우리 회사 AI 수준, 몇 점이라고 생각하세요?
계정 로그와 업무 매뉴얼만으로 채우는 다섯 문항 자가 진단표. 규모·업종별 공개 조사 수치를 벤치마크로 놓고 우리 위치를 읽는 방법을 정리했습니다.
2026-08-16
기업 AI 성숙도 진단은 외부 컨설팅 없이도 시작할 수 있습니다. 계정 관리 콘솔의 로그인 기록과 팀별 업무 매뉴얼만 있으면 오늘 오후에 다섯 문항을 채울 수 있습니다. 문제는 도구가 아니라 무엇을 재느냐입니다. 대한상공회의소·산업연구원이 국내 500개사를 조사한 결과(2024년 8월 발표)를 벤치마크로 놓으면 자기 위치가 훨씬 선명해집니다.
먼저 많은 회사가 진단이라고 부르는 것부터 정리하겠습니다.
지금 재고 있는 숫자는 무엇을 말해주나요?
대부분의 조직이 보고하는 값은 세 가지입니다. 발급한 계정 수, 교육을 수료한 인원, 도입한 도구 개수. 셋 다 조달 기록이지 활용 기록이 아닙니다. 계약서에 적힌 숫자이고, 사람이 그 도구로 무엇을 했는지는 담고 있지 않습니다.
이 구분이 중요한 이유는 두 숫자가 실제로 크게 벌어지기 때문입니다. 위 조사에서 AI 기술이 필요하다고 답한 기업은 78.4%였지만 실제로 활용하고 있다고 답한 기업은 30.6%였습니다. 필요성을 인식한 회사 셋 중 둘은 아직 쓰고 있지 않다는 뜻입니다.
진단의 목적은 점수를 잘 받는 것이 아니라, 다음에 어디에 돈과 시간을 쓸지 정하는 것입니다. 낮게 나오는 항목이 곧 다음 투자처입니다.
어떤 숫자를 벤치마크로 삼아야 하나요?
같은 조사를 규모·업종·지역으로 나눈 값이 비교 기준이 됩니다. 자기 회사와 조건이 비슷한 칸을 찾아 옆에 놓으십시오.
| 구분 | AI 활용률 |
|---|---|
| 대기업 | 48.8% |
| 중견기업 | 30.1% |
| 중소기업 | 28.7% |
| 서비스업 | 53% |
| 제조업 | 23.8% |
| 수도권 / 비수도권 | 40.4% / 17.9% |
여기서 주의할 점이 하나 있습니다. 이 값은 기업 단위 응답입니다. 개인 단위 활용률은 전혀 다른 숫자가 나옵니다. 한국은행 이슈노트 제2025-22호에 따르면 국내 근로자의 63.5%가 생성형 AI를 쓰고 있고 업무 목적으로 한정해도 51.8%입니다.
두 숫자를 나란히 놓으면 진단해야 할 대상이 분명해집니다. 직원 개인은 이미 쓰고 있는데 회사 단위 응답은 30% 언저리라면, 비어 있는 것은 개인의 능력이 아니라 조직의 절차입니다. 자기 회사에서 이 격차가 얼마나 벌어져 있는지가 첫 번째 진단 항목이 됩니다.
다섯 문항으로 어떻게 재나요?
아래는 별도 시스템 없이 셀 수 있는 항목만 모은 것입니다. 각 항목에 숫자로 답할 수 없다면, 그 자체가 진단 결과입니다.
| 단계 | 질문 | 확인 방법 |
|---|---|---|
| 1. 접근 | 계정을 받은 인원은 몇 명인가 | 계정 관리 콘솔 |
| 2. 시도 | 최근 30일 내 1회 이상 쓴 인원은 몇 명인가 | 같은 콘솔의 최근 사용 기록 |
| 3. 정착 | 주 1회 이상 정기적으로 쓰는 인원은 몇 명인가 | 같은 로그를 주 단위로 |
| 4. 내재화 | 업무 절차서에 AI 단계가 들어간 업무는 몇 개인가 | 팀별 업무 매뉴얼 |
| 5. 재배치 | 아낀 시간에 새로 하기로 정한 일이 있는가 | 팀 목표 문서 |
1번에서 2번으로 갈 때 인원이 절반 아래로 떨어지는 것은 흔한 일입니다. 상상력집단이 교육 수료생의 익명 도구 사용 로그를 분석해 보면, 활용은 처음 접함에서 시작해 첫 시도, 정기 사용, 업무 절차 반영 순으로 이어지며 단계마다 인원이 줄어듭니다.
정작 중요한 것은 4번과 5번입니다. 앞의 세 항목이 좋아져도 절차서가 그대로이고 아낀 시간의 용처가 비어 있으면, 개선은 개인의 여유로만 남고 조직의 장부에는 나타나지 않습니다.
부서별로 나눠 보면 무엇이 보이나요?
전사 평균은 진단에 거의 쓸모가 없습니다. 같은 회사 안에서도 부서마다 값이 크게 갈리기 때문입니다. 업종 간 격차가 29.2%p로 규모 간 격차(20.1%p)보다 컸다는 조사 결과가 조직 내부에서도 비슷하게 재현됩니다.
가르는 기준은 그 부서의 업무가 이미 문서와 언어로 돌아가고 있는가입니다. 기획·마케팅·영업 지원처럼 산출물이 문서인 부서는 값이 높게 나오고, 현장 작업이 중심인 부서는 낮게 나옵니다. 낮게 나온 부서를 뒤처졌다고 판정하지 마십시오. 그 부서에서 이미 글로 오가는 업무가 무엇인지 먼저 찾아야 합니다.
진단 결과를 어떻게 읽나요?
- 1번은 높은데 2번이 낮다 — 계약이 앞서 나갔습니다. 도구를 더 사기 전에 누가 무엇에 쓸지를 정해야 합니다.
- 2번은 높은데 3번이 낮다 — 교육 직후 이탈 구간입니다. 교육을 한 번 더 하기보다 이후 30일에 개입 지점을 두는 편이 효과적입니다.
- 3번은 높은데 4번이 0이다 — 개인기로 돌아가고 있습니다. 잘 쓰는 사람이 퇴사하면 그대로 사라집니다.
- 4번까지 채웠는데 5번이 비었다 — 절감이 성과로 인정되는 경로가 없습니다. 아낀 시간이 장부에 나타나지 않습니다.
네 경우 모두 다음 행동이 다릅니다. 그래서 총점 하나로 등급을 매기는 진단보다 항목별로 읽는 편이 실용적입니다.
오늘 오후에 할 수 있는 것
계정 관리 콘솔을 열어 최근 30일 로그인 인원을 세고, 발급 인원과 나란히 적어 보십시오. 두 숫자의 차이가 지금 조직의 출발점입니다. 여기까지만 해도 다음 회의에서 "몇 명에게 줬다" 대신 "몇 명이 쓰고 있다"로 보고가 바뀝니다.
함께 보면 좋은 자료
- AI 활용 수준 무료 진단 — 다섯 문항을 함께 채우고 업종·규모 기준선과 대조할 때
- AI 역량 검증 — 조직 단위 진단과 별개로 개인 역량을 표준화된 기준으로 잴 때
- AX 전환 사례 — 4번·5번 항목까지 채운 기업들이 어떤 순서로 움직였는지
- AI 도입은 끝났는데, 왜 회사는 그대로일까? — 이 격차가 왜 생기는지의 배경
자주 묻는 질문
- 진단에 별도 솔루션이 필요한가요?
다섯 문항 모두 계정 관리 콘솔·업무 매뉴얼·팀 목표 문서로 채울 수 있습니다. 도구를 사서 시작할 필요가 없습니다. - 전사 평균만 봐도 되나요?
권하지 않습니다. 부서마다 업무의 문서화 정도가 달라 평균이 실제 상태를 가립니다. 최소한 문서 중심 부서와 현장 중심 부서를 나눠 보십시오. - 업계 평균과 비교하려면 무엇을 봐야 하나요?
규모·업종·지역별 활용률이 공개돼 있습니다. 다만 기업 단위 응답이라 개인 단위 지표와 직접 비교하면 안 됩니다. - 점수가 낮게 나오면 무엇부터 해야 하나요?
낮게 나온 단계가 곧 다음 투자처입니다. 1~2번이 낮으면 대상 선정, 3번이 낮으면 정착 프로그램, 4~5번이 낮으면 절차 재설계와 성과 인정 경로입니다. - 얼마나 자주 재야 하나요?
분기 1회면 충분합니다. 다만 교육이나 도구 도입 같은 개입이 있었다면 그 30일·90일 뒤를 따로 재야 효과를 구분할 수 있습니다.
참고한 자료
- 대한상공회의소·산업연구원 (2024.08.30), 「국내기업 AI 기술 활용 실태 조사」 (500개사, IT·전략기획 담당자)
- 같은 조사 수록본 — KDI 경제교육·정보센터 (규모별·업종별·지역별 교차분석 확인일 2026-08-16)
- 한국은행 (2025.08.18), BOK 이슈노트 제2025-22호 「AI의 빠른 확산과 생산성 효과: 가계조사를 바탕으로」
- 상상력집단 AI Lab, 임직원 AI 활용 행동 분석 — 교육 수료생 익명 도구 사용 로그 기반 정착 단계 분석 (확인일 2026-08-16)