# 우리 직장의 LLM 집단 망상

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- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2026-06-12T10:02:02+09:00
- Updated: 2026-06-12T10:02:02+09:00
- Original source: [blog.avas.space](https://blog.avas.space/llm-circus/)
- Points: 6
- Comments: 3

## Topic Body

- **자금난**에 시달리는 직장에서 핵심 업무 예산은 깎이는데도 **AI 도입**에는 돈이 흘러가는 모순적 상황을 직접 겪은 경험 기록  
- 수년간 보너스가 취소되고 인력·라이선스·데이터베이스가 삭감된 와중에 **컨설턴트, LLM 워크숍, ChatGPT·Copilot 라이선스** 비용은 즉시 승인됨  
- 수백 명이 참여한 전사 회의에서 다양한 팀이 LLM 프로젝트를 시도했으나 **단 하나도 성공하지 못함**  
- 발표된 일반 활용 사례가 봇에게 기분 묻기, **1페이지 점심 메뉴 요약**, 의심 메일 ChatGPT 업로드 등 무의미하거나 위험한 수준에 그침  
- 이 현상을 **통제 불능의 집단 망상**으로 규정하며, 리더십이 마음만 먹으면 가능했던 일들이 그동안 의도적으로 막혀 있었다는 **신뢰 붕괴**의 순간으로 평가  
  
---  
  
### 모순된 재정 상황과 AI 도입 배경  
  
- 고용주는 만성적 **자금난**에 처해 있으며, 공석은 충원되지 않고 그대로 사라지는 구조  
  - 2년 전 우수 직원 **보너스가 영구 취소**됨  
  - 필수 자원이 삭감되며 "알아서 해결하라"는 통보만 전달됨  
  - 여러 부서가 인력 충원 없이 과로 상태이며 비용 절감을 위해 **중요 라이선스와 데이터베이스 삭제**됨  
- 이런 배경 속에서도 AI 관련 지출만은 예외적으로 집행됨  
  - "올인" 권고하는 **컨설턴트 고용** 비용 확보  
  - 수년치 **외부 LLM 워크숍·세미나** 비용 확보  
  - **ChatGPT와 Copilot 양쪽 라이선스** 비용 확보  
- 직원 보너스와 업무 지원 자금이 사기꾼, 보안 위험, 쓸모없는 워크숍, 기술파시스트에게 흘러간다고 지적  
  
### 전사 LLM 프로젝트의 전면적 실패  
  
- 부서별로 LLM 프로젝트를 등록·시범 운영 후 결과를 발표하는 **반복 회의**가 진행됨  
- 모든 회의에 참석했으나 **실제로 성공한 사례는 단 한 건도 없음**  
  - 수백 명, 여러 팀, AI에 열성적인 사람들, 온갖 종류의 프로젝트가 시도됨  
  - 모든 프로젝트가 "작동 불가", "시간 절약 안 됨", "오히려 복잡해짐"으로 귀결됨  
- 워크숍, "프롬프트 엔지니어링", 커스텀 GPT, 사전 준비 문서·템플릿으로도 **재현 가능한 효과**를 만들지 못함 (코딩 분야 아님)  
  - 매번 **지저분한 도박**이었으며, 미세 조정·반복·출력 검증·오류 수정에 상당한 시간 소요  
  - 특정 문서 미반영, **할루시네이션**, 문서를 올바르게 채우거나 편집하지 못하는 문제가 최대 불만  
  - **Enterprise 라이선스**에서도 제약이 너무 컸음  
  
### 무의미한 일반 활용 사례 시연  
  
- 특정 프로젝트와 무관한 일상 업무용 **일반 활용 사례** 발표 회의도 존재  
- 봇에게 "오늘 기분이 어때?"라고 묻는 기능이 **진지하게 시연**됨  
  - 농담이나 풍자가 아니라 미래적이고 인간적이라는 명목으로 발표됨  
  - 5년 전이었다면 수천 달러짜리 구독으로 봇과 무의미한 대화를 하자는 제안은 비웃음을 샀을 것이며, 그 반응이 **여전히 옳다**고 강조  
- 인트라넷의 **1페이지 구내식당 메뉴**(엑셀 시트)를 ChatGPT에 올려 "수요일 점심이 뭐냐" 묻는 사례 시연  
  - 봇의 답변이 시트 전체를 읽는 것보다 길었음  
  - 다운로드·업로드·프롬프트 작성이 시트를 직접 읽는 것보다 오래 걸림  
  - **한눈에 확인 가능한 정보**에 봇이 불필요함  
- **IT 책임자**가 직접 제시한 사례로, 스팸·피싱·의심 첨부 메일을 데스크톱에 저장 후 ChatGPT에 업로드해 확인하라고 권고  
  - 기술에 익숙하지 않은 직원이 **수상한 파일을 업무용 노트북에 저장**하게 만드는 위험성을 지적  
  
### AI가 증폭시키는 더닝-크루거 효과  
  
- AI가 사람들의 **더닝-크루거 효과(Dunning-Kruger-Effect)** 를 증폭시켜, 시도하는 모든 일이 더 똑똑하고 정당해 보이게 만듦  
  - 평범하고 무가치한 작업을 하면서도 중요하고 획기적인 일을 하는 것처럼 가장하게 됨  
  - 기술 옹호자들은 거대한 혁명의 일부라 느끼며 비판자들이 언젠가 사과할 날을 상상함  
- 책임감 있고 유능한 사람들이 뚜렷한 이유 없이 **AI 기업의 홍보원**으로 변하는 현상을 우려  
  - 자격 있는 인물이 세제 효능을 거짓 선전하는 방문판매원 수준으로 전락함  
  
### 순수한 하이프와 신뢰 붕괴  
  
- 해결할 구체적 문제가 없고 직원의 **최소 90%** 가 Copilot 등으로 이득 볼 업무가 아닌데도 도입을 강행함  
  - 없는 곳에 문제를 만들어내며, 토큰을 소모하고 구독을 정당화하기 위한 시도가 반복됨  
  - 상부에 "**적어도 시도는 했다**"는 보여주기식 명분을 위한 행위로 규정  
- 모든 사용이 "탐색"과 "놀이"라는 이유로 정당화되며, **시간 낭비·비용 낭비·배후 권력**의 영향이 최소화됨  
- AI 도입 속도에 대한 의문 제기  
  - 늘 돈이 없다던 곳에서 **막대한 초기 비용**의 불안정한 기술이 즉시 통과됨  
  - 공공 부문을 비껴가던 신기술이 이번엔 모든 주목을 받음  
  - 변화 도입에 수년~십 년이 걸리던 조직이 **순식간에** AI 인프라와 조직 역량을 갖춤  
- 이는 조직의 느린 변화가 기본값이 아니라 **의도적 설계**였음을 드러내는 "가면이 벗겨진 순간"  
  - 장애물이 본질적인 것이 아니라 임의적 거짓이었음이 폭로됨  
  - 직원에게 **신뢰를 완전히 무너뜨리는 순간**으로 작용  
  
### 앞으로의 과제  
  
- "진보"의 이름으로 존경받던 조직의 어른들이 스스로를 망신시킨 경험을 어떻게 잊고 넘어갈지에 대한 근본적 물음 제기  
- 수개월간 반복적으로 **가스라이팅**당하는 듯한 문화가 형성되어, 스스로가 미친 것 아닌가 의심하게 만듦  
- 이 경험을 잊을 수 없다고 밝히며 **"나의 두 번째 코로나"** 로 표현  
- 마무리로, 이런 일이 없는 직장이라면 진심으로 다행이며, AI를 현명하게 활용해 좋은 결과를 내는 산업과 사람들에게는 박수를 보낸다고 언급  
  - 다만 위와 같은 상황이 실재하므로, 그 광기에 대해 함께 토로할 수 있도록 경험 자체를 부정하지 말 것을 요청

## Comments



### Comment 59467

- Author: cnaa97
- Created: 2026-06-12T11:27:11+09:00
- Points: 1

결과는 없더라도, 어떻게든 조직을 유지하고, 생존하려는 노력이 아닐까...

### Comment 59478

- Author: brilliant08
- Created: 2026-06-12T14:06:10+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 59467
- Depth: 1

그 노력이란게 "자금이 사기꾼, 보안 위험, 쓸모없는 워크숍, 기술파시스트에게 흘러간다고 지적" 을 받아버리면 잘한 노력은 아닐듯요

### Comment 59454

- Author: neo
- Created: 2026-06-12T10:02:03+09:00
- Points: 1

###### [Lobste.rs 의견들](https://lobste.rs/s/lrjceq/our_workplace_llm_mass_delusion) 
- 내 직장도 이 정도로 나쁘진 않지만 방향은 같음. 신규 채용이나 인상분에는 돈이 없는데, **비즈니스 컨설턴트**, 거대한 엔터프라이즈 COTS 소프트웨어 라이선스, AI 구독에는 항상 돈이 있음
  - 미국 기반 정부 조직에서 일하는 것 같음. 정부 말고는 **COTS**라는 표현을 잘 안 씀  
    약간의 빈정거림은 빼더라도, 정부보다 덜 굳은 조직에서도 “물건을 사는” 예산이 “직원에게 지급하는” 예산보다 얻기 쉬운 경우는 여전히 흔함

- 글쓴이가 묘사한 건 경영진이 사업 운영에서 거의 치명적으로 **무능한 상황**임  
  글쓴이는 덜 무능한 경영진이 있는 새 직장을 찾아야 함. 그게 어렵다면 생존과 정신 건강을 위한 다른 조치를 해야 함
  - 몇 달 전 FAANG 친구들에게서도 꽤 비슷한 얘기를 들었음. 그때는 tokenmaxxing이 정책이던 시기였음  
    FAANG이 치명적 무능에서 자유롭다는 뜻은 아니고, “오, 이메일이랑 점심 메뉴를 요약해 준다고?!” 같은 분위기가 생각보다 훨씬 널리 퍼져 있다는 뜻임

- 내 경험은 전체적으로 조금 더 긍정적인 편이라고 봄  
  1. 무책임하게 쓰면 코딩 에이전트는 코드베이스를 망가뜨림. 작은 일회성 프로토타입이나 완전 쓰레기 같은 SaaS를 대체하는 경우엔 괜찮지만, 진지한 시스템에는 안 맞음. Claude Fable은 그저 훨씬 **더 큰 난장판**을 만들 뿐임  
  2. 책임 있게 쓰려면 자기 절제와 적절한 사람이 필요한데, 그럴 경우 코딩 에이전트는 도움이 될 수 있음. 병목은 여전히 대부분 사람이 코드를 이해하고 이해관계자들의 눈높이를 맞추는 데 있어서 사람들이 생각하는 만큼 변혁적이진 않음. 그래도 전부 사라지면 조금 아쉬울 듯함. 이상한 벤더 API를 상대로 초안 테스트 코드를 직접 쓰고 싶진 않기 때문임  
  3. 문서 데이터 마이닝 작업 상당수는 오류율을 받아들일 수 있다면 저렴하고 대량 처리 가능한 LLM의 이점을 확실히 봄  
  4. 관리자는 합리적으로 저렴하고 잘 작동하는 **AI 활용 사례**를 좋아함  
  그런데 공항을 지나가다 경영진을 겨냥한 AI 관련 광고를 보면, 그래, 바깥 상황은 정말 심각함
  - 어떤 면에서는 **정적 타입 vs 동적 타입** 논쟁이 떠오름. 적절한 팀과 충분한 경험이 있으면 Clojure 같은 언어로도 매우 생산적일 수 있지만, 사람들이 언어를 남용하고 영리한 척하기 시작하면 유지보수 불가능한 끔찍한 난장판이 될 수도 있음  
    LLM 사용도 그런 점에서 매우 비슷하게 느껴짐. 도구가 무엇을 할 수 있고 어떻게 효과적으로 적용할지 이해하면 실제로 시간을 절약해 주지만, 최대한 빨리 코드를 찍어내기만 하면 뚫고 들어가기 어려운 혼란으로 끝남