최근 글로벌 컨설팅사와 리서치 기관들의 보고서는 한 가지 공통된 메시지를 던집니다. 생성형 AI는 더 이상 일부 기업의 ‘실험 단계’에 머무르는 게 아니라, 많은 기업이 도입했거나, 도입을 전제로 구체적인 검토 단계에 들어섰다는 점을 언급합니다.

보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group, BCG)의 「AI Radar 2026」에 따르면, 글로벌 기업의 94%는 단기 성과가 미미해도 AI 투자를 지속하겠다고 답했으며, 2026년 투자 규모를 전년 대비 두 배로 확대할 계획인 것으로 나타났습니다.¹⁾ 이런 흐름은 현장에서도 그대로 나타납니다. 기업들은 챗지피티(ChatGPT), 제미나이(Gemini) 같은 생성형 AI를 ‘써봤다’라는 수준을 넘어, 문서 작성·정보 검색·데이터 정리처럼 실제 업무에 활용하고 있습니다.

그러나 생성형 AI 활용 경험이 늘어날수록 파일럿 프로젝트는 증가했지만, 전사 확산으로 이어지지 않는 사례도 함께 늘고 있습니다. 전략과 성과 기준이 명확하지 않거나, 데이터와 보안 활용에 제약이 있고, 조직 차원의 변화 관리가 충분히 이뤄지지 않다 보니 생성형 AI 활용이 비즈니스 성과로 자연스럽게 연결되지 않는 상황이 반복됩니다.

개인 단위에서는 업무 효율이 개선되는 효과를 체감하는 경우가 많지만, 조직 전체의 업무 수행 방식이나 비즈니스 프로세스가 근본적으로 달라졌다고 말하기는 쉽지 않습니다. 이 지점에서 생성형 AI는 기술 도입의 문제가 아닌, 전사 전략과 성과 관리의 문제로 전환됩니다.

이제 기업은 생성형 AI를 어떻게 도입할 것인가를 넘어, 이를 업무와 비즈니스 프로세스에 어떻게 편입해 지속적인 비즈니스 성과로 연결할 것인지를 고민해야 합니다. 기업 전용 생성형 AI(Enterprise AI)는 도입 자체만으로 전사적 효과를 기대하기 어렵고, 명확한 방향성과 관리 체계가 함께 마련될 때 비로소 의미 있는 성과를 만들어낼 수 있습니다.

이번 아티클에서는 생성형 AI를 기술 관점이 아닌 비즈니스 성과 관점에서 바라보고, 기업이 Enterprise AI를 실제 업무와 프로세스에 적용하는 과정에서 놓치지 말아야 할 실행 지침을 정리해 보겠습니다.

Enterprise AI 성과의 출발점, 업무 선택과 측정 기준

Enterprise AI를 비즈니스 성과로 연결하기 위해 기업이 먼저 고민해야 할 지점은 어떤 기술이나 모델을 도입할 것인가가 아닙니다. 성과를 만들어내는 기업은 생성형 AI 자체보다, 어디에 적용할지를 먼저 정합니다. 즉 ‘어떤 생성형 AI를 쓸 것인가’보다 ‘어떤 업무에서 먼저 효과를 볼 수 있을 것인가’를 전략의 출발점으로 삼습니다.

생성형 AI는 모든 업무에서 같은 효과를 내지 않습니다. 업무 성격에 따라 성과의 크기와 속도는 분명히 달라집니다. 반복적이고 규칙적인 업무나 문서 작성 및 검토, 정보 검색과 요약, 질의응답 중심의 업무에서는 비교적 빠르게 변화를 확인할 수 있습니다. 반면 맥락이 복잡하거나, 의사결정의 무게감이 크고 실무자의 전문적 판단이 필요한 업무에서는 기대만큼의 성과가 나타나지 않는 경우도 있습니다. 그래서 Enterprise AI 전략은 성과 가능성이 높은 업무를 가려내는 과정이 선행되어야 합니다.

업무를 선별했다면, 성과를 어떻게 판단할 것인지에 대한 기준도 함께 정리해야 합니다. 많은 기업이 생성형 AI 도입 효과를 활용률이나 사용 빈도로 설명하려 하지만, 이런 지표만으로는 비즈니스 성과를 설득하기 어렵습니다. Enterprise AI의 가치는 얼마나 썼는지가 아니라 업무 결과가 어떻게 달라졌는지로 판단해야 합니다.

업무 처리 시간이 얼마나 줄었는지, 반복 작업이나 재작업이 어느 정도 감소했는지, 의사결정을 준비하는 데 걸리는 시간이 얼마나 단축됐는지와 같은 지표는 생성형 AI의 효과를 비교적 명확하게 보여줍니다. 이런 기준이 마련되면 생성형 AI는 생산성 향상 수단으로 자리 잡을 수 있습니다.

파일럿 프로젝트에 대한 인식도 달라질 필요가 있습니다. 파일럿 프로젝트는 전사 적용 여부를 판단하기 위한 근거를 만드는 단계입니다. 초기부터 업무 단위의 성과 기준을 정하고 이를 검증해야 파일럿 프로젝트의 결과를 명확하게 해석할 수 있습니다. 성과가 수치로 확인될 때, Enterprise AI는 투자 대상으로 검토할 수 있는 단계로 나아갈 수 있습니다.

Enterprise AI 확산의 전제 조건, 보안과 컴플라이언스의 재정의

Enterprise AI 도입에서 보안과 컴플라이언스는 활용을 제한하는 장벽이 아니라, 전사 확산을 가능하게 하는 기준으로 인식할 필요가 있습니다. 많은 기업이 보안 우려 때문에 생성형 AI 활용에 신중한 태도를 보이지만, 명확한 기준 없이 활용이 먼저 이뤄질 경우 오히려 관리되지 않는 리스크가 커질 수 있습니다. 허용 여부가 불분명한 상황에서는 조직 차원의 통제도, 책임 있는 활용도 기대하기 어렵기 때문입니다.

생성형 AI 거버넌스의 출발점은 어디까지 허용할 것인지를 조직 차원에서 합의하는 데 있습니다. 어떤 데이터는 활용할 수 있고, 어떤 영역에서는 제한이 필요한지에 대한 기준이 먼저 정리되어야 합니다. 이를 위해 기업은 데이터 유형별로 생성형 AI 활용 가능 범위를 명확히 구분할 필요가 있습니다.

예를 들어 외부 공개가 가능한 데이터, 내부 업무에 활용되는 일반 데이터, 개인정보나 규제 대상이 되는 민감 데이터는 동일한 기준으로 다룰 수 없습니다. 데이터의 성격에 따라 생성형 AI 활용 원칙과 처리 방식이 달라져야 하며, 이러한 구분이 명확할수록 실무에서도 혼란 없이 활용할 수 있습니다. 반대로 기준이 마련되지 않은 상태에서는 일부 실무자가 자체 판단으로 생성형 AI를 사용하게 되고, 이 과정에서 섀도 AI(Shadow AI)^* 활용이 늘어나 관리되지 않는 리스크가 누적될 가능성이 큽니다.

^{* IT 부서의 공식적인 승인이나 감독 없이 직원 또는 최종 사용자가 AI 툴 또는 애플리케이션을 무단으로 사용하는 것}

보안과 컴플라이언스 거버넌스는 IT 부서만의 과제로 접근해서는 해결하기 어렵습니다. 생성형 AI 활용은 정보 보호, 법적 책임, 개인정보 처리와 직접적으로 연결되기 때문에, 보안·법무·개인정보 담당 부서가 함께 참여하는 전사 과제로 설계해야 합니다. 각 부서의 역할과 책임이 명확해질수록 생성형 AI 활용 기준도 기업 전반에서 일관되게 적용될 수 있습니다.

이와 함께 접근 권한 관리, 사용 이력과 로그 관리, 승인 절차 같은 최소한의 공통 기준도 함께 마련되어야 합니다. 이러한 기본적인 관리 체계가 갖춰질 때, 기업은 생성형 AI 활용 현황을 파악하고 필요시 조정할 수 있는 기반을 확보하게 됩니다. 이는 보다 많은 업무와 비즈니스 프로세스로 Enterprise AI를 확장하기 위한 전제 조건에 가깝습니다.

명확한 거버넌스가 구축될수록 기업은 생성형 AI 활용 범위를 단계적으로 넓혀갈 수 있습니다. 보안과 컴플라이언스 기준이 분명할수록 실무에서도 안심하고 활용할 수 있고, 이는 결과적으로 Enterprise AI의 적용 범위와 비즈니스 영향력을 확대하는 방향으로 이어질 수 있습니다.

Enterprise AI 성과를 좌우하는 핵심 요소, 조직과 변화 관리

Enterprise AI의 성과는 조직 구성원이 생성형 AI를 실제 업무에서 얼마나 자연스럽게 활용하는지에 따라 달라집니다. 아무리 우수한 기술과 환경을 갖췄더라도, 일부 인력만 사용하는 도구로 남는다면 전사적인 효과를 기대하기 어렵습니다. 많은 기업에서 생성형 AI 활용이 특정 팀이나 개인에 머무는 이유 역시, 변화 관리가 기업 차원에서 충분히 이뤄지지 않았기 때문입니다.

Enterprise AI가 조직에 정착하려면 직원의 태도나 인식을 바꾸는 접근보다는, 업무 수행 방식을 어떻게 바꿀 것인지에 대한 고민이 필요합니다. 단순히 AI를 써보라는 메시지나 사용법 위주의 교육은 일회성 이벤트로 끝나기 쉽고, 실제 업무 변화로 이어지기 어렵습니다. 생성형 AI를 기존 업무 흐름 속에 어떻게 녹여낼 것인지, 어떤 단계에서 활용해야 효과적인지를 함께 제시해야 합니다.

교육도 마찬가지입니다. 사용법 전달에 그치지 않고, 기존 업무 수행 방식과 생성형 AI 활용 방식의 차이를 직접 체감할 수 있도록 설계해야 합니다. 같은 업무를 수행하는 데 걸리는 시간이 얼마나 줄었는지, 결과물의 품질이나 일관성은 어떻게 달라졌는지를 비교할 수 있을 때, 실무자는 생성형 AI의 가치를 자연스럽게 받아들이게 됩니다. 이러한 경험이 쌓일수록 생성형 AI는 업무를 수행하는 기본 방식으로 자리 잡게 됩니다.

Enterprise AI의 초기 성과가 소수의 팀이나 개인에서 먼저 나타나는 것은 자연스러운 현상입니다. 그러나 이 성과를 개인 경험으로만 남겨둘 경우 확산에는 한계가 있습니다. 개인이 만들어낸 성공 사례를 템플릿, 가이드, 표준 업무 프로세스로 정리하지 않으면 다른 부서로의 확장은 어렵습니다. 따라서 생성형 AI를 활용해 실제 성과를 만들어낸 실무자를 중심으로, 각 부서의 사례(Best Practice, BP)를 기업 차원에서 공유하고 축적할 필요가 있습니다.

Enterprise AI가 안정적으로 정착된 기업에서는 실무자가 활용을 주도하고, IT 부서는 이를 지원하는 역할 분담 구조가 자리 잡고 있습니다. 실무자는 자신의 업무에 맞는 활용 방식을 찾고 개선하며, IT 부서는 환경과 기준을 제공하는 방식입니다. 이러한 구조가 갖춰질 때 생성형 AI는 일회성 프로젝트에서 그치는 것이 아니라, 기업의 일상적인 업무 인프라로 작동할 수 있습니다.

Enterprise AI 성과를 만드는 구조, Top-down 전략과 Bottom-up 실행의 결합

Enterprise AI의 성과는 하나의 접근 방식만으로 만들어지기 어렵습니다. 실무에서의 빠른 실행과 전사 차원의 전략이 균형 있게 맞물릴 때, 생성형 AI는 비로소 비즈니스 성과로 이어질 수 있습니다. Bottom-up 실행과 Top-down 전략은 우선순위의 문제가 아니라, 서로를 보완하며 완성도를 높이는 관계에 가깝습니다.

실무 중심의 Bottom-up 실행은 생성형 AI를 실제 비즈니스에 빠르게 적용하는 데 효과적입니다. 업무에서 바로 활용할 수 있는 영역부터 적용함으로써, 비교적 짧은 시간 안에 가시적인 변화를 확인할 수 있습니다. 업무 처리 시간이 줄어들고, 처리 속도와 결과물의 품질이 개선되는 성과는 실무에서 먼저 체감됩니다. 이러한 초기 성과는 생성형 AI의 가능성을 조직 내부에 설득력 있게 보여주는 출발점이 됩니다.

Top-down 전략은 실무에서 만들어진 성과를 전사 차원으로 확산시키는 역할을 담당합니다. 전사 전략을 통해 보안과 컴플라이언스 기준을 명확히 하고, 데이터 활용 범위와 운영 원칙을 정립함으로써 활용 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 줄일 수 있습니다. 또한 개별 부서나 업무에서 나타난 성과를 전사 핵심 성과 지표(Key Performance Indicator, KPI)와 연결해 관리함으로써, 생성형 AI를 투자수익률(Return on Investment, ROI) 관점에서 평가하고 지속적인 투자 대상으로 바라볼 수 있습니다.

Bottom-up 실행만으로는 성과가 일부 개인이나 특정 부서에 머물 가능성이 있고, Top-down 전략만으로는 실무에서 체감할 수 있는 변화를 만들기 어렵습니다. Enterprise AI로 성과를 만들어내는 기업은 이 두 방식을 대립적으로 보지 않고, 상호 보완적인 구조로 설계합니다. 실무에서 만들어진 성과는 전사 전략을 통해 표준화되고 확산되며, 전사 전략은 다시 실무 실행의 방향성을 구체화합니다.

이러한 구조가 자리 잡을 때, Enterprise AI는 기업의 일상적인 업무 인프라로 작동할 수 있습니다. 생성형 AI를 어떻게 도입할 것인가를 넘어, 어떻게 성과로 연결할 것인가를 고민해야 하는 지금, Enterprise AI는 경영과 실행의 문제로 다뤄져야 합니다.

이와 관련해 다가오는 2월 11일(수), 월간 D-Talks가 ‘전략적 전환에서 현업 적용까지: Enterprise를 위한 Agentic AI 로드맵’을 주제로 열립니다. 생성형 AI와 에이전틱 AI(Agentic AI)의 빠른 발전 속에서, 기업의 고민은 이제 ‘AI를 도입할 수 있을까?’를 넘어 ‘어떻게 비즈니스 성과로 연결할 것인가’로 이동하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 이번 D-Talks에서는 LG CNS의 AX(AI Transformation) 구축 경험에서 도출된 Agentic AI 실제 적용 사례와 OpenAI가 직접 전하는 ChatGPT Enterprise를 소개할 예정입니다. 생성형 AI 도입 이후의 과제를 고민하고 계신 분이라면, 월간 D-Talks를 통해 Enterprise AI를 성과로 전환하는 방향을 확인해 보시기 바랍니다.

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^{1) TECHINTELPRO, <BCG: AI Investments to Double in 2026 with CEOs Leading>}

Enterprise AI - Q&A

Q1. Enterprise AI란 무엇인가요?

A. Enterprise AI는 생성형 AI를 개별 도구가 아니라, 전사 전략과 운영 체계 안에서 관리하며 비즈니스 성과로 연결하는 기업 차원의 AI 활용 방식입니다. 어떤 업무에 적용할 것인지와 성과를 어떻게 측정·관리할 것인지를 함께 설계함으로써, 생성형 AI 활용을 개인 생산성에 머무르지 않고 업무 프로세스와 성과 관리 체계로 확장합니다. 이를 통해 생성형 AI를 실험 단계가 아닌, 기업의 지속적인 성과 창출 수단으로 활용할 수 있습니다.

Q2. Enterprise AI를 비즈니스 성과로 연결하기 위해 가장 먼저 필요한 전략은 무엇인가요?

A. Enterprise AI를 비즈니스 성과로 연결하기 위해 가장 먼저 필요한 전략은 어떤 기술을 도입할지가 아니라, 어떤 업무에서 먼저 성과를 만들 것인지를 정하는 것입니다. 생성형 AI는 모든 업무에서 동일한 효과를 내지 않기 때문에, 반복적이고 규칙적인 업무처럼 성과 가능성이 높은 영역을 선별하는 것이 중요합니다. 초기부터 업무 단위의 성과 기준을 함께 설정해야 이후 전사 확산과 KPI 관리, ROI 검증으로 자연스럽게 이어질 수 있습니다.

Q3. Enterprise AI 도입 시 보안과 컴플라이언스는 전사 확산에 왜 중요한가요?

A. 보안과 컴플라이언스는 Enterprise AI 활용을 제한하는 요소가 아니라, 전사 확산을 가능하게 하는 기준이기 때문에 중요합니다. 명확한 보안·컴플라이언스 기준 없이 생성형 AI 활용이 먼저 이뤄질 경우, 섀도 AI 사용이 늘어나고 관리되지 않는 리스크가 누적될 수 있습니다. 반대로 데이터 활용 범위와 운영 원칙이 정리되면, 기업은 더 많은 업무와 프로세스로 Enterprise AI를 안정적으로 확산할 수 있습니다.

Q4. Enterprise AI 성과를 KPI와 ROI 관점에서 극대화하는 데 필요한 운영 구조는 무엇인가요?

A. Enterprise AI 성과를 KPI와 ROI 관점에서 극대화하려면 실무 중심의 Bottom-up 실행과 전사 차원의 Top-down 전략이 균형 있게 결합된 운영 구조가 필요합니다. Bottom-up 실행은 실무에서 빠른 성과를 만들고, Top-down 전략은 이를 전사 KPI와 연결해 표준화와 확산을 가능하게 합니다. 이 두 구조가 함께 작동할 때, 기업은 Enterprise AI 성과를 ROI 관점에서 관리하며 지속적인 투자 대상으로 전환할 수 있습니다.