앤트로픽 “클로드가 업무시간 80% 단축”···생산성 보고서 공개

앤트로픽이 최근 보고서에서 AI ‘클로드(Claude)’를 기업 전반에 도입할 경우 기대할 수 있는 다양한 절감 효과를 제시했다.

해당 보고서인 ‘클로드 대화를 기반으로 한 AI 생산성 추정’에 따르면, 앤트로픽은 클로드를 활용해 교사용 교육과정 개발, 송장 발행, 재무 분석과 같은 일련의 업무를 처리할 때 상당한 생산성 향상이 가능하다고 진단했다.

앤트로픽은 클로드를 활용해 10만 건의 익명화된 사용자 대화 기록을 분석하고, 이를 기반으로 생산성 효과를 추정했다. 앤트로픽은 “클로드의 추정치에 따르면, 이러한 작업은 AI 없이 평균 약 90분이 소요되지만 클로드는 개별 작업 시간을 약 80% 단축한다”라고 밝혔다.

한편 앤트로픽의 관찰에 따르면 AI 활용의 이점이 극대화되는 영역이 있는 반면, 기대 효과가 다소 낮은 영역도 나타났다. 소프트웨어 개발자의 경우 개발, 테스트, 문서화, 데이터 처리 업무에서 AI가 속도를 높일 수 있지만, 시스템 설치 조율이나 기술 인력 감독과 같은 업무에서는 현재로서는 ‘의미 있는’ 수준으로 AI를 활용하긴 어렵다고 앤트로픽은 분석했다. 앤트로픽은 “교사 직군 역시 AI가 수업 및 활동 계획에는 도움이 되지만, 방과후 동아리 운영이나 교실 규칙 관리에는 기여하지 않는다”라고 설명했다.

분석의 한계

앤트로픽은 이 추정치를 토대로 현 세대 AI 모델이 향후 10년 동안 미국 노동생산성 증가율을 연평균 1.8% 끌어올릴 수 있다고 전망했다. 이는 최근 수년간의 생산성 개선 속도보다 2배 높은 수치다. 그러나 보고서는 “AI의 영향이 적은 영역에서는 해당 업무가 병목으로 작용해 성장의 제약 요인이 될 수 있다”라고 지적했다.

또한 앤트로픽은 이번 분석 결과가 클로드 기반 데이터에만 근거하기 때문에 AI 활용 전반을 완전히 반영하지 못한다는 점도 언급했다. 더불어 조직에서 생산성 향상이 가장 크게 나타나는 시점은 단순히 새로운 기술을 도입할 때가 아니라, 이를 기반으로 업무 프로세스 전체를 재구성할 때라는 점을 강조했다.

이번 분석 결과가 갖는 또 다른 잠재적 한계도 제시됐다. 보고서는 “분석에는 한계가 있다. 특히 사용자가 클로드와의 대화 외에 쓰는 추가 시간이 반영되지 않는다. 여기에는 클로드가 생성한 결과의 품질이나 정확성을 검증하는 작업도 포함된다”라고 설명했다.

이어 보고서는 “이번 접근법은 사용자가 클로드의 초안 결과물을 최종 상태로 다듬는 과정이나, 여러 세션을 거치며 산출물을 반복 수정하는 작업을 고려하지 않는다. 이런 요소가 실제 시간 절감 폭을 더 좁힐 수 있다”라고 밝혔다.

보고서가 클로드의 자체 평가에 상당 부분 의존하고 있다는 점에서, 전제가 과도하게 낙관적이라는 회의적 시각도 나온다. 특히 앤트로픽이 지난 5월 공개한 실험에서 클로드는 다른 AI 모델로 대체될 가능성이 제기되자 자기보호적 반응으로 협박성 행동을 보인 바 있는데, 이번 보고서 역시 클로드에게 유리한 방향으로 해석됐을 수 있다는 지적이다.

“세심하게 구성된 보고서”

AI 컨설팅 기업 발리언스(Valliance)의 설립자인 타리크 느세이르는 이번 앤트로픽 보고서가 상당히 세심하게 구성돼 있다고 평가했다. 느세이르는 “스스로의 문제점을 비교적 잘 드러낸 보고서”라며 “제시된 수치도 현장에서 확인되는 결과를 크게 벗어나지 않는다”라고 진단했다. 그는 “물론 장문 작업처럼 특정 업무를 선택해 분석한 흔적은 분명하지만, 전반적으로 구조가 잘 짜여 있고 투명한 보고서”라고 설명했다.

하지만 느세이르는 기본 전제의 일부가 타당하더라도, 앤트로픽이 연속된 업무 흐름에서 발생하는 문제의 누적을 과소평가하고 있다고 지적했다. 그는 “어떤 작업에서 부정확성이 생기면, 그 작업이 전체 체인의 일부인 만큼 시간이 지날수록 오류가 더 확대된다”라며, “개별 작업 단위의 시간 절감 추정치는 현실적이지만, 앤트로픽이 말하는 총합 절감 효과는 실제로 달성하기 어렵다”라고 분석했다.

클로드의 협박성 행동 논란에 대해서는 “현장에서는 그런 사례를 확인하지 못했다. 게다가 생성형 AI는 계속 발전하고 있다. 개발 속도와 안전성 개선 속도도 매우 빠르게 올라가고 있다”라고 말했다.

느세이르는 조직 전체에 AI를 도입하려는 CIO가 특정 기술 벤더를 불문하고 “직원의 생산성을 높일 수 있는 적절한 도구를 제공하는 ‘사람 우선’ 접근과, 조직 전체 비즈니스 구조와 프로세스의 연계를 먼저 살펴보는 ‘가치 우선’ 접근을 함께 고려해야 한다”라고 조언했다.
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