김경훈 오픈AI코리아 총괄대표 “AI, 이제 켜고 맡기고 성과로 남겨야”

김경훈 오픈AI코리아 총괄대표는 8일 서울 코엑스에서 열린 '리얼 서밋 2026' 연설에서 기업 AI 활용의 방향을 제시하며, 세 키워드로 '켜라, 맡겨라, 남겨라'를 제시했다. 김 대표는 기업의 AI 활용이 단순 사용에 머물지 않고 조직·업무 시스템과 연계될 필요가 있다고 강조했다.

김 대표는 기업이 에이전트에 실제 업무를 위임한 뒤 이를 고객·사업 성과로 연결해야 한다는 입장도 밝혔다. 그는 이 같은 설명을 위해 100여년 전 공장 전기 도입 시기와 현재 AI 확산을 비교했다.

김 대표는 전기를 새 동력원으로 써도 기계 배치·작업 순서를 유지한 공장이 있었다는 점을 소개했다. 반면 전동기를 설치하고 생산 흐름을 재설계한 공장에서는 생산성 효과가 본격화했다고 설명했다.

이어 김 대표는 전기의 생산성 효과가 본격화하기까지는 공장 도입 후 약 40년이 소요됐다는 이야기를 전했다. 그러면서 현재도 그와 같은 단계라는 인식을 제시했다.

김경훈 대표는 AI 도입의 성과를 AI 계정 생성·직원 교육·문서 요약 자체로 볼 것이 아니라 회사 핵심 업무와 고객 대응 방식의 실제 변화로 점검해야 한다고 강조했다.

김경훈 대표가 제시한 첫 키워드는 '켜라'였다. 그는 '켜라'의 의미가 일부 직원의 AI 챗봇 사용에 그치는 것이 아니라 기업 데이터와 업무 시스템, 내부 지침을 연결하는 데 있다고 설명했다.

김 대표는 오픈AI의 지난 8월 공개 '엔터프라이즈 시그널스(Enterprise Signals)'를 근거로 AI 활용 수준별 기업 격차를 설명했다. AI 최상위 10% 기업과 중간 수준 기업 간 사용자 1명당 AI 산출물 격차는 올해 1월 2.6배였으나 6월에는 8.3배로 확대됐다. 제조업 격차는 5.3배였다.

그는 업무 시스템 연동 플러그인 사용 비중에서도 격차가 존재한다고 설명했다. 선도 기업의 업무 시스템 연동 플러그인 사용 비중은 21%였고 일반 기업의 업무 시스템 연동 플러그인 사용 비중은 9%였다.

김 대표는 AI가 회사 맥락을 이해하고 성과를 높이려면 사내 문서와 고객 정보, 업무 지침, 회사 공유 기록의 연결이 필요하다고 밝혔다. 그는 사람에게 필요한 권한을 부여하듯 AI에도 필요한 데이터 연결이 필요하다고 설명했다.

실제 AI 도입 초기에는 직급별 활용도 차이가 확인됐다. AI 교육 6개월 후에는 경력 짧은 직원의 주간 메시지 수가 임원보다 평균 13개 많았고, 김 대표는 이를 두고 현장이 먼저 움직이는 상황이라고 말했다.

김 대표는 이런 흐름에 따라 경영진의 방향 설정이 필요하다고 밝혔다. 그는 AI의 활용이 현장 중심으로 먼저 확산하는 모습이 나타난 만큼, 경영진이 방향을 정해야 한다는 취지로 설명했다.

동시에 조직 전체의 AI 확산만으로는 불충분하다고 판단했다. 여러 업무의 부분적 생산성 향상에 그칠 경우 개별 효율 개선이 기업 전체 성과로 이어지지 않을 수 있으며, 그는 이 같은 위험을 작은 생산성의 함정으로 지적했다.

AI 활용의 해법으로는 '집중과 재설계'가 제시됐다. 기업은 핵심 업무를 선정할 필요가 있으며, 선정한 프로세스는 처음부터 끝까지 전 구간을 AI 중심으로 재설계할 필요가 있다. 성과 확인 기준은 고객 응대 속도·수주·매출 등 실제 사업 결과로 제시됐다.

사례 제시자는 김 대표였다. 김 대표는 한 제조기업의 견적 업무 사례를 제시하며, AI 활용 견적 작성 과정의 재설계를 설명했다. 그 결과 업무 시간은 최대 6시간에서 20분으로 단축됐다.

이어 두 번째 키워드로는 '맡겨라'가 제시됐다. AI 활용 전환은 질문 응답 도구에서 자료 탐색·시스템 확인·결과물 작성의 업무 수행 주체로 옮겨가야 한다는 내용이었다.

김 대표는 AI가 자료를 탐색하고 시스템을 확인하며 결과물을 생성할 수 있다고 설명했다. 또 문제가 발생하면 AI가 스스로 알아내 다시 시도할 수 있으며, 중요한 판단이 필요하면 사람에게 요청한다고 밝혔다.

코덱스의 활용 범위가 개발 직군 외로 빠르게 확대되고 있다. 올해 2월 이후 6개월간 주간 활성 사용자 수는 법무에서 108배, 영업에서 41배, 채용에서 41배, 마케팅에서 26배 증가했다.

오픈AI 내부 재무팀은 코덱스를 바탕으로 'IRGPT'를 제작했다. 'IRGPT'는 투자자 질문 대응용 자료 탐색과 수치 확인의 반복 업무를 처리하는 용도로 쓰였으며, 기존에 몇 시간이 소요되던 업무는 AI와 함께 수행하는 방식으로 전환됐다.

이어 김 대표는 지난주 공개된 최신 모델 GPT-6 아스트라를 언급했다. 김 대표는 아스트라의 등장으로 에이전트가 맥락을 이해하고 업무를 완수하는 능력이 높아졌다고 설명했다.

김 대표는 실행 능력의 고도화에 따라 사람의 승인 체계와 검증 체계가 필요하다고 밝혔다. 김 대표는 중요한 행동은 에이전트가 사람의 승인을 받은 뒤 수행해야 하며, 생성 결과는 그 근거를 확인할 수 있어야 한다고 설명했다. 또한 김 대표는 AI에도 전기의 차단기 같은 안전장치가 필요하다고 말했다.

김 대표는 AI를 얼마나 쓰고 얼마를 냈는지보다 실제로 어떤 결과를 남겼는지를 기준으로 봐야 한다고 강조했다. 그는 AI 평가 기준으로 사용량·모델 호출 비용보다 실제 산출 결과가 중요하다고 설명했다. 전기 사용량이 많은 공장이 곧 좋은 공장이 아닌 것처럼 AI도 사용량보다 실제 수행 성과를 확인하는 일이 중요하다고 밝혔다. 마지막 키워드로는 '남겨라'를 제시했다.

김 대표는 비용 산정 방식의 변경이 필요하다고 주장했다. 그는 실제 경제성을 판단할 때 모델 사용료만 볼 것이 아니라 직원의 결과 검토 시간도 함께 따져야 한다고 봤다. 또한 업무가 미처리되거나 부실 처리됐을 때 발생하는 재작업 비용까지 경제성 판단 요소에 포함해야 한다고 설명했다.

김 대표는 100년 전 공장 변화 방식이 회사·공장 미래를 결정했다고 말했다. 이어 지금은 AI 활용 방식이 우리의 미래를 결정한다고 밝혔다.

그는 AI를 조직에 연결할 필요가 있다고 강조했다. 또 AI에 실제 업무를 맡길 필요가 있다고 말했다. 아울러 AI 활용 결과를 사업적 성과로 축적해야 한다고 밝혔다.

이날 행사에서는 삼성SDS·오픈AI의 기업 AX 협력 계획이 공개됐다. 그 출발점으로 삼성SDS가 국내 기업 최초로 오픈AI의 데이브레이크 파트너 프로그램(Daybreak Partner Program) 파일럿 파트너에 참여한다는 내용이 제시됐다. 데이브레이크는 오픈AI 프론티어 모델 활용 프로그램이다.

이 프로그램은 기업 시스템의 보안 취약점을 발견하고 실제 영향을 검증하며 위험의 우선순위를 설정한 뒤 패치를 생성·테스트하는 기능을 다룬다. 삼성SDS는 이에 맞춰 FDE·보안 전문가를 고객 현장에 투입할 계획이다. 지원 범위는 취약점 탐지부터 패치 방안 제시까지다.

삼성SDS는 기업의 챗GPT 엔터프라이즈 도입과 활용도 지원한다. 이를 바탕으로 생성형 AI 도입과 관련한 협력 범위를 업무 프로세스 재설계, 에이전트 활용, 보안으로 확대할 구상이다. 양사는 이런 협력 범위 확대를 기업 AX 사업 연결로 이어간다는 목표를 제시했다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406694

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