광고·디지털 대행사 업계는 AI 도입으로 효율성을 높이고 있음에도, 정작 그 효과를 수치로 측정하지 못하는 역설적인 상황에 놓여 있다. 생산성 향상을 주도하는 AI의 기여도가 업무시간 데이터에 반영되지 않으면서, 기업들은 실제 역량을 정확히 파악하지 못한 채 프로젝트를 운영하고 있다. 

원격 근무 및 생산성 관리 솔루션 제공 기업 허브스태프(Hubstaff)가 ‘더 많은 이익, 더 적은 번아웃: 스마트 에이전시의 확장 전략(More Profit, Less Burnout: How Smart Agencies Scale)’ 보고서를 공개했다.

AI 도입률 73% 그러나 타임시트 반영은 4%

보고서에 따르면, 에이전시 직원의 65~73%가 이미 AI를 사용하고 있으며, 86%가 생산성 향상을 경험했다고 답했다. 그러나 타임시트 상에서 AI 관련 업무로 기록된 시간은 전체의 약 4%에 불과했다. 이는 AI가 프로젝트 효율성을 높이고 있음에도, 정작 데이터 상에서는 그 효과가 보이지 않는 상태로 남아 있음을 시사한다. 시간 기록의 왜곡으로 인해 AI 기여도를 실제 성과 측정에 반영하지 못하면, 리더들은 생산성 계획을 잘못 수립할 수 있다.

‘측정되지 않는 효율’...AI 생산성의 맹점

AI가 반복 업무를 자동화하고 창의적 업무 집중도를 높이는 등 긍정적인 변화를 가져왔지만, 이 같은 간접적 생산성은 대부분 프로젝트 관리 시스템에 반영되지 않는다. 특히 리서치, 보고서 작성, 프로젝트 관리와 같은 영역에서 AI 도입이 활발하지만, 전통적인 시간 기록 체계는 여전히 구시대적 방식에 머물러 있어 새로운 효율성을 포착하지 못한다는 것이다.

AI 기반 효율성이 누락된 현 시스템을 개선하지 않으면, 기업이 미래의 업무 구조를 정확히 설계할 수 없다. AI가 가시적 결과를 내고 있음에도 기록되지 않는다면, 조직은 AI 시대의 역량을 잘못 해석하게 된다. 따라서 자동화된 시간 추적, AI 활용 앱 식별, 작업별 효율 데이터화 등의 전략이 필요하다. 또한 AI를 포함한 업무시간 가시화가 가능해질 때, 실제 용량(capacity) 계획과 수익성 향상을 동시에 달성할 수 있다.

허브스태프 최고경영자 자레드 브라운(Jared Brown)은 “에이전시들은 매주 AI 덕분에 시간을 절약하고 있지만, 그 성과를 추적하지 않는다.”라며 “측정되지 않으면 최적화할 수 없다.”라고 말했다.

보고서는 AI가 실질적인 생산성 향상을 이끌고 있지만, 그 영향이 업무 데이터에 반영되지 않는 구조적 문제를 드러낸다. 기업이 눈에 보이지 않는 효율성을 정확히 측정할 수 있을 때, AI 도입의 진정한 ROI가 드러난다. 결국, AI 시대의 경쟁력은 얼마나 자동화했는가보다 얼마나 정확히 측정하는가에 달려 있다.