오픈AI(OpenAI)가 기업의 AI 활용 현황과 선도 기업들이 AI를 실제 업무에 적용하는 방식을 분석한 보고서, ‘엔터프라이즈 시그널(Enterprise Signals)’을 발표했다.
이번 보고서는 기업용 AI가 질문에 답하는 단계를 넘어, AI 에이전트에 보다 복잡하고 여러 단계로 구성된 업무를 위임하는 방향으로 발전하고 있다고 설명했다. 특히 AI 활용도가 높은 프런티어 기업들은 다른 기업과 동일한 AI 모델에 접근하면서도, AI를 조직의 맥락과 도구, 반복 가능한 업무 흐름에 더 빠르게 연결하며 활용 범위를 넓히고 있는 것으로 나타났다.
기업용 AI, ‘지원’에서 ‘실행’으로
기존의 AI 어시스턴트가 질문에 답하고 아이디어를 발전시키며 업무 수행을 지원했다면, AI 에이전트는 기업의 컴퓨터와 도구를 활용해 정보를 찾고, 파일을 수정하며, 여러 단계의 업무를 자율적으로 또는 사람의 감독 아래 수행할 수 있다.
오픈AI는 코덱스와 챗GPT 워크를 대표적인 에이전트형 AI 제품으로 소개했다. 코덱스를 활용한 에이전트형 AI는 소프트웨어 개발에서 먼저 확산됐지만, 최근에는 개발자를 넘어 기업 전반의 지식 노동자들이 실질적인 업무를 AI에 위임하는 방식으로 활용되고 있다.
2026년 6월 기준, 기업 고객의 코덱스와 챗GPT 전체 출력 토큰 가운데 코덱스가 차지한 비중은 64%였다. 복잡하고 장시간 진행되는 업무를 수행하는 에이전트형 AI는 일반적인 질의응답보다 더 많은 연산과 출력을 필요로 할 수 있어, 이러한 수치는 기업의 AI 활용이 보다 실질적인 업무 수행 중심으로 이동하고 있음을 보여주는 지표로 해석할 수 있다.
프런티어 기업과 일반 기업 간 AI 활용 격차 확대
6월 기준 프런티어 기업(매월 AI 사용량 기준 상위 10%에 해당하는 기업)은 일반 기업(AI 사용량 기준 중간 수준)보다 활성 사용자 1인당 8.3배 많은 출력 토큰을 생성한 것으로 나타났다. 1월의 2.6배와 비교하면 기업 간 격차가 약 3배로 확대된 것이다.
이러한 격차는 산업별로도 나타났다. 정보•기술 산업에서 프런티어 기업과 일반 기업 간 출력 토큰 사용량 격차가 11.7배로 가장 컸고, 제조업에서는 5.3배로 상대적으로 작았다.
다만 짧은 답변도 높은 가치를 제공할 수 있다는 점에서, 출력 토큰은 기업의 비즈니스 가치를 직접적으로 측정하는 지표는 아니다. 오픈AI는 출력 토큰 수를 직원들이 AI에 얼마나 많은 업무를 맡기고 있는지, 즉 AI 활용의 깊이를 가늠하는 간접 지표로 제시했다.
AI 에이전트가 의미 있는 업무를 수행하려면 기업의 업무 맥락과 데이터, 적절한 도구에 접근할 수 있어야 한다. 오픈AI의 플러그인(Plugins)은 재사용 가능한 지침을 제공하는 스킬(skills)과 기업의 데이터•도구•업무 시스템에 연결하는 앱을 결합해 특정 업무 흐름을 수행하도록 지원한다.
프런티어 기업은 이러한 고급 기능을 일반 기업보다 적극적으로 활용하고 있었다. 주간 활성 사용자 기준으로 프런티어 기업에서는 21%가 플러그인을 사용했지만, 일반 기업에서는 그 비중이 9%였다. 스킬의 주간 사용률도 프런티어 기업은 19%, 일반 기업은 3%로 나타났다. 오픈AI 내부에서는 활성 직원의 95%가 매주 플러그인을 사용하고 있어, 기업에서 고급 기능이 더욱 폭넓게 활용될 가능성을 보여줬다.
에이전트형 AI, 소프트웨어 개발 넘어 지식 노동 전반으로 확산
소프트웨어 개발자는 AI 에이전트를 가장 먼저 활용한 직군 가운데 하나였지만, 최근에는 일반적인 지식 노동 분야에서 가장 빠른 성장세가 나타나고 있다. 2월 이후 기업의 주간 활성 코덱스 사용자는 법무 분야에서 108배, 영업 분야에서 41배, 채용 분야에서 41배, 마케팅 분야에서 26배 증가했다. 같은 기간 엔지니어링 분야의 증가 폭은 5배였다.
10만 건 이상의 메시지를 분석한 결과, 챗GPT에서는 글쓰기와 커뮤니케이션이 가장 일반적인 활용 방식으로 나타났다. 반면 에이전트형 AI 메시지에서는 코딩과 시스템•에이전트 운영이 전체의 약 75%를 차지했다. 이는 기업의 AI 활용이 개인의 문서 작성이나 정보 검색을 지원하는 수준을 넘어, 팀 단위의 실제 업무를 수행하는 방향으로 확장되고 있음을 보여준다.
업종 별로 보면, 전문•과학•기술 서비스업은 코덱스 도입률과 API 활용 강도에서 모두 가장 높은 수준을 보였다. 예술•엔터테인먼트•레크리에이션 분야는 챗GPT 도입률에서 가장 높았고, 제조업은 챗GPT 활용 강도에서 가장 높았다. 반면 제조업은 코덱스와 API 활용 강도에서는 상대적으로 낮은 수준을 보였다.
|
