[AIR 시리즈 2] 생성형 AI 활용 부서, 양극화의 현실 – 신뢰가 확산의 전제조건입니다

1. 같은 기업 안에서도 AI의 속도는 다릅니다

생성형 AI의 도입은 이제 선택이 아니라 흐름이 되었습니다. 그러나 실제 현장에 들어가 보면, 기업 내부의 AI 활용 수준은 놀라울 만큼 불균형합니다.

어떤 부서는 AI를 일상 업무의 도구로 사용하고 있지만, 다른 부서는 여전히 “우리에게는 아직 이르다”라고 말합니다.

이 차이는 단순히 기술 격차의 문제가 아닙니다. AI를 얼마나 신뢰할 수 있는가의 문제입니다. 같은 기술을 사용하더라도, 조직이 AI를 신뢰하지 못하면 도입은 보여주기식으로 끝나고, 실제 생산성 변화로 이어지지 않습니다. 결국 AI 확산의 본질은 신뢰를 얼마나 설계할 수 있는가에 달려 있습니다.

2. 데이터가 보여주는 부서 간 활용 격차

이번 Market Pulse 조사에 따르면, 생성형 AI를 사용하는 부서 간에는 명확한 양극화가 나타났습니다.

High-Adoption 부서는 주로 디지털 전환과 고객 접점을 담당하고 있습니다.

• 소프트웨어 개발(44.1%)
• IT 운영(40.3%)
• 마케팅(28.8%)
• 연구개발(27.5%)
• 고객 서비스(26.3%)

이들은 AI의 실질적인 효용을 빠르게 체감하는 부서입니다. 콘텐츠 생성, 코드 자동화, 고객 응대 등 AI가 즉각적인 효과를 보여줄 수 있는 영역이기 때문입니다. AI가 ‘업무를 대신한다’가 아니라 ‘업무 속도를 높인다’는 인식이 명확히 자리 잡고 있습니다.

반면, Low-Adoption 부서는 여전히 신중하거나 보수적인 태도를 보이고 있습니다.

• 재무·회계(2.9%)
• 공급망(3.3%)
• 법무/규제(5.1%)
• HR(5.7%)
• 제조(6.8%)

이 부서들은 정확성, 보안, 규제 준수라는 특성상 ‘AI의 효율’보다 ‘AI의 리스크’를 먼저 생각합니다. 데이터의 정확성 하나가 기업의 신뢰와 직결되는 부서일수록 AI의 작은 오류도 ‘위험’으로 인식되기 때문입니다. 결국 AI의 확산은 기술의 문제가 아니라 신뢰의 문제임이 데이터로 명확히 드러난 셈입니다.

3. 신뢰를 구축하지 못하면 확산은 없습니다

AI를 전사로 확장시키려면, 신뢰는 선택이 아닌 전략적 조건이 되어야 합니다. AI가 ‘정확하다’는 기술적 신뢰를 넘어, ‘안전하다’는 데이터 신뢰, 그리고 ‘함께 일할 수 있다’는 운영 신뢰가 필요합니다.

(1) 기술적 신뢰 – 도메인 특화 모델의 필요성

모든 기업이 같은 모델을 사용할 필요는 없습니다. 업무 맥락이 다른 만큼, 부서별로 특화된 모델(sLLM)을 활용해야 합니다. 예를 들어 재무·회계 부서는 법적 문장 처리에 특화된 모델, 마케팅 부서는 콘텐츠 톤 조절과 언어 다양성에 강한 모델을 적용하는 식입니다. ‘우리 일을 이해하는 AI’일 때만 신뢰가 생깁니다.

(2) 데이터 신뢰 – 보안과 투명성의 확보

많은 조직이 AI를 주저하는 이유는 데이터 유출과 보안 리스크입니다. 이 문제는 기술이 아니라 관리 체계의 문제입니다. 민감 데이터 접근 제어, 로그 추적, 개인 식별 정보(PII) 필터링 같은 기초적 거버넌스가 확립되지 않으면, AI는 결코 전사로 확산될 수 없습니다. AI가 데이터를 어떻게 학습하고 사용하는지 ‘보이는 투명성’이 필요합니다.

(3) 운영 신뢰 – Human-in-the-Loop 구조

AI의 판단은 항상 사람이 검증할 수 있어야 합니다. Human-in-the-Loop 프로세스는 단순한 보안 장치가 아니라, 조직 문화와 신뢰가 이어주는 가장 현실적인 방법입니다. AI가 결과를 제안하고 사람이 승인하는 루프가 자리 잡아야 ‘AI가 일을 대신한다’는 불안이 줄어듭니다.

4. 신뢰가 확산의 전제조건입니다

많은 기업이 PoC(Proof of Concept)를 통해 AI의 가능성을 확인했지만, 전사 확산 단계에서 멈춰 섭니다. “효과는 보이지만, 신뢰할 수 있을까?”라는 질문에 답하지 못하기 때문입니다.

AI의 신뢰는 기술적으로 완성된 순간 생기는 것이 아닙니다. 지속적 검증과 투명한 피드백 체계 속에서 만들어집니다. 직원들은 ‘AI가 틀리지 않는다’는 확신보다 ‘AI가 틀려도 우리가 통제할 수 있다’는 구조를 원합니다. 이 인식의 전환이 확산의 출발점입니다.

5. 결론: AI의 성공은 신뢰의 속도입니다

AI를 빠르게 도입하는 기업은 많지만, AI를 제대로 확산시키는 기업은 많지 않습니다. 이 차이는 기술의 수준이 아니라 신뢰의 수준에서 생깁니다. AI를 신뢰할 수 있는 기업만이 AI를 효율의 도구가 아닌 혁신의 동력으로 만들 수 있습니다. AI 도입의 목적은 ‘도입 그 자체’가 아니라 ‘조직이 AI를 믿을 수 있는 구조를 만드는 것’입니다.

결국 생성형 AI의 성숙도는 기술이 아니라 신뢰로 측정됩니다. 신뢰를 구축하는 속도가 AI 전환의 속도이며, 그 신뢰가 곧 기업 경쟁력입니다.

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📑 시리즈 1편 보기: “생성형 AI, 기업이 진짜 원하는 것은 무엇인가?_AI 도입, 기대와 현실 사이의 간극을 메우려면”

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