처음으로 이 용어를 들었던 때가 기억납니다."AI 모유 학"—AI 느슨한 이론. 2023년 중국 기술계에서 유행했으며, 동시에 웃기고 깊이 우울한 현상을 설명했습니다.
작동 방식은 이렇습니다: 한 공장 직원이 AI 도구에 접근합니다. 예전에는 8시간이 걸리던 보고서가 이제는 20분 만에 끝납니다. 그럼 남은 7시간 40분 동안 그는 무엇을 할까요? 그는 타이핑하는 척합니다. 그는 화면을 깊은 생각에 잠겨 바라봅니다. 그는 긴 화장실 휴식을 취합니다. 그리고 오후 5시 59분에 그는 완벽한 보고서를 제출하고 집으로 돌아갑니다.
직원은 신이 납니다—아무것도 하지 않고도 돈을 받고 있습니다. 상사는 혼란스러워합니다—모두가 더 생산적인 것 같지만, 분기 실적은 작년과 정확히 동일합니다.
처음 이 이야기를 들었을 때 나는 웃었습니다. 그러다 깨달으니 웃음을 멈췄습니다: 이 이야기는 게으른 직원에 관한 것이 아닙니다. 이것은 어리석은 조직에 관한 이야기입니다.
지난 주에 나는 이 모든 것을 다시 떠올렸습니다. 2026 중국 오픈클로 생태계 보고서—Growth Blackbox와 NetEase Intelligence Enterprise의 공동 연구입니다. 그들은 2,000명의 개인 사용자와 100명의 기업 관리자를 조사했습니다. 그리고 데이터는 내가 수년간 느껴온 것을 확인해주었습니다: AI 시대의 진정한 관리 맹점은 도구가 아닙니다. 그것은 속도 차이입니다.개인이 움직일 수 있는 속도와 조직이 변화할 수 있는 속도 사이의 간극입니다.
여기 제가 기억에 남는 세 가지가 있습니다—그리고 머큐리가 실제로 그것에 대해 하는 일입니다..
1. 문제점이 없으면 채택도 없다
대부분의 상사들은 이렇게 생각합니다: "모두를 위해 AI 도구를 구매할 거예요. 그들에게는 무료이고, 노력을 줄여주며, 그들은 그것을 좋아할 것입니다. 생산성이 급증할 것입니다."
보고서는 2,000명의 사용자를 다섯 가지 범주로 나누었습니다:
- 새우 초보자 (21.7%):설치했지만 거의 사용하지 않음. 한 달에 한 번 우연히 열어봄.
- 새우 근로자 (25.7%):작업이 필요할 때 사용함. 그렇지 않으면 닫음. 주 3~5회.
- 새우 멘토 (22.9%):사용하고 동료들이 설정하는 것을 도와줌.
- 새우 엘리트 (21.2%):워크플로우에 깊이 통합되어 있습니다. 매일 사용합니다.
- 새우 대부 (8.6%):하루에 여러 번 세션을 진행합니다. 세 명 이상의 동료를 위해 설정했습니다.
낯익나요? 이것이 당신의 사무실입니다.
중요한 세부 사항은 다음과 같습니다: 새우 초보자 중에서—설치하고 다시는 사용하지 않은 사람들—가장 높은 비율은 경영진과 창립자들이었습니다.왜일까요? 그들은 해결해야 할 특정한 업무의 고통 지점이 없었습니다. 누군가가 그들을 위해 설치했습니다. 그들은 긁고 싶은 가려움이 없었습니다.
반대로, 실제로 도구를 사용한 사람들은 압도적으로 특정 작업 요구 사항. 보고서는 채택 유인을 분류했습니다: 36.5%는 작업 요구 사항에 의해 촉발되었습니다. 30.7%는 다른 사람의 사용 사례를 보고 발생했습니다. 합치면, 이는 67.2%—사용자의 3분의 2가 문제를 안고 도착했습니다.
다음과 같은 이유로 채택한 사람들 "동료가 저를 위해 설치해 주었습니다"? 모든 사용 사례—문서 조직, 일정 관리, 데이터 분석, 코딩—에서 그들은 부정적인 선호를 보였습니다.그들은 도구를 가지고 있었지만 어디에도 맞지 않았다. 마치 요청하지 않은 멋진 주방 기구가 서랍에 앉아 있는 것과 같다.
머큐리 뷰:호기심을 강요할 수는 없다. 오직 고통을 드러낼 수 있을 뿐이다.
머큐리에서는 고객을 위해 에이전틱 시스템을 배포할 때, 도구로 시작하지 않는다. 우리는 병목 현상(bottleneck)으로 시작한다.우리는 팀을 3일 동안 관찰하며 그들이 그만두고 싶어하는 특정 작업을 찾아낸다. 보통 "주간 경쟁 정보 보고서 작성"이나 "클라이언트 제안을 열다섯 번째로 재포맷하기"와 같은 것이다. 그런 다음 우리는 그 특정 작업을 처리할 에이전트를 만든다.
반응은 결코 "오, 멋진 기술이네."가 아니다. 그것은 "이것이 내 경력 내내 어디에 있었던 거지?"이다.
직원에게 AI가 그들을 30% 더 효율적으로 만들어줄 것이라고 말할 수는 없습니다. 그들은 신경 쓰지 않습니다. 하지만 매주 화요일 그들이 싫어하는 3시간의 작업이 이제 15초밖에 걸리지 않는다고 말하면, 그들의 눈빛이 변합니다. 인간은 합리적인 의사결정자가 아닙니다. 우리는 고통 회피 기계입니다. 리더로서 당신의 일은 도구를 사는 것이 아닙니다. 고통이 가시적이고 부인할 수 없으며, 사람들이 스스로 안도감을 찾도록 충분히 긴급해지는 환경을 만드는 것입니다.
2. 개인 속도 ≠ 회사 속도
당신이 100명의 나무꾼이 있는 벌목 회사를 운영한다고 가정해 봅시다. 모든 사람에게 고급 체인톱을 줍니다. 그러면 회사가 즉시 더 많은 돈을 벌게 될까요?
아니요. 나무를 자르는 속도가 빨라졌지만, 나르기, 검사 및 회계는 변하지 않았습니다. 자르는 데 절약한 시간은 나머지 과정에 의해 소모됩니다.
보고서는 정확히 이러한 패턴을 발견했습니다. 최전선 직원들은 압도적으로 "더 가볍고" "더 빠르다"고 보고했습니다. 하지만 회사 차원에서는? 비용과 수익은 크게 변하지 않았습니다.
효율성은 어디로 갔나요? 그것은 새로운 마찰에 의해 소모되었습니다.추가 수정. 추가 승인. 추가 검증 주기.
상상해 보세요: 한 직원이 소셜 미디어 게시물을 작성하는 데 하루를 다 썼습니다. 이제 그녀는 AI를 사용하여 5분 만에 생성합니다. 그녀는 마치 로켓을 등에 매단 듯한 기분입니다. 하지만 매니저가 이를 읽고 생각합니다: "이건 AI의 느낌이 나. 수작업의 질감이 부족해."그래서 그는 세 가지 버전을 더 요청합니다. 그런 다음, 모두가 AI 환각에 두려워하기 때문에 그녀는 데이터를 수동으로 사실 확인하는 데 반나절을 보냅니다. 그런 다음 법무팀이 검토해야 합니다. 왜냐하면 준수 위험 프로필이 변경되었기 때문입니다. 그리고 IT팀은 어떤 모델이 이를 생성했는지 기록하고 싶어합니다.
그녀는 AI를 5분 동안 사용했습니다. 조직은 그 5분을 처리하는 데 추가로 하루를 보냈습니다. 게시물은 여전히 24시간 후에 게시됩니다.
머큐리 뷰:AI 시대의 효율성은 모든 사람을 더 빠르게 만드는 것이 아닙니다. 그것은 역할 압축에 관한 것입니다.
보고서는 NetEase의 자체 팀에서 사례를 강조했습니다. 그들의 이전 제품 개발 흐름은 다음과 같았습니다: 제품 관리자가 요구 사항을 작성 → 인터랙션 디자이너가 와이어프레임을 그림 → 비주얼 디자이너가 목업을 생성 → 프론트엔드 개발자가 구현합니다. 네 명, 순차적인 인수인계.
그들은 그것을 재구성했습니다: 제품 관리자가 요구 사항을 직접 설명하고, AI가 인터랙티브 프로토타입을 생성하며, 디자이너가 판단하고微调 (미세 조정)합니다. 네 개의 노드가 두 개로 줄어들었습니다.
우리가 이것을 부르는 것은 프로세스 붕괴입니다. 질문은 "각 개인을 30% 더 빠르게 만드는 방법은 무엇인가?"가 아닙니다. 질문은: "어떤 핸드오프를 완전히 제거할 수 있을까?"
우리가 고객을 위해 에이전틱 워크플로우를 설계할 때, 우리는 기존 프로세스를 매핑한 다음 AI를 추가하지 않습니다. 우리는 기존 프로세스를 매핑한 다음 노드를 삭제합니다.AI 에이전트가 제안서의 첫 번째 초안을 생성할 수 있다면, 왜 주니어 카피라이터가 여전히 그 체인에 존재해야 할까요? 에이전트가 실시간으로 50개의 출처에서 경쟁 정보를 수집할 수 있다면, 왜 분석가는 월요일 아침에 수동으로 그것을 해야 할까요?
불편한 진실: 직원들이 AI를 사용하여 만든 프레젠테이션 수로 AI ROI를 측정하고 있다면, 잘못된 것을 측정하고 있는 것입니다. 진짜 질문은 더 추악합니다:
- 어떤 프로세스를 완전히 삭제할 수 있을까요?
- 어떤 역할을 재설계해야 하고, 재교육할 필요는 없을까요?
- 현재 커뮤니케이션 오버헤드가 효율성 향상보다 더 큰 곳은 어디인가요?
그 질문에 답할 수 없다면, 당신은 AI를 구매한 것이 아닙니다. 당신은 백 개의 비싼 전기톱을 구매하고 같은 벌목 작업을 유지한 것입니다.
3. 거버넌스 격차: 직원들은 이미 떠났습니다
이것은 모든 CTO가 밤에 잠을 이루지 못하게 해야 할 것입니다.
보고서에 따르면 직원들이 AI 도구를 스스로 사용하기 시작한 후에는2주에서 4주 IT 또는 컴플라이언스 부서가 이를 인지하기도 전에. 그 점에 대해 생각해 보세요. 반달 동안 직원들이 회사 기기에서 AI 도구를 사용하고, 회사 데이터를 처리하며, 외부 API에 연결하고 있는데, 거버넌스 기능은 이제야 알게 됩니다."아, 사람들이 이걸 사용하고 있구나."
AI를 "배포한" 88개 기업 중에서, 단지21.6%가 완전한 거버넌스 프레임워크를 갖추고 있었습니다. 5개 회사 중 4개는 무방비 상태로 운영되고 있었습니다.
업계의 반응은 예측 가능했습니다: 더 엄격한 금지 조치. 블랙리스트. 데이터 유출 방지. 필수 승인 워크플로우.
보고서에 따르면, 그게 효과가 없는 이유는 다음과 같습니다: 더 엄격한 거버넌스는 사용을 회색 지대 깊숙이 밀어넣을 뿐이다.직원들은 개인 휴대폰으로 전환한다. 그들은 카페 WiFi를 사용한다. 그들은 개인 계정을 등록한다. 당신은 통제를 강화했다고 생각하지만, 사실 당신은 활동을 당신이 볼 수 없는 곳으로 옮겼을 뿐이다.
수은 뷰:AI 시대에는 거버넌스가 엄격함에 관한 것이 아니다. 그것은 빠르게 따라잡는 것에 관한 것이다.
보고서는 직관에 반하는 경로를 제안했다: 본사가 도구를 선택하고, 모든 사람을 교육시키고, 사용을 의무화하는 대신—반대로 하라.직원들이 앞서 나가게 하라. 그들이 실험하게 하라. 그런 다음 조직이 그들이 이미 사용하고 있는 것을 식별하고, 목록화하고, 통합하도록 하라. 관리자의 자세는 "조달 담당자"에서 "따라잡기 담당자"로 바뀐다.
이것은 우리가 계속해서 주장해온 것과 정확히 일치합니다. 전통적인 IT 거버넌스 모델은 조직이 구매자이고 직원이 사용자라고 가정합니다. AI 시대에는 직원이 구매자이고 조직이 늦은 수용자입니다.당신의 일은 더 이상 도구를 선택하는 것이 아닙니다. 당신의 팀이 이미 선택한 것을 발견하고, 독점 데이터가 유출되기 전에 그 주위에 거버넌스를 구축하는 것입니다.
나는 이것을 고속 열차 모델이라고 부릅니다.전통적인 조직에서는 기관차가 객차를 끌고 갑니다. AI 네이티브 조직에서는 각 객차가 자체 엔진을 가지고 있습니다. 그러나 중요한 업그레이드는 이것입니다: 기관차는 모든 객차가 이미 어디로 갔는지 알아야 합니다.당신은 볼 수 없는 것을 거버넌스할 수 없습니다. 가시성이 통제를 선행합니다.
더 깊은 문제: 노동 분업의 죽음?
이 보고서를 읽으면서, 저를 불안하게 하는 무언가로 계속 돌아갔습니다.
현대 경제학은 기초적인 돌 위에 세워져 있습니다: 노동 분업은 효율성을 창출합니다.아담 스미스의 핀 공장. 전문화. 각 개인은 한 가지 일을 잘하고, 총 생산량은 증가합니다.
하지만 저는 점점 반대의 동력을 보고 있습니다. 아이디어가 있고, 그것을 다른 사람에게 전달해야 하며, 그들이 실행하고, 검토하고, 수정해야 한다면—커뮤니케이션 및 정렬 세금은 종종 분업 자체의 효율성 증가를 초과합니다.
최근에 온라인에서 저를 강하게 감동시킨 문구를 보았습니다: "이 시대에는 노동 분업의 커뮤니케이션 오버헤드가 종종 노동 분업의 효율성 증가를 초과합니다."
머큐리에서 우리는 이것을 직접 경험했습니다. 고객의 GEO 아키텍처에 대한 전략적 통찰력이 있을 때, 전통적인 경로는 다음과 같습니다: 저는 전략가에게 설명하고, 전략가는 작가에게 브리핑하고, 작가는 초안을 작성하고, 초안은 저에게 검토를 위해 보내지고, 저는 수정 사항을 다시 보냅니다. 이 루프는 며칠이 걸립니다. 정렬의 드리프트는 지속적입니다.
새로운 경로는? 저는 제 에이전트에게 말합니다. 그것은 제 목소리와 구조적 프레임워크로 실시간으로 초안을 작성합니다. 저는 수정합니다. 그것은 수정합니다. 우리는 한 시간 안에 배송합니다. 아이디어와 실행 사이의 "구분"은 단일 루프로 통합되었습니다.
이것이 천 명 규모의 조직에서 어떻게 확장되는지에 대한 명확한 답변은 없습니다. 하지만 저는 이것을 압니다: 조직 효율성에 대한 고전 이론이 실시간으로 스트레스 테스트를 받고 있습니다.그리고 기존의 분업 구조에 AI를 계속 추가하는 회사들은 단순히 느린 기계를 더 빠르게 작동하게 만들었을 뿐, 빠른 기계를 구축하지 않았다는 것을 발견할 것입니다.
이기는 자들은 다음과 같은 질문을 할 만큼 용감한 자들입니다: 어떤 부서가 더 이상 존재할 필요가 없습니까?
— 제임스, CEO, 머큐리 기술 솔루션자세히 알아보세요: www.mtsoln.com홍콩, 2026년 5월
