글로벌 AI 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 시장조사업체 옴디아와 공동으로 발표한 ‘생성형 AI와 AI 에이전트의 ROI(The ROI of Gen AI and Agents)’ 보고서에 따르면 기업의 AI 도입이 단순한 인력 감축이 아니라 일자리 창출과 구조 재편을 동시에 가져오는 것으로 나타났다.

이번 조사는 전 세계 10개국 비즈니스 의사결정권자 2050명을 대상으로 진행됐다. 조사 결과 전체 응답 기업의 77%가 AI 도입 이후 채용이 증가했다고 답했다. 반면 직무 감소를 경험한 조직도 46%로 나타나 AI가 노동시장에 복합적인 영향을 미치고 있는 것으로 분석됐다.

‘생성형 AI와 AI 에이전트의 ROI(The ROI of Gen AI and Agents)’ 보고서에 따르면, 응답 기업의 77%가 AI 도입에 따른 채용 증가를 경험했으며, 46%는 직무 감소를 겪은 것으로 나타났다.

특히 채용 증가와 직무 감소를 모두 경험한 기업 가운데 69%는 AI 도입이 전반적인 고용 상황에 긍정적인 영향을 미쳤다고 평가했다. 이는 AI 도입이 확대될수록 단순 인력 축소보다 조직 구조 재편과 새로운 역할 창출이 동시에 발생하고 있음을 의미한다.

기술 직군 중심으로 고용 증가

기업의 전사적 AI 도입이 확대되면서 노동시장에 미치는 영향도 보다 구체적으로 나타나고 있다. 조사에 따르면 응답자의 42%는 AI가 조직 내 새로운 일자리를 창출했다고 답했고, 11%는 직무가 사라졌다고 응답했다. 또 35%는 일자리 창출과 감소가 동시에 발생했다고 밝혔다.

AI 도입 성숙도 역시 고용 변화에 중요한 변수로 작용했다. 여러 AI 활용 사례를 보유한 조직의 75%는 인력 측면에서 순긍정 효과를 보고한 반면, 초기 도입 단계 조직에서는 56% 수준에 머물렀다.

직군별로는 IT 운영 분야에서 56%가 일자리 순증 효과를 경험했으며, 사이버보안 46%, 소프트웨어 개발 38% 순으로 나타났다. 반면 IT 운영 40%, 고객 서비스 및 지원 37%, 데이터 분석 37% 직무는 자동화 영향으로 일자리 감소 비중이 상대적으로 높았다.

AI 도입에 따른 일자리 증가는 IT 운영, 사이버보안, 소프트웨어 개발 분야에서 두드러졌으며, 일자리 감소는 IT 운영, 고객 서비스∙지원, 데이터 분석 직무에서 가장 크게 나타났다.

이는 AI가 조직에 깊이 내재화될수록 생산성 향상과 자동화를 통해 일부 업무는 축소되는 반면, 새로운 기술 역량과 역할이 동시에 등장하면서 조직 구조가 재편되고 있음을 보여준다.

AI 확산의 최대 장애물은 데이터

AI 기술 자체보다 데이터 환경이 기업의 AI 확산을 가로막는 핵심 요인으로 지목됐다. 조사에 따르면 기업들은 AI 투자 1달러당 평균 약 1.49달러의 수익을 창출하고 있다고 응답했다.

그러나 응답 기업의 96%는 여전히 AI 확장 과정에서 어려움을 겪고 있다고 밝혔다. 이 가운데 약 80%는 기술 또는 데이터 관련 문제를 주요 장애 요인으로 꼽았다.

세부적으로는 데이터 사일로 해소 65%, 데이터 품질 측정 및 모니터링 62%, AI 활용을 위한 데이터 준비 62%가 주요 과제로 나타났다. 특히 비정형 데이터의 절반 이상이 AI 활용이 가능한 상태라고 답한 조직은 7%에 불과했다.

국가별로는 인도 14%, 호주와 뉴질랜드 12%, 캐나다 10% 순으로 AI 활용 준비도가 높았으며 미국은 8%로 글로벌 평균과 유사한 수준을 보였다.

데이터 거버넌스 문제도 중요한 과제로 떠올랐다. 전체 직원의 57%, 임원의 66%가 승인되지 않은 AI 도구를 사용하고 있다고 답했으며 60%는 데이터 인프라와 모니터링 소프트웨어에 대한 추가 투자가 필요하다고 응답했다. 또한 중간 관리자 및 실무자의 22%, 임원의 19%는 데이터 거버넌스 실행이 매우 어렵다고 평가했다.

AI, 파일럿 넘어 실제 수익 창출 단계

일부에서는 AI 파일럿 프로젝트가 기대만큼의 가치를 창출하지 못한다는 평가도 있지만 이번 연구는 다른 결과를 보여준다.

초기 AI 도입 조직의 92%가 이미 긍정적인 투자수익률을 기록했다고 답했으며 향후 1년 동안 전체 기술 예산의 평균 22%를 AI에 투자할 계획인 것으로 나타났다. 이는 기업들이 AI를 실험적 기술이 아닌 실질적인 비즈니스 성과 창출 도구로 인식하고 있음을 의미한다.

AI 활용은 기업 핵심 업무 전반으로 빠르게 확산되고 있다. 부서별로는 IT 운영 62%, 데이터 분석 59%, 사이버보안 53%, 소프트웨어 개발 50% 순으로 활용도가 높았다. 반면 조달, 영업, 마케팅 등 일부 부서는 약 30% 수준에 머물렀다.

산업별로는 광고와 미디어 분야가 42%로 가장 높은 AI 활용도를 보였고 헬스케어 및 생명과학 34%, 제조 및 기술 32%가 뒤를 이었다.

또한 전체 코드의 약 48%가 AI에 의해 생성되고 있으며 AI 코딩 도구를 활용하는 조직의 82%는 코드 테스트와 버그 탐지에서, 80%는 코드 품질 개선에서 효과를 경험했다고 보고했다.

아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 AI의 영향은 기업의 활용 방식에 따라 크게 달라진다며 AI를 핵심 운영에 내재화하고 데이터 준비도와 거버넌스를 강화할 때 가장 강력한 투자수익률이 나타난다고 강조했다.

애덤 드마시아 옴디아 수석 리서치 디렉터는 AI가 실제 비즈니스 성과를 내고 있는 것은 분명하지만 성공적인 확장을 위해서는 강력한 데이터 기반과 거버넌스 체계가 필수적이라며 기업들이 실험 단계를 넘어 전사적 혁신으로 나아가도록 지원하는 데이터 플랫폼의 역할이 중요하다고 설명했다.

이준문 기자/jun@newstap.co.kr

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