AI 결과물 검토에 주 6.4시간: 미국 Glean 조사와 Anthropic 내부 자료로 본 'AI 돌보는 일'

확인 없이 넘기는 결과물은 얼마나 되나

Glean은 검토를 건너뛰고 AI 결과물을 그대로 넘기는 행동에 '봇싯팅(botshitting)'이라는 별도 이름을 붙였다. AI 사용자 69%가 이런 경험이 있다고 답했다. 내용을 스스로 설명하지 못하는 결과물을 낸다는 사람은 41%였다. 자기 실수를 AI 탓으로 넘긴다는 응답도 28%가 나왔다.

미국 응답자로 좁히면 한 프롬프트(AI에게 주는 지시문)를 도구 여러 개에 되풀이해 넣는다는 사람이 60%였다. 보고서는 봇시팅이 잦은 직장인이 적극적으로 이직을 알아볼 가능성이 73% 높다고 적었다. 두 응답이 함께 나타났다는 상관 결과다. 봇시팅 때문에 이직을 생각한다는 근거는 이 조사에 없다.

AI를 만드는 회사 안에서는 무엇이 보였나

Anthropic은 AI 모델 Claude를 파는 회사이고, 이 보고서는 자기 직원 데이터를 분석했다. 2026년 8월 기준으로 직원이 일을 맡긴 AI 에이전트(여러 단계 작업을 사람 대신 이어 가는 AI)의 작업시간은 직원 본인 작업시간과 6 대 1이었다. 비기술직의 코딩 에이전트 사용은 2025년 8월 월 2회였다. 2026년 5월에는 같은 수치가 월 90회로 늘었다.

에이전트가 내놓는 결과가 쌓이면서 읽는 부담도 커졌다. 비기술직 직원이 결과물을 빠짐없이 읽으려면 주 근무시간의 절반이 필요하다고 보고서는 적었다. 2026년 4월 직원 설문에서는 일이 'AI를 관리하는 일'로 바뀌고 있다는 답도 나왔다.

성과 쪽 숫자는 왜 맞지 않나

성과를 놓고는 두 자료가 갈린다. Glean 응답자 가운데 AI 덕에 조직 성과가 크게 나아졌다는 사람은 13%였다. Anthropic에서는 엔지니어 한 명이 코드를 커밋하는 속도가 6개월 전의 5배가 됐다. 앞의 것은 여러 회사 직장인의 체감이고, 뒤의 것은 AI 개발사 한 곳의 작업 기록이다. 검토 부담이 늘었다는 대목에서는 둘이 겹친다.

판단

판단: AI를 들인 효과를 아낀 시간 하나로 재면 실제보다 크게 잡힌다. Glean 응답자는 주 11시간을 아낀다면서도 봇시팅에 주 6.4시간을 들인다고 답했다. Anthropic 비기술직은 에이전트 결과물을 읽는 데만 주 근무시간의 절반이 든다. 두 자료 모두 AI를 파는 회사가 냈고 Glean 쪽은 자기 응답이라, 정확한 크기는 아직 알 수 없다. 다만 AI에게 넘긴 일에 사람이 확인할 몫이 따라붙는다는 기록은 두 자료에 함께 있다.

사진: Liliana Drew, Pexels