국내 기업 76%가 생성형 AI 도입, 이제 문제는 ‘누구와 어떻게 운영하느냐’

도입 여부가 아니라 도입 방식의 싸움으로 넘어감

• 국내 기업의 생성형 AI 도입은 이미 꽤 깊숙이 들어와 있음

  • 삼성SDS가 생성형 AI를 도입했거나 검토 중인 국내 기업 의사결정 관여자 670명을 조사함
  • 그 결과 국내 기업의 76%가 회사 차원에서 생성형 AI를 이미 도입한 것으로 나타남
  • 2026년 IT 투자 전망에서도 생성형 AI는 IT 기술 분야 중 투자 규모 증가 계획이 75%로 가장 높았음

• 이제 질문은 “도입할까?”가 아니라 “어떤 방식으로, 누구와, 어떻게 굴릴까?”임

  • 생성형 AI가 파일럿이나 개인 실험을 넘어 회사 운영 체계 안으로 들어오고 있다는 뜻임
  • 그래서 단순 기능 비교보다 속도, 보안, 표준화, 내재화, 운영 지원이 더 중요해짐

세 가지 도입 방식이 거의 3등분됨

• 생성형 AI 도입 방식은 크게 세 갈래로 나뉨

  • 회사가 공식 허용한 AI 솔루션의 구독료를 지원하는 방식
  • ChatGPT Enterprise 같은 엔터프라이즈 버전을 회사 차원에서 도입하는 방식
  • 자체 AI 솔루션을 직접 구축하는 방식

• 조사 결과가 꽤 흥미로운데, 셋 중 하나가 압도적으로 이기지 않음

  • 구독료 지원 25%
  • 엔터프라이즈 버전 도입 26%
  • 자체 AI 솔루션 구축 25%
  • 도입 검토 중 24%

• 이 비율은 “정답 하나”가 없다는 얘기임

  • 구독료 지원은 신속한 도입과 다양한 솔루션 검증에 유리함
  • 엔터프라이즈 버전은 데이터 유출 방지와 전사 표준화가 핵심임
  • 자체 구축은 보안과 AI 역량 내재화를 동시에 노리는 선택임

산업과 회사 규모에 따라 선택지가 확 갈림

• 산업별로 보면 데이터 민감도와 업무 구조가 선택을 가름함

  • 금융은 자체 구축 선호가 46%로 가장 높음
  • 조립 제조도 자체 구축이 40%로 높게 나옴
  • 유통·리테일은 엔터프라이즈 버전 도입이 40%로 가장 높음
  • 공공·국방, 공정 제조, 건설·서비스는 구독료 지원 방식이 각각 39%로 상대적으로 높음

• 기업 규모별 차이는 더 직관적임

  • 대기업은 자체 구축 43%, 엔터프라이즈 35%로 자사 요건을 맞추려는 성향이 강함
  • 중견기업은 구독료 지원 36%, 엔터프라이즈 37%로 균형형에 가까움
  • 중소·스타트업은 구독료 지원이 50%로 압도적임
  • 공공·교육기관도 구독료 지원이 42%로 가장 높음

• 결국 돈과 인력, 보안 요구가 도입 방식을 결정함

  • 대기업은 직접 만들거나 표준화된 엔터프라이즈 환경을 원함
  • 작은 조직은 빠르게 써보고 비용 효율을 확인하는 쪽이 현실적임
  • 금융처럼 규제가 강한 산업은 외부 도구를 그냥 붙이는 데 부담이 큼

계약 방식에서도 ‘운영 지원’이 핵심으로 떠오름

• 엔터프라이즈 버전을 도입할 때 기업들은 직접 계약보다 파트너 계약을 더 선호함

  • 파트너사·리셀러를 통한 계약 선호가 43%
  • 생성형 AI 솔루션 업체와 직접 계약 선호는 31%
  • 특별히 선호 방식이 없다는 응답은 26%

• 직접 계약을 선호하는 쪽은 비용과 공급사 지원을 봄

  • 유통 마진 절감이 47%
  • 공급사의 직접 기술 지원이 44%

• 그런데 전체적으로는 “도입 후 누가 붙어서 굴려줄 건가”가 더 큰 문제로 보임

  • 계약 방식 결정 기준에서 구축·통합·운영 편의성이 49%로 가장 높음
  • 보안·컴플라이언스 대응력은 47%
  • 기술 지원 전문성은 46%
  • 협상 용이성도 42%로 꽤 높음

평균 4.4개 솔루션, 멀티 AI가 기본값이 되는 분위기

• 기업들은 하나의 AI 도구에 올인하기보다 여러 솔루션을 병행 검토하는 중임

  • 국내 기업들이 이미 도입했거나 검토 중인 생성형 AI 솔루션은 평균 4.4개로 나타남
  • 이건 업무별로 맞는 도구가 다르고, 아직 시장의 승자가 완전히 정해지지 않았다는 의미로도 읽힘

• 도입 경로도 한 번에 끝나는 문제가 아님

  • 속도가 급하면 구독료 지원으로 먼저 시작할 수 있음
  • 보안이 최우선이면 엔터프라이즈나 자체 구축을 처음부터 설계해야 함
  • 여러 도구를 병행하면서 나중에 표준화하거나 내재화하는 방식도 현실적인 선택지임

• 결론은 꽤 명확함

  • 생성형 AI 도입은 구매가 아니라 운영 여정임
  • 어떤 모델을 쓰느냐보다, 조직이 그걸 어떻게 통제하고 개선하고 지원할지가 성과를 가를 가능성이 큼

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기술 맥락

• 이 조사에서 중요한 건 생성형 AI 도입 방식이 거의 3등분됐다는 점이에요. 하나의 정답이 없다는 뜻이고, 회사마다 해결하려는 문제가 다르다는 뜻이거든요. 빠른 실험이 목표면 구독료 지원이 맞고, 전사 표준화와 보안이 중요하면 엔터프라이즈가 더 자연스러워요.

• 자체 구축을 고르는 조직은 단순히 남들이 만든 AI가 싫어서가 아니에요. 금융이나 제조처럼 데이터와 업무 프로세스가 민감한 곳은 외부 서비스에 데이터를 넣는 순간 리스크가 커져요. 그래서 비용이 더 들어도 내부 데이터와 업무 흐름에 맞춘 AI를 직접 만들려는 유인이 생겨요.

• 파트너 계약 선호가 높은 것도 현실적인 포인트예요. 생성형 AI는 계정 몇 개 발급하고 끝나는 도구가 아니라 권한 관리, 로그, 보안 검토, 기존 시스템 연동, 사용자 교육까지 따라오거든요. 내부 IT팀만으로 다 감당하기 어려우면 운영 지원 역량이 있는 파트너가 꽤 중요해져요.

• 개발자와 플랫폼 팀 입장에서는 앞으로 AI 도입 요청이 더 구체적으로 내려올 가능성이 커요. 단순 챗봇 붙이기가 아니라 사내 데이터 접근 범위, 모델 선택 기준, 감사 가능성, 비용 추적까지 설계해야 하니까요. 결국 생성형 AI도 하나의 운영 플랫폼처럼 다루게 되는 흐름이에요.