도입한 AI, 실제로 쓰이고 있는지 아는 법

지난 한두 해 사이에 많은 회사가 사내에 AI를 적극 도입했습니다. ChatGPT나 Claude에 팀 단위로 비용을 내는 곳도 늘었습니다. 도입을 결정할 때는 문서 작성이 빨라지고 반복 업무가 줄고 개발이 수월해질 거라는 기대가 큽니다. 그런데 막상 조직에서 실제로 AI를 얼마나 잘 활용하고 있는지 확인하고 관리하는 기업은 많지 않습니다.

단순히 AI를 도입한 것과 구성원들이 실제로 AI를 잘 활용하는 것은 다르고, 그 차이는 생각보다 큽니다. 해외 기업을 대상으로 한 조사에 따르면 열에 아홉이 AI를 도입했지만, 직원들이 실제로 어떤 AI를 쓰는지 회사가 온전히 파악하고 있는 경우는 셋에 하나 정도에 그친다고 합니다 (200+ AI Statistics & Trends for 2025: The Ultimate Roundup, 2025). 전사에 도입은 했는데 정작 실제로 어떤 인원이 쓰고 있는지, 어떻게 활용하고 있는지는 전혀 모른다는 겁니다.

이렇게 되면 애써 도입한 AI가 제 효용을 내지 못합니다. 쓰지 않는 계정에 계속 비용이 나가도 알아채기 어렵고, AI로 일하는 방식을 이미 바꾼 팀이 있어도 그 방식을 다른 팀으로 넓힐 근거가 없습니다. 도입을 더 확대할지, 어느 팀에 지원이 필요한지도 결국 감으로 정하게 됩니다.

조직이 AI를 어떻게 활용하는지, 오피오가 기록합니다

오피오는 구성원이 어떤 AI를 언제 얼마나 쓰는지 툴별로 기록합니다. ChatGPT, Claude, Cursor처럼 팀이 실제로 여는 AI가 전체 업무 시간에서 차지하는 비중까지 함께 보여줍니다. 팀별로 비교하면 어느 팀이 AI를 업무에 들였고 어느 팀은 아직인지가 그대로 드러납니다.

활용이 보이면 감이 아니라 근거로 정하게 됩니다

활용 수준이 숫자로 보이면 그동안 감으로 내리던 결정을 근거를 갖고 내릴 수 있습니다.

• 어떤 AI가 실제로 자리 잡았고 어떤 AI는 계정만 남았는지 확인해, 도입을 유지할지 늘릴지 줄일지 정할 수 있습니다.
• AI를 잘 쓰는 팀의 활용 방식을 확인해 다른 팀으로 넓힐 수 있습니다.
• 아직 AI를 업무에 도입하지 않은 팀을 찾아 교육이나 지원이 필요한 곳을 정할 수 있습니다.

여기서 한 걸음 더 나아가면, AI를 얼마나 잘 쓰는지는 조직의 역량을 보여주는 지표가 됩니다. AX 전환기에 우리 회사가 어디쯤 와 있는지, 어느 팀이 앞서가고 어느 팀이 처져 있는지를 이 데이터로 가늠할 수 있습니다. 잘 쓰는 구성원의 활용 방식은 그대로 회사가 쌓아갈 자산이 되고, 그 방식을 조직 전체로 퍼뜨리는 출발점이 됩니다.

AI를 도입했다는 사실만으로는 조직이 AI를 잘 쓰고 있다고 말하기 어렵습니다. 실제로 얼마나, 어떻게 쓰이는지가 보여야 다음을 판단할 수 있습니다. 오피오는 구성원이 AI를 어떻게 쓰는지 숫자로 보여주고, 회사는 이를 근거로 다음 단계를 정할 수 있습니다.