Shopify CEO, 직원들의 ‘슬롭 수류탄’이 다른 사람의 업무를 늘리고 있다고 지적

AI 요약

AI를 모든 직원의 생산성을 끌어올리는 핵심 도구로 보던 기업 리더들이, 검토되지 않은 AI 결과물이 오히려 조직의 업무량을 늘릴 수 있다고 경고하기 시작했습니다. Shopify(Shopify) 공동창업자이자 CEO인 Tobias Lütke도 이런 입장 변화에 포함됩니다. 그는 지난해 직원들에게 AI 사용은 “기본적인 기대치(baseline expectation)”라며, 추가 인력이나 자원을 요청하기 전에 먼저 “AI를 사용해서 원하는 일을 끝낼 수 없다는 것을 증명해야 한다”고 말했습니다. 그러나 최근에는 Shopify 직원들이 AI로 이메일과 코드를 만들어 충분히 검토하지 않은 채 넘기고, 그 결과물에 대한 책임도 지지 않는다고 지적했습니다.

■ ‘Slop grenade’가 만드는 후속 업무

Lütke는 The Knowledge Project 팟캐스트 인터뷰에서 직원들이 서로에게 던지는 이런 결과물을 “slop grenades”라고 부른다고 설명했습니다. 그는 AI가 “마음대로 폭주하게” 두기는 쉽지만, 그렇게 사용하면 결과물을 받거나 검토해야 하는 동료에게 더 많은 골칫거리를 남긴다고 말했습니다. 이메일을 예로 들면서, AI는 여러 요점을 정리하는 데 도움을 주는 방식으로 사용해야지, 아무도 제대로 읽지 않는 “거대한 장문”을 작성하게 해서는 안 된다고 했습니다.

그가 묘사한 흐름은 사용자가 AI에 업무를 사실상 넘기고 결과를 확인하지 않는 과정입니다. 작성자는 결과물을 충분히 읽지 않은 채 전달하지만, 동료는 다시 내용을 검토하면서 링크나 주장, 코드의 타당성을 확인해야 합니다. Lütke는 동료들이 결과물을 보고 “이건 맞아 보이지 않는다”고 판단하게 되는 상황을 언급하며, AI가 사용자를 대신해 일을 해버리도록 방치하는 것이 문제라고 지적했습니다. 핵심은 AI 사용 자체가 아니라, 생성 결과를 이해하고 검증하며 그 품질에 책임지는 과정이 빠지는 데 있습니다.

■ Duolingo에서도 나타난 AI 과잉 확장의 문제

Duolingo CEO Luis Von Ahn도 AI에 대한 초기 입장에서 물러난 사례로 소개됩니다. 그는 지난해 회사가 “AI-first”로 전환한다고 발표했습니다. 당시 방침에는 직원들이 AI를 얼마나 활용하는지 평가하고, 인간 계약직 인력을 AI로 대체하며, 필요한 업무를 자동화할 수 없는 팀에 한해서만 인원을 늘린다는 내용이 포함됐습니다.

하지만 Von Ahn은 5월 Fast Company 인터뷰에서 AI가 글쓰기 시연에서는 매우 잘 작동하는 모습을 보여 자신이 지나치게 낙관했다고 말했습니다. 실제 규모로 확장하면 AI가 Duolingo 직원들의 창의성을 따라가지 못한다는 설명입니다. 언어 학습을 위해 서로 다른 이야기 1,000개를 작성해야 한다면 그중 20%가 “순수한 slop”이 될 수 있으며, AI로 많은 결과물을 확장할 때는 slop이 실제 서비스에 통과하지 않도록 특히 주의해야 한다고 했습니다.

■ ‘Workslop’의 정의와 조사 결과

Lütke가 설명한 현상을 연구자들은 “workslop”이라고 부릅니다. 이는 겉보기에는 완성도 있고 전문적으로 보이지만, 실제로는 유용한 결과물이 되기 위한 핵심 요소가 빠져 있어 다른 사람이 다시 수정해야 하는 AI 생성 업무 결과물을 뜻합니다. 인간이 만든 단순한 저품질 작업과 다른 점은 표면적으로는 정당하고 그럴듯해 보인다는 데 있습니다.

BetterUp Labs와 Stanford Social Media Lab은 올해 미국의 정규직 사무직 근로자 962명을 대상으로 조사했습니다. 응답자의 52.7%는 동료에게 workslop을 보낸 적이 있다고 답했으며, AI 사용을 장려하는 조직에서 이런 현상이 더 흔했습니다. 38%는 동료가 보낸 workslop을 받은 적이 있다고 답했고, 이를 수정하는 데 월평균 3.4시간이 들었다고 추정했습니다.

응답자들이 언급한 사례에는 잘 정리된 형식을 갖췄지만 링크가 깨진 이메일, 필요 이상으로 복잡하게 작성된 코드가 포함됐습니다. 이런 결과물은 처음에는 업무가 완료된 것처럼 보이지만, 실제 사용이나 통합 단계에서 다시 확인해야 할 문제가 드러납니다. 따라서 AI가 초안을 빠르게 만든 시간보다, 동료가 오류를 찾고 구조를 단순화하며 내용을 재작성하는 데 쓰는 시간이 더 커질 수 있습니다.

■ 신뢰와 협업 관계에 미치는 영향

workslop은 생산성뿐 아니라 직장 내 관계에도 영향을 주는 것으로 조사됐습니다. 직원들은 workslop을 보낸 동료를 더 무능하고 덜 친화적인 사람으로 인식한다고 답했습니다. workslop을 받은 사람 가운데 36% 이상은 앞으로 해당 동료와 함께 일하는 것을 피하고 싶다고 답했습니다. AI 결과물의 품질을 반복해서 확인해야 하는 상황이 개인의 업무 평가와 협업 신뢰에도 연결될 수 있다는 의미입니다.

이 비용은 이전 조사보다 증가했습니다. 지난해 조사에서는 40%가 workslop을 접했다고 답했고, 이를 다시 작업하는 데 평균 2시간이 필요하다고 했습니다. 2025년 workslop 수정에 드는 비용은 독신 직원 기준 월 186달러로 계산됐으며, 직원 10,000명 규모의 조직에서는 생산성 손실이 연간 최대 900만 달러에 이를 수 있다고 추산됐습니다. 이번 조사에서 수정 시간이 월 3.4시간으로 늘어난 수치는, AI 도입과 사용 장려만으로는 생산성 향상이 보장되지 않으며 결과 검토와 책임 소재가 함께 필요하다는 점을 보여줍니다.

■ Reddit 반응

• @u/Afraid-Detective1222 — 제 이전 직장은 AI 우선이었습니다. 내부 AI 에이전트가 요구사항을 검토하고 코드를 작성하는 단계까지 갔습니다. 그 에이전트는 MR도 만들고 주석도 달았습니다. 또 다른 에이전트는 단위 테스트와 E2E 테스트를 모두 작성했습니다. 제가 해고될 무렵에는 완전한 지속적 배포(continuous delivery)를 전면적으로 추진하고 있었습니다. 그 전부터도 형편없는 코드 때문에 일주일에 두세 번씩 장애가 발생했습니다. 그들이 저를 해고해줘서 정말 다행입니다. 그 말도 안 되는 일이 언젠가 엄청나게 폭발할 게 뻔했기 때문입니다.

• @u/kuldron — 적은 노력과 실력을 가진 사용자가 생산성을 몇 배로 높이는 도구를 사용하면 그 어느 때보다 다른 사람의 일을 더 많이 만듭니다. 많은 노력과 실력을 가진 사용자가 같은 도구를 사용하면 그 어느 때보다 많은 일을 해냅니다. 와, 도구란 참 대단하군요!

• @u/darxide_sorcerer — 이 사람은 생산성을 높이겠다는 이유로 반쯤 만들어진 도구를 직원들에게 사용하라고 위에서부터 강제해놓고, 그 결과로 이어진 문제를 불평하고 있습니다. 이런 멍청한 CEO 유형은 지구상에 존재했던 사람들 중 가장 특권의식이 강하고, 근시안적이며, 오만한 사람들에 속합니다.

• @u/sad_cosmic_joke — 참 안됐네요! 투표권이 부와 직접 연결되어야 한다고 생각하는 사람이 힘든 시간을 보내고 있군요. 정말 슬프네요 😭

• @u/ElonMuskIsAPissBaby — 생각 없는 자동완성 도구의 사용을 의무화하고, 사람들을 해고하면서 “10배 더 빠르게” 일하라고 하면 더 형편없는 제품이 나올 거라는 걸 누가 예상하지 못했겠습니까? 아직도 CEO가 일반적으로 왜 필요한지 모르겠습니다. 세상에서 가장 쓸모없는 직업 중 하나인 것 같습니다.

원문: Fortune / 번역·요약: Trawling