2026 한국기업 AI 활용 현황 디브리핑 | SESSION 1. AI 도입 및 성숙도
AI는 더 이상 새로운 기술이 아닙니다.
생성형 AI는 이미 많은 조직에서 일상적으로 사용되고 있고, AI 에이전트에 대한 관심 또한 빠르게 확산하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 현장에서 반복적으로 등장하는 질문은 크게 다르지 않습니다.
“다른 기업들은 실제로 어디까지 하고 있나요?”
캐럿글로벌은 이러한 질문에 답하기 위해 약 300여 개 기업 HRD 담당자를 대상으로 「2026 한국기업 AI 활용 현황」 조사를 진행하였습니다.
이번 블로그는 해당 보고서를 단순 요약하는 콘텐츠가 아니라, 보고서의 핵심 인사이트를 세 개의 세션으로 나누어 풀어내는 디브리핑 시리즈입니다.
- SESSION 1. AI 도입 및 성숙도 – 기업들은 지금 어디까지 와 있는가
- SESSION 2. AI 실행 리스크와 투자 – 왜 AI는 기대만큼 확장되지 않는가
- SESSION 3. AI 전환을 이끄는 HR과 인재 – 결국 조직을 바꾸는 요인은 무엇인가
이번 글에서는 그 첫 번째로, 한국 기업의 AI 도입 수준과 성숙도를 가장 기본적인 질문부터 살펴봅니다.
기술은 다음 단계로 가고 있습니다
2025년 CES에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 AI의 진화 경로를 인지형 AI → 생성형 AI → 에이전트형 AI → 피지컬 AI로 설명했습니다.
이 발언은 “지금 기업들이 이미 그 단계에 있다”라는 선언이라기보다, AI가 구조적으로 어디를 향해 가고 있는지를 보여주는 방향성에 가깝습니다. AI는 단순히 인식하고 생성하는 기술을 넘어, 역할을 맡고 실행하는 존재로 이동하고 있다는 메시지입니다. 이 흐름을 기준으로 보면, 한국 기업의 현재 위치는 비교적 분명해집니다.
대부분의 기업은 ‘생성형 AI’를 활용하고 있으며, AI 에이전트는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.
생성형 AI: 도입은 빠르지만, 활용은 개인 중심입니다
조사에 따르면 전체 응답 기업의 61.1%가 이미 생성형 AI를 도입했습니다. 겉으로 보면 AI 확산은 상당히 빠르게 진행된 것처럼 보입니다. 하지만 도입의 깊이를 살펴보면 상황은 다릅니다.
- 전사 차원에서 생성형 AI가 내재화된 기업은 6.7%
- 가장 높은 비중은 탐색·준비 단계(34.8%)로, 아직 본격적인 활용 이전 단계에 머무른 기업이 많습니다.
- 시범 도입(25.9%)과 부분 확산(28.5%) 단계의 비중도 높게 나타나, 생성형 AI가 일부 업무나 일부 인력 중심으로 활용되고 있음을 보여줍니다.
이러한 수치는 생성형 AI가 조직 전반의 표준 업무 체계로 자리 잡기보다는, 문서 작성, 기획 보조 등 개인 업무를 지원하는 도구로 활용되고 있는 현실을 보여줍니다. 즉, 생성형 AI는 “쓰고 있는 기업”은 많지만, 조직의 구조적 역량으로 내재화되었다고 말할 수 있는 단계에는 아직 이르다고 해석할 수 있습니다.
AI Agent: 가능성은 크지만, 조직적 도입은 제한적입니다
AI Agent의 도입 현황은 생성형 AI보다 훨씬 신중한 양상을 보입니다. 조사 결과, AI Agent를 아직 도입하지 않았다고 응답한 기업은 18.9%로 나타났습니다.
도입도 대부분은 초기 단계에 머물러 있습니다.
- 가장 높은 비중은 탐색·준비 단계(39.6%)로, 실제 업무 적용 이전의 검토 단계에 머무른 기업이 많습니다.
- 시범 도입 25.9%, 부분 확산 11.9%로 제한된 업무나 파일럿 수준의 활용에 해당합니다.
- 전사 차원의 내재화 단계는 3.7%에 불과합니다.
AI 에이전트는 반복 업무 자동화, 운영 효율 개선 등 분명한 잠재력을 가지고 있습니다. 그럼에도 도입이 더딘 이유는 단순합니다. AI 에이전트는 새로운 툴을 하나 더 도입하는 문제가 아니라, 업무를 어떻게 위임하고, 판단과 책임을 어떻게 나눌 것인가라는 조직 설계의 문제이기 때문입니다.
생성형 AI와 AI Agent의 도입 차이는 ‘기술’이 아니라 ‘조직 구조’입니다
| 구분 | 생성형 AI | AI Agent |
|---|---|---|
| 도입 성격 | 개인 업무 보조 도구 | 업무의 부분 위임 구조 |
| 활용 단위 | 개인 중심 | 조직·업무 단위 |
| 책임 구조 | 판단·책임은 사람 | 사람–시스템 책임 분담 |
| 도입 장벽 | 낮음 | 높음 |
| 요구 조건 | 개인 활용 역량 | 업무 정의·기준·거버넌스 |
| 도입률의 의미 | 기술 수용도 | 조직 준비도 |
많은 기업이 생성형 AI와 AI Agent를 같은 연장선상의 기술로 인식합니다. 그러나 실제 현장에서 두 기술은 도입 방식과 요구 조건이 근본적으로 다릅니다.
- 생성형 AI는 개인 업무 보조 도구로,판단과 책임이 사람에게 남아 있는 구조입니다.
- 반면 AI Agent는 업무의 일부를 시스템에 위임하는 구조를 전제로 하며,사람과 시스템 간 책임 분담이 필수적으로 요구됩니다.
이 차이는 단순한 기술 성숙도의 문제가 아니라, 활용 단위·책임 구조·거버넌스 요구 수준의 차이로 이어집니다.
생성형 AI는 ‘기술 수용도’를 묻는 기술이라면,
AI Agent는 ‘조직 준비도’를 묻는 기술입니다.
이번 조사에서 AI Agent의 전사 내재화 비중이 3.7%에 그친 이유 역시, 기술 부족보다는 이러한 조직적 요구 조건과 무관하지 않습니다.
AI 거버넌스: 기술은 쓰고 있지만, 조직은 아직 준비되지 않았습니다
SESSION 1에서 가장 분명하게 드러난 인사이트는 AI 거버넌스의 공백입니다.
- AI 관련 운영을 디지털·IT 조직이 담당하는 경우가 35.2%
- AI 전담 조직을 보유한 기업은 11.5%에 불과
디지털·IT 조직 주도의 접근은 초기 실험과 도입 속도 측면에서는 분명한 강점을 가집니다. 다만 AI가 업무 전반에 영향을 미치기 시작하는 단계에서는, 현업·경영·HR과 연결되지 않을 경우 확장이 어렵습니다. 이러한 구조에서는 다음과 같은 문제가 반복됩니다.
- AI 활용 기준이 명확하지 않고
- 데이터 사용과 책임 범위가 불분명하며
- 문제 발생 시 의사결정 주체가 드러나지 않습니다
AI를 활용하고는 있지만, 조직 차원에서 관리하고 있다는 인식은 아직 충분하지 않은 상태입니다.
로드맵이 어려운 이유는 ‘기술이 빨라서’만은 아닙니다
AI 도입 로드맵과 관련된 응답 역시 이를 뒷받침합니다.
- 필요성은 인지했으나 논의 중’(38.9%)이라는 응답이 가장 높은 비중을 차지합니다.
- 전혀 없음도 19.6% 입니다.
- 반면 구체적인 전략을 보유했다고 응답한 비중은 15.5% 입니다.
기술 변화 속도가 로드맵 설계를 어렵게 만드는 것은 사실입니다. 그러나 그것만으로 현재의 공백을 설명하기에는 부족합니다. 현장에서 로드맵이 어려운 진짜 이유는 다음 질문에 답하지 못했기 때문입니다.
- 어떤 업무를 AI에 위임할 것인가
- AI가 판단해도 되는 영역과 사람이 책임져야 할 영역은 무엇인가
- 결과에 대한 책임은 누구에게 있는가
기술 중심으로 로드맵을 그리면 답이 나오기 어렵습니다. 반대로 위임 구조와 역할 정의를 기준으로 접근하면, 기술 변화 속도와 무관하게 현실적인 로드맵을 설계할 수 있습니다.
SESSION 1이 전하는 메시지
SESSION 1의 데이터가 전하는 메시지는 분명합니다.
AI 도입의 병목은 기술이 아니라, 조직의 준비도입니다.
생성형 AI는 개인이 알아서 사용할 수 있습니다. 그러나 AI 에이전트는 조직이 준비되지 않으면 작동하지 않습니다. 다음 단계의 AI가 우리 조직의 현실이 되기 위해 필요한 것은 더 새로운 기술이 아니라 위임, 책임, 거버넌스에 대한 조직적 합의입니다.
다음 편 예고 | SESSION 2. AI 실행 리스크와 투자
다음 글에서는 SESSION 2. AI 실행 리스크와 투자를 다룹니다.
AI가 기대만큼 확장되지 않는 이유, 그리고 많은 기업이 투자 단계에서 망설이게 되는 구조적 요인을 데이터를 통해 살펴볼 예정입니다.
📌 더 자세한 분석이 궁금하시다면
- 산업별 생성형 AI·AI Agent 도입 수준
- AI 활용도가 높은 기업의 공통 특성
- 조직 규모·산업별 AI 성숙도 차이
등 보다 상세한 내용은「2026 한국기업 AI 활용 현황 보고서」 원문에서 확인하실 수 있습니다.
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