팀원 모두가 AI를 씁니다. 회의록은 바로 요약되고, 초안은 오전에 나오고, 데이터 정리는 반나절이 걸리는 일이 한 시간 안에 완료됐습니다. 그런데 정작 비즈니스 성과 보고서의 숫자는 차이가 없습니다. AX(AI Transformation, AI 전환)를 맡은 담당자라면 지금쯤 이런 고민이 시작되었을지 모릅니다. 그리고 이것은 비단 우리 회사만의 문제는 아닙니다.
맥킨지(McKinsey)가 97개국 1,719명에게 물은 2026년 조사 결과, 응답자의 80%는 AI로 자기 생산성이 올랐다고 답했습니다. 그러나 AI가 회사의 세전 영업이익(EBIT)에 기여했다고 답한 비율은 37%로, 지난해와 차이가 없었습니다. 세전 영업이익(EBIT)의 5% 이상을 AI 덕으로 돌리고 그 영향이 크다고 답한 고성과 조직은 응답자의 약 6%로, 역시 제자리에 머물러 있습니다(출처).
이 글에서 말하고자 하는 바는 이것입니다. 개인의 AI 사용이 조직의 성과로 넘어가지 않는 이유가 무엇일까? AI 사용이 조직의 성과로 연결되기 위해서는 권한·범위·측정 세 가지가 여전히 비어 있기 때문이며, 바로 그 세 빈칸을 메우는 데 집중해야 한다고 말합니다.
개인 생산성은 늘었으나, 업무 결과는 바뀌지 않았습니다
개인 생산성은 “절약한 시간”입니다. 조직 성과는 “바뀐 업무 결과”입니다. 한 사람이 보고서를 두 시간 빨리 끝내도, 그 두 시간이 매출이나 비용이나 고객 경험을 바꾸지 않으면 세전 영업이익(EBIT)는 움직이지 않습니다.
AI가 개인 사용에서 조직 업무로 넘어가려면 세 가지 질문에 답해야 합니다. 이 AI는 누구의 권한으로 일하는가(권한). 어떤 업무에 어디까지 쓰게 할 것인가(범위). 무엇으로 성과를 재는가(측정).
개인은 이 질문을 건너뛸 수 있습니다. 자기 권한으로, 자기가 고른 일에, 자기 체감으로 쓰면 되기 때문입니다. 조직은 건너뛸 수 없습니다. 특히 사람 대신 여러 단계를 스스로 실행하는 AI, 곧 에이전트를 들이면 세 질문은 바로 현실이 됩니다. 이 글을 이 세 빈칸을 하나씩 살펴봅니다.
권한의 설정 — 에이전트는 누구의 권한으로 일하나
개인이 쓰는 AI는 그 사람의 권한을 그대로 빌려 씁니다. 내가 열 수 있는 문서를 AI도 열고, 내가 보낼 수 있는 메일을 AI도 보냅니다. 같은 AI를 조직 업무로 옮기면 질문이 바뀝니다. 이 에이전트가 무엇을 할 수 있어야 하고, 무엇은 하면 안 되는가.
마이크로소프트(Microsoft)는 10월 19일 보안 블로그에서 에이전트를 “가장 새로운 내부자(newest insiders)”라고 불렀습니다. 회사의 데이터·애플리케이션·도구에 접근해야 쓸모가 있기 때문입니다. 그래서 내놓은 원칙은 명확합니다. 에이전트는 권한 없이 시작합니다. 승인된 작업에 필요한 권한만, 필요한 시간만큼 받습니다. 영향이 큰 행동에는 검증된 사람의 승인을 요구하도록 할 수 있습니다(출처).
구글 클라우드(Google Cloud)는 10월 9일 제미나이 에이전트를 발표하면서 같은 방향을 택했습니다. 모든 에이전트는 위조할 수 없게 인증된 고유 신원을 갖습니다. 필요한 권한만 주는 최소 권한 원칙으로 “직원처럼” 관리됩니다. 모든 행동은 사람이 아니라 에이전트 명의로 감사 기록에 남습니다(출처). 두 회사의 공통점은 에이전트에게 사람과 분리된 신원과 권한표를 준 것입니다. 개인 사용에서는 필요 없던 장치입니다.
업무 범위 정의 — 무엇을 시키고 무엇을 막을 것인가
개인은 AI에 무엇이든 시켜 봅니다. 그것이 개인 생산성의 힘입니다. 조직은 반대로 어떤 업무에, 어떤 연동만 허용할지 정해야 합니다. 범위가 없으면 성과를 어디서 찾아야 할지도 알 수 없습니다.
우버(Uber)의 10월 22일 발표가 이 차이를 보여 줍니다. 우버는 1,000명을 대상으로 한 시범 운영을 거쳐 3만 명 이상 직원에게 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT 워크(ChatGPT Work)를 배포했습니다. 계정만 나눠 준 것이 아니었습니다. 사내 AI 스킬 라이브러리, 승인된 연동, 전담 직원 교육이 함께 나갔고, 개발 조직은 오픈AI의 코딩 도구 코덱스(Codex)도 계속 씁니다(출처). 무엇을 시킬지(스킬)와 어디에 연결할지(연동)를 회사가 먼저 정한 배포입니다.
범위를 정하려면 “이 에이전트가 할 수 있는 일”을 적는 공통 양식이 필요합니다. 10월 22일 리눅스재단 산하 에이전틱 AI 재단(Agentic AI Foundation, AAIF)이 그 양식을 모으고 있습니다. 재단은 앤스로픽(Anthropic)의 에이전트 스킬(Agent Skills), 오픈AI의 오픈 리스폰스(Open Responses) 등 프로젝트 4개를 새로 받아 출범 첫해에 관리 프로젝트를 10개로 늘렸습니다. 에이전트의 능력을 적는 포맷과 호출 방식을 “어느 한 회사도 결과를 통제하지 않는” 규격으로 두겠다는 것입니다(출처). 경쟁사 둘이 규격을 같은 재단에 넘겼다는 것은, 범위를 적는 양식이 한 공급자에 묶이면 기업이 쓰기 어렵다는 판단이 업계에 있다는 신호입니다.
성과 측정 — 절약한 시간은 성과가 아닙니다
“AI로 몇 시간 아꼈다”는 보고를 한 번쯤 들어 보셨을 것입니다. 그것은 측정이 아니라 체감입니다. 맥킨지 조사에서 고성과 조직을 나머지와 가르는 특징 가운데 이 지점이 있었습니다. 고성과 조직은 AI 때문에 업무 흐름을 근본적으로 다시 설계했다고 답한 비율이 4분의 3에 가까웠습니다(나머지 조직은 4분의 1). AI 과제의 영향을 측정하는 정해진 절차가 있다고 답한 비율도 나머지의 두 배였습니다(출처).
비용도 측정 대상이 됐습니다. 같은 조사에서 응답자 약 20%는 토큰 비용(AI 모델 사용량에 따라 매기는 요금)을 포함한 운영비가 AI 사용을 제약한다고 답했습니다(출처). 구글 클라우드는 프로젝트별 AI 지출 상한을 에이전트 발표에 함께 넣었고, 우버와 오픈AI는 “도입 현황, 활용 사례, 측정 가능한 성과를 배포 진행에 따라 공유하겠다”고 배포 시점에 약속했습니다(출처). 측정을 나중에 붙이면 비교할 기준선이 없기 때문입니다.
지금 주목해야 할 과제
“어느 모델이 더 좋아졌나”만 따지면 중요한 것을 놓치게 됩니다. 마이크로소프트는 에이전트의 권한을, 구글은 신원·감사·비용 한도를, 우버는 허용 범위를 정한 배포를, 에이전틱 AI 재단은 공통 양식을 내놓았습니다. 어느 발표도 “더 똑똑한 모델”을 앞세우지 않았습니다. 모두 개인의 AI 사용을 조직의 업무로 옮길 때 비는 자리를 제품과 규격으로 메우는 발표였습니다.
이것은 공급자들이 같은 문제를 보고 있다는 뜻입니다. 맥킨지 조사에서 연매출 10억 달러 이상 기업의 에이전트 확장 비율은 한 해 만에 27%에서 40%로 늘었습니다. 에이전트는 이미 조직 안으로 들어왔고, 성과가 따라오지 않는 이유를 모델 탓으로 돌릴 수 없게 됐습니다(출처).
AX 담당자가 당장 할 일 세 가지와 피할 일
빈칸 세 개는 메우기 위해 당장 시작할 수 있는 일을 먼저 정의해봅시다. 전사 로드맵이 아니라 이번 분기에 끝낼 수 있는 크기로 제안하는 것이 중요합니다.
- 업무 하나를 고릅니다(범위). 반복되고 결과가 분명한 업무 하나를 정합니다. 지난 AX인사이트 글 단순 챗봇에서 자율형 데이터 인프라까지, 6단계 전환 여정과 실무 대응에서 첫 과제로 제안한 “반복성이 높고 입출력이 명확한 단일 업무”와 같은 기준입니다. 예를 들어 월간 경쟁사 동향 보고서, 캠페인 사후 분석, 고객 문의 1차 분류입니다. 우버처럼 그 업무에 허용할 연동과 스킬 목록을 한 장으로 적습니다.
- 그 업무의 에이전트 권한표를 씁니다(권한). 에이전트가 읽을 수 있는 데이터, 쓸 수 있는 도구, 사람 승인 없이 할 수 있는 행동과 없는 행동을 나눕니다. 마이크로소프트의 원칙대로 “권한 없음”에서 시작해 필요한 것만 더합니다.
- 절약 시간이 아닌 결과 지표 하나를 합의합니다(측정). 보고서가 빨라졌는지는 지표가 아닙니다. 그 보고서로 바뀐 결정이 있었는지, 분류 정확도가 올랐는지, 처리 비용이 내렸는지 중 하나를 고릅니다. 시작 전 기준선을 적어 두고, 경영진과는 이 지표 하나만 합의합니다.
피해야 할 함정도 있습니다.
- 전사 계정 배포로 끝내기. 우버의 배포는 계정만이 아니라 스킬·연동·교육을 묶은 것이었습니다.
- 권한 설계를 보안팀만의 일로 넘기기. 어떤 행동에 사람 승인이 필요한지는 그 업무를 아는 현업이 정해야 합니다.
- 성과를 사용률로 재기. 사용률은 개인 생산성 쪽 숫자입니다. 비즈니스 기여 쪽 숫자가 아닙니다.
개인의 업무 생산성은 이미 빨라졌습니다. 회사가 그대로인 이유는 모델이 부족해서가 아니라 권한·범위·측정 세 결정이 비어 있기 때문입니다. 기업 안에서 그 결정을 내리는 것이 AX 담당자의 역할입니다.
