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[IT뉴스]AI 활용 격차 커졌다…상위 10% 기업, 일반 기업보다 8.3배 많이 써

온카뱅크관리자

2026-08-13 10:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">오픈AI, AI 활용 보고서 '엔터프라이즈 시그널' 공개…"AI, 챗봇 넘어 업무 핵심으로"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="2Ks6wAFYcw">
          <p contents-hash="91682a78a986031856754f5199162e29590b79b1d2ab9ec80b0c685a61f40a2b" dmcf-pid="V9OPrc3GND" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)기업 간 인공지능(AI) 활용 격차가 빠르게 벌어지고 있다는 분석 결과가 나왔다.</p>
          <p contents-hash="f56943973ad9d7ea3e6ffa2239485d80ae6874756c8b591e202d22c7076d5855" dmcf-pid="f2IQmk0HaE" dmcf-ptype="general">12일(현지시간) 오픈AI가 공개한 기업 AI 활용 보고서 '엔터프라이즈 시그널'에 따르면 지난 6월 AI 사용량 상위 10%인 프런티어 기업 활성 사용자 1인당 출력 토큰은 일반 기업의 8.3배에 달했다. 지난 1월 2.6배였던 격차가 약 5개월 만에 3배 이상으로 확대됐다.</p>
          <p contents-hash="38d91f3436ea1149b5034faa9a23f4cdc21c9eba08166575ee1de568a220ba0e" dmcf-pid="4VCxsEpXNk" dmcf-ptype="general">오픈AI는 활성 사용자 1인당 출력 토큰을 기업의 AI 활용 깊이를 보여주는 지표로 활용했다. 매월 기업 고객 가운데 해당 지표 상위 10%를 프런티어 기업으로, 45~55백분위에 해당하는 기업을 일반 기업으로 분류했다. 이 같은 격차는 특정 산업이나 기업 규모에 국한되지 않고 여러 산업과 규모의 기업에서 나타났다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="362c7f4237b93eb7be48bbcdf0275166f68458b13bc4c4a648363b44fb26312a" dmcf-pid="8fhMODUZjc" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="기업 간 인공지능(AI) 활용 격차가 빠르게 벌어지고 있다는 분석 결과가 나왔다. (사진=오픈AI)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/ZDNetKorea/20260813100250598crah.png" data-org-width="640" dmcf-mid="fKdPrc3Goq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/13/ZDNetKorea/20260813100250598crah.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            기업 간 인공지능(AI) 활용 격차가 빠르게 벌어지고 있다는 분석 결과가 나왔다. (사진=오픈AI)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="e855fb22c1cf98ebf5eaf2ca8d994c888f358f2b99d1a147277d1ef8717df46a" dmcf-pid="6PTJlsqFoA" dmcf-ptype="general"><span arial="Arial," blinkmacsystemfont="BlinkMacsystemFont," neuequot='Neue",' next="Next" nova="Nova" quotavenir='"Avenir' quothelvetica='"Helvetica' quotproxima='"Proxima' quotsegoe='"Segoe' roboto="Roboto," rubik="Rubik," sans-serifquot='sans-serif;"' system-ui="system-ui," uiquot='UI",' w01quot='W01",'>기업 AI 활용이 질문·답변 중심의 업무 보조에서 실제 업무를 수행하는 에이전트 단계로 이동하는 흐름도 뚜렷해졌다. 지난 6월 기업 고객의 챗GPT와 코덱스 전체 출력 토큰 가운데 코덱스가 차지한 비중은 64%로 집계됐다. 오픈AI는 에이전트가 여러 단계로 이뤄진 업무를 수행하면서 더 많은 결과물을 생성하는 만큼 이 수치가 기업 AI 활용 방식의 변화를 보여준다고 분석했다.</span></p>
          <p contents-hash="32f161ca220d029ba6c4be00092de9407d19557eabbb2e3f02956acab335f15d" dmcf-pid="PQyiSOB3gj" dmcf-ptype="general">프런티어 기업은 AI를 실제 업무 환경과 연결하는 고급 기능도 일반 기업보다 적극적으로 활용했다. 주간 활성 사용자 가운데 플러그인을 사용하는 비율은 프런티어 기업이 21%로 일반 기업 9%의 두 배를 넘었다. 스킬 이용률 역시 프런티어 기업은 19%인 반면 일반 기업은 3%에 그쳤다.</p>
          <p contents-hash="4d181261b28636fc9b5cac62fd4289d319523b289041d077d9e72237cfadbc2c" dmcf-pid="QxWnvIb0cN" dmcf-ptype="general">플러그인과 스킬은 AI 에이전트가 기업 내부 데이터와 업무 도구를 활용해 반복적인 업무를 수행할 수 있도록 지원한다. 예를 들어 영업용 에이전트에 사내 영업 지침과 고객관계관리(CRM) 시스템을 연결하면 현재 고객 정보와 과거 제안서를 바탕으로 고객별 맞춤형 답변을 작성하도록 할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="3a0b7d6d2f8bb5d9f8b5484a634de9c6cf45528d02501a25cf8ea7fbd8d671bf" dmcf-pid="xMYLTCKpoa" dmcf-ptype="general">AI 에이전트 활용 영역도 소프트웨어(SW) 개발에서 다양한 지식 업무로 빠르게 확산하고 있다. 지난 2월 이후 기업용 코덱스 주간 활성 사용자 수는 법무 분야에서 108배 증가했다. 영업과 채용은 각각 41배, 마케팅은 26배 늘어난 반면 엔지니어링은 5배 늘었다.</p>
          <p contents-hash="cd2361878d4a174de10f51481926ab9a51bee51a39adbabe01585ef671bf86e5" dmcf-pid="yWR1Qfmjog" dmcf-ptype="general">실제 기업에서도 에이전트를 활용한 업무 효율화 사례가 나타났다. 버진 애틀랜틱 엔지니어링팀은 기존 2주가 걸리던 레거시 코드 리팩터링 작업을 코덱스를 활용해 30분 만에 처리하고 있다. 제품팀은 수주가 필요했던 경쟁사 조사를 '챗GPT 워크'로 수시간 내 수행하고 이를 회사의 5개년 디지털 전략 수립에 활용했다.</p>
          <p contents-hash="da27f2087e2348f8f0cf9ae9321c6f45616f3e766fa47703daac1f1ea19c338a" dmcf-pid="WYetx4sANo" dmcf-ptype="general">직급에 따라서도 AI 활용 수준에 차이가 나타났다. AI 도입 6개월 후 경력 초기 직원은 임원보다 주당 13건 더 많은 메시지를 AI에 보낸 것으로 조사됐다. 기존 설문조사에서 리더와 임원의 AI 활용도가 높다고 나타난 것과 달리 실제 사용 데이터에서는 경력이 짧은 직원의 활용도가 더 높았다.</p>
          <p contents-hash="fbcfc3c738d16058ec1d73305e25c43328abc11c7e23e2266d7e94f919b1cd62" dmcf-pid="YGdFM8OcAL" dmcf-ptype="general">오픈AI는 "기업 간 AI 활용 격차를 줄이려면 단순히 같은 AI 모델에 접근할 수 있도록 하는 것만으로는 충분하지 않다"며 "직원 교육과 공유 가능한 업무 흐름, 데이터 인프라와 거버넌스 등에 투자하고 개인의 성공적인 AI 활용 방식을 조직 전체가 반복적으로 사용할 수 있는 업무 체계로 확산해야 한다"고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="2203f706b883c02594861846b1c3ecaf14913b9a26649dfb47a9bdce5083f071" dmcf-pid="GHJ3R6Ikjn" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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