우리 회사의 AI 도입, 지금 어느 단계일까

"우리 회사도 AI 씁니다"라는 말은 거의 모든 회사가 할 수 있습니다. 전사 계정을 마련했고 몇몇 사람은 실제로 잘 쓰고 있으니 틀린 말은 아닙니다. 그런데 같은 문장을 두 회사가 똑같이 말해도 안을 들여다보면 완전히 다른 상태인 경우가 많습니다. 한쪽은 구성원 대부분이 매일 AI를 업무에 녹여 쓰고 있고, 다른 쪽은 계정만 열려 있을 뿐 실제로 쓰는 사람은 손에 꼽습니다. 도입했다는 사실 하나로는 우리 회사가 둘 중 어느 쪽인지 알 수 없습니다.

이 차이가 중요한 이유는 다음에 할 일이 정반대이기 때문입니다. 이미 대부분이 잘 쓰고 있다면 더 좋은 툴을 붙이고 활용 수준을 높이는 쪽으로 가야 하고, 계정만 열려 있는 상태라면 왜 안 쓰는지부터 봐야 합니다. 그래서 "AI를 도입했나"보다 "지금 우리 회사의 AI 도입 성숙도는 어느 단계인가"가 먼저 나와야 하는 질문입니다.

AI 도입 성숙도는 몇 단계를 거칩니다

AI가 회사에 자리 잡는 과정은 대체로 비슷한 단계를 밟습니다.

처음에는 관심 있는 몇 사람이 개인적으로 씁니다. 회사가 정한 것도 아니고 예산이 붙은 것도 아니지만, 알아서 계정을 만들어 문서를 정리하거나 코드를 짜는 데 씁니다. 이 단계에서는 회사가 그 사실을 잘 모르는 경우도 많습니다.

그다음은 회사가 계정을 마련해 툴을 갖추는 단계입니다. 대부분의 회사가 지금 여기 있습니다. 전사에 ChatGPT나 Claude 계정을 열어 주고 "이제 쓰세요"라고 안내한 상태입니다. 문제는 안내가 곧 활용은 아니라는 데 있습니다. 어떤 팀은 이 계정으로 업무 방식을 바꿔 가는데, 어떤 팀은 로그인 한 번 하고 그대로 둡니다. 활용 수준이 사람마다 팀마다 제각각인 상태가 이 단계의 특징입니다.

여기서 더 나아가면 팀 단위로 활용 방식이 자리 잡습니다. 개인이 알아서 쓰는 것을 넘어, 어떤 일에 AI를 어떻게 쓰는지가 팀 안에서 공유되고 반복 가능한 방식이 됩니다. 마지막 단계는 AI를 쓰는 것이 당연한 업무 방식이 되는 상태입니다. 특별히 "AI를 쓰자"고 말할 필요가 없을 만큼 일하는 방식 안에 들어와 있는 것입니다.

문제는 두 번째 단계에 오래 머무는 회사가 대부분이라는 점입니다. 한 조사에 따르면 조직의 88%가 하나 이상의 업무에서 AI를 쓰고 있지만, 대부분은 여전히 시범·파일럿 단계에 머물러 있고 재무 성과로 이어졌다고 답한 곳은 소수에 그친다고 합니다 (The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation, 2025). 같은 조사는 재무적으로 가장 큰 성과가 나는 지점이 시범 도입에 머무는 단계에서 실제로 일하는 방식으로 넘어가는 구간이라고 짚습니다. 계정을 갖췄다는 사실과, 그 계정으로 일하는 방식이 바뀌었다는 사실 사이에 큰 간격이 있는 것입니다.

단계를 가르는 것은 실제 활용입니다

단계를 나누는 기준은 어떤 툴을 샀는지가 아니라 그 툴을 얼마나 쓰는지입니다. 좋은 계정을 열어 두는 것으로 다음 단계에 올라가지는 않습니다. 구성원이 실제로 그 툴을 업무에 녹여 쓸 때 비로소 단계가 올라갑니다.

그런데 실제 활용 수준은 눈에 잘 보이지 않습니다. 계정을 몇 개 발급했는지는 관리자 화면에서 바로 확인되지만, 그 계정으로 매일 일하는 사람이 몇 명인지는 따로 재지 않으면 알 수 없습니다. 그래서 많은 회사가 자기 단계를 실제보다 높게 짐작합니다. 좋은 툴을 들였으니 다들 잘 쓰고 있으리라 여기는 것입니다.

이 짐작과 실제 사이의 간격은 조사에서도 반복해서 확인됩니다. 한 글로벌 CEO 조사에서는 직원의 85%가 AI에 접근할 수 있지만 실제로 쓰는 사람은 약 25%에 그쳐, 접근 가능성과 실제 사용 사이에 큰 차이가 난다고 합니다 (2026 CEO Study, 2026). 경영진은 대개 이 차이를 잘 보지 못합니다. 직원 AI 활용을 측정하는 한 분석은 리더가 조직의 활용 수준을 실제와 다르게 추정하는 경우가 많고, 상당수 직원이 회사가 정해 준 계정 대신 각자 개인 계정으로 AI를 쓰기 때문에 자기 보고에 기댄 숫자로는 정확한 활용도를 잡기 어렵다고 지적합니다 (Benchmarking Employee AI Adoption: Closing the Gap Between Daily Usage and Leadership Estimates in 2025, 2025). 설문으로 물어 얻은 답과 실제 사용 사이에도 간격이 있다는 뜻입니다.

정리하면, 우리 회사가 어느 단계인지 알려면 계정 수나 설문 응답을 넘어 실제 사용량을 봐야 합니다. 이것이 보이지 않으면 단계를 확인할 방법이 없고, 확인하지 못하면 자기 위치를 과대평가하기 쉽습니다.

오피오는 실제 사용량으로 현 단계를 확인합니다

오피오는 구성원과 팀이 AI를 실제로 얼마나 쓰는지를 데이터로 보여 줍니다. 근무 중 어떤 프로그램과 서비스를 얼마나 쓰는지가 시간대별로 기록되기 때문에, AI를 꾸준히 쓰는 사람이 전체에서 몇 명인지, 팀마다 활용 수준이 어떻게 다른지가 드러납니다. Claude·ChatGPT·Cursor 같은 도구를 언제 얼마나 쓰는지가 도구별로 잡혀서, 설문이나 자기 보고가 아니라 실제 사용량으로 활용 수준을 읽을 수 있습니다.

이렇게 쌓인 데이터가 있으면 우리 회사가 지금 어느 단계에 있는지를 짐작을 넘어 사실로 확인할 수 있습니다. 전사 활용이 아직 낮은 두 번째 단계에 머물러 있는지, 특정 팀은 이미 세 번째 단계로 넘어갔는데 다른 팀이 뒤처져 격차가 큰 상태인지가 숫자로 보입니다. 계정을 몇 개 열었는지가 아니라 그 계정으로 실제로 일하는 방식이 바뀌었는지를 기준으로 단계를 매길 수 있습니다. AI 도입 성숙도를 단계별로 점검하는 자세한 방법은 가이드에서 확인할 수 있습니다.

위치를 알면 다음 할 일이 분명해집니다

지금 단계를 알면 무엇부터 해야 할지가 정해집니다. 단계별로 먼저 할 일이 다릅니다.

관심 있는 몇 사람만 쓰는 첫 단계라면, 이들이 어떤 업무에 AI를 쓰고 있는지를 먼저 데이터로 확인해 전사 도입의 근거로 삼습니다. 개인이 이미 검증한 활용법이 전사 계정을 여는 명분이 됩니다.

툴은 갖췄는데 전사 활용이 낮은 두 번째 단계라면 확산과 교육이 먼저입니다. 어느 팀이 얼마나 쓰는지, 어디서 활용이 막히는지를 데이터로 짚고 그 지점을 하나씩 풉니다. 활용이 낮은 팀에는 무엇이 걸림돌인지 물어 교육을 붙이고, 얼마 뒤 사용량이 실제로 올라갔는지를 같은 데이터로 되짚습니다.

팀별 격차가 큰 세 번째 단계라면 이미 잘 쓰는 팀의 방식을 다른 팀으로 퍼뜨리는 것이 먼저입니다. 앞선 팀이 어떤 일에 AI를 어떻게 쓰는지가 데이터로 보이면, 그 방식을 다른 팀의 기준으로 삼아 옮길 수 있습니다.

AX를 이야기하려면 우리 조직이 지금 어디에 서 있는지부터 알아야 합니다. 자기 위치를 모른 채 다음 단계를 계획할 수는 없습니다. 오피오는 그 위치를 사용 데이터로 확인해 주고, 회사는 그 데이터를 근거로 다음에 무엇을 할지 정할 수 있습니다.