AI를 도입했는데 왜?

"AI를 도입은 했는데, 왜 바뀌는 게 없을까?"

AI 도구 구독료는 나가는데 실제로 제대로 쓰는 직원은 한정적이고, 도입 전과 도입 후의 일하는 방식이 크게 다르지 않다. 투자는 했는데, 조직은 자꾸 예전 방식으로 돌아간다.

1988년, 하버드대 윌리엄 새뮤얼슨(William Samuelson)과 리처드 젝하우저(Richard Zeckhauser) 교수는 실험을 통해 현상유지 편향(Status Quo Bias)을 처음 체계적으로 증명했다. 포트폴리오 배분, 직업 선택, 은퇴 계획 등 다양한 상황에서 객관적으로 더 나은 선택지가 있어도, 사람들은 "지금 하던 방식"을 선택했다. 이유는 단순하다. 익숙한 것을 바꾸는 데 드는 심리적 비용이 새로운 이득보다 크게 느껴지기 때문이다.

맥킨지가 2025년 발표한 사례가 이를 정확히 보여준다. 한 의료기업이 전사 생성형 AI 교육 프로그램을 도입했다. 참가자의 90% 이상이 교육 만족도가 높다고 답했고, 경영진은 성공이라 판단했다. 그런데 6주 후 확인해보니, 실제로 AI 도구를 업무에 적용하고 있는 직원은 10% 미만이었다. 교육을 받고, 도구도 있고, 의지도 있었는데, 사람들은 익숙한 방식으로 돌아간 것이었다.

한국 기업의 상황도 별반 다르지 않다. 대한상공회의소 경제연구원이 2026년 6월 발표한 보고서에 따르면, 국내 중소기업 근로자의 생성형 AI 활용률은 52.7%에 달한다. 그런데 AI 도입 로드맵이 있는 중소기업은 29.6%에 불과하다. 절반 이상이 쓰고는 있지만, 70%는 조직 차원의 전략 없이 방관 상태다.

현상유지 편향은 도입 전 결정의 문제가 아니라, 도입 이후, 조직이 자기도 모르는 사이에 예전 패턴으로 돌아가고 있다는 것이다.

"우리는 AI를 도입했는가? 아니면 AI가 있는데도 예전 방식으로 일하고 있는가?"

변화는 도입 결정으로 끝나지 않는다. 익숙한 방식으로 돌아가려는 힘은 생각보다 강하다는 걸 알아야 한다. 그 힘을 제대로 인식하는 것이 변화의 출발이다.