AI 도입이 조직의 핵심 지표가 되면, 사람들은 실제 성과보다 지표에 맞춰 행동하기 시작합니다. 2026-05-28 아카이브는 그 현상을 '토큰 부풀리기'라는 작은 신호로 기록했습니다. 중요한 질문은 AI를 얼마나 많이 썼는지가 아니라, 그 사용이 실제 판단과 결과 시간을 줄였는지입니다.
운영자는 도구 사용량, 토큰 수, 지시문 횟수를 성과 지표로 단독 사용하지 않아야 합니다. 대신 작업 전후 시간, 검증 통과율, 재작업 감소, 사람의 책임 소재를 함께 봐야 합니다. 그래야 AI 활용이 시늉으로 굳어지지 않고 실제 업무 개선으로 이어집니다.
핵심 정리
- AI 사용량만 지표가 되면 사람은 실제 성과보다 지표를 채우는 방향으로 움직인다.
- 토큰 수와 지시문 횟수는 보조 지표이며 결과 시간과 검증 통과율을 함께 봐야 한다.
- AI 도입의 핵심은 많이 쓰는 척이 아니라 책임 있는 결과 개선이다.
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