맥킨지(McKinsey)의 2025년 AI 현황 리포트가 공개됐다. 생성형 AI 도입 3년 차를 맞은 지금, 전체 응답자의 88%가 최소 하나 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 정기적으로 사용하고 있다고 답했다. 하지만 대다수 기업이 여전히 실험이나 파일럿 단계에 머물며 전사적 확장에는 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 특히 AI 하이퍼포머로 분류된 기업들은 변혁적 비전, 워크플로우 재설계, 과감한 투자를 통해 의미 있는 성과를 창출하는 반면, 대부분의 기업은 아직 기업 전체 수준의 재무적 영향을 보고하지 못하고 있다.

AI 사용 확대되지만 3분의 2가 실험·파일럿 단계... 확장은 대기업 중심

맥킨지의 글로벌 설문조사에 따르면, 최소 하나 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 정기적으로 사용한다고 답한 응답자 비율이 전년도 78%에서 88%로 증가했다. 하지만 기업 전체 수준에서 보면 응답자의 약 3분의 2가 여전히 실험 또는 파일럿 단계에 있으며, 확장 단계에 진입했다고 답한 응답자는 약 3분의 1에 불과했다.

기업 규모별로는 뚜렷한 차이가 나타났다. 매출 50억 달러 이상 기업 응답자의 거의 절반이 확장 단계에 도달했다고 답한 반면, 매출 1억 달러 미만 기업에서는 29%만이 확장 단계에 있다고 답했다. 응답자들은 점점 더 많은 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있다고 보고했다. 현재 3개 이상의 기능에서 AI를 사용한다고 답한 응답자가 51%에 달했으며, 이는 2021년의 17%에서 크게 증가한 수치다.

산업별로는 미디어·통신, 보험, 기술 분야가 가장 높은 AI 사용률을 보고했다. 비즈니스 기능별로는 IT, 마케팅·영업과 함께 지식 관리가 가장 많은 AI 사용을 보고했다. 개별 활용 사례로는 대화형 인터페이스를 통한 정보 캡처·처리·전달, 마케팅 전략을 위한 콘텐츠 지원(초안 작성, 아이디어 생성), 고객센터나 고객 서비스 자동화가 가장 많이 보고됐다.

AI 에이전트 실험 확산... IT와 지식 관리에서 가장 활발하지만 대규모 확장은 제한적

조직들은 AI 에이전트, 즉 파운데이션 모델을 기반으로 실제 세계에서 작동하며 워크플로우의 여러 단계를 계획하고 실행할 수 있는 시스템을 탐색하기 시작했다. 응답자의 23%가 자사 조직이 최소 하나의 비즈니스 기능에서 에이전틱 AI 시스템을 확장하고 있다고 답했으며, 39%는 실험을 시작했다고 답했다. 하지만 에이전트를 확장 중이라고 답한 응답자 대부분은 한두 개 기능에서만 이를 수행하고 있다. 어떤 개별 비즈니스 기능에서도 응답자의 10% 이상이 에이전트를 확장 중이라고 답하지 않았다.

비즈니스 기능별로 보면, IT와 지식 관리에서 에이전트 사용이 가장 많이 보고됐다. IT의 서비스 데스크 관리, 지식 관리의 심층 연구와 같은 에이전틱 활용 사례가 빠르게 발전했기 때문이다. 산업별로는 기술, 미디어·통신, 헬스케어 분야에서 AI 에이전트 사용이 가장 널리 보고됐다.

AI의 혁신 촉진 효과는 명확하지만 전사적 EBIT 영향은 39%만 보고... 기능별로는 비용·매출 개선 나타나

대부분의 조직에서 AI 사용은 아직 전사적 EBIT(Earnings Before Interest and Taxes)에 큰 영향을 미치지 못했다. 조직의 EBIT에 어떤 수준이든 영향을 준다고 답한 응답자는 39%에 불과했으며, 이들 중 대부분은 조직 EBIT의 5% 미만이 AI 사용에 기인한다고 답했다.

하지만 응답자들은 다른 기업 전반의 정성적 성과를 보고했다. 64%가 조직의 AI 사용이 혁신을 개선했다고 답했으며, 45%는 직원 만족도 개선, 45%는 고객 만족도 개선, 45%는 경쟁적 차별화 개선을 보고했다.

개별 AI 활용 사례 수준에서는 많은 응답자들이 비용 및 매출 혜택을 보고했다. 비용 감소는 특히 소프트웨어 엔지니어링(56%), 제조(56%), IT(54%) 기능에서 가장 많이 보고됐다. 매출 증가는 마케팅·영업(67%), 전략·재무(65%), 제품·서비스 개발(62%) 기능에서 가장 많이 보고됐다.

하이퍼포머의 성공 비결: 변혁적 야심, 워크플로우 재설계, 성장·혁신 목표 설정

의미 있는 전사적 재무 영향은 여전히 드물지만, 설문 결과는 야심 차게 생각하는 것이 성과를 낸다는 것을 시사한다. EBIT의 5% 이상을 AI 사용에 귀속시키고 AI 사용으로부터 "상당한 가치"를 보고하는 응답자들, 즉 AI 하이퍼포머(전체 응답자의 약 6%)는 변혁적 혁신 추구, 워크플로우 재설계, 더 빠른 확장, 변혁을 위한 모범 사례 구현, 더 많은 투자를 보고했다.

하이퍼포머는 비즈니스를 변혁하려는 대담한 야심을 가지고 있다. 하이퍼포머는 다른 응답자들에 비해 향후 3년간 AI를 사용하여 비즈니스에 변혁적 변화를 볼러올 의도가 있다고 답할 가능성이 3배 이상 높았다(50% 대 14%).

AI로부터 가장 큰 영향을 보고하는 조직들은 이러한 기술로부터 비용 절감 이상을 달성하는 것을 목표로 한다. 대부분의 응답자(80%)가 효율성 향상이 조직의 AI 사용 목표라고 답했지만, 하이퍼포머는 다른 응답자들보다 성장이나 혁신을 AI 노력의 목표로 설정했다고 답할 가능성이 더 높았다. 하이퍼포머의 82%가 성장을, 79%가 혁신을 목표로 설정했다고 답한 반면, 다른 응답자들은 각각 50%만이 그렇게 답했다.

하이퍼포머이든 아니든, 조직이 성장이나 혁신을 촉진하기 위해 AI를 사용하고 있다고 답한 응답자들은 고객 만족도, 경쟁적 차별화, 수익성, 매출 성장, 시장 점유율 변화와 같은 다양한 정성적 전사적 혜택을 달성했다고 보고할 가능성이 더 높았다.

하이퍼포머는 또한 개별 워크플로우를 근본적으로 재설계했다고 답할 가능성이 거의 3배 높았다(55% 대 20%). 실제로 이러한 의도적인 워크플로우 재설계는 테스트 된 모든 요소 중에서 의미 있는 비즈니스 영향을 달성하는 데 가장 강력한 기여 중 하나를 했다.

하이퍼포머는 더 많은 기능에서 에이전트 확장, 리더십 헌신 3배 높아... 디지털 예산의 20% 이상 AI에 투자

AI 하이퍼포머는 또한 동료들보다 더 많은 비즈니스 기능에서 정기적으로 AI를 사용하고 있다. 이들은 특히 마케팅·영업, 전략·재무, 제품·서비스 개발에서의 사용을 보고할 가능성이 훨씬 더 높았다. 또한 하이퍼포머는 다른 기업들보다 AI 에이전트 사용이 더 진전되어 있다. 대부분의 비즈니스 기능에서 하이퍼포머는 동료들보다 에이전트 확장을 보고할 가능성이 최소 3배 이상 높았다.

하이퍼포머의 AI 사용은 리더들에 의해 더 자주 지지된다. 하이퍼포머는 동료들보다 조직의 고위 리더들이 AI 이니셔티브에 대한 주인의식과 헌신을 보여준다는 데 강력히 동의할 가능성이 3배 높았다(48% 대 16%). 이들 응답자는 또한 고위 리더들이 AI 사용을 롤 모델링하는 것을 포함하여 AI 채택을 주도하는 데 적극적으로 참여하고 있다고 답할 가능성이 훨씬 더 높았다.

하이퍼포머는 AI 사용으로부터 가치를 실현하기 위해 다양한 관행을 사용할 가능성이 더 높다. 예를 들어, 하이퍼포머는 다른 응답자들보다 조직이 정확성을 보장하기 위해 모델 출력에 인간 검증이 필요한 방법과 시기를 결정하는 정의된 프로세스를 가지고 있다고 답할 가능성이 더 높았다(65% 대 23%). 이것은 하이퍼포머를 가장 잘 구별하는 테스트 된 상위 요소 중 또 다른 하나다. 테스트 된 모든 관리 관행은 AI에 귀속되는 가치와 긍정적으로 상관관계가 있었다. 이러한 관행들은 조직이 대규모로 AI로부터 혁신하고 가치를 포착할 수 있게 한다.

마지막으로, 고성과 조직들은 AI 역량에 더 많이 투자하고 있다. 하이퍼포머의 3분의 1 이상이 조직이 디지털 예산의 20% 이상을 AI 기술에 투입한다고 답했다. 이는 다른 조직(7%)의 거의 5배 수준이다. 이러한 자원들은 비즈니스 전반에 걸쳐 AI 기술을 확장하는 데 도움을 주고 있다. 하이퍼포머의 약 4분의 3이 조직이 AI를 확장하고 있거나 확장했다고 답한 반면, 다른 조직은 3분의 1만이 그렇게 답했다.

인력 영향 예측 엇갈려... 감소 예상 32%, 증가 예상 13%, 변화 없음 43%

조직들이 AI 사용을 확대함에 따라, 응답자들은 내년도 인력 규모에 AI가 어떻게 영향을 미칠지에 대해 서로 다른 관점을 공유했다. 조직이 AI를 사용하는 기능들을 보면, 다수의 응답자들이 지난 1년간 조직의 AI 사용으로 인해 직원 수에 거의 또는 전혀 변화가 없었다고 관찰했다. 대부분의 기능에서 3% 이상의 감소를 보고한 응답자는 20% 미만이었으며, 더 적은 비율이 조직의 AI 사용이 기능 내 인력 추가로 이어졌다고 답했다.

그러나 더 높은 비율의 응답자가 내년에 이러한 기능의 직원 수 변화를 예상했다. 비즈니스 기능 전반에서 지난해 기능의 인력 규모 감소를 보고한 응답자의 중앙값은 17%였지만, 내년 감소를 예상하는 응답자의 중앙값은 30%였다.

응답자의 전사적 총인력에 대한 AI의 영향에 대한 기대는 다양했다. 다수의 응답자는 내년에 조직의 총직원 수에 거의 또는 전혀 영향이 없을 것으로 예상했지만, 32%는 3% 이상의 전반적 감소를 예측했고, 13%는 그 규모의 증가를 예측했다. 대기업 응답자는 소규모 조직의 응답자들보다 전사적 AI 관련 인력 규모 감소를 예상할 가능성이 더 높았으며, AI 하이퍼포머는 다른 응답자들보다 인력 감소 또는 증가의 형태로 의미 있는 변화를 예상할 가능성이 더 높았다.

동시에, 대부분의 응답자들, 특히 대기업의 더 높은 비율은 조직이 지난 1년간 AI 관련 역할을 채용했다고 언급했다. 전반적으로 인재 요구는 기업 규모에 따라 다르지만, 소프트웨어 엔지니어와 데이터 엔지니어가 가장 수요가 높았다.

AI 리스크 완화 노력 증가... 부정확성이 가장 많이 경험되고 완화되는 리스크

지난 6년간 맥킨지 연구는 AI 사용과 관련된 대부분의 리스크가 대다수 응답자의 조직에 의해 완화되지 않는다는 것을 지속적으로 발견했다. 최신 결과에서 개인 및 개별 프라이버시, 설명 가능성, 조직 평판, 규제 준수와 같은 리스크에 대한 완화 노력을 보고한 응답자의 비율이 AI 전반과 관련된 리스크에 대해 마지막으로 질문했던 2022년 이후 증가했다. 2022년 응답자들은 평균 2개의 AI 관련 리스크를 관리한다고 보고했지만, 오늘날에는 4개의 리스크를 관리한다고 보고했다.

또한 대체로 조직들이 경험하고 있으며 완화하려고 노력하는 리스크들은 연결되어 있다. 응답자들은 부정적 결과를 경험한 각각의 리스크를 조직이 완화하고 있다고 답할 가능성이 더 높았다. 전체적으로 AI를 사용하는 조직의 응답자 51%가 조직이 최소 한 번의 부정적 결과 사례를 경험했다고 답했으며, 전체 응답자의 거의 3분의 1이 AI 부정확성에서 비롯된 결과를 보고했다. 부정확성은 대부분의 응답자가 조직이 완화하려고 노력하고 있다고 답한 두 가지 리스크 중 하나다(54%). 그러나 두 번째로 가장 많이 보고된 리스크인 설명 가능성(14%)은 가장 일반적으로 완화되는 것 중 하나가 아니다(28%).

더 많은 AI 활용 사례를 배포했다고 답한 AI 하이퍼포머 응답자들은 부정적 결과, 특히 지적재산권 침해 및 규제 준수와 관련된 결과를 보고할 가능성이 다른 응답자들보다 더 높았다. 하이퍼포머들은 또한 더 많은 수의 리스크로부터 보호하려고 노력했다.

FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1: AI 에이전트란 무엇이며, 일반 AI와 어떻게 다른가요?

A: AI 에이전트는 파운데이션 모델을 기반으로 현실 세계에서 작동할 수 있으며, 워크플로우의 여러 단계를 자율적으로 계획하고 실행할 수 있는 시스템입니다. 일반적인 AI가 특정 작업을 수행하는 데 그치는 반면, AI 에이전트는 복잡한 업무를 여러 하위 단계로 나누고 순차적으로 실행하여 IT 서비스 데스크나 심층 연구와 같은 고난도 작업을 처리할 수 있습니다.

Q2: AI 하이퍼포머가 되기 위한 핵심 요소는 무엇인가요?

A: 맥킨지 리포트에 따르면 가장 중요한 요소는 변혁적 야심, 워크플로우 재설계, 그리고 성장과 혁신 중심의 목표 설정입니다. 하이퍼포머들은 단순 효율성을 넘어 비즈니스 변혁을 추구하며, 프로세스를 근본적으로 재설계하고, 최고 경영진의 강력한 헌신을 확보하며, 충분한 투자를 집행합니다.

Q3: AI가 고용에 미치는 영향은 어떻게 예측되나요?

A: 응답자들의 예측은 엇갈립니다. 32%는 향후 1년간 인력 감소를 예상하는 반면, 13%는 증가를 예상했고, 43%는 변화가 거의 없을 것으로 예상했습니다. 한편 대부분의 기업들이 소프트웨어 엔지니어, 데이터 엔지니어 등 AI 관련 직무를 채용하고 있어, AI가 일부 직무를 대체하는 동시에 새로운 직무를 창출하고 있음을 보여줍니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 맥킨지에서 확인 가능하다.

리포트명: The state of AI in 2025

이미지 출처: 맥킨지

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.