AI 통합과 관련해 자신들에게 너무 많은 것을 요구한다고 말합니다. 또한 FTE의 30%가 AI 덕에 새로운 프로젝트를 맡을 수 있었다고 답했지만, 더 빠른 승진, 더 나은 보상, 더 나은 일자리 기회 달성에 AI가 기여했다고 답한 비율은 상당히 낮습니다.
프리랜서 인재는 더 나은, 더 생산적인 인간 + AI 미래를 위해 일이 어떻게 재설계될 수 있는지 논의하는 데 핵심입니다. 사내 인력과 프리랜서를 혼합하는 방식으로 인재 모델을 재설계하면 AI에 고숙련인 사람들에 대한 접근이 열립니다. 또한 인간의 사회적 대체가 아니라 학습에 초점을 맞춘 효과적인 인간-AI 관계의 내재화된 사례와 증거를 통해 팀을 강화합니다. 여기서의 교훈은 AI에 문해력 있는 인재를 장려하는 것만으로는 충분하지 않다는 것입니다. 일 재설계의 핵심 재료는 AI에 의해 역량이 확장된 인재입니다.
AI가 우리의 일, 팀, 삶에 점점 더 스며드는 지금, 전체 업무 경험을 리팩터링할 때입니다. 인력 전환을 추진하려면, 임팩트를 위한 세 가지 업무 스트림을 자신감 있고 호기심 많은 리더십으로 이끌어야 합니다.
AI가 통합된 미래를 위한 직장 재설계는 사고 실험이 아니라 전략적 필수 과제입니다. Upwork의 채용 담당자들은 일반적으로 앞으로 5년이 지나도 업무의 절대다수가 인간 주도로 남을 것에 동의하며, 업무 산출의 47%는 인간-AI 파트너십에서, 추가 27%는 순수 인간 작업에서 나올 것으로 전망합니다.2 연구는 일관되게, 자율성·심리적 안전·성장 기회가 있을 때 직원이 번영한다고 보여줍니다. 그러나 바로 이 영역이 AI 활용도가 높은 환경에서 압박을 받습니다.
자기결정성이론에 따르면, 사람들은 유능감을 느끼고 통제권을 가질 때 가장 동기부여됩니다. 에이전시(주도성)에서 출발하는 새로운 프레임워크가 필요합니다.
동일하게 중요한 것은 새로운 인력 모델을 개발하는 것입니다. 오늘날 가장 민첩한 팀은 정규직만으로 구성되지 않습니다. 프리랜서 전문가, 매니지드 서비스 제공업체 같은 외부 파트너, AI 시스템을 통합한 혼합 팀으로 구성되어, 복잡한 프로젝트를 실행하고 성장을 견인하는 역동적 구성을 이룹니다. 프리랜서는 이미 AI가 전문화, 학습, 임파워먼트의 촉매가 될 수 있음을 보여줍니다. 조직은 이 모델을 미래지향적 청사진으로 삼아야 합니다.
마지막으로, 전략은 AI가 근로자에게 정서적으로 중립적인 존재가 아니라는 현실을 반영해야 합니다—즉, AI는 단지 도구가 아닙니다. 의인화는 기벽이 아니라, 신뢰가 부족한 환경에서의 대처 메커니즘일 수 있음을 우리의 결과는 시사합니다. 리더는 디지털 동료가 보편화되는 가운데에서도 사람들이 보살핌, 안전, 지지를 느낄 수 있도록 관계 중심 설계에 투자해야 합니다.
AI 시대에는 도구, 기술, 그리고 우리가 ‘팀원’을 정의하는 범위 자체가 끊임없이 진화하고 확장되고 있습니다. 그러나 일의 핵심은 여전히 연결입니다. 생산성 향상은 AI가 인간적 연결, 목적, 성장을 보완할 때에만 지속 가능합니다. 번영하는 조직은 단순히 생산성을 측정하는 데 그치지 않고, 인간-대-AI, 인간-대-인간 모두에서 최적이자 지속 가능한 관계를 설계하는 조직일 것입니다.
연구 결과는 2025년 3월 24일부터 4월 9일까지 Upwork와 Workplace Intelligence를 대신해 Walr가 수행한 설문조사에 기반합니다. 설문은 미국, 영국, 호주, 캐나다의 응답자를 대상으로 했습니다. 총 2,500명의 글로벌 근로자가 설문에 응답했으며, 이에는 C-레벨 경영진 1,250명, 정규직 급여 근로자 625명, 프리랜서 625명이 포함되었습니다. 모든 응답자는 18–78세 사이였고, 최소 고등학교 졸업 학력을 보유했으며, 업무에서 노트북 또는 컴퓨터를 최소 ‘가끔’ 이상 사용하는 조건이 필요했습니다. AI 관련 생산성 향상 자가 보고 상위 사분위에 속한 직원들을 대상으로 번아웃, 퇴사 의도, AI 도구 대 인간 동료 선호도 차원을 동료들과 비교했습니다.
추가로, 2025년 4~5월에 AI 도입 단계가 다양한 산업과 기업 규모를 대표하는 미국 내 16명의 비즈니스 리더, 그리고 최소 월 수회 이상 AI를 업무에 사용하는 미국 기반 프리랜서 24명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 실시했습니다.
Gabby Burlacu
Gabby Burlacu 박사는 Upwork의 선임 리서치 매니저로, 급변하는 일의 세계에서 조직이 숙련 인재에 접근하기 위해 문화와 인재 관행을 어떻게 조정하는지 연구합니다. 그녀의 연구는 다양한 동료평가 논문, 기사, 책 챕터, 미디어에 소개되었으며, 여러 포춘 500대 기업의 전략과 기술 개발에 영감을 주었습니다. Gabby는 포틀랜드 주립대학교에서 산업·조직 심리학 박사 학위를 받았습니다.
Kelly Monahan
Kelly Monahan 박사는 Upwork Research Institute의 설립자이자 매니징 디렉터로, 신기술, 원격 인력 전략, 프리랜서와 같은 비전통적 인재를 포용하는 문화를 주제로 한 연구를 이끕니다. 10여 년의 미래 업무 연구 경험을 바탕으로, 변화하는 일의 세계에 조직이 적응하도록 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
Kelly는 USA Today 베스트셀러인 Essential과 How Behavioral Economics Influences Management Decision-Making: A New Paradigm을 포함해 두 권의 책을 저술했습니다. Rochester Institute of Technology에서 학사, Roberts Wesleyan College에서 석사, Regent University에서 조직 리더십 박사 학위를 받았습니다.
일의 세계는 불과 몇 년 전과도 같지 않으며, 그 결과 리더들은 전혀 새로운 과제에 직면해 있습니다. 과거의 업무 운영 매뉴얼은 사라졌고, 그 자리를 근무지, 고용 형태, 유연성에 관한 논쟁과 결정이 채우고 있습니다. 하지만 리더가 이 새로운 일의 세계를 혼자서 항해할 필요는 없습니다.
Upwork Research Institute는 인력의 근본적 변화 양상을 연구하고, 비즈니스 리더가 현재를 탐색하면서 동시에 조직의 미래를 준비하는 데 필요한 도구와 인사이트를 제공하는 데 전념하고 있습니다. 당사의 독자적 플랫폼 데이터, 글로벌 설문 연구, 파트너십, 학술 협업을 활용해, 새로운 일의 방식에 대한 청사진을 그리는 증거 기반 인사이트를 제작합니다.
Upwork Research Institute는 본 연구 보고서에 기여한 Anna Brown, Dan Schwabel, Rebecca Scott, Christine (Kim) Lee에게 감사드립니다.
1 출처: 2025년 2분기 Upwork 클라이언트와 프리랜서를 대상으로 한 AI 에이전트 인지도 및 관심 조사(주로 글쓰기, 번역, 웹/모바일 디자인 카테고리에서 채용 및 활동하는 집단)
2 출처: Upwork 글로벌 프리랜서와 클라이언트를 대상으로 한 월간 AI 설문. 본 수치는 2025년 6월 기준, 향후 5년 뒤의 업무 산출 전망에 대한 클라이언트 응답을 나타냅니다.
