OpenAI 연구, AI 활용으로 직무 외 업무 비중 2배 증가…직무 제목은 그대로

OpenAI Economic Research는 2026년 9월 16일, AI 도구 접근성뿐 아니라 작업 분배 및 실행 방식이 중요하다는 후속 연구를 발표했다. 2026년 4월부터 7월까지 150만 건 이상의 업무 관련 ChatGPT 메시지를 분석한 결과, 직원의 기존 직무 범위를 넘어선 직무 외(cross-occupation) AI 사용이 일시적 실험을 넘어 반복적인 패턴으로 정착되고 있음을 확인했다.

직무 외 사용 패턴과 '전문성 빌려쓰기'

직무 외 작업을 수행할 때 사용자는 평균적으로 더 짧은 프롬프트를 사용하며, 설명이나 조언 요청보다는 예시나 배경 정보를 제공하는 빈도가 높았다. 또한 AI에게 결과를 **확인(check)하거나 검증(verify)**하는 요청이 잦았다. 이는 새로운 분야를 완전히 학습하기보다, 문서나 동료 정보 등 컨텍스트를 제공해 다른 분야의 전문성을 '빌려쓰는(borrow expertise)' 방식으로 AI를 활용하고 있음을 시사한다.

반복 사용률 증가와 직무 확장

약 6,200명의 근로자를 대상으로 한 추적 관찰에서, 직무 외 작업이 직무 특화 AI 활동에서 차지하는 비중은 4월 13.1%에서 7월 **25.9%**로 두 배 가까이 증가했다. 전월에 직무 외 작업을 사용한 근로자가 다음 달에도 같은 작업을 재사용할 확률은 **23.6%**로, 사용 이력이 없는 유사 근로자(8.4%)보다 약 3배 높았다. 이는 AI 활용이 습관화되고 있음을 보여준다.

작업 유형별 다음 달 재사용률은 다음과 같이 큰 차이를 보였다:

• 고객과 상품/서비스 논의: 54%
• 광고 또는 홍보 문구 작성: 44%
• 마케팅 자료 제작: 37%
• 금융 정보 설명: 약 15%

직무 외 작업 전체 평균 재사용률은 18.5%였다. 이러한 차이는 AI가 반복 워크플로우에 자연스럽게 통합되는 정도, 직장 규범, 그리고 실수 발생 시 결과의 심각성에 대한 인식 차이 등에 기인한 것으로 분석된다.

시사점: 직무 제목보다 업무 내용 변화가 먼저

연구는 직무 제목은 그대로 유지되더라도 실제 업무 범위(activity mix)가 확장될 수 있음을 강조한다. 근로자가 전통 역할 외 활동을 실험하고 AI의 유용성을 확인한 후, 이를 정기적인 업무로 편입하는 경로가 형성되고 있다. 따라서 기업은 AI 도입 전략 수립 시 단순한 도구 접근성 제공을 넘어, 마찰(friction)을 줄이는 **작업 설계(work design)**를 고려해야 한다.