미국 기업들, 사내 AI 챔피언으로 ‘AI 회의론’ 뚫는 중

• 미국 기업들이 AI 도구 확산을 위해 ‘사내 AI 챔피언’을 전면에 세우고 있음

  • 핵심은 거창한 전사 교육이 아니라, AI를 잘 쓰는 내부 직원이 회의적인 동료를 직접 설득하고 업무 예시를 보여주는 방식임
  • 회사는 AI에 돈을 엄청 쓰고 있지만, 현장에서는 “결과를 믿어도 되나”, “내 일에 어디다 쓰지”에서 막히는 경우가 많음

• 보스턴컨설팅그룹 조사 기준으로 사무직의 AI 사용률은 이미 꽤 높아졌음

  • 관리 책임이 없는 사무직 직원 중 AI를 매일 또는 주 몇 차례 쓰는 비율이 74%로 나옴
  • 2025년 보고서의 51%에서 크게 오른 수치고, 조사는 14개 시장의 직원 1만1749명을 대상으로 진행됨

• 로펌 로프스앤그레이 사례가 꽤 상징적임

  • 이 회사는 전 세계 직원 약 3000명, 변호사 약 1500명을 둔 대형 로펌임
  • 법률 AI 도구 하비를 쓰는 직원이 2년 전 32명뿐이었는데, 지금은 약 2200명이 매달 사용함
  • 월간 프롬프트 입력량도 수백 건 수준에서 28만2000건 이상으로 뛰었고, 사용자 1인당 사용량은 1년 전보다 3배 늘었음

• 법률 업계에서 AI 거부감이 큰 이유는 환각 때문임

  • AI가 지어낸 판례나 허위 정보를 법원 서류에 넣었다가 제재를 받은 사례들이 이미 알려져 있음
  • 원래도 보수적인 변호사 입장에서는 “잘못 쓰면 내 이름으로 사고 난다”는 압박이 커질 수밖에 없음
  • 로프스앤그레이의 하워드 글레이저는 AI 결과물을 완성본이 아니라 신입 직원이 가져온 초안처럼 보라고 설명함

• 글레이저가 효과를 봤다는 방식은 단체 교육보다 일대일 대화였음

  • 단체 교육에서는 다들 고개를 끄덕이지만, 실제로는 적극적으로 안 쓰는 경우가 많다고 봄
  • 그래서 AI를 안 쓰는 동료를 직접 찾아가 “어떤 업무에서 더 빠르고 쉽게, 더 낫게 만들 수 있는지”를 설명함
  • 회사 안의 60여 명 AI 챔피언에게도 동료 설득 방법을 조언하는 역할을 맡고 있음

• 씨티그룹도 비슷한 방식으로 내부 AI 사용률을 끌어올렸음

  • 내부 AI 플랫폼인 씨티 스타일러스 워크스페이스는 2024년 말 출시 당시 사용률이 한 자릿수였음
  • 지금은 사용률이 80%를 넘었고, 회사는 AI 챔피언과 확산 담당자 프로그램이 여기에 기여했다고 보고 있음
  • 참여자도 4000명 이상으로 늘렸고, 고위 임원부터 다양한 직급의 현장 담당자까지 포함하는 구조로 운영 중임

• 씨티 사례에서 먹힌 포인트는 “AI가 좋다”가 아니라 “이 업무에 이렇게 바로 쓴다”였음

  • 내부감사 부문에서는 AI로 감사 보고서 초안을 더 간결하게 작성하는 사례를 만들었음
  • 막연한 생산성 얘기보다, 동료가 당장 자기 문서에 적용할 수 있는 예시가 설득력이 컸다는 얘기임
  • 고객 등록, 대출 심사, 가상 자산관리 상담, 사이버보안, 코딩까지 적용 범위도 넓히는 중임

• AI 챔피언은 꼭 제일 기술적인 사람이 맡을 필요가 없다는 지적도 나옴

  • 마스 스낵킹의 라메시 콜레파라 최고기술책임자는 호기심과 소통 능력이 더 중요하다고 봄
  • 현업에서 무엇이 필요한지 알고, 그걸 AI로 어떻게 풀 수 있는지 동료 눈높이에 맞춰 말할 수 있어야 함
  • 그가 켈라노바에서 시작한 AI 챔피언 프로그램은 마스의 인수 이후 확대됐고, 현재 참여자가 500명에 이름

• 결국 기업 AI 경쟁은 ‘도구를 얼마나 많이 들여오나’에서 ‘직원이 실제 업무에 얼마나 자연스럽게 쓰나’로 넘어가고 있음

  • 한국 개발 조직에도 그대로 들어맞는 얘기임
  • 코딩 도구든 문서화 도구든, 라이선스만 뿌리면 끝이 아니라 팀별 예시, 검토 규칙, 실패 사례 공유가 같이 있어야 함

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기술 맥락

• 이 기사에서 중요한 선택은 AI 도구 자체보다 확산 방식을 바꾼 거예요. 회사가 위에서 “이제부터 쓰세요”라고 밀어붙이는 대신, 실제 업무를 아는 동료가 옆에서 사용 사례를 보여주게 한 거죠.

• 왜 이게 먹히냐면 AI 도구는 기능보다 신뢰 문제가 먼저 오거든요. 특히 법률처럼 틀리면 바로 사고가 나는 분야에서는 환각 때문에 “써도 되나”라는 불안이 크고, 이 불안은 문서 한 장짜리 가이드로 잘 안 풀려요.

• 로프스앤그레이와 씨티의 공통점은 사용 사례를 아주 구체적으로 좁혔다는 점이에요. 법률 AI 하비는 초안과 리서치 흐름에 붙였고, 씨티는 감사 보고서 초안처럼 바로 체감되는 업무를 보여줬어요.

• 개발팀에 대입하면 사내 AI 챔피언은 프롬프트 잘 쓰는 사람만 의미하지 않아요. 코드 리뷰, 테스트 작성, 장애 분석, 문서 정리처럼 팀마다 반복되는 병목을 알고 거기에 맞는 예시를 만들어주는 사람이 더 중요해요.