Subscribe
테크 소식
3년간의 추적이 밝혀낸 기업 AI 혁명의 진실
Last modified
2023년 ChatGPT 출시 직후부터 시작된 관찰 기록
와튼스쿨 인간-AI 연구소와 마케팅 컨설팅 기업 GBK Collective는 2023년부터 매년 여름, 같은 질문을 던져왔습니다. "당신의 회사는 생성형 AI를 실제로 어떻게 쓰고 있습니까?"
올해로 3년째를 맞은 이 연구는 2025년 6월 26일부터 7월 11일까지, 미국 내 연매출 5천만 달러 이상 중견·대기업 801곳의 의사결정권자를 대상으로 진행되었습니다. 응답자들은 모두 직원 1천 명 이상 조직에서 실질적인 결정권을 가진 사람들입니다. HR 책임자, IT 임원, 법무팀장, 마케팅·영업 총괄, 운영 담당, 제품개발 책임자, 구매 담당, 재무이사, 그리고 최고경영진까지. 이들이 15분간의 온라인 설문에서 밝힌 내용은 헤드라인이 아닌 현장의 진실입니다.
핵심 발견
• 매일 쓰는 도구가 되었다
•
투자 수익률을 측정하기 시작했다
•
직원 기술 향상에 쓰이지만, 숙련도 저하 우려도 커졌다
•
최고경영진이 직접 관리하기 시작했다
•
예산은 늘지만 교육은 줄었다
일상 속으로 들어온 AI
2023년 6월, ChatGPT 출시 6개월 뒤 첫 조사 당시만 해도 주 1회 이상 생성형 AI를 사용한다고 답한 임원은 37%에 불과했습니다. 대부분 호기심 반, 조심스러움 반으로 접근했습니다.
1년 뒤인 2024년, 숫자는 72%로 급등했습니다. 사용 빈도가 두 배 가까이 늘었고, 지출도 130% 증가했습니다. 신기함은 사라졌지만 여전히 만족스럽다는 반응이었습니다.
2025년 현재, 82%가 최소 주 1회 이상 사용합니다. 더 중요한 변화는 매일 사용하는 비율입니다. 46%가 매일 생성형 AI를 켭니다. 2024년 29%에서 17%포인트 상승한 수치입니다.
IT 부서의 경우 68%가 매일 사용합니다. 구매·조달 부서 52%, HR 51%, 재무·회계 51%가 매일 씁니다. 마케팅·영업은 34%로 상대적으로 낮습니다.
회사 규모별로 보면 연매출 20억 달러 이상 대기업의 87%가 주 1회 이상 사용합니다. 2024년 65%에서 22%포인트 급증했습니다. 중소 기업과의 격차가 사라지고 있습니다.
산업별로는 기술·통신(94%), 금융(90%), 전문 서비스(92%)가 앞서갑니다. 제조업(80%)과 소매업(63%)은 뒤처져 있습니다.
무엇을 하는 데 쓰나
가장 많이 쓰는 용도 1위는 데이터 분석입니다. 73%가 사용 중입니다. 2위는 문서·회의 요약(70%), 3위는 문서 작성·편집(68%)입니다. 프레젠테이션과 보고서 작성, 아이디어 브레인스토밍이 각각 68%, 66%로 뒤를 잇습니다.
마케팅 콘텐츠 제작(66%), 고객 서비스(66%), 이메일 작성(64%), 사내 헬프데스크(64%), 영업 자료 작성(64%)이 톱10을 채웁니다.
직무별로 특화된 용도도 나타납니다. IT는 코드 작성에서 123포인트 높은 지수를 보입니다(전체 평균 대비). HR은 직원 채용·온보딩에서 129포인트, 법무는 계약서 작성에서 133포인트 높습니다.
성과 평가는 어떨까요. 데이터 분석 70%, 문서 요약 67%, 문서 작성 66%, 프레젠테이션 작성 66%가 "훌륭하다"는 평가를 받았습니다. 가장 많이 쓰는 용도가 가장 좋은 성과를 내고 있습니다.
돈이 말하는 진실
연간 생성형 AI 예산이 1천만 달러 이상인 기업이 전체의 39%입니다. 500만1천만 달러가 26%, 100만500만 달러가 21%입니다.
연매출 20억 달러 이상 대기업의 23%는 2천만 달러 이상을 씁니다. 중간 규모 기업(연매출 2억5천만~20억 달러)은 44%가 1천만 달러 이상 예산을 책정했습니다.
예산은 어디에 쓰이나. 새로운 기술·도구·시스템 구매에 21%, 기존 시스템 업그레이드에 17%, 내부 연구개발에 17%입니다. 직원 교육 16%, 신규 채용·온보딩 15%, 외부 컨설턴트 13%가 뒤따릅니다.
특히 IT 부서 응답자들은 내부 연구개발에 기술 예산의 30%를 쓴다고 답했습니다. 맞춤형 솔루션을 직접 개발하고 있다는 의미입니다.
투자 수익은 나오는가
72%가 생성형 AI 투자의 ROI를 공식적으로 측정하고 있습니다. 직원 생산성, 수익성, 처리량을 구체적으로 추적합니다.
현재까지의 투자 수익에 대해 74%가 긍정적이라고 답했습니다. 35%는 "상당히 긍정적(재무적 수익이나 주요 운영 개선이 명확)"이라고 평가했고, 39%는 "어느 정도 긍정적(측정 가능한 개선)"이라고 답했습니다.
회사 규모별로 보면 흥미로운 차이가 있습니다. 연매출 2억5천만~20억 달러 중간 규모 기업의 80%가 긍정적 ROI를 보고했습니다. 2억5천만 달러 미만 소기업은 76%, 20억 달러 이상 대기업은 57%입니다. 대기업의 34%는 "아직 판단하기 이르다"고 답했습니다. 규모가 클수록 통합이 복잡하기 때문입니다.
산업별로는 기술·통신(88%), 금융(83%), 전문 서비스(83%)가 가장 높은 긍정 비율을 보였습니다. 제조업은 75%, 소매업은 54%에 그쳤습니다.
직급별 차이도 큽니다. 부사장 이상 임원의 81%가 긍정적 ROI를 보고한 반면, 중간 관리자는 69%였습니다. 부사장급의 45%는 "상당히 긍정적"이라고 답한 반면, 중간 관리자는 27%만 같은 답을 했습니다. 중간 관리자는 현장을 더 가까이서 보기 때문입니다.
향후 2~3년 내 ROI 전망은 더 밝습니다. 82%가 긍정적 수익을 기대합니다. 39%는 "상당히 긍정적"이라고 전망했습니다.
예산은 계속 늘어난다
88%가 향후 12개월 내 생성형 AI 예산을 늘릴 것이라고 답했습니다. 2024년 72%에서 16%포인트 상승했습니다.
구체적으로, 19%는 20% 이상 대폭 증액을 계획 중입니다. 43%는 1120% 증액, 26%는 110% 소폭 증액을 예상합니다.
IT(75%), 제품개발(73%), 재무(64%), 경영 총괄(62%)이 11% 이상 증액을 예상하는 비율이 높습니다.
2~5년 후를 보면 더 과감합니다. 62%가 11% 이상 증액을 전망합니다. 22%는 20% 이상 대폭 증액을 예상합니다.
흥미로운 점은 예산 재배치입니다. 11%는 다른 영역 예산을 줄여서 생성형 AI에 투입한다고 답했습니다. 2024년 4%에서 7%포인트 증가한 수치입니다. 어디서 줄이나? 레거시 IT 시스템과 인사·인력 프로그램입니다.
한 기술·통신 기업 임원은 이렇게 말했습니다. "초급 직책을 약간 줄이고 있습니다. 하지만 대부분은 해외 아웃소싱 비용 절감입니다. 가장 큰 일자리 감소는 해외 아웃소싱 채용에서 일어날 겁니다."
최고경영진이 나섰다
누가 생성형 AI 전략을 책임지나? 2024년에는 개별 직원(32%)과 사업부 리더(56%)가 주로 이끌었습니다. 2025년 현재, 최고경영진 주도가 67%로 급등했습니다. 2024년 51%에서 16%포인트 상승했습니다.
IT 부서는 여전히 73%가 관여하지만, 의사결정권은 위로 올라갔습니다.
최고 AI 책임자(CAIO) 직책을 가진 기업도 60%로 늘었습니다. 하지만 절반 이상(34%)은 기존 임원에게 추가 책임으로 부여한 것입니다. 완전히 새로운 직책으로 만든 곳은 26%입니다.
실제 전략 수립은 누가 하나? 61%는 기존 팀 하나가 담당합니다. 그중 IT 리더십팀이 37%, 경영진 리더십팀이 24%입니다. 여러 팀이 협업하는 경우는 26%입니다.
외부 컨설턴트에 주로 의존하는 기업은 5%에 불과합니다. 전략은 내부에 두고 싶어 합니다.
도구는 무엇을 쓰나
ChatGPT가 67%로 1위입니다. 마이크로소프트 Copilot 58%, 구글 Gemini 49%가 뒤따릅니다. 메타 AI 37%, 자체 개발 챗봇 29%, 아마존 Q 28%입니다.
ChatGPT는 2024년 62%에서 5%포인트, 2023년 49%에서 18%포인트 상승했습니다. Copilot은 2024년 52%에서 6%포인트, 2023년 27%에서 31%포인트 올랐습니다.
대부분은 회사가 비용을 냅니다. Copilot 사용자의 72%, Gemini 67%, ChatGPT 62%, 아마존 Q 62%가 회사 유료 구독을 씁니다.
흥미롭게도, 주요 클라우드 공급자와 연계됩니다. Azure를 쓰는 기업은 Copilot을, Google Cloud를 쓰는 기업은 Gemini를, AWS를 쓰는 기업은 Amazon Q를 선호합니다. IT 부서에서 "현재 클라우드 제공자와의 원활한 통합"을 4순위 고려사항으로 꼽은 이유입니다.
사람이 문제다
가장 큰 과제는 무엇인가? 1위는 "고급 생성형 AI 기술을 가진 인재 채용"입니다. 49%가 꼽았습니다. 2위는 "현재 직원을 위한 효과적인 교육 프로그램 제공"(46%)입니다.
기본적인 AI 이해력을 가진 인재 채용도 43%가 어렵다고 답했습니다. 기존 직원의 지속적 학습 보장(43%), 생성형 AI 영향을 받는 직무의 직원 사기 유지(43%), 효과적인 변화 관리를 이끌 리더십 확보(41%)가 뒤를 잇습니다.
흥미롭게도, "현재 직무의 관련성 상실 문제 해결"은 32%로 상대적으로 낮습니다. 당장은 기술 격차와 조직 적응이 더 큰 고민입니다.
한 소매업 관리자는 이렇게 말했습니다. "생성형 AI는 이제 모든 신입 직원에게 필수 요건입니다. 우리가 찾고 요구하는 기술입니다."
교육이 줄어들고 있다
역설적이게도, 교육 투자는 줄었습니다. "직원이 생성형 AI 도구를 효과적으로 사용하려면 중간 수준 이상의 교육과 투자가 필요하다"고 답한 비율이 52%입니다. 2024년 60%에서 8%포인트 하락했습니다.
"교육만으로 충분하다"는 믿음도 약해졌습니다. 14%포인트 감소했습니다. 대신 "완전히 새로운 인재를 채용해야 한다"는 응답이 8%포인트 증가해 14%가 되었습니다.
실제로 교육에 투자하는 기업은 48%입니다. 2024년 56%에서 8%포인트 줄었습니다.
교육 방법은 다양합니다. AI 관련 강좌 제공(68%), AI 도구와 소프트웨어 직접 사용 기회 제공(64%), 실습 프로젝트나 파일럿 프로그램 운영(63%)이 상위권입니다. 사내 워크숍(57%), 외부 컨설턴트나 강사 고용(40%), 인증 프로그램 제공(39%)도 활용됩니다.
하지만 예산과 확신이 동시에 줄어든다는 점이 문제입니다.
채용은 어떻게 변할까
향후 2~5년간 생성형 AI가 채용에 미칠 영향에 대해 임원들은 엇갈린 전망을 내놨습니다.
인턴 채용: 49%는 늘어날 것, 33%는 변화 없음, 17%는 줄어들 것이라고 답했습니다.
초급 직원: 39%는 늘어날 것, 51%는 변화 없음, 9%는 줄어들 것.
중급 직원: 40%는 늘어날 것, 46%는 변화 없음, 13%는 줄어들 것.
경영진: 32%는 늘어날 것, 54%는 변화 없음, 10%는 줄어들 것.
최고경영진: 40%는 늘어날 것, 40%는 변화 없음, 18%는 줄어들 것.
언론 보도와 달리, 임원들은 오히려 초급 직책에서 더 많은 기회를 봅니다. 물론 17%는 인턴 채용이 줄 것으로 보지만, 49%는 늘 것으로 봅니다.
규제가 강화되고 있다
70%가 모든 직원의 사용을 허용합니다. 2024년 63%에서 7%포인트 증가했습니다. 단, 31%는 제한을 둡니다.
연매출 2억5천만~20억 달러 중간 규모 기업의 40%가 "어떤 제한 없이" 모든 직원의 사용을 허용합니다. 2024년 32%에서 8%포인트 상승했습니다.
동시에 정책도 강화되고 있습니다. 데이터 보안 정책 채택 64%(2024년 대비 +9%포인트), 규제 준수 61%, 직원 교육 및 인식 프로그램 61%(+7%포인트), 민감한 작업이나 직원, 주제에 대한 사용 제한 57%, 명시적 승인 절차 46%(-6%포인트)입니다.
책임 있는 AI 정책도 늘었습니다. 데이터 프라이버시 보호 53%, 윤리적 사용 지침 50%, 인간 감독 및 개입 48%, 투명성 및 설명 가능성 45%가 정책을 두고 있습니다.
IT 부서의 경우 민감한 작업 제한(69%)과 명시적 승인 절차(44%)에서 2024년 대비 각각 17%포인트, 14%포인트 상승했습니다. 반면 재무·회계는 같은 항목에서 각각 13%포인트, 15%포인트 하락했습니다. 부서별로 보안 기준이 재조정되고 있습니다.
AI로 AI를 관리한다
62%가 생성형 AI를 위험 관리에 활용합니다. 구체적으로, IT 보안·사이버보안 67%, 재무 위험 58%, 공급망 위험 관리 55%, 위험 식별 55%, 규제 준수 문서화 및 모니터링 50%입니다.
IT 부서의 80%는 IT 보안·사이버보안에, 재무·회계 부서의 70%는 재무 위험 관리에 생성형 AI를 씁니다.
연매출 20억 달러 이상 대기업은 위험 식별(63%)과 규제 준수(60%)에서 중소 기업보다 높은 활용률을 보입니다.
감정은 어떻게 변했나
85%가 지난 1년간 생성형 AI에 대해 "훨씬 더/조금 더 긍정적"으로 변했다고 답했습니다.
현재 감정은 낙관적(59%), 흥분(59%), 인상적(54%), 호기심(42%)이 상위권입니다. "인상적"은 2024년 35%에서 19%포인트 급등했습니다.
부정적 감정 중 가장 높은 것은 "조심스러움"(38%)입니다. 2024년 54%에서 16%포인트 줄었지만 여전히 3분의 1 이상이 느낍니다. 회의적(16%), 압도적(11%), 걱정(11%)이 뒤따릅니다.
주 1회 미만 사용하는 "지체자" 그룹은 다릅니다. 이들의 52%는 조심스럽고, 28%는 회의적이며, 20%는 걱정합니다. 반면 호기심(48%)과 낙관(40%)은 낮습니다.
직급별로도 차이가 있습니다. 부사장 이상은 흥분(64%)과 낙관(55%)이 높습니다. 중간 관리자는 조심스러움(46%)과 호기심(47%)이 더 두드러집니다. 현장에 가까울수록 냉정합니다.
기술은 향상시키지만 숙련도는 떨어뜨린다
89%가 "생성형 AI는 일부 작업에서 직원의 기술을 향상시킨다"고 동의합니다. 2024년 90%, 2023년 80%와 비슷한 수준입니다.
동시에 71%는 "일부 작업에서 직원의 기술을 대체한다"고 답했습니다. 2024년 72%, 2023년 75%입니다.
새로운 질문이 추가되었습니다. "생성형 AI가 직원의 기술 숙련도 저하로 이어질 것"이라는 항목에 43%가 동의했습니다. 기술은 높아지지만 숙련도는 떨어질 수 있다는 우려입니다.
부사장급의 53%가 숙련도 저하를 우려하는 반면, 중간 관리자는 35%만 같은 우려를 했습니다. 18%포인트 차이입니다.
87%는 "같은 직원으로 더 높은 품질의 결과를 얻을 수 있다"고 답했습니다. 80%는 "전체 매출 증대에 도움이 된다", 78%는 "전체 비용 감소에 도움이 된다"고 답했습니다.
산업별 미래 전망
향후 2~5년간 생성형 AI가 자신의 산업에 미칠 영향을 물었습니다. 70%가 "주요 영향 또는 혁명적 영향"을 예상합니다. 2024년 68%, 2023년 53%에서 꾸준히 상승했습니다.
산업별로 보면, 금융 79%(2024년 대비 +9%포인트), 전문 서비스 78%(+8%포인트), 기술·통신 76%(-2%포인트), 제조업 74%(+9%포인트), 소매 57%(+9%포인트)입니다.
"혁명적 영향"만 놓고 보면 기술·통신 40%, 전문 서비스 33%가 가장 높습니다. 소매는 12%, 제조업은 25%입니다.
장벽은 무엇인가
3년 연속 상위권에 있는 장벽들입니다. 보안 위험, 운영 복잡성, 결과의 부정확성, 고객 데이터 프라이버시, 윤리적 고려사항, 산업별 규제 준수, 기술 비용, 직원 저항 및 신뢰 부족, 조직의 기밀 정보 노출입니다.
2025년 새로 상위 10위 안에 진입한 것이 있습니다. "교육 리소스 부족"입니다.
"지체자" 그룹은 "직원 저항 및 신뢰 부족"을 정규 사용자보다 10%포인트 더 많이 꼽았습니다.
이익은 무엇인가
3년 연속 1위는 "직원 효율성 및 생산성 증대"입니다. 2위는 "전반적인 품질 향상"입니다. 고객 경험 개선, 더 효율적인 결과로 이어지는 비즈니스 운영 최적화, 시장에서의 경쟁 우위 증대, 데이터 분석을 통한 통찰력 생성 및 의사결정 지원, 판매 및 마케팅 효과성 향상, 직원 창의성 증대, 보안 강화, 고객 지원 개선이 톱10입니다.
중간 관리자는 부사장급보다 생성형 AI가 직원 효율성(+10%포인트), 직원 창의성(+10%포인트), 전반적 품질(+7%포인트), 보안(+7%포인트) 증대에 더 도움이 된다고 답했습니다.
2026년, 전환점이 올까
2023년은 탐색의 해였습니다. 37%만이 주 1회 사용했고, 사람들은 매혹되었지만 조심스러웠습니다.
2024년은 실험의 해였습니다. 72%가 주 1회 사용했고, 지출은 130% 증가했으며, 파일럿이 확산되었습니다. 열정은 성숙했고 정밀 조사가 강화되었습니다.
2025년은 책임 있는 가속의 해입니다. 82%가 주 1회, 46%가 매일 사용합니다. 72%가 ROI를 공식 측정하고, 74%가 긍정적 수익을 보고합니다. 88%가 향후 12개월 내 예산 증액을 예상합니다. 기술 예산의 30%를 내부 연구개발에 투입합니다. 최고경영진이 직접 관리하기 시작했습니다.
하지만 교육 예산과 확신은 줄어들고, 고급 인재 채용은 어려우며, 직원 사기와 변화 관리가 여전히 걸림돌입니다. 기술은 향상시키지만 43%는 숙련도 저하를 우려합니다.
2026년은 어떤 해가 될까요. 보고서는 이렇게 전망합니다. "책임 있는 가속에서 규모 있는 성과로 전환하는 해가 될 수 있습니다. 오늘의 ROI 지표, 플레이북, 가드레일이 기업들로 하여금 핵심 워크플로를 재설계하고, 에이전트 시스템을 배치하며, 입증된 수익을 향해 예산을 재배치하게 만들 것입니다."
결국 도구가 아니라 사람이 속도를 결정합니다. 인재, 교육, 신뢰를 투자와 일치시키는 기업이 앞서갈 것입니다.
2025-Wharton-GBK-AI-Adoption-Report_Full-Report.pdf4.19MB
Subscribe to '오늘배움'
Subscribe to my site to be the first to receive notifications and emails about the latest updates, including new posts.
Join Slashpage and subscribe to '오늘배움'!
Join Slashpage and subscribe to '오늘배움'!
