기업의 인공지능 도입, 현실 성과는 아직 부족하다
최근 많은 기업들이 인공지능 기술을 빠르게 도입하고 있지만, 실제 업무에서 눈에 띄는 성과를 만들어내는 곳은 아직 소수에 불과하다는 분석이 나왔다. 새로운 도구를 지급하고 시험용 과제를 늘리는 방식만으로는 회사 전체의 인공지능 전환을 이끌기 어렵다는 지적이다.
조직 안에 활용 능력 새우는 것이 핵심
전문가는 인공지능을 조직 깊숙이 정착시키려면 먼저 직원들이 스스로 도구를 다룰 수 있는 역량을 길러야 한다고 강조했다. 그过程中 핵심 역할을 맡을 ‘선도 사용자’를 적극 발굴하고 활용하는 방식이 효과를 볼 수 있다고 덧붙였다.
실제 도입률과 활용률 사이에는 큰 간극이 존재한다.
▸ 해외 대기업 인공지능 도입률: 88% ▸ 생성형 인공지능 시험 과제 중 성과가 뚜렷한 경우: 5% ▸ 인공지능을 도입했지만 수익 효과를 체감하는 기업 비율: 20% 미만
직원들의 실제 사용은 저조
회사에서 승인한 인공지능 도구 접근 권한을 가진 직원 비중은 2024년 40%에서 2025년 60%로 늘었지만, 실제로 사용하는 사람은 전체 직원의 약 36%에 그쳤다. 근로자의 절반에 가까운 49%는 업무에서 인공지능을 전혀 사용하지 않는다고 응답했으며, 매일 사용하는 경우는 12%로 나타났다.
시험 과제와 실제 운영 사이에도 차이가 컸다. 기업 88%가 최소 하나의 업무 기능에서 인공지능을 활용하고 있다고 답했지만, 회사 차원에서 완전하게 보급·통합되었다고 응답한 비율은 단 7%에 불과했다.
가장 큰 걸림돌은 인재 부족
▸ 기술 인프라 준비도: 43% ▸ 데이터 관리 준비도: 40% ▸ 인재 부문 준비도: 20%
접근 권한을 가진 직원 중 교육을 받은 비율은 39%뿐이었다. 인공지능 사용자 88%는 자료 검색이나 요약 같은 단순한 작업에만 활용하고 있어 활용 범위가 매우 좁은 것으로 드러났다.
해법은 세 가지로 요약된다
첫째, 인공지능 문해력 강화 체계 구축이다. 직원 개인에게는 인공지능을 이해하고 충분히 활용하며 적절히 판단할 수 있는 교육이 필요하다. 둘째, 단계적인 도입 설계이다. 시험 과제와 단기 과제를 거친 뒤 스스로 판단하고 움직이는 에이전트형 인공지능 활용 범위를 넓혀야 한다. 셋째, 일하는 방식 자체의 변화이다.
실제로 한 기업은 계열사별로 약 350개의 인공지능 과제를 수집한 뒤 시험용 10개, 단기 30개, 중장기 300개로 분류해 추진했다. 이는 개인의 인공지능 활용 능력을 실제 업무 수행 능력으로 바꾸는 대표적 사례로 평가된다.
대표 성과 사례
▸ 자재코드별 원산지 자동 조사: 수기 조사 시간 50% 단축 ▸ 사후 서비스 정보 검색 지원: 검색 시간 68% 단축, 업무 처리 기간 67% 단축 ▸ 공개 특허와 연구자료 자동 수집 및 요약: 리포트 작성 기간이 수개월에서 1~2개월로 단축
선도 사용자의 역할이 관건
전문가는 인공지능 도입 경쟁이 이제 도구를 사고 설치하는 단계를 넘어 시험 운영 단계로 바뀌었다고 진단했다. 일부 선도 사용자의 성공 경험을 전 직원의 업무 습관으로 확산시키는 조직 실행력이 핵심 성공 요소로 부상했다.
여기서 선도 사용자는 인공지능 개발자가 아니라 현업과 기술을 연결해 조직 전체 활용을 이끄는 핵심 실무자를 의미한다. 이들의 실행 역량을 기반으로 시험 성과를 지속 가능한 운영 체계로 전환하는 작업이 향후 경쟁력을 가를 것으로 전망된다.