AI 사용량 지표가 개발 생산성을 왜곡할 수 있다는 경고
는 어떤 숫자가 목표가 되는 순간, 그 숫자가 더 이상 좋은 판단 기준이 아니게 된다는 뜻이다. 회사가 인공지능 도입 성과를 , 커밋 수, 크기, 혁신 비율 같은 숫자로 재려 하면 문제가 생길 수 있다. 이런 지표는 실제 생산성을 높이기보다 직원들이 지표에 맞춰 행동하게 만든다.
예를 들어 1~2주 정도 혼란이 생긴 뒤, 직원들은 커밋을 더 작고 자주 만들고, 기본적으로 을 높은 노력 설정으로 쓰는 식으로 움직일 수 있다. 겉으로는 인공지능 사용량과 활동량이 늘어난 것처럼 보이지만, 실제 업무 성과가 좋아졌는지는 알기 어렵다.
핵심 포인트
- 는 측정 지표가 목표가 되면 지표의 의미가 약해진다는 생각이다.
- AI 도입을 , 커밋 수, 크기 같은 숫자로만 재면 왜곡이 생길 수 있다.
- 직원들은 실제 생산성보다 지표를 좋게 보이게 하는 방식으로 일할 수 있다.
- 작고 잦은 커밋이나 높은 노력 설정의 모델 사용은 활동량을 늘려 보이게 할 수 있다.
- 평가는 사용량보다 실제 결과와 품질 변화에 맞춰야 한다.