The Cybernetic Teammate:
A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise

"AI 활용 개인, 인간 2인 팀과 동등한 성과 달성"… 776명 전문가 실험에서 증명

인공지능이 단순한 도구를 넘어 진정한 팀원으로 기능할 수 있을까? 하버드 비즈니스 스쿨과 와튼스쿨 연구팀이 주도한 대규모 현장 실험에서 생성형 AI가 팀워크의 핵심 요소인 성과, 전문성 공유, 사회적 교류를 어떻게 변화시키는지 확인했다. 프록터앤갬블(P&G)의 776명 직원들을 대상으로 한 이 실험은 실제 제품 혁신 과제를 수행하며 AI와 인간 협업의 새로운 가능성을 보여줬다.

연구 결과, AI를 활용한 개인은 AI 없이 일하는 두 명의 팀과 비슷한 성과를 내는 것으로 나타났다. 이는 AI가 단순한 생산성 도구가 아닌 팀 구성원이 제공하는 특정 협업 기능을 효과적으로 대체할 수 있음을 의미한다. 연구를 이끈 파브리지오 델'아쿠아(Fabrizio Dell'Acqua)는 "AI가 인간 협업의 일부 핵심 요소를 복제할 수 있다는 점을 발견했다"고 설명했다. 이 연구는 생성형 AI가 업무 프로세스를 보완하는 것을 넘어 조직이 협업과 전문성을 구조화하는 방식 자체를 근본적으로 변화시킬 수 있음을 시사한다.

"전문 영역 벽이 사라진다"… R&D와 상업 부서 간 지식 격차 AI로 해소

연구팀은 상업 및 R&D 전문가로 구성된 크로스 펑셔널 팀을 구성하고, AI 활용 여부와 팀/개인 작업 여부에 따라 네 가지 실험 조건을 비교했다. 흥미로운 점은 AI가 직원들의 전문 분야 경계를 허무는 역할을 한다는 점이다. AI 없이 작업할 때 R&D 전문가들은 주로 기술적 솔루션을 제안했고, 상업 전문가들은 상업 지향적 제안을 더 많이 했다. 그러나 AI를 사용한 경우, 직원들은 자신의 전문 배경과 관계없이 기술적, 상업적 측면이 균형 잡힌 솔루션을 제안했다. 이는 AI가 전문성을 민주화하고, 크로스 펑셔널 협업에서 발생하는 지식 통합을 개인 수준에서도 가능하게 한다는 것을 보여준다.

연구 공동 저자인 카림 라카니(Karim R. Lakhani)는 "AI는 단순한 정보 제공자가 아니라 전문가들이 전통적인 도메인 경계를 넘어 추론하고 문제에 더 총체적으로 접근할 수 있도록 돕는 효과적인 경계 확장 메커니즘으로 기능한다"고 설명했다. 특히 제품 개발이 핵심 업무가 아닌 직원들이 AI를 활용했을 때, 해당 업무에 익숙한 직원으로 구성된 팀과 비슷한 성과를 내는 점은 주목할 만하다. 이는 AI가 덜 경험 있는 직원들도 더 높은 성과를 낼 수 있게 도와, 조직 내 전문성을 더욱 민주화할 가능성을 보여준다.

"AI와 일하면 더 행복해진다"… 긍정적 감정↑, 부정적 감정↓

이 연구는 AI가 성과와 전문성뿐만 아니라 직원들의 정서적 경험도 개선한다는 점을 발견했다. AI를 사용한 참가자들은 AI 없이 혼자 일할 때보다 현저히 높은 수준의 긍정적 감정(흥분, 에너지, 열정)과 더 낮은 수준의 부정적 감정(불안, 좌절)을 보고했다. AI를 사용한 개인은 AI 없이 팀으로 일하는 사람들과 비슷하거나 더 높은 수준의 긍정적 감정 응답을 보였다. 이는 AI가 개인 작업 환경에서도 팀워크와 일반적으로 연관된 정서적 이점의 일부를 제공할 수 있음을 시사한다.

이러한 패턴은 기술이 일반적으로 직장 내 사회적 역동성에 부정적인 영향을 미친다는 기존 연구 결과와는 대조적이다. 생성형 AI의 대화형 기능이 사용자에게 놀랍도록 긍정적인 경험을 제공하는 것으로 보인다.

"AI와 인간 팀의 시너지"… 최상위 10% 품질 솔루션 제안 확률 3배 증가

연구 결과는 AI가 단순한 도구가 아닌 '사이버네틱 팀원'으로 기능할 수 있음을 시사한다. 인간 문제 해결자와 동적으로 상호 작용하고, 실시간 피드백을 제공하며, 전문성 경계를 넘나들고, 정서적 상태에 영향을 미치는 AI의 능력은 전통적으로 인간 협업자들과 연관된 역할을 수행할 수 있음을 보여준다.

연구 결과는 또한 AI와 팀워크 결합의 강력한 시너지 효과를 발견했다. AI를 활용한 팀은 최상위 10% 품질의 솔루션을 제안할 가능성이 AI 없는 팀보다 약 3배 높았다. 이는 일부 조직에서는 효율성을 위해 AI를 개인 작업 도구로 활용하는 방향을, 다른 조직에서는 뛰어난 성과를 위해 AI와 인간 팀의 상보성을 강화하는 방향을 선택할 수 있음을 시사한다. 에단 몰릭(Ethan Mollick) 공동 저자는 "AI를 도입하는 것은 단순히 또 다른 도구를 추가하는 것 이상이다. 성과를 향상시키고, 기능적 경계를 허물고, 협업 패턴을 재구성함으로써 생성형 AI는 조직이 팀과 개인 역할을 구성하는 방식을 재고하도록 한다"고 말했다.

FAQ

Q. 생성형 AI는 정확히 어떻게 팀워크를 변화시키나요?

A: 생성형 AI는 개인이 팀과 비슷한 수준의 성과를 낼 수 있게 도우며, 전문 분야의 경계를 허물고, 사용자에게 긍정적인 감정 경험을 제공합니다. 연구에 따르면 AI를 사용한 개인은 AI 없이 일하는 2인 팀과 비슷한 품질의 솔루션을 제안할 수 있었습니다.

Q. AI가 회사 내 협업 구조를 어떻게 바꿀 수 있나요?

A: AI는 팀 규모와 구성을 근본적으로 재고하게 만듭니다. 개인이 AI를 통해 팀 수준의 성과를 낼 수 있다면, 조직은 더 유연한 구조를 채택할 수 있습니다. 또한 AI는 전문성을 민주화하여 직원들이 자신의 전문 분야를 넘어 문제에 접근할 수 있게 돕습니다.

Q. 생성형 AI가 가장 효과적으로 사용될 수 있는 업무 영역은 무엇인가요?

A: 연구에 따르면 생성형 AI는 제품 개발과 같은 창의적 문제 해결, 크로스 펑셔널 지식이 필요한 업무, 아이디어 생성과 평가가 필요한 영역에서 특히 효과적입니다. 또한 업무 경험이 적은 직원들이 더 높은 성과를 내는 데 도움을 줄 수 있습니다.

해당 기사에서 인용한 논문 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 이디오그램 생성

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.