[이번 주 AI가 던진 미래의 신호]  AI가 개인의 도구에서 조직의 일하는 방식으로 들어가고 있다.   한국의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 만에 28배 증가했고, ChatGPT Work와 Codex의 주간 활성 이용자도 최근 6개월 동안 14배 증가했다. 기업의 AI 활용이 직원 개인의 선택에서 조직이 공식적으로 제공하고 관리하는 업무환경으로 이동하고 있다. AI의 역할도 달라지고 있다. 새롭게 공개된 GPT-6 Astra는 추론능력과 컴퓨터 사용능력을 결합해 사람이 사용하던 소프트웨어를 직접 조작하며 여러 단계의 업무를 수행하는 방향으로 발전했다. AI가 답을 제공하는 도구에서 실제 업무를 수행하는 주체로 이동하고 있는 것이다. 그러나 AI를 많이 도입한다고 기업가치가 저절로 높아지는 것은 아니다. McKinsey 조사에서는 AI를 기존 업무에 추가하는 기업보다 AI를 전제로 업무방식과 조직운영을 재설계한 기업에서 더 높은 가치창출 가능성이 나타났다.   이번 주의 신호는 분명하다. AI 경쟁의 중심이 ‘어떤 AI를 도입할 것인가’에서 ‘인간과 AI가 어떻게 함께 일하도록 조직을 설계할 것인가’로 확실하게 이동하고 있다.   미래학자 이경상 책임교수 godo@kaist.ac.kr "© 2026 [남다른 미래의 창]. All rights reserved. 본 자료의 저작권은 [남다른 미래의 창]에게 있습니다. 저작권자의 명시적 동의 없이 본 자료의 전부 또는 일부를 편집, 복제, 배포, 전송하는 행위는 저작권법에 의해 엄격히 금지되며 법적 처벌을 받을 수 있습니다."

 

[Future Signal #1] 

한국 기업의 ChatGPT, 개인 도구에서 조직의 업무 인프라로 이동한다

대표 뉴스 - 9월 9일 | OpenAI Korea, 한국의 ChatGPT Enterprise 이용자 수, 전년 동기 대비 약 28배 증가 - 9월 9일 | OpenAI Korea, 한국 ChatGPT Work·Codex 주간 활성 이용자, 최근 6개월간 14배 증가.  - 6월 21일 | OpenAI·삼성전자, 삼성전자 한국 전 임직원과 글로벌 DX부문에 ChatGPT Enterprise·Codex 도    입. OpenAI는 자사 최대 규모 기업활용 사례 가운데 하나로 평가

 

한국 기업의 ChatGPT 사용이 조직 단위로 확산되고 있다

지난 9월 9일 OpenAI Korea는 한국의 ChatGPT Enterprise 이용자 수가 최근 1년 동안 약 28배 증가했다고 밝혔다. 단순히 ChatGPT를 사용하는 사람이 늘어난 것과는 의미가 다르다. 기업이 보안과 관리체계를 갖춘 Enterprise 환경을 공식적으로 도입해 직원들의 업무도구로 제공하는 사례가 빠르게 증가하고 있다는 의미다.

 

 

대표적인 사례가 삼성전자다. 지난 6월 한국 전 임직원과 전 세계 DX부문 임직원을 대상으로 ChatGPT Enterprise와 Codex를 도입했다. OpenAI는 이를 자사 역사상 최대 규모의 Enterprise 도입 사례 가운데 하나로 평가했다. 활용범위도 소프트웨어 개발뿐 아니라 R&D·제품개발·제조·마케팅·경영지원 등으로 확대되고 있다.

 

이러한 움직임은 삼성전자에 국한되지 않는다. OpenAI는 LG전자·LG유플러스·LG CNS·삼성SDS·크래프톤·토스·무신사 등 다양한 국내 기업들이 ChatGPT Enterprise, API, Codex 등을 활용하고 있다고 밝혔다. 한국에서 AI 활용의 단위가 개인에서 조직으로 이동하고 있는 확실한 증거이다.

 

‘사용 제한’에서 ‘통제된 공식 사용’으로

생성형 AI 확산 초기에는 직원들이 개인적으로 먼저 사용하고 기업이 뒤따라 대응하는 Bottom-up 방식이 일반적이었다. 업무자료를 개인 ChatGPT에 입력하면서 정보유출과 보안 문제가 새로운 위험으로 등장했다.

 

삼성전자도 2023년 내부정보 유출 우려가 제기되자 임직원의 외부 생성형 AI 사용을 제한했다. 그러나 2026년에는 보안과 관리체계를 갖춘 Enterprise 환경을 대규모로 공식 도입하는 방향으로 전환했다.

 

     생성형 AI 사용 제한 → 통제된 Enterprise AI 사용

기업이 관리 가능한 환경 안에서 공식적으로 AI를 사용하게 하는 방향으로 대응방식이 바뀌고 있는 것이다. Shadow AI(직원들이 자신의 AI를 회사에서 업무에 사용하는 행위)를 차단하는 것에서 Enterprise AI를 제공하는 것으로 중심축이 이동하고 있다.

 

AI를 사용하는 방식도 달라지고 있다

더 주목해야 할 것은 14배라는 숫자다. OpenAI Korea에 따르면 국내 ChatGPT Work와 Codex의 주간 활성 이용자는 최근 6개월 동안 14배 증가했다.

 

이는 Enterprise AI의 보급뿐 아니라 AI를 사용하는 방식도 변하고 있음을 보여주는 신호다. 초기에는 검색·질문·번역·문서작성처럼 개인의 업무를 보조하는 활용이 중심이었다면, 최근에는 데이터 분석·코딩·업무자동화와 여러 단계의 업무수행으로 범위가 확대되고 있다.

 

특히 이러한 변화가 개발자에게만 나타나는 것도 아니다. OpenAI가 공개한 이용 동향에서는 법무를 비롯해 재무·인사·회계·마케팅·영업 등 일반 지식업무에서도 Agentic AI 도구 사용이 빠르게 증가하고 있다.

 

개인 AI에서 조직의 AI로

한국 기업의 ChatGPT 확산은 크게 세 단계의 변화로 볼 수 있다.

 

   1) 개인 AI: 직원이 필요에 따라 스스로 사용

   2) Enterprise AI: 회사가 공식적으로 제공하고 보안·데이터·사용을 관리

   3) Agentic Enterprise: AI가 기업 시스템과 연결되어 실제 업무 프로세스에 참여

 

현재 한국 기업들은 개인의 자발적 AI 활용에서 조직이 공식적으로 관리하는 Enterprise AI로 빠르게 이동하고 있다. 동시에 일부 업무에서는 AI가 단순히 답을 제공하는 것을 넘어 실제 업무수행에 참여하는 다음 단계의 초기 신호도 나타나고 있다.

 

미래학자 Insight

2026년도에 75%의 지식근로자가 AI를 사용하고 있고 한주에 8시간 이상을 절감하고 있는 직원이 42%에 이르고 있다. 그러나 이러한 노력들이 기업별 생산성 향상과 ROI로 구현되지 못하는 것이 당면한 가장 큰 문제다. 90%의 경영진은 생산성이 높아진 것을 체감하지 못하고 있고, 직원들의 66%는 자신이 절약한 시간을 어떻게 활용할 것인가에 대하여 조직적 지침을 받지 못하고 있다고 응답했다. 앞으로 주목해야 할 숫자는 ‘몇 명이 AI를 사용하는가’보다 ‘얼마나 생산성과 경쟁력으로 연결할 것인가’가 될 것이다.

 

[Future Signal #2] 

한국 수능 만점을 받은 GPT-6 Astra, 무엇이 다른가

대표 뉴스 - 9월 3일 | OpenAI, GPT-6 Astra 공개. 추론·컴퓨터 사용·전문업무·과학·사이버보안 능력 크게 향상  - 9월 6일 | 대한민국, 국내 ‘2026학년도 수능 LLM 평가’에서 GPT-6 Astra가 전 영역 450점 만점 기록  - 9월 8일 | 미국, Astra가 기존 기업용 소프트웨어의 업무영역을 침범할 수 있다는 우려 속에   Salesforce·Intuit 약 4%, ServiceNow 5% 하락  - 9월 8일 | 미국, S&P 500 Software & Services 지수 1.4% 하락, AI가 기존 소프트웨어 산업을 재편할 가능    성에 시장의 관심 확대

 

GPT-6 Astra는 무엇인가?

지난 9월 3일 OpenAI가 차세대 AI 모델 GPT-6 Astra를 공개했다. 새로운 AI가 등장할 때마다 더 똑똑해졌다는 발표가 반복되기 때문에 이번에도 ‘성능이 조금 좋아진 GPT’ 정도로 생각하기 쉽다. 그러나 Astra에서 주목해야 할 것은 단순한 지능의 향상이 아니다.

 

기존 생성형 AI가 질문에 답하고 글이나 이미지를 만드는 데서 출발했다면, Astra는 복잡한 문제를 추론하는 것은 물론 컴퓨터와 소프트웨어를 직접 사용해 여러 단계의 업무를 수행하는 능력이 크게 강화됐다. 웹을 탐색하고, 양식을 작성하고, 고객정보를 수정하고, 일정을 관리하며 문서·스프레드시트·프레젠테이션을 만들고 소프트웨어를 설치하거나 테스트할 수도 있다.

 

쉽게 말하면 ‘답하는 AI’에서 ‘직접 일하는 AI’로 한 단계 더 진화한 모델이다.

 

얼마나 똑똑한가?

한국에서는 Astra가 AI 모델의 능력을 비교하기 위한 비공식 벤치마크인 ‘2026학년도 수능 LLM 평가’에서 450점 만점을 기록하면서 관심을 끌었다. 국어·수학·영어·한국사와 평가대상 탐구과목 등에서 검색이나 계산기 같은 외부 도구를 사용하지 않은 평가였다.

 

Astra의 발전을 더 잘 보여주는 것은 처음 보는 문제를 해결하는 능력이다. ARC-AGI-3는 설명서 없이 처음 보는 게임과 같은 환경에서 AI가 직접 시도하고 실패하면서 규칙을 알아내 목표를 달성하게 하는 평가다. 많이 알고 있는지를 보는 시험이라기보다 낯선 상황에서 스스로 규칙을 발견하고 대응할 수 있는지를 측정한다. 동일한 조건에서 모델을 비교하는 표준평가에서 Astra는 62.7%를 기록했다. Anthropic의 Claude Opus 5는 30.2%, OpenAI의 GPT-5.6 Sol은 7.8%였다. 같은 평가에서 Claude Opus 5의 30.2%와 비교하면 두 배가 넘는 성능이다.

 

AI가 이미 배운 지식을 잘 꺼내는 것을 넘어, 처음 만나는 상황을 탐색하고 규칙을 파악해 스스로 문제를 해결하는 능력이 빠르게 발전하고 있다는 것이다.

 

어떤 변화를 야기할 것인가?

Astra가 보여주는 첫 번째 변화는 AI의 역할 변화다. 지금까지 생성형 AI가 사람의 질문에 답하고 결과물을 만들어주는 도구였다면, 문제해결 능력과 컴퓨터 사용능력이 결합된 AI는 여러 단계를 스스로 수행하는 Agentic AI로 발전할 수 있다.

두 번째는 소프트웨어를 사용하는 방식의 변화다. 9월 8일 미국 증시에서 Salesforce와 Intuit는 약 4%, ServiceNow는 5% 하락했다. Astra와 같은 AI가 기업용 소프트웨어를 직접 사용하며 사람이 하던 업무를 수행할 가능성에 시장이 반응한 것이다.

 

지금까지 디지털 업무의 기본구조가 사람이 직접 소프트웨어를 사용해 업무를 수행했다면, 앞으로는 AI Agent가 사람과 소프트웨어 사이에 들어가 업무를 수행하는 구조로 바뀌게 될 것이다.

 

이는 소프트웨어가 사라진다는 의미가 아니다. 소프트웨어를 사용하는 주체가 사람에서 AI로 확대된다는 것이다. 이에 따라 소프트웨어의 경쟁력도 사람이 사용하기 편한 화면과 기능뿐 아니라, AI가 얼마나 쉽게 접근하고 데이터를 활용하며 다른 시스템과 연결될 수 있는가로 확대될 가능성이 있다.

 

세 번째는 사람이 일하는 방식의 변화다. 사람이 모든 업무단계를 직접 수행하기보다 목표를 정하고 AI에게 일을 맡긴 뒤 결과를 판단하는 역할로 이동할 수 있다. AI는 사람을 보조하는 도구에서 사람과 소프트웨어 사이에서 실제 업무를 수행하는 새로운 주체로 들어오기 시작하는 것이다.

 

미래학자 Insight

GPT-6 Astra에서 주목해야 할 것은 수능 만점이나 벤치마크 점수보다 ‘생각하는 능력’과 ‘행동하는 능력’이 빠르게 결합되고 있다는 점이다. AI는 답을 제공하는 도구에서 디지털 세계에서 직접 행동하는 주체로 이동하고 있다.

Astra가 흔들기 시작한 것은 특정 소프트웨어가 아니라 ‘사람이 소프트웨어를 직접 사용한다’는 수십 년 된 업무방식이다. 앞으로 사람은 목표와 판단을 담당하고, AI는 실행을 담당하는 새로운 분업구조가 확산될 가능성이 크다.

 

 

[이주의 Insight Report]

AI 가치창출의 열쇠는 바로 눈앞에 있다: 운영모델

The key to AI value is hiding in plain sight: Your operating model

McKinsey | 2026.9.9 | Article

 

AI를 도입했는데 왜 기업가치는 생각만큼 늘지 않는가?

기업들은 생성형 AI를 직원들에게 제공하고 다양한 활용사례를 만들어가고 있다. 그러나 AI를 사용하는 직원이 늘고 활용범위가 넓어진다고 해서 기업 전체의 성과가 저절로 높아지는 것은 아니다.

 

McKinsey는 701명의 글로벌 경영진과 고위 리더를 조사해 기업가치가 일어나지 않은 원인을 AI 기술 자체보다 기업의 운영모델에서 찾았다. AI를 기존 조직과 업무방식 위에 그대로 얹는 것만으로는 충분한 가치를 만들어내기 어렵다는 것이다.

 

조사 결과도 이를 뒷받침한다. McKinsey는 기업의 AI 활용 수준을 활용, 자동화, 재설계의 세 단계로 구분했다. 직원들에게 AI 도구를 제공하는 활용 단계에서는 의미 있는 기업가치를 창출했다고 응답한 비율이 13%에 그쳤다. 기존 업무를 AI로 자동화한 자동화 단계에서는 24%로 높아졌고, AI를 전제로 업무방식과 조직운영 자체를 다시 설계한 재설계 단계에서는 48%까지 상승했다.

 

특히 재설계 단계에 도달한 기업은 전체 조사대상의 13%에 불과했지만, AI를 통해 의미 있는 기업가치를 만들어냈다고 응답한 비율은 가장 높았다. AI를 얼마나 많이 도입했는가보다 AI를 전제로 일하는 방식을 얼마나 깊이 바꾸었는가가 가치창출의 차이를 만들고 있는 것이다.

 

AI에 맞게 조직이 일하는 방식을 다시 설계해야 한다

McKinsey가 말하는 운영모델은 단순히 조직도를 바꾸는 것이 아니다. 조직구조와 의사결정, 업무 프로세스, 기술, 리더십, 인재와 보상체계까지 기업이 실제로 일하고 가치를 만들어내는 방식 전체를 의미한다.

 

AI 시대에는 기존 업무에 AI 기능을 하나씩 추가하는 데 그치지 않고, 업무의 시작부터 끝까지 전체 흐름을 다시 살펴봐야 한다. 어떤 업무를 AI가 수행하고 어떤 판단을 사람이 맡을 것인지, 부서 간 업무를 어떻게 연결할 것인지, 의사결정 권한과 책임은 어디에 둘 것인지도 새롭게 정해야 한다. 인재관리 역시 고정된 직무보다 빠르게 변화하는 역량과 역할을 중심으로 바뀔 필요가 있다.

 

결국 운영모델을 바꾼다는 것은 누가 일하고, 누가 판단하며, 일이 어떤 방식으로 흘러가고, 그 과정에서 어떻게 가치를 만들어낼 것인지를 다시 설계하는 것이다.

 

운영모델을 바꾼 기업에서는 성과도 나타나고 있다

McKinsey가 소개한 한 전자제품 유통기업은 개별적인 AI 활용사례를 늘리는 데 집중하지 않았다. 먼저 데이터 관리체계와 내부 AI 개발 기반을 구축하고, 전자상거래와 가격결정, 물류, 대출 등 핵심 업무를 함께 재설계했다.

 

그 결과 첫해 EBITDA(이자·세금·감가상각비 차감 전 영업이익)가 약 35% 증가했다. AI만의 효과로 볼 수는 없지만, AI와 데이터, 업무흐름, 조직운영을 함께 바꿀 때 투자가 기업가치로 연결될 가능성이 커진다는 점을 보여준다.

 

Agentic AI는 운영모델의 변화를 더욱 가속한다

AI가 문서를 작성하고 정보를 분석하는 수준에서는 기존 업무방식을 크게 바꾸지 않고도 활용할 수 있었다. 그러나 Agentic AI가 사람을 대신해 여러 단계의 업무를 직접 수행하기 시작하면 조직운영 방식도 달라져야 한다.

 

어떤 일을 AI에게 맡길 것인지, 어떤 판단은 사람이 해야 하는지, AI에게 어디까지 권한을 부여할 것인지, 그리고 AI가 수행한 결과에 대한 책임은 누가 질 것인지를 정해야 하기 때문이다.

 

따라서 Agentic AI의 도입은 기술의 문제를 넘어 조직을 어떻게 운영할 것인가의 문제로 확장된다. Agentic Enterprise의 출발점은 Agent를 많이 도입하는 것이 아니라, 인간과 AI가 함께 일하는 운영모델을 다시 설계하는 데 있다.

 

미래학자 Insight

AI의 기업가치는 모델의 성능만으로 만들어지지 않는다. AI가 일하는 방식이 달라지면 조직이 일하는 방식도 달라져야 한다.

 

앞으로 기업 간 AI 격차는 어떤 AI를 도입했느냐보다 인간과 AI가 어떤 일을 나누고, 어떻게 연결해 하나의 조직으로 일하게 만들었느냐에서 벌어질 가능성이 크다.

 

 

[지방정부티비유=미래학자 이경상]