AWS “韓 기업 AI 활용률 58%…이젠 도입 넘어 ‘확산’ 과제”

AWS는 11일 서울 강남구 센터필드에서 '2026년 한국의 AI 잠재력 발현' 리포트 발표 기자간담회를 열고 한국의 AI 활용 실태와 과제를 다룬 조사 결과를 공개했다. 이번 연구는 AWS의 의뢰로 진행됐으며, 스트랜드 파트너스가 수행했다. 조사 대상은 국내 기업 리더 1000명과 일반 국민 1000명이었다.

AWS가 공개한 조사 결과에 따르면 국내 기업 AI 활용률은 58%로 나타났다. 이에 따라 국내 기업 절반 이상이 AI를 활용하고 있으며, AI 도입이 실제 현장에 보편화되고 있는 것으로 나타났다.

이 같은 흐름에 따라 다음 과제로는 AI 도입을 넘어 조직 전반으로 확산하는 일과 AI를 실질적 비즈니스 성과로 연결하는 일이 제시됐다. 이날 닉 본스토우 스트랜드 파트너스 파트너는 국내 기업 AI 성숙도와 전사적 전환 현황을 발표했다. 관련 사진 제공 표기는 AWS다.

조사에서는 국내 기업의 AI 도입과 활용이 전반적으로 확대된 것으로 나타났다. 국내 기업 AI 활용률은 지난해 48%에서 올해 58%로 상승했고, 지난 1년간 AI 신규 도입 기업은 약 62만4000곳으로 추산됐다. 닉 본스토우 스트랜드 파트너스 파트너는 48%에서 10%p 증가한 수치를 상당한 가속도로 평가하며, AI 도입 증가 속도가 빠르다고 봤다.

AI를 도입한 기업 다수는 생산성 개선과 시간 절감 효과를 체감한 것으로 조사됐다. AI 도입 기업 중 81%는 생산성 향상을 응답했고, AI를 통해 절감한 시간은 주당 평균 14시간으로 나타났다. 닉 본스토우 스트랜드 파트너스 파트너는 도입 기업들이 측정 가능한 가치를 구체적으로 체감하고 있다고 언급했다.

다만 활용 수준을 전사 확산이나 사업화 성과로 연결한 기업은 상대적으로 적은 것으로 나타났다. AI를 전사적으로 확산한 단계의 기업은 아직 제한적이었다. 고도화 수준 AI 활용 기업 비중은 지난해 11%에서 올해 26%로 증가했지만, AI 기반 신제품·서비스를 출시한 기업은 18%에 그쳤다.

그럼에도 응답 기업 다수는 앞으로 1년간 AI 활용이 더 늘 것으로 내다봤다. 응답 기업의 84%는 향후 12개월간 AI 활용 증가를 예상했다.

기업들의 AI 도입 관심은 생성형 AI를 넘어 피지컬 AI와 에이전틱 AI로 넓어지고 있다. 피지컬 AI의 경우 전면 도입 기업 비중은 6%, 실증·파일럿 진행 기업 비중은 22%, 향후 도입 계획 기업 비중은 39%로 나타났다.

피지컬 AI는 제조·로보틱스·반도체 등 한국 강점 산업과의 접점이 커 새로운 기회로 평가됐다. 본스토우 파트너는 피지컬 AI가 한국에 가장 큰 기회를 제공한다고 봤다. 이어 구체적 유스 케이스를 명확히 파악하고 선정하는 것이 필요하다고 봤고, 실제 도입 시 어느 정도의 투자대비성과(ROI)가 나오는지 측정할 수 있는 체계 마련이 필요하다고 봤다.

반면 에이전틱 AI는 아직 초기 단계다. 조사 기업 중 에이전틱 AI 인지 비중은 37%였고, 에이전틱 AI 인지 기업 가운데 전면 도입 비중은 8%, 실증·파일럿 진행 비중은 29%로 집계됐다. 에이전틱 AI 도입 효과로는 의사결정·실행 속도 향상 54%, 운영 효율 또는 생산성 향상 51%가 응답됐다.

에이전트 AI가 아직 초기 단계이지만, 이를 도입한 기업들은 이미 실질적 효과를 체감하고 있다는 진단이 나왔다. 본스토우 파트너는 에이전트 AI가 아직 초기 단계라고 보면서도 도입 기업들에서는 실질적 효과가 나타나고 있다고 밝혔다.

오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트도 '2026년 한국의 AI 잠재력 발현' 기자간담회에서 비슷한 흐름을 설명했다. 그는 기업들의 AI 활용이 단순 데모 단계에서 실제 운영·경제성 검토 단계로 이동하고 있다고 발표했다.

오순영은 생성형 AI의 초점이 질문 응답·문서 생성에 맞춰져 있다고 설명했다. 반면 AI 에이전트는 목표를 수령하고, 계획을 수립하며, 도구를 활용하고, 결과를 확인한 뒤, 행동을 수행하는 기능을 한다고 설명했다.

그는 AI를 평가하는 기준도 달라지고 있다고 강조했다. 오순영은 AI의 가능 범위보다 수행 비용과 반복 수행 가능성의 중요성이 확대되고 있다고 봤다.

이에 따라 오순영은 AI 에이전트의 성과를 판단할 때 에이전트 수가 아니라 경제성을 중심으로 평가해야 한다고 설명했다. 경제성 판단 지표의 예시로는 처리 시간·오류율·전환율을 제시했다.

오 아키텍트는 에이전트 AI를 평가하는 기준이 에이전트 수보다 처리 시간·오류율·전환율 등 경제성을 입증하는 쪽으로 옮겨가고 있다고 밝혔다. 그는 현 단계가 실험 단계가 아니라 운용 단계로 전환된 시기라고 설명했다.

이어 아마존 내부에서는 에이전틱 AI를 업무에 적용한 사례가 소개됐다. 아마존 베드록 추론 엔진 재구축의 경우 당초에는 개발자 30명·12~18개월이 필요할 것으로 예상됐지만, 실제로는 엔지니어 6명이 76일 만에 완료했다.

아마존 스토어에서는 약 50개 팀을 대상으로 새 AI 도구와 업무 방식에 대한 파일럿을 진행했다. 이 가운데 파일럿 대상 25개 팀은 배포 속도가 평균 4.5배 향상됐고, 일부 팀은 배포 속도가 10배 이상 향상됐다.

오 아키텍트는 에이전트 확산 과정에서도 사람의 역할이 중요하다고 밝혔다. 그는 에이전트 경제에서 사람의 역할이 실행에서 판단·책임으로 이동한다고 설명했으며, 목적·권한·책임이 자율 AI 시대의 새 경제 질서를 견인하는 요소라고 강조했다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241565

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241565