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[IT뉴스]'AI로 돈 버는 회사 vs 못 버는 회사'…가장 큰 차이는?
온카뱅크관리자
조회:
3
2025-08-27 21:57:56
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="9D7jGSf5gr"> <p contents-hash="49a2081205964334e359328cfb759a058a9d3cc7e36790b1325ff1cdf77fc1cd" dmcf-pid="2wzAHv41Nw" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=AI 에디터 )</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a8559064e2f13d6413e296837d21bbd1fa62d226bd48427b163ced0b7e9aad6f" dmcf-pid="VrqcXT8tkD" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/ZDNetKorea/20250827214713377oqrn.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="bUFnSsBWjs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/ZDNetKorea/20250827214713377oqrn.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="49c2b3d42d41c1050a4be040c03dab0aa239cbbfba54781e7dec411c45f7b6f2" dmcf-pid="fmBkZy6FjE" dmcf-ptype="general">전 세계 회사 10곳 중 7곳이 챗GPT 같은 AI를 도입했지만, 실제로 의미 있는 가치를 만드는 회사는 드물다. 맥킨지 조사에 따르면, AI로 EBITDA의 10% 이상을 AI 덕분으로 여기는 '고성과 회사'들은 일반 회사와 완전히 다른 방법을 쓰고 있었다. 가장 큰 차이점은 바로 '직원들이 AI를 믿게 만드는 일'에 얼마나 신경 쓰는지였다.</p> <p contents-hash="d1013f1270ae95e65a66601dea4077dd30082cb992e6015eb8faec12b645e316" dmcf-pid="4sbE5WP3ak" dmcf-ptype="general">고성과 회사들을 보면 AI 위험성을 파악하고 줄이는 활동에 68%가 투자하는 반면, 일반 회사는 34%만 투자한다. AI 개발 과정에서 문제를 미리 막는 체계를 만드는 데도 44% 대 23%로 큰 차이를 보인다. AI가 잘못된 답을 하거나 편견을 보이지 않는지 검사하는 시스템 구축에서도 43% 대 18%로 2배 이상 차이가 난다.</p> <p contents-hash="7e1e4e070ed47496bdf12c0e4f64576f757f9f681798d1fadf7403af38a57ce3" dmcf-pid="8OKD1YQ0jc" dmcf-ptype="general">연구 결과, AI와 디지털 기술에 대한 신뢰 구축에 투자하는 회사들은 그렇지 않은 회사들보다 10% 이상의 수익 성장률을 보일 확률이 거의 2배 높다. 미국 투자회사 모건스탠리가 좋은 예다. 이 회사는 오픈AI와 함께 자신들의 10만여 건 보고서로 AI 비서를 학습시켰다. 하지만 직원들이 만족할 만한 답변 품질이 나온다는 것을 엄격하게 확인한 후에야 전 직원에게 공개했다. 그 결과 'AI 모건스탠리 어시스턴트'는 출시 후 재무팀 직원 98%가 사용하게 됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="529454b1aaa1ae1b95531fcb5c3ca99407a7e1c967cb49a71859d12d85a63c6e" dmcf-pid="6hVm3XRugA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/ZDNetKorea/20250827214714703cniv.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="KjA3M4OJom" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/ZDNetKorea/20250827214714703cniv.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="ba44977be0a377083b0d077378e8b6fc218362d389c50b92f49ef8c84104d80e" dmcf-pid="Plfs0Ze7Aj" dmcf-ptype="general"><strong>직원 교육받으면 AI 사용률이 50%에서 87%로 급상승</strong></p> <p contents-hash="660098d7a186230a19a5a67859d8809e21a85404c351d370080d94b2e793a5c5" dmcf-pid="QS4Op5dzcN" dmcf-ptype="general">AI를 성공적으로 도입하려면 직원들이 적극적으로 참여해야 한다. 맥킨지 조사에 따르면, AI 실력이 늘수록 사용 빈도가 급격히 증가한다. 초보 수준에서는 일주일에 50.4%만 사용하지만, 어느 정도 익숙해지면 72.8%로 22.4%포인트 늘어난다. 능숙한 수준에서는 80.3%, 고수 수준에서는 86.6%까지 높아진다.</p> <p contents-hash="91170035bda4061edf3ff6a2f7cb5aa314e9973fa85e3abcc31119a093e0d15d" dmcf-pid="xv8IU1JqAa" dmcf-ptype="general">미국 직장인 절반(48%)은 제대로 된 교육을 받으면 AI 도구를 더 자주 쓰겠다고 답했다. 또 45%는 일상 업무에 AI가 자연스럽게 들어가면 더 많이 사용하겠다고 했다. 이는 단순히 AI 프로그램만 설치해 주는 것보다 체계적인 교육과 업무 방식 개선이 훨씬 중요하다는 뜻이다.</p> <p contents-hash="985c2ca9e4afee58f63946bb91ebd34cb8f9362df6c18a7c116869b834397be6" dmcf-pid="yPlVALXDNg" dmcf-ptype="general">맥킨지 회사 내부 AI 프로그램인 '릴리'의 성공 사례가 이를 증명한다. 2023년 7월 시작한 이후 전 세계 직원 92%가 사용했고, 74%가 정기적으로 활용하며 정보 찾기와 정리 업무 시간을 30% 이상 줄였다. 지금까지 1,900만 번의 질문에 답했는데, 이는 철저한 신입사원 교육과 지속적인 기능 업데이트, 그리고 모든 회의에서 "릴리에게 물어봤나?"를 묻는 경영진의 솔선수범 덕분이다.</p> <p contents-hash="cf6c59e728be13fc7cbe144c8ffad542ebe36dc7b089481077460dfde177f6cf" dmcf-pid="WQSfcoZwNo" dmcf-ptype="general"><strong>미래 회사 조직, AI가 대부분 일하는 팀 vs 사람이 AI 도구 쓰는 팀</strong></p> <p contents-hash="2e62fabd8914c245f8fb51786c838279de943a5df7c090daad64105bb6d708e7" dmcf-pid="Yxv4kg5rjL" dmcf-ptype="general">AI 도입이 본격화되면서 회사들은 조직 구조를 완전히 바꿔야 한다. 맥킨지는 미래 회사가 두 가지 형태로 나뉠 것이라고 예측한다. 하나는 AI가 거의 모든 일을 하고 사람은 최소한만 있는 '최소 운영 조직(MVO)'이고, 다른 하나는 사람이 AI라는 강력한 도구를 써서 능력을 키운 '증강팀'이다.</p> <p contents-hash="a5c921d0af2470bae24ea1221e1740d2c6b23f6689654a0c55a87d6154627825" dmcf-pid="GMT8Ea1mkn" dmcf-ptype="general">최소 운영 조직은 반복적이고 규칙이 정해진 업무에 적합하다. 예를 들어 청구서 처리 같은 사무업무의 경우, AI로 청구서 확인, 승인, 입력을 거의 무인으로 처리하고 예외 상황만 처리할 소수 인력만 남겨둘 수 있다. 이런 조직을 운영하려면 AI 시스템 관리, 데이터 분석, 예외 처리를 잘하는 고숙련 인력이 필요하다. AI 업무 최적화 담당자나 자동화 책임자 같은 새로운 직업이 중요해질 것이다.</p> <p contents-hash="5538fbffa31e93be6456309ede518877e6b33ea33f028c8da7f8ec7b01a6e0ec" dmcf-pid="HRy6DNtski" dmcf-ptype="general">반면 일부 업무는 완전 무인화하지 않고 사람이 AI 도구를 쓰는 증강팀을 유지해야 한다. 영업팀이 대표적인 예다. 이들은 이미 AI로 고객 정보를 분석하고 상품 추천이나 맞춤 광고 내용을 몇 초 만에 만들어내고 있다. 덕분에 한 명의 영업사원이 더 많은 고객을 훨씬 높은 성공률로 관리할 수 있게 됐다. 하지만 고객과 직접 만나는 일에서 사람을 완전히 빼면 고객 경험이 나빠져 회사 이미지에 해를 끼칠 수 있다.</p> <p contents-hash="5f7cef260a26d0cd5b10a4095a42988a61f49ac2bf7f0e5e3fb7875e18ad2ad7" dmcf-pid="XeWPwjFOjJ" dmcf-ptype="general"><strong>35~44세가 AI 변화의 핵심 동력, 62%가 고수 수준</strong></p> <p contents-hash="57e03e57a8f660b80b59ea67c30a7ad4528befb808b9118ae2c980be166ff98f" dmcf-pid="ZdYQrA3Ijd" dmcf-ptype="general">AI를 성공적으로 도입하려면 모든 직원을 변화 과정에 참여시켜야 한다. 대규모 기술 혁신 연구에 따르면, 일반적인 변화 프로젝트에는 직원의 2%만 직접 참여한다. 하지만 참여 범위를 넓힌 회사들은 훨씬 좋은 결과를 거둔다. 변화 프로젝트에 최소 7%의 직원을 참여시킨 회사들은 주가 수익률에서 긍정적인 결과를 낼 확률이 두 배가 되며, 최고 성과 회사들은 21~30%의 직원을 참여시킨다.</p> <p contents-hash="7c992d8494663d28bcc5b215976feb52c7f512216823acfa945bd114fc730119" dmcf-pid="5JGxmc0Cke" dmcf-ptype="general">AI를 가장 적극적으로 받아들이는 사람들은 35~44세 관리자들이다. 이 연령대 직원의 62%가 AI에 대한 높은 실력을 보였으며, 이는 18~24세 젊은 층의 50%나 65세 이상의 22%보다 훨씬 높다. 따라서 최고경영자들은 이들 30~40대 변화 리더들이 동료들을 가르치고 노하우를 공유하는 모임을 이끌도록 격려해야 한다.</p> <p contents-hash="966e869ac62002d14e42148bf3184160ed8e1be6c1006804a9ef644edd6aef0a" dmcf-pid="1iHMskphkR" dmcf-ptype="general"><strong>FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)</strong></p> <p contents-hash="a790ed945829bcbe9f01505030b9a512030f9685efbb046d265dca5a51a42b0f" dmcf-pid="tsbE5WP3AM" dmcf-ptype="general"><strong>Q1: 회사에서 AI 도입이 성공하려면 가장 중요한 것은 무엇인가요?</strong></p> <p contents-hash="d0e1f84b0dbeaa6752e68fe508c00a52463d378c250dded57a5e3685e05f44ae" dmcf-pid="FOKD1YQ0kx" dmcf-ptype="general">A: 직원들이 AI를 믿을 수 있게 만드는 것이 가장 중요합니다. 실제로 AI로 수익을 많이 올린 회사들은 일반 회사보다 2배 이상 신뢰 구축에 투자합니다. AI가 잘못된 답을 하지 않도록 미리 점검하고, 안전장치를 만들어야 직원들이 믿고 써서 실제 업무에 도움이 됩니다.</p> <p contents-hash="6a1e14c0dc186e347c6d02bfa7a8fdd49b70fa16ba82b18ff39099ed5dc24ad3" dmcf-pid="3I9wtGxpkQ" dmcf-ptype="general"><strong>Q2: 직원 교육이 AI 사용에 얼마나 도움이 되나요?</strong></p> <p contents-hash="faac22208eab72a55ba9a08045398569645ebf869c47c1b66d2d9da772f519ab" dmcf-pid="0C2rFHMUNP" dmcf-ptype="general">A: 교육 수준에 따라 사용률이 50%에서 87%까지 차이 납니다. 초보일 때는 절반만 쓰지만, 고수가 되면 거의 9할이 사용합니다. 미국 직장인 절반이 제대로 된 교육을 받으면 더 자주 쓰겠다고 했으므로, 체계적인 교육이 꼭 필요합니다.</p> <p contents-hash="eb6a8edb7defab472047aebf49b78ae3370c07c90ad7e23d584d65cbff2b8dd6" dmcf-pid="phVm3XRuN6" dmcf-ptype="general"><strong>Q3: AI 때문에 일자리가 없어질까요?</strong></p> <p contents-hash="32fac1ba2096c725c30e3608f38124f9fa3c8fbc5300c756202742f39ac99421" dmcf-pid="Ulfs0Ze7k8" dmcf-ptype="general">A: 완전히 사라지지는 않지만 하는 일이 바뀝니다. 일부 부서는 AI가 거의 모든 일을 하고 사람은 아주 적게 남고, 다른 부서는 직원들이 AI라는 강력한 도구를 써서 더 좋은 일을 하게 됩니다. 기존 직원들은 더 중요한 업무로 옮기거나 AI 시스템을 관리하는 새로운 일을 맡게 됩니다.</p> <p contents-hash="9bb975e26863f5f190fe4446d6e2bde0d2c50843649e7d30057eb965d28ee46f" dmcf-pid="uS4Op5dzk4" dmcf-ptype="general">■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘<span>AI 매터스</span>’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. </p> <p contents-hash="cc9da43b8362c5199f154145be2ac6f75eb265a800c5dbd80379bbb0ea5b26d5" dmcf-pid="7v8IU1Jqcf" dmcf-ptype="general">AI 에디터 (media@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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