2026 한국기업 AI 활용 현황 디브리핑 | SESSION 2. 실행 리스크와 투자
AI는 이미 많은 조직에 도입되었습니다. 그러나 실행 단계로 들어서면, 상황은 생각보다 빠르게 복잡해집니다.
“왜 AI는 기대만큼 확산되지 않는가”,
“왜 프로젝트 단계에서 계속 제동이 걸리는가”라는 질문이 현장에서 반복됩니다.
이번 글은 「2026 한국기업 AI 활용 현황」 디브리핑 시리즈의 두 번째 세션으로, 기업들이 AI를 실제로 실행하는 과정에서 마주하는 리스크와 투자 판단에 초점을 맞춥니다. 특히 이 세션에서는 다음을 살펴봅니다.
- 조직 차원에서 기업들이 인식하는 AI 실행의 가장 큰 장애 요인은 무엇인지
- 실제 AI 프로젝트 단위로 내려갔을 때, 어디에서 실행이 멈추는지
- 그럼에도 불구하고, 왜 기업들은 AI 투자를 확대하려 하는지
- 이 투자 흐름이 시사하는 조직 차원의 함의는 무엇인지
SESSION 1이
“AI는 도입되었지만, 조직은 아직 준비되지 않았다”는 현실을 보여주었다면,
SESSION 2는
“준비되지 않은 상태에서도, 기업들은 AI를 실행해야 하는 국면에 들어섰다”는 상황을 다룹니다.
이제 데이터를 통해, AI 전환이 기술이 아닌 실행 구조의 문제로 이동하고 있는 지점을 살펴보겠습니다.
조직 차원에서의 AI 실행 리스크
조직은 여전히 ‘기술 도입의 조건’을 묻고 있습니다.
조직 전체 관점에서 기업들이 인식하는 AI 실행의 가장 큰 장애 요인은 다음과 같습니다.
- 보안·프라이버시 이슈 (47.8%)
- 초기 투자비 및 예산 부담 (38.9%)
- 내부 전문 인력 부족 (38.1%)
이 응답들은 공통된 성격을 갖습니다. 모두 “이 기술을 조직에 도입해도 되는가”에 대한 질문입니다.
- 데이터가 외부로 나가도 괜찮은가
- 비용 대비 효과를 설명할 수 있는가
- 이를 운영할 인력과 책임 주체가 있는가
즉, 조직 차원에서의 AI 실행 리스크는 AI를 업무에 쓰기 이전에 통제 가능한 기술로 관리할 수 있는가에 대한 기술적·제도적 검증 단계에 가깝습니다.
이 단계에서 AI는 아직 조직의 업무 구조를 바꾸는 시스템이라기보다, 위험을 관리해야 할 기술 자산으로 인식되고 있습니다.
프로젝트 차원에서의 AI 실행 리스크
현장에서는 ‘실행 체계’가 문제입니다.
AI 프로젝트 단위로 내려가면, 문제의 성격은 분명하게 달라집니다. AI 프로젝트 추진 시 가장 어려웠던 요인은 다음과 같습니다.
- 내부 데이터 준비 미흡 (26.3%)
- 운영 체계 부족 (19.5%)
- 부서 간 협업 및 소통 부족 (17.4%)
여기서 더 이상 질문은 “이 기술을 써도 되는가”가 아닙니다. 현장에서의 질문은 훨씬 구체적입니다.
- 어떤 데이터로, 누가, 언제까지 준비해야 하는가
- AI가 만든 결과는 누가 검토하고 책임지는가
- 장애가 발생하면 어느 부서가 대응하는가
- 이 프로젝트는 기존 업무 프로세스의 어디에 연결되는가
즉, 프로젝트 차원의 리스크는 AI를 실제로 굴릴 수 있는 실행 체계가 존재하는가의 문제입니다.
이 단계에서 AI는 기술이 아니라, 조직의 데이터 구조·운영 방식·협업 체계를 그대로 드러내는 존재가 됩니다.
조직과 프로젝트 사이의 간극이 실행을 멈추게 합니다
이번 세션에서 가장 중요한 인사이트는 다음과 같습니다.
조직은 아직 ‘기술 도입 단계’의 질문을 하고 있지만, 현장은 이미 ‘실행 체계 단계’의 문제에 직면해 있습니다.
조직 차원에서는 보안·예산·인력이라는 도입 조건을 검토하고 있지만, 프로젝트 현장에서는 이미 데이터·운영·협업·책임 구조를 요구하고 있습니다. 이 두 단계가 연결되지 않으면, AI는 도입되었지만 실행되지 않는 상태에 머무르게 됩니다.
그럼에도 기업들은 AI 투자를 멈추지 않습니다
돌아갈 수 없다는 인식이 투자를 움직입니다.
이처럼 실행 리스크가 분명함에도, 기업들의 AI 투자 방향은 명확합니다. 전체 응답 기업 중 63.3%가 2026년 AI 투자를 확대하겠다고 응답했으며, 전년 대비 투자를 축소하겠다는 응답은 2.2%에 불과했습니다.
이는 기업들이 AI를 “완벽하게 준비되면 시작하는 기술”이 아니라, 준비되지 않았더라도 반드시 넘어야 할 전환 과제로 인식하고 있음을 보여줍니다.
투자 우선순위가 말해주는 기업들의 진짜 고민
기업들이 가장 먼저 투자하려는 영역은 다음과 같습니다.
- IT·개발·보안
- 데이터·DT
- 전력·기기·인프라
이 선택은 일관됩니다. 기업들은 AI 기능이나 활용 사례보다, AI를 안정적으로 실행할 수 있는 기반과 통제 구조를 먼저 만들고자 합니다.
이는 AI를 단기 생산성 도구가 아니라, 조직 인프라의 일부로 편입시키려는 단계에 진입했음을 의미합니다.
투자와 실행 사이의 간극이 AI 전환의 성패를 가른다
Session 2의 분석 결과를 종합해보면, 국내 기업의 AI 투자는 이미 본격적인 확대 국면에 진입했지만, 실행 단계에서는 높은 투자 의지와 낮은 조직 성숙도 사이의 구조적 괴리가 뚜렷하게 확인됩니다.
다수의 기업은 AI를 더 이상 단순한 기술 실험 수단으로 보지 않습니다. AI는 이제 조직의 중장기 경쟁력을 좌우하는 핵심 전략 자산으로 인식되고 있으며, 이에 따라 공격적인 예산 증액과 지속적인 투자 확대가 계획되고 있습니다.
투자 우선순위 역시 개별 솔루션 도입을 넘어 IT 보안, 데이터 인프라, 전략 기획 등 기술 내재화를 위한 기반 확보에 집중되고 있습니다. 그러나 이러한 높은 투자 의지에도 불구하고, 실제 실행 현장에서는 자본 투입만으로 해결되지 않는 병목 현상이 반복되고 있습니다.
투자를 확대하겠다고 응답한 조직들조차 실제 활용 수준은 여전히 탐색이나 시범 도입 단계에 머무는 경우가 다수이며, 프로젝트를 가로막는 핵심 장애물은 예산 부족이 아니라 데이터 준비 미흡, 운영 체계 부재, 부서 간 협업 부족 등 조직적 실행 역량의 결핍에 집중되어 있습니다.
기업 규모에 따라 리스크를 인식하는 관점에도 차이가 존재합니다. 대규모 조직은 보안과 시스템 연동 등 운영의 안정성과 복잡성을 주요 난관으로 꼽는 반면, 중소 규모 조직은 예산과 전문 인력 부족이라는 자원적 한계를 가장 크게 체감하고 있습니다. 그러나 규모를 막론하고 공통적으로 나타나는 현상은 분명합니다.
기술적 준비보다 데이터 운영과 협업 구조 설계가 선행되지 않을 경우, 막대한 투자는 성과로 이어지기 어렵다는 점입니다.
종합하면, 국내 기업의 AI 투자는 빠르게 가속화되고 있지만, 이를 실질적인 성과로 전환할 조직적 그릇은 아직 충분히 빚어지지 않은 상태입니다. 앞으로 AI 투자의 성패를 가르는 기준은 예산의 크기가 아니라, 리스크를 통제하고 협업을 이끌어낼 거버넌스 체계와 인적 역량을 얼마나 정교하게 설계했는가에 달려 있습니다.
다음 편 예고 | SESSION 3. AI 전환을 이끄는 HR과 인재
그렇다면 질문은 자연스럽게 다음 단계로 이어집니다.
조직은 어떻게 이 실행의 간극을 메울 수 있을까요?
누가 AI 전환을 실제로 움직이고, 무엇이 조직을 바꾸는가?
다음 SESSION 3에서는 AI 전환을 실질적으로 견인하는 핵심 동력인 HR 전략과 인재 육성, 그리고 조직 설계의 문제를 다룹니다.
- AI 활용도가 높은 조직은 사람과 역할을 어떻게 다르게 설계하고 있는지
- 교육은 단순한 툴 학습을 넘어 어떤 방식으로 전환되어야 하는지
- 개인의 AI 활용을 조직 성과로 연결시키는 조건은 무엇인지
Session 3을 통해, AI 전환이 기술이나 투자만으로는 완성될 수 없다는 점과 그 마지막 퍼즐이 어디에 있는지를 구체적으로 살펴보겠습니다.
📌 더 자세한 분석이 궁금하시다면
- AI 투자 확대 예정 기업의 공통된 조직 특성
- 산업별로 달라지는 AI 투자 규모와 우선순위
- 기업 규모에 따라 달라지는 리스크 인식과 투자 판단 기준
- 생성형 AI와 AI Agent의 도입 수준 비교 데이터
보다 상세한 내용은「2026 한국기업 AI 활용 현황 보고서」원문에서 확인하실 수 있습니다.
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