AI 시대, ‘일의 의미’ 다시 설계하기

1.  AI로 업무를 줄인 후배는 왜 팀에 숨겼을까

얼마 전 국내 한 온라인 커뮤니티에 이런 글이 올라왔습니다. 팀 전체가 매일 야근하는데 혼자만 정시 퇴근하는 후배가 있어 알아보니, 회사에서 지원하는 AI를 활용해 복잡한 업무를 자동화하는 프로그램을 만들어 사용하고 있었다는 내용이었습니다. 이를 알게 된 선배가 ‘팀에 공유해서 다 같이 쓰면 야근도 줄어들겠다’고 하자, 후배는 ‘자신이 고생해서 만든 것을 왜 공짜로 공유해야 하느냐’며 거절했다고 하는데요. 오히려 이를 공유하면 자신의 일이 더 늘어날 것이라는 이유에서였습니다(동아일보, 2026).

조직 내에서 AI 관련 지식을 은폐하는 현상은 우리나라에서만 나타나는 것은 아닙니다. 하버드 비즈니스 리뷰 아티클에 따르면 KPMG와 멜버른대 연구진이 전 세계 4만 8천여명을 대상으로 조사한 결과, 직장인의 57%가 업무에서 AI를 사용한 사실을 숨긴 적이 있다고 답했다고 합니다(Harvard Business Review, 2026). 해당 아티클의 저자가 수행한 미국 직장인 600여 명 대상의 연구에서도, 약 3분의 1이 AI 관련 지식이나 활용 방법을 의도적으로 숨긴 경험이 있다고 응답했습니다. 그런데 흥미로운 결과가 하나 더 있습니다. 응답자의 80%는 자신의 AI 지식을 공유하면 팀 생산성을 높일 수 있다고 생각했다는 것입니다(Harvard Business Review, 2026). 즉, 공유하는 것이 더 좋다는 사실을 알면서도 실제로는 숨긴다는 것이죠. 그 이유는 과연 무엇일까요?

팀 후배 이야기로 다시 돌아가보겠습니다. 이 후배에게 자신이 만든 AI 자동화 프로그램은 과연 어떤 의미였을까요? 자신이 직접 시간을 투자해 배우고 직접 만든 프로그램이라면, 그것은 단순한 업무 도구를 넘어 자신만의 경쟁력일 수 있습니다. 이를 팀에 공유한다는 것은 그저 좋은 정보를 나누는 것과는 조금 다른 문제일 수 있습니다. 이를 공개했을 때 자신의 업무가 어떻게 달라질지, 자신에게 어떤 역할이 남게 될 지 알 수 없기 때문입니다.

AI 노하우를 공유했더니 내 업무가 줄어드는 것이 아니라 오히려 더 많은 일이 주어지고, 내가 가진 전문성이 평범해질 수 있다는 걱정. 나의 일을 AI가 대신하고, 성과를 인정받기는커녕 ‘그건 AI가 한 것’이라는 평가를 받을 것이라는 불안. AI의 도입과 정착을 방해하는 요소에는 기술에 대한 구성원들의 낯섦만 있는 것이 아닙니다. 자신이 일에서 중요하게 여기던 것을 잃을 수 있다는 불안과 걱정도 자리하고 있습니다.

AI 도입으로 달라지는 것은 업무의 속도나 방식만이 아닙니다. AI는 내가 하던 일을 대신하고, 협업 방식을 바꿉니다. 반복적 업무를 줄이는 대신 새로운 역할을 요구합니다. 나아가 내가 지금까지 중요하다고 생각했던 일의 가치까지 다시 생각하게 만듭니다.

최신 AI를 도입했음에도 조직의 성장이 여전히 더딘 이유는 무엇일까요? 그 답은 AI가 구성원의 일과 역할을 어떻게 바꾸고, 그 변화 속에서 구성원들이 자신의 일을 어떻게 바라보게 되는지를 함께 고민했는지 여부에서 찾을 수 있습니다.

2. AI는 ‘일의 의미’를 바꾼다

이 문제를 확장해 보면 ‘일의 의미’라는 개념과 만나게 됩니다.

오늘날 직장 근로자의 76%는 이미 업무에 AI를 활용하고 있고(McKinsey & Company, 2026), 2030년까지 대부분의 직종에서 사용되는 역량의 70%가 크게 바뀔 것으로 예상된다고 합니다(Linkedin, 2025).

문제는 AI 도입이 일의 외관만 바꾸는 것이 아니라는 데 있습니다. 전 세계 직장인의 40%는 AI로 인해 직업을 잃을 것을 두려워하고 있고(Mercer, 2026), 미국 직장인의 54%는 이러한 직업 불안정이 스트레스에 심각한 영향을 준다고 답했습니다(American Psychological Association, 2025). 세계경제포럼(World Economic Forum; WEF)에서는 한발 더 나아가 ‘AI가 빼앗는 것은 단지 일자리가 아니라 우리의 목적’이라고 경고한 바 있는데요(WEF, 2025). 여기서 주목할 점은 AI가 구성원들이 ‘일에서 의미를 느끼는 방식’에 영향을 준다는 데에 있습니다.

‘일의 의미’를 오랫동안 연구한 Rosso et al. (2010)는 사람들이 일에서 의미를 찾는 데 영향을 미치는 주요 원천을 ‘자기 자신(Self), 타인(Others), 업무 환경(Work Context), 영적인 삶(Spiritual Life)’의 4가지 내용으로 정리했습니다.

즉, 사람은 자신의 가치관과 능력을 일 속에서 확인하기도 하고, 동료나 조직과의 관계를 통해 자신의 일이 어떤 의미를 갖는지 이해합니다. 자신이 일하는 환경과 업무 방식, 조직의 목적 역시도 일의 의미에 영향을 줍니다. 나아가 자신의 일을 더 큰 목적이나 사회와 연결해서 바라보기도 합니다. 따라서 일의 의미는 업무 자체에만 있는 것이 아닙니다. 내가 어떤 사람인지, 누구와 일하는지, 어떤 환경에서 일하는지, 그리고 내가 하는 일이 무엇을 위한 것인지에 대한 생각이 함께 작용하며 일의 의미를 형성합니다.

업무에 AI를 도입하면 이 관계에도 변화가 생깁니다. AI가 이 관계 속으로 어떻게 들어오느냐에 따라 구성원은 일에서 더 큰 의미를 느끼기도 하고, 반대로 방어적으로 대응할 수도 있습니다. 그렇다면 AI는 일의 의미를 느끼도록 하는 각 원천에 어떤 변화를 가져올까요? Rosso et al. (2010)가 제시한 ‘일의 의미’의 4가지 원천을 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.

3. ‘일의 의미’의 4가지 원천

1️⃣ 자기 자신(Self): “나는 여전히 전문가일까?”

일의 의미를 만드는 첫번째 원천은 자기 자신입니다.

사람은 일을 통해 자신의 가치관과 역량을 확인하고, 자신이 어떤 사람인지 이해합니다. 어떤 사람에게는 전문성을 발휘하는 것이 중요하고, 어떤 사람에게는 자율성이 중요합니다. 자신의 능력을 인정받거나 스스로 잘하고 있다고 느끼는 것 역시 일의 의미와 연결됩니다.

내가 오랫동안 해온 업무를 AI가 대신하기 시작하면 어떤 일이 벌어질까요? 그동안 쌓아온 전문성이 한순간에 평범해진 것처럼 느낄 것입니다. ‘AI가 내 일을 대신하는데, 그렇다면 나는 여전히 전문가인가?’라는 정체성의 위기가 오는 것이죠. 실제로 하버드 비즈니스 리뷰 아티클에 소개된 연구에서도 자신의 AI 활용법을 공유했을 때 오히려 능력이 부족해보일까 걱정된다는 인터뷰 답변이 있었습니다. 또한 AI를 활용하여 만든 결과물에 대해 ‘컴퓨터가 한 일’이라며 폄하당한 사례도 보고되었습니다(Harvard Business Review, 2026).

하지만 반대의 가능성도 있습니다. AI가 반복 업무를 대신하면 창의성, 판단력, 문제해결력, 공감 등 인간 고유의 역량이 더 가치롭게 발현될 수 있고, 더 높은 수준의 전문가로 자신의 정체성을 재구성할 수 있다는 시각입니다. 관건은 AI를 ‘나를 대체하는 존재’가 아니라, ‘나의 역량을 확장하는 파트너’로 어떻게 받아들이도록 할 것인지에 달려있습니다.

2️⃣ 타인(Others): “나는 누구와 함께, 누구를 위해 일할까?”

두번째 원천은 타인과의 관계입니다.

동료, 리더, 고객, 조직 등 다른 사람과 맺는 관계는 일의 의미를 만드는 중요한 요소입니다. 동료와 함께 일하며 도움을 주고받고 서로의 기여를 인정하는 과정에서 구성원들은 자신의 일이 중요하다고 느끼고, 자신이 조직의 한 구성원이라는 소속감도 느끼게 됩니다.

그러나 AI 활용이 늘어나면서 사람과 직접 대화하거나 도움을 주고받는 시간이 줄어들게 되었습니다. 각자 AI를 활용해 자신의 업무를 빠르게 처리하는 데 집중하다 보면, 조직 안에서 지식과 노하우를 나누는 과정은 뒷전으로 밀리는 것입니다. 앞서 살펴본 ‘지식은폐’ 현상도 이와 연결됩니다. ‘내 지식과 노하우를 공유하면, 결국 내 일이 늘어나는 것 아닌가?’라는 생각이 반복되면 AI는 협업을 돕는 도구가 아니라, 각자도생을 부추기는 도구가 되고 맙니다.

그러나 AI 도입이 오히려 관계적 가치를 증진시킬 수도 있습니다. 반복적인 보고나 단순 문서 작성 등 행정적 부담을 AI가 덜어준다면, 구성원들은 사람 간의 중요한 대화에 시간을 쓸 수 있기 때문입니다. AI가 사람 간 상호작용을 줄이는 것이 아니라, 꼭 필요한 대화에 집중할 수 있도록 돕는 것입니다. 결국 중요한 포인트는 AI 도입과 동시에 구성원들이 서로 대화하고 배우며 서로의 기여를 인정하는 시간과 기회를 어떻게 확보할 지를 함께 고민해야 한다는 것입니다.

3️⃣ 업무 환경(Work Context): “나는 어떤 방식으로 일할까?”

일의 의미를 느끼는 세번째 원천은 업무 환경, 즉 일을 둘러싼 맥락입니다. 일의 의미는 어떤 일을 하는지뿐만 아니라 어떤 환경과 조건에서 그 일을 하는지에 따라서도 달라집니다. 내가 업무를 어느 정도 스스로 결정할 수 있는지, 다양한 능력을 활용할 수 있는지, 조직의 문화가 나에게 맞는지 등이 여기에 포함됩니다.

그런데 AI를 통해 구성원의 업무 데이터를 수집하고 분석해 조직을 통제하는 수단으로 활용한다면 어떨까요? 구성원은 AI를 자신의 업무를 도와주는 도구가 아니라, 자신을 감시하는 도구로 받아들이게 됩니다. 이 경우 조직에 대한 신뢰와 심리적 안전감이 감소하게 되고, 자신의 AI 지식을 조직 내에 더욱 더 공유하지 않는 문제로 이어질 수 있습니다(Harvard Business Review, 2026).

반대로 어떤 데이터를 왜 수집하는지 미리 알리고 구성원과 충분히 논의하며, 그 결과를 투명하게 공유하고 함께 해결책을 고민한다면 어떨까요? 또한 AI가 반복 업무를 덜어주어 중요한 일에 더 집중하게 해준다면, 업무 맥락은 더 풍부해질 수 있습니다. AI 활용으로 자신의 업무가 단순해지는 것이 아니라, 이전에는 하지 못했던 새로운 일을 할 수 있다는 경험을 만들어주는 것입니다. 같은 기술이라도 통제의 도구로 쓰느냐, 성장의 도구로 쓰느냐에 따라 구성원이 경험하는 업무 환경은 완전히 달라집니다.

4️⃣ 영적인 삶(Spiritual Life): “나의 일은 왜 중요할까?”

마지막으로 네번째 원천은 영적인 삶입니다. 여기서 ‘영적(Spiritual)’이라는 표현은 종교적 의미로 한정되지 않습니다. Rosso et al. (2010)는 영성을 ‘자신보다 더 큰 목적과 연결되고자 하는 지향’으로 설명하고 있습니다. 즉, 자신의 일이 가진 더 큰 목적, 사회적 기여, 삶의 가치와의 연결에 관한 것입니다. ‘나는 왜 이 일을 하는가?’ ‘이 일이 우리 사회에는 어떤 의미가 있는가?’와 같은 질문이 여기에 해당됩니다.

AI가 인간의 전문성을 손쉽게 복제할 수 있게 되면, ‘이 세상에 대한 나의 기여가 정말 특별한가’, ‘내가 이 일을 하는 이유가 무엇인가’라는 의문에 빠질 수 있습니다. 이는 인간과 AI의 능력을 비교하는 문제를 떠나, ‘일을 통해 무엇을 이루고 싶은가’라는 정체성의 질문으로 이어집니다.

그러나 이 역시 다른 방향에서 바라볼 수 있습니다. AI를 책임있게 활용한다면, 인간만의 고유한 지혜가 중심 역할로 부상하게 되고 오히려 새로운 소명이 생길 수 있습니다. 예컨대 AI를 활용해 더 많은 사람에게 필요한 서비스를 제공하거나, 이전에는 시간과 자원의 제약 때문에 해결하기 어려웠던 문제에 접근하는 등의 방식입니다.

AI에게 더 많은 일을 맡기게 될수록, 구성원들은 ‘무엇을 할 수 있는가’뿐 아니라 ‘무엇을 위해 일하는가’를 더 자주 묻게될 것입니다. 자신의 일이 더 큰 목적과 어떻게 연결되는지 스스로 발견할 수 있는 환경을 만드는 것 역시 AI 도입 과정에서 함께 고민해야 할 또 다른 과제라 할 수 있습니다.

4. ‘일의 의미’를 지키는 AI 도입을 위해서는…

이처럼 AI 도입은 일의 의미가 발생하는 4가지 원천에 모두 영향을 미칩니다. AI를 도입했지만 조직의 성장이 더딘 이유는 이 4가지 원천이 모두 위협받아 구성원들이 일의 의미를 느끼지 못했기 때문일 수 있습니다.

AI를 도입하면서 구성원들이 자신의 전문성을 잃었다고 느끼지는 않는지, 동료와 지식과 노하우를 나누고 도움을 주고받을 이유를 잃지는 않았는지, 업무에 대한 자율성이 줄고 감시받는다고 느끼지는 않는지, 자기 일의 가치를 더 이상 못느끼는 것은 아닌지를 살펴보아야 합니다.

궁극적으로 AI를 활용하면서도 자신의 전문성을 지키고 확장하며, 사람들과 연결되어 일하고, 자신의 일에 의미를 느낄 수 있는 환경을 만드는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 AI의 역할을 분명히 해야할 필요성이 있습니다. 앞서 살펴본 일의 의미를 느끼는 4가지 원천을 토대로 한다면 그 방향성은 조금 더 뚜렷해집니다.

첫째, 사람 사이의 대화의 장을 마련하고 상호작용 촉진하기

첫번째는 리더와 구성원이 서로 대화를 나누는 1:1 미팅을 정례화하고 동료 간 상시 피드백이 오가는 환경을 구축하는 것입니다. 영업사원을 대상으로 수행한 실험을 한 예로 들 수 있는데요. 영업사원들이 서로의 성공 비결을 ‘구조화된 대화’로 나눈 그룹은 평균 15%가 넘는 매출 증가를 보였고, 그 효과가 최소 20주간 이어졌다고 합니다(Harvard Business Review, 2026). 즉, 자연스럽게 서로의 노하우를 나눌 수 있는 자리를 만드는 것, 그것이 조직 안에서 지식이 흐르도록 하는 핵심입니다.

이때 중요한 것은 대화의 문턱을 낮추는 것입니다. 특히 타인의 시선에 민감한 우리나라 문화에서는 서로 피드백을 주고받기가 쉽지 않고, 구성원들은 무슨 말을 어떻게 꺼내야 할지부터 막막해합니다. AI 성과관리 도구는 바로 이 지점에서 도움을 줍니다. 최근 협업 내용을 바탕으로 누구에게 어떤 피드백을 남기면 좋을지 짚어주고, 객관적인 사실을 중심으로 피드백 초안을 만들어주는 방식, 즉, ‘구조화된 대화’를 시작할 수 있는 기반을 제공하는 것입니다. 여기에 메신저와 캘린더를 연동해 1:1 일정을 잡고, 상황에 맞는 질문을 제안하며, 미팅에서 도출된 액션플랜을 잊지 않고 챙기도록 돕는 기능까지 활용하면, 흐지부지되기 쉬운 대화가 습관으로 자리잡게 됩니다.

둘째, 감시와 통제가 아닌 인정과 성장을 위한 AI로 자리매김하기

구성원들은 조직이나 리더를 믿지 못하면 자기가 아는 것을 감추고, 성장에 써야 할 노력을 자신을 방어하는 데 사용하게 됩니다. 조직이 AI 효율성을 높이기 위해 감시와 통제를 강화할수록 이러한 지식은폐 현상은 더 두드러질 수 있습니다. 따라서 구성원이 AI를 ‘나를 평가하고 감시하는 도구’로 받아들이느냐, ‘내가 한 일을 더 잘 보여주고 인정을 통해 상호 성장을 돕는 도구’로 받아들이느냐에 따라 AI 도입의 효과는 완전히 달라집니다.

예를 들어, AI 성과관리 도구를 활용하면 구성원이 주고받은 피드백이 쌓이면 동료들이 그 사람의 어떤 점을 높이 사는지, 어떤 기여가 자주 언급되는지 확인할 수 있습니다. 평소에는 잘 보이지 않던 기여를 드러내고 서로의 성장을 확인할 수 있도록 돕는 것입니다. 또한 평가자 매핑 시 최근 협업이 많았던 사람들을 추천해주고, 평가자마다 서로다른 기준을 고르게 맞추도록 편향을 조정하며, 결과 리포트의 초안을 정리하는 데에도 AI를 활용할 수 있습니다. 데이터로 구성원을 감시하는 것이 아니라, 더 나은 판단과 성장을 지원하는 방향입니다.

하지만 이러한 기능이 구성원들에게 어떤 의미로 받아들여지는지는 별개의 문제입니다. 회사 입장에서는 공정한 평가와 효율적인 성과관리를 위해 도입한 기술이라고 하더라도, 구성원이 자신을 감시하고 통제하기 위한 도구로 느낀다면 오히려 방어적인 태도를 강화할 수 있습니다. 따라서 AI의 긍정적인 효과를 일방적으로 설명하기보다, 왜 AI를 도입하고 어떤 원칙으로 활용할 것인지 구성원과 충분히 공유하고 논의하는 과정이 필요합니다. 나아가 AI를 활용해 자신의 기여를 더 잘 드러내고, 이것이 인정과 성장으로 이어지는 경험이 지속되도록 해야 합니다.

셋째, 나의 일이 조직의 더 큰 목표와 어떻게 이어지는지 꾸준히 보여주기

회사의 목표가 팀의 목표로, 다시 나의 목표와 연결되는 관계를 꾸준히 확인할 수 있다면, 현재 나의 일이 조직에 어떻게 기여하고 있는지도 명확해집니다. 나의 일이 더 큰 목적과 연결되어 있다는 느낌은 곧 일의 의미와도 이어집니다.

AI 성과관리 도구는 이 연결을 시각화하여 보여줍니다. 회사와 팀, 개인의 목표가 정렬되어 나의 역할이 무엇이고 내가 어디에 기여하고 있는지 한눈에 드러납니다. 또한 목표를 수립할 때에는 AI가 회사와 팀의 목표를 분석해 지표를 제안하며, 주기적인 체크인을 통해 그때그때 방향을 조정할 수 있도록 합니다. 이 과정에서 구성원은 내 전문성이 더이상 특별하지 않다는 불안 대신, 새로운 전문성을 개발해 나가야 할 필요성과 실제로 이를 실천하고 있는 스스로의 모습을 발견할 수 있게 됩니다.

또한 이러한 시스템을 통해 AI로 인해 실제 업무가 얼마나 효율화되었는지도 함께 살펴볼 수 있습니다. 하버드 비즈니스 리뷰 아티클에서는 AI 효율화를 통해 생겨난 여유 시간을 어디에 사용할 것인지 원칙을 세우고 구성원과 논의할 것을 제안하고 있는데요(Harvard Business Review, 2026). 더 가치있는 업무에 집중하도록 할지, 역량 개발에 사용할지, 아니면 잠시 숨을 고르는 데 사용할 것인지 등의 논의 없이 곧장 더 많은 업무로만 돌아온다면, 구성원들이 AI 사용을 숨기는 것은 당연지사일 것입니다. 반대로 효율화된 업무가 눈에 보이고, 이로 인해 생긴 여유를 나의 외적∙내적 성장을 위해 선택하여 사용할 수 있을 때, 비로소 AI는 구성원에게 위협이 아니라 성장의 도구로 인식될 것입니다.

5. AI 시대에 끝까지 남는 것

처음의 이야기로 돌아가보겠습니다. 팀 후배는 왜 자신의 AI 프로그램을 공유하지 않았을까요?

어쩌면 정말 자신의 노하우를 지키고 싶었을 수도 있고, 공유하는 순간 자신의 일이 더 많아질 것이라고 생각했을 수도 있습니다. 하지만 이 사례에서 더 중요하게 볼 점은 AI가 도입된 후 구성원들이 자신의 일과 역할을 어떻게 받아들이고 있는가를 생각해봐야 한다는 것입니다.

AI는 업무의 효율화를 넘어, 구성원이 자신의 역할과 전문성, 동료와의 관계, 일하는 방식, 그리고 일의 목적을 바라보는 시각까지 바꾸고 있습니다. 그렇기에 AI 도입의 성과를 단축된 업무시간과 같은 숫자만으로 판단하기는 어렵습니다.

AI 도입 이후에도 구성원들이 자신의 전문성을 충분히 발휘하고 있다고 스스로 느끼고 있나요? 동료들과 더 중요한 대화를 나누고 서로 배우며 협력하고 있나요? 새로운 역할에 기꺼이 도전하고, 자신의 전문성을 확장하고 있나요? 그리고 자신이 하는 일이 왜 중요한지 알고 있나요?

AI 도입 시 HR이 고려해야 할 영역은 바로 이 질문들에 있습니다. AI를 얼마나 잘 활용하게 할 것인가만 고민하는 것이 아니라, AI가 도입된 이후에도 구성원이 자신의 일을 의미있게 느끼며 일할 수 있는 환경을 만드는 것. 이것이야 말로 AI 시대에도 우리가 끝까지 남겨야 할 일이 아닐까요? AI 도입의 진짜 성과는 바로 이 질문에 대한 답에서 시작될 것입니다.

참고문헌

• 동아일보. (2026. 7. 28.). “일 더 늘어날 게 뻔한데 왜 공유해요?”...AI로 업무 줄인 후배의 당당한 거절. https://www.donga.com/news/Society/article/all/20260728/134376052/1
• American Psychological Association. (2025. 5. 21.). Majority of U.S. workers say job insecurity has significant impact on their stress: Highlights from the 2025 Work in America™ survey. https://www.apa.org/pubs/reports/work-in-america/2025
• Harvard Business Review. (2026. 6. 10.). Why employees aren’t transparent about their AI usage.https://hbr.org/2026/06/why-employees-arent-transparent-about-their-ai-usage
• Linkedin. (2025. 1.). Work change report: AI is coming to work.https://economicgraph.linkedin.com/research/work-change-report
• McKinsey & Company. (2026. 4. 6.). How AI is—and isn’t—changing the future of work.https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-organization-blog/how-ai-is-and-isnt-changing-the-future-of-work
• Mercer. (2026. 2.). Global talent trends 2026. Solving the human-machine equation.https://www.mercer.com/insights/people-strategy/future-of-work/global-talent-trends/
• Rosso, B. D., Dekas, K. H., & Wrzesniewski, A. (2010). On the meaning of work: A theoretical integration and review. Research in Organizational Behavior, 30, 91-127.

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