- 회사가 "우리도 AI 합니다"라고 말할 때, 그 문장을 증명하는 건 도구의 개수인가, 사라진 업무의 개수인가

얼마 전 동남아 로컬 재벌그룹 계열사 경영진과 만나 한국에서 검증된 AI solution을 소개하는 자리가 있었다. 그룹 왕회장의 명령으로 어쩔 수 없이 끌려나온 계열사 C-level과 인하우스 IT 부사장이 가관이다. 

짜증이 얼굴에 한 가득인 가운데, 제대로 듣는 둥 마는 둥 하더니만, 이런 건 자기네도 이미 개발해서 사용 중이란다. 가만 보니 이미 철 지난 솔루션인데 박박 우긴다. 그러더니만 이건 자기네 회사 말고 다른 계열사가 더 맞을 것 같은데 왜 자기들을 찾아왔냐고 되물으며 거기 찾아가란다. (내가 찾아왔냐? 니네 회장이 만나게 주선한 거지.) 

가만 보니 이유가 뻔히 보인다. 이걸 도입하는 순간, 그동안 자기네가 만들었던 솔루션의 실체가 바로 뽀록 날 거고, 존재 의의가 없어진다. 그러니 머리와 입이 따로 노는 거다.

DX건 AX건, 핵심은 기술 문제가 아니라 이해관계 문제라는 걸 현장에서 반복적으로 본다. '역시 AX는 아직 멀었어'라고 혀를 끌끌 차고 있을 때, 최근 나온 조사 두 건을 겹쳐보니 이게 특정 지역의 문제가 아니었다. 한국이건 미국이건, 구조가 판박이다.


1. 'AI 도입했다'는 말 - 열 곳 중 여섯 곳은 아직 구경 중

2026년 한국 기업 AI 활용 현황 자료를 뜯어보면, 그 자랑스러운 'AI 도입률' 숫자의 속이 허전하다.

• 탐색, 준비 단계 39.6%다. 우아하게 포장하면 '도입 검토 중', 솔직히 말하면 그냥 '알아보는 중'.
• 시범 도입 25.9%, 부분 확산 11.9%가 뒤를 잇는다. 이 셋을 합치면 전체의 약 77%.
• 그런데 발표 자료와 보도에서는 이 셋이 한 덩어리로 합쳐져서 'AI를 도입한 기업'으로 둔갑한다.

이쯤 되면 물어봐야 한다. 'AI 도입했다'는 문장 안에 뭐가 들어 있는 건가? 알아보는 중, 시범 중, 일부 부서에서 쓰는 중, 실제로 업무가 바뀐 상태. 이 네 칸 사이의 거리가 얼마나 먼지는, 해본 사람만 안다. 그런데 보고서 한 줄로 뭉뚱그려진다. (경영진 보고에서 늘 보는 풍경이다.)

그러면 왜 파일럿에서 멈추나? 답이 같은 자료 안에 있다.

• 60%의 기업이 AI를 기획하고 운영할 인력이 없다고 답했다. 사람이 없다.
• 57%는 '얼마를 써서 얼마가 나오는지' 계산이 안 된다고 했다. 돈이 안 보인다.

사람 없어서 못 굴리고, 효과를 못 세니 예산을 못 늘린다. 이 두 매듭이 서로를 조이고 있다. 여기에 ERP, 그룹웨어, 레거시 시스템에 AI를 연결하는 일이 예상보다 훨씬 복잡하다는 현실까지 겹친다. 기존 업무 프로세스를 통째로 그대로 놔둔 채 AI만 위에 얹으려 하니, 안 굴러가는 게 당연하다. 빈 가게에 간판만 바꿔 단 격이다.

에이전트형 AI가 2026년 중반에도 여전히 '과도한 기대의 정점'에 머물러 있다는 진단도 나왔다. 자율 에이전트가 업무를 알아서 척척 처리해준다는 약속은 아직 시기상조고, 실제 성과가 나는 건 자율성이 꽤 제한된 영역뿐이다. 기대가 가장 뜨거운 곳과 성과가 실제로 나는 곳이 딴 동네다.


2. 더 소름 돋는 숫자 - 셋 중 한 명은 몰래 망치고 있었다

도입률 허수 문제보다 더 등골이 서늘한 조사가 있다.

생성형 AI 기업 Writer와 조사기관 Workplace Intelligence가 미국, 영국, 유럽의 지식노동자 2,400명(C레벨 임원 1,200명 포함)을 대상으로 조사한 결과가 올해 7월 Fortune에 실렸다.

• 응답자의 29%가 회사의 AI 전략을 '의도적으로 방해한 적이 있다'고 답했다. 셋 중 하나다.
• Z세대에서는 그 비율이 44%까지 올라간다. 거의 둘 중 하나.
• 방해한 사람의 30%가 그 이유로 'AI가 내 일자리를 가져갈까 봐'를 꼽았다.

여기서 진짜 소름 돋는 건 방해의 형태다. 태업이 아니다. 승인되지 않은 외부 AI 도구에 회사 자료를 슬쩍 넣거나, 회사가 정한 AI 도구를 열심히 쓰되 일부러 품질이 낮은 결과물을 내놓는다. 관리자 눈에는 'AI가 아직 쓸 만한 수준이 아니네'라는 증거로 보인다. 성실하게 사보타주하는 거다. (노골적으로 안 쓰면 찍히니까, '열심히 써봤는데 별로더라'는 증거를 만들어 놓는 셈이다. 이 사람들, 영리하다.)

같은 조사에서 임원의 60%는 'AI 도입을 거부하는 직원을 감원 대상으로 검토 중'이라고 답했다. 자, 구도를 보라. 직원은 잘릴까 봐 망치고, 회사는 망치니까 자르겠다고 한다. 두 행동이 서로를 정당화하며 맞물려 돌아간다. 전형적인 죄수의 딜레마인데, 문제는 둘 다 자기가 합리적이라고 믿고 있다는 거다.

한국도 예외가 아니다. 'AI 도입하니 월급이 깎였다'는 보도가 나왔고, AI를 맹신하는 상급자를 설득하려고 반박 자료를 따로 만드는 직원 사례도 보도됐다. 저항이 게으름의 형태가 아니라 추가 노동의 형태로 나타난다. (AI 도입 반박 PPT 만드느라 AI 도구로 일하며 야근 중?)


3. 도구를 설계하기 전에, 이해관계를 먼저 설계했나

두 조사를 겹쳐 놓으면 그림이 꽤 선명하다.

• 한쪽에서는 도입률 숫자가 뻥튀기돼 있고 (알아보는 중도 '도입'이라고 세는 구조)
• 다른 한쪽에서는 도입된 곳에서조차 내부에서 일부러 발목을 잡고 있다.

대부분의 회사가 AI 도입을 밀어붙일 때 설계하는 건 '어떻게 쓰게 만들 것인가'다. 교육 프로그램 돌리고, 가이드라인 뿌리고, KPI에 'AI 활용률' 넣고. 그런데 이 조사들이 보여주는 건, 정작 아무도 설계하지 않은 게 있다는 사실. 그 도구가 성공했을 때, 누가 무엇을 잃는가. 이건 기술 수용성 문제가 아니라 고용 안정성 문제다. 도입 교육을 백 번 해도, 이 층위는 건드려지지 않는다.

지금 사내에서 AI 도입에 가장 소극적인 사람 한 명 떠올려 보라. 그 사람이 도입에 '성공'하면 얻는 게 뭔지, 한 문장으로 답할 수 있나? 답이 안 나온다면, 기술이 아니라 그게 진짜 병목이다.

'우리도 AI 도입했다'는 문장의 증거가, 도입한 도구의 개수가 아니라 없어진 업무의 개수로 바뀌어야 할 때다. 그 전까지는 다 시늉이다. 

(출처)
- Writer/Workplace Intelligence, 지식노동자 2,400명 대상 AI 사보타주 조사 (2026.7.30, Fortune 보도)
- 2026년 한국 기업 AI 활용 현황 디브리핑 자료 (2026.1 공개)
- 에이전트형 AI 하이프사이클 진단 (2026.8, 국내 매체 보도)