[AIR 시리즈 1] “생성형 AI, 기업이 진짜 원하는 것은 무엇인가?_AI 도입, 기대와 현실 사이의 간극을 메우려면”

생성형 AI를 통해 기업들이 진짜 얻고자 하는 이점은 무엇일까요?
AI 도입에 대한 기대와 현실 사이의 간극을 살펴보고 메가존클라우드만의 인사이트를 확인해보세요.

2025 국내 기업 생성형 AI 활용 현황과 과제

2024~2025년은 전 세계 기업이 생성형 AI 도입을 본격적으로 검토한 시기였습니다. 많은 기업이 “이제는 우리도 시작해야 한다”라는 압박 속에서 PoC(Proof of Concept)를 진행했고, 일부는 빠르게 파일럿 프로젝트에 착수했습니다. 하지만 막상 ‘왜 도입해야 하는가?’, ‘무엇을 우선 적용해야 하는가?’라는 질문 앞에서는 여전히 갈팡질팡하는 모습이 많습니다.

최근 메가존클라우드와 ITWorld/CIO가 함께 진행한2025년 국내 기업 생성형 AI 활용 현황 및 전망(Market Pulse)리포트는 이러한 현실을 잘 보여줍니다. 기업들이 AI 도입을 통해 무엇을 기대하고 있는지, 그리고 어떤 장벽에 부딪히고 있는지를 구체적인 수치와 함께 확인할 수 있습니다.

생성형 AI, 기업이 진짜 원하는 것은 무엇인가?

국내 기업 생성형 AI 활용 현황과 전략 리포트는 국내 749개 기업을 대상으로 한 심층 조사를 기반으로, AI 도입 현황과 활용 방식, 산업/규모별 특징, 주요 성공 요인과 장애물, 그리고 향후 투자 방향을 종합적으로 분석했습니다.

이 리포트에서 나온 응답과 인사이트에 더해, 메가존클라우드 AI 조직이 실제 고객과의 협업 프로젝트에서 얻은 경험을 바탕으로 총 4편의 블로그 시리즈를 준비했습니다.

그 첫 번째 편에서는 생성형 AI를 통해 기업들이 얻고자 하는 핵심 이점은 무엇인지, 그리고 이번 조사 결과가 우리에게 어떤 의미를 주는지 깊이 살펴보겠습니다.

2025년 국내 기업 생성형 AI 활용 현황 및 전망 리포트 – 7pg

1. 압도적 기대: 업무 효율성

리포트에 따르면, 무려 70.5%의 기업이 생성형 AI 도입의 핵심 목표로 ‘업무 효율성 및 생산성 향상’을 꼽았습니다.
이메일 초안 작성, 보고서 요약, 회의록 정리 같은 반복 작업을 줄여 직원들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있기를 기대하는 것이죠.

실제로 많은 기업이 PoC 단계에서 가장 먼저 시도하는 것도 이런 반복적이고 문서 중심의 작업입니다. 생성형 AI가 빠른 시간 안에 결과물을 만들어 주기 때문에 직원 입장에서는 즉각적인 편리함을 체감할 수 있습니다.

하지만 여기에는 함정이 있습니다. 효율성이 높아졌다는 체감이 곧바로 ROI(투자 대비 효과)로 이어지지 않는다는 점입니다. “직원들이 편해졌다”라는 것과 “회사가 실제로 돈을 더 벌었다”는 것은 전혀 다른 문제이기 때문입니다. 그래서 많은 기업이 PoC 이후 “좋긴 한데, 그래서 우리가 얼마를 벌었나?”라는 질문 앞에서 전사 확산을 주저하고 있습니다.

2. 높은 기대: 혁신과 성장

효율성 다음으로 꼽힌 항목은 ‘비즈니스 혁신과 성장 촉진(34.4%)’과 ‘새로운 아이디어·인사이트 발굴(27.0%)’입니다.
이는 기업들이 AI를 단순한 비용 절감 툴이 아니라 미래 성장의 동력으로 보고 있음을 보여주는 긍정적인 신호입니다.

하지만 문제는 실행입니다. 혁신을 현실로 만들려면

  • 고품질 데이터
  • 산업 특화 모델(sLLM)
  • 변화를 수용할 인재와 문화

이 세 가지가 반드시 뒷받침되어야 합니다. 지금 많은 기업이 전문 인력 부족, 데이터 거버넌스 미비, 교육·훈련 부담이라는 벽에 가로막혀 있습니다. 결국 혁신은 누구나 원하지만, 실제로 실행까지 옮기는 기업은 많지 않은 이유가 여기에 있습니다.

3. 낮은 기대: 재무 성과

흥미로운 점은 정작 ‘매출 증대(4.7%)’와 ‘비용 절감(5.1%)’에 대한 기대가 매우 낮다는 것입니다.
기업들은 아직 AI를 손익(P&L)에 직접 연결되는 도구로 보지 않고, 간접적인 업무 보조 툴 정도로 인식하고 있다는 의미입니다.

이는 시장이 여전히 탐색 단계에 머물러 있음을 보여줍니다. 앞으로는 고객 이탈률 방어, 콜센터 비용 절감, 맞춤형 추천 시스템 같은 구체적이고 직접적인 수익 모델이 등장해야 이 기대치와 현실의 간극이 좁혀질 수 있을 것입니다.

4. 잊혀진 영역: 위험 관리

마지막으로 주목할 부분은 ‘비즈니스 위험 관리(0.5%)’입니다.
기업들은 보안 위협, 데이터 유출, 거버넌스 문제 같은 AI가 초래하는 리스크에는 민감하게 반응합니다. 하지만 정작 AI를 활용한 리스크 관리에는 거의 관심을 두지 않고 있습니다.

사실 이 영역은 AI가 가장 큰 가치를 발휘할 수 있는 분야입니다.

  • 규제 준수: 법규나 사내 규정을 실시간으로 모니터링하고, 위반 가능성을 사전 경고
  • 이상 거래 탐지: 전통적 룰 기반보다 빠르게 패턴을 잡아내 금융권에서 이미 활용 실험 진행
  • 공급망 리스크 예측: 글로벌 변수를 종합 분석해 병목 현상을 사전에 파악
  • 사이버 보안 대응: 탐지를 넘어, 어떤 방식으로 막아야 할지까지 제안하는 보안 코파일럿

아직은 시장의 ‘사각지대’에 가깝지만, 기업의 AI 활용 수준이 성숙해질수록 반드시 주목받을 수밖에 없는 차세대 성장 기회(블루오션)가 될 것입니다.

결론: “좋아 보이는 기술”에서 “실행할 수 있는 전략”으로

지금 기업들은 생성형 AI 도입의 1단계(Phase 1), 즉 생산성 향상 중심의 초기 단계에 서 있습니다. 하지만 진정한 경쟁력 확보를 위해서는 반드시 2단계(Phase 2)로 넘어가야 합니다.

이 단계에서는 AI를 단순히 업무 보조 도구로 쓰는 것을 넘어, 비즈니스 프로세스에 깊숙이 내재화하고 측정할 수 있는 재무 성과로 이어지게 해야 합니다. 이를 위해서는 다음 세 가지 과제가 핵심입니다.

  • ROI를 증명하는 것: “편해졌다”라는 체감을 넘어, 매출 확대·비용 절감 같은 구체적 성과로 연결해야 합니다.
  • 데이터와 거버넌스 확보: 고품질 데이터와 신뢰할 수 있는 관리 체계 없이는 AI의 확산이 불가능합니다. 
  • 조직 문화 전환: 직원들이 AI를 위협이 아니라 동반자로 받아들이도록 학습과 변화를 이끌어야 합니다.

더 나아가, 지금은 아직 ‘사각지대’에 머물러 있는 규제·보안·리스크 관리 영역도 반드시 주목해야 합니다. 이 분야는 AI가 가진 데이터 처리와 패턴 인식 능력을 가장 강력하게 활용할 수 있는 차세대 블루오션이 될 것입니다.

결국 생성형 AI는 이제 단순히 “멋져 보이는 기술”이 아닙니다. 실행할 수 있는 전략으로 자리 잡을 때, 기업은 효율성의 함정을 넘어 혁신과 성장, 그리고 지속 가능한 성과를 만들어낼 수 있습니다. 그리고 그 변화를 얼마나 빠르게, 얼마나 과감하게 추진하느냐가 향후 10년 기업 경쟁력을 가를 핵심이 될 것입니다.

👉 [2025년 국내 기업 생성형 AI 활용 현황 및 전망] 리포트 다운로드

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✍️by 공성배 CAIO(Chief AI Officer), AIR Unit

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