[Weekly A]🅰️ MIT "AI로 성과를 만드는 조직의 공통점?" 🫣

9월 3주차 위클리A

AI 도입, 왜 성과로 이어지지 않을까??

©The GenAI Divide: State of AI in Business 2025

✅기술 부족 때문?

에이블런님도 AI가 아직 부족한 부분이 많다는 점을 느끼신 적이 있을 거예요.

• 위클리 A에서 소개했던 세종대왕 맥북프로 던짐 사건처럼 아예 없던 일을 지어내기도 하고요.
• AI를 활발히 사용하는 개발자들 사이에서도 AI를 완전히 믿기 어렵다는 목소리가 점점 커지고 있어요. 한 조사에 따르면 2024년에는 31%가 “AI가 만들어낸 결과를 신뢰하지 않는다”고 답했는데 2025년에는 그 비율이 무려 46%까지 올라갔다고 해요.

그래서 그런지 많은 분께서 이러한 상황을 단순히 AI 모델 자체의 기술 부족 때문이라고 생각하시는 것 같아요.

“아직은 좀 부족한가 보다.”, “기술이 더 발전하면 자연스럽게 해결되겠지!” 하고 넘기는 거죠. 🤔

그런데 정말 그럴까요?

✅옆집 애는 잘만 쓴다더라

확실한 건, 기술 부족을 탓하기엔 이미 AI를 잘 쓰고 있는 회사들도 있다는 거예요!

• 중국의 대형 이커머스 기업, JD.com은 AI를 도입한 이후로 순이익이 무려 92%나 증가했다고 해요.

이렇게 어떤 기업은 성과를 내고, 어떤 기업은 제자리걸음인 현상을 “GenAI Divide”라고 해요. 너도나도 AI를 쓰지만, 결국 성과를 내는 건 소수라는 거죠.

© Gemini

누구는 잘 쓰고, 누구는 못 쓰고? Gen AI Divide의 원인

첫째, Learning Gap: 금쪽같은 AI

MIT는 이렇게 말했어요!

 “ChatGPT는 첫 초안 작업에는 좋지만,

 클라이언트의 선호를 기억하거나 이전 수정 내용을 학습하지 못해서 항상 같은 실수를 반복하고,

 매번 맥락을 다시 넣어줘야 한다. 이건 학습 격차의 본질을 보여준다.”

©The GenAI Divide: State of AI in Business 2025

이게 바로 MIT가 정의한 Learning Gap(학습 격차)의 개념이에요.

쉽게 말해서?

• AI가 맥락을 기억하지 못하는 상태
• 피드백을 반영하지 못하는 상태
• 계속 배우고 성장하지 못하는 상태

 바로 이 Learning Gap 때문에 우리 회사 일에 맞춰 계속 배우고 고쳐가는 과정이 필요한 것이죠. 에이블런이 산업별, 직무별 맞춤형 교육을 강조하는 이유도 여기에 있고요.

© Gemini

즉, AI는 아직 ‘선생님’이 아니라 ‘학생’에 가까워요.

복습을 게을리해 똑같은 문제를 또 틀리는 학생이랄까요. 그러니 당연히 성적은 제자리죠.😑

잘 배우게 도와주고, 우리가 일하는 방식 속에 적응하도록 해줘야 해요!

둘째, Shadow AI: 어디든 똑똑이들이 있기 마련

MIT는 이렇게 말했어요!

“공식적인 기업의 AI 도입은 여전히 성과를 내지 못하고 있지만, 직원들은 개인 AI 툴을 통해 이미 이 격차를 뛰어넘고 있다.

 이런 ‘섀도 AI’는 종종 공식 프로젝트보다 더 높은 수익적 성과를 보여주며, 실제로 효과적인 AI 활용 방식이 무엇인지 드러낸다.”

©The GenAI Divide: State of AI in Business 2025

사실 직원들은 개인 계정으로 ChatGPT, Claude를 매일 쓰고 있다고 해요.

이걸 지칭하는 용어도 따로 있죠! 바로 “Shadow AI Economy(섀도 AI)”인데요. 개인은 쓰는데, 회사는 공식 지원이 없는 상태를 의미해요!   

실제로 MIT 보고서에 따르면 ChatGPT나 Gemini 같은 생성형 AI 툴의 구독을 공식으로 지원해주는 조직은 40%에 불과한데, 반면 직원 90%는 이미 개인적으로 이런 도구를 업무에 사용하고 있다고 해요. 

회사와 직원 사이에 'AI 활용 격차'가 크게 벌어져 있는 셈이죠. 🫤

왜 그럴까요?

회사는 보안과 데이터 유출을 걱정하기 때문이에요. 그러다 보니 비공식·개인으로만 쓰게 되고, 회사 성과로는 연결이 잘 안되는 것이죠.

• 회사 내 ChatGPT 사용 중 73%가 승인되지 않은 계정으로 이뤄진다는 조사 결과도 있을 정도니까요!

© Gemini

결국 중요한 건 AI 리터러시

그래서 필요한 게 바로 AI 리터러시에요.

직원들이 이미 AI 툴을 개인적으로 쓰고 있다면?

• 👉 막는 것보다 올바르게 쓰도록 안내하는 게 훨씬 효과적이겠죠.

보안 문제나 데이터 유출이 걱정된다면?

• 👉 그에 맞는 가이드라인과 윤리 기준을 마련하는 것이 우선이고요.

MIT 보고서에서도 “기업은 Shadow AI를 막는 데 집중할 게 아니라, 이를 조직의 스킬로 전환할 수 있는 기반을 갖춰야 한다.”라고 강조했어요!

개인의 활발한 사용을 통제하지 말고 AI를 더 많이, 더 잘 쓰게 가르치는 거죠.

그게 바로 AI 리터러시예요!

MIT야 인사이트를 낋여오너라

✅ AI로 성과를 만드는 조직은 뭐가 달랐을까?

눈에 띄는 성과를 낸 팀들은 이런 방식으로 접근했다고 해요.

Tip 1. AI 개발은 전문업체와 공동 개발하기

전담 조직이 있더라도 내부에서 자체적으로 AI 모델을 개발하는 것보다 이미 전문 기술력이 탄탄한 외부 파트너와 공동 개발하거나 커스터마이징을 하는 게 지름길이라고 해요. 물론 우리 조직의 업무에 딱 맞춰 커스터마이징을 하기 위해서는 내부 담당팀은 외부 파트너사와 적극적으로 협업해야 하죠.

MIT 보고서에 따르면, 이렇게 외부 파트너와 협업한 프로젝트의 성공률은 내부에서 싹 다 해결한 경우보다 두 배가량 높았다 하죠. 그래서 그런지 SKT, LG CNS와 같은 국내 대기업에서의 공동 개발 사례도 꽤 자주 보이고요!

Tip 2. 실무자를 AI 전도사로 만들기

AI 도입은 경영진이 일방적으로 밀어붙이기보단, 현장에서 먼저 써본 실무자들이 주도했을 때 성과가 더 컸어요.

MIT는 이를 “프론트라인에서의 실험과 확산”이라 불렀죠.

• 즉, 몰래 AI를 쓰는 직원들을 막기보다는, 이들이 자연스럽게 ‘전도사’가 되어 조직 전체로 확산하도록 유도해야 한다는 거예요.

Tip 3. AI도 신입사원처럼 키우기

마지막으로, AI는 그냥 들여놓고 끝나는 도구가 아니에요. 우리 회사의 데이터, 업무 흐름, 팀 스타일에 맞춰 계속 조정해 주고, 써보는 사람들이 남긴 피드백도 반영해야 해요. AI도 신입사원을 키우는 것처럼 우리 조직에 딱 맞춰 키울 필요가 있다는 거예요. 

• 예를 들어, 처음엔 보고서 요약만 시키던 AI에게 시간이 지나면서 브랜드 톤에 맞는 문장을 고치게 하고, 팀 회의에서 자주 나오는 용어를 학습시켜 더 자연스러운 결과를 뽑아내는 식이에요.

다시 말해 AI라는 학생을 데려왔다면, 우리 수업(프로세스) 안에서 계속 배우고 성장하게 만들어야 성과가 난다는 거예요!

AI로 성과 내기? 짧으면 2개월, 길게는 18개월!

✅ 지금 결정이 몇 년을 좌우할지 몰라요 

여기서 중요한 포인트는?

이처럼 AI가 업무를 익히기까지 꽤 오랜 시간이 걸리는 만큼, 한 번 도입한 AI는 시간이 지날수록 다른 도구로 바꾸는 게 매우 어려워진다는 거예요.

실제로 MIT는 이를 "switching cost(도구 전환 비용)"이 매달 누적된다고 표현했어요.

• 잘못된 선택을 하면 바꾸는 데 엄청난 시간과 비용이 들어요.😭
• 좋은 선택을 하면 계속해서 조직과 함께 성장하는 동료가 되는 거죠.😁

그래서 지금이 중요한 거예요.

아직 도입 초기인 지금이야말로, 어떤 AI를 누구와 함께, 어떻게 우리 조직에 맞춰갈지 신중히 결정해야 할 때예요. 이 선택이 앞으로 몇 년의 성과를 가를 수 있어요.

그러니 지금 필요한 건, 이 세 가지를 갖춘 제대로 된 교육입니다.

• 안전·윤리를 포함한 AI 리터러시 교육
• 실제 조직 데이터를 활용한 직무 맞춤형 실습
• 바로 써먹는 커스터마이징 사례 학습

AI 역량 표준화를 위한 전사 교육

모두를 위한 AI리터러시 교육 전문기업 에이블런에서만 만날 수 있는 ‘전사 임직원을 위한 AI 역량강화 과정’을 소개할게요! 2025년 하반기 교육/인사 담당자가 가장 많이 찾는 과정 중 하나인, 리더와 실무자(기초/응용)을 위한 AI 과정을 엄선해서 기획했답니다. 지금, 우리 회사에 꼭 맞는 AI 교육이 궁금하다면, 에이블런과 함께하세요! 🚀

• AX기업교육 현황 분석
• 왜 지금 생성형AI 전사교육이 필요한가?
• 팀별 도입 vs 전사도입 성과의 차이
• 에이블런 AX기업교육 맞춤형 설계 및 사례
• 전사를 위한 생성형AI 맞춤형 커리큘럼 소개

🔗  전사 임직원을 위한 AI 역량 강화 제안서 받기

※ 본 자료는 교육/인사 담당자를 위한 자료로, 개인메일(gmail, naver)이 아닌 기업에서 사용하는 이메일로 작성해 주신 분에게 한해 발송됩니다.

🅰️ AI가 만든 아이스크림 – 배스킨라빈스 임직원 AX 교육으로 현실이 되다비알코리아/생성형AI교육] AI가 만든 아이스크림 – 배스킨라빈스 임직원 AX 교육으로 현실이 되다 🍦

지난해 높은 만족도를 기록한 비알코리아의 생성형 AI 교육이 2025년, 직무 맞춤형 심화 교육으로 돌아왔어요. 전략 기획, 마케팅, 디자인 등 심화 실습 중심 커리큘럼으로 한층 강화된 교육이었죠. 실제 신제품 아이디어를 기획하고, 마케팅 포스터와 최종 제안서까지 제작하는 실습은 현업에서 바로 활용할 수 있는 결과물을 만들어내며 현장에서도 큰 호응을 얻었어요! 업무효율성은 물론, 직무 맞춤형 심화 교육까지 성공적으로 진행한 사례였어요. 😉

🔗전문 보러가기

📉 MIT 보고서: 기업 AI 프로젝트, 95%가 성과 못 냈다

MIT 산하 NANDA 이니셔티브가 발표한 「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」보고서에 따르면, 전 세계 기업의 AI 프로젝트 95%가 성과를 내지 못한 것으로 나타났어요. 도입은 활발하지만 실제 매출 성장으로 이어진 건 단 5%뿐이었다고 합니다. 이유는 기술 부족이나 규제가 아니라, 학습 격차와 프로세스 적응 실패였어요. 예산도 절반 이상이 영업·마케팅에 쓰였지만, 실제 ROI는 오히려 백오피스 자동화에서 더 컸다는 분석입니다. 또, 전문 벤더와의 파트너십을 통한 도입이 자체 개발보다 성공률이 2배 이상 높았다고 해요. MIT는 앞으로 **기억하고, 배우고, 자율적으로 실행하는 ‘에이전틱 AI’**가 차세대 기업용 AI의 핵심이 될 거라 전망했습니다.

🔗MIT 보고서: 기업 생성형 AI 프로젝트 실패율 95%

🫢 AI 투자 열풍 속, 성과 내기는 왜 이렇게 힘들까

액센추어 CEO 줄리 스위트는 최근 인터뷰에서 “대기업 95%가 AI 투자에서 수익을 내지 못하고 있다”며, 문제는 기술이 아니라 조직 문화와 리더십의 변화 부족이라고 지적했어요. 그녀는 AI가 성과를 내려면 복잡한 기존 프로세스를 정리하고, 부서 간 협업 구조를 재설계하며, 리더가 직접 성과에 책임지는 체계가 필요하다고 강조했습니다. 단순히 전사적 전략팀만 두는 방식으론 부족하다는 거죠. 또한, 직원 교육과 구조 개편이 함께 이뤄져야 하지만, 변화 속도를 따라가지 못하는 일부 인력은 감축될 수 있다는 현실도 짚었습니다. 스위트는 “초기엔 생산성이 줄어드는 것처럼 보이지만, J자 곡선처럼 시간이 지나면 큰 성과가 나타날 것”이라며 기업들의 꾸준한 준비를 당부했습니다.

🔗[초점] AI 도입 속도 느리고 성과도 어려워…“조직 혁신과 리더십이 관건”

🚀 에이블런, '성과를 만드는 AI 교육 전략' 웨비나 개최춤형으로 통한 AI 교육 스타트업, 에이블런🚀 

새로운 GPT-5가 세상에 나왔지만, 진짜 중요한 건 툴 자체가 아니라 ‘어떻게 전사적으로 잘 활용하느냐’예요. 에이블런은 지난 10일, ‘성과 없는 AI 교육, 무엇이 문제일까?’를 주제로 HRD 웨비나를 성공적으로 마무리했어요. 현업에 바로 쓰이는 교육 전략, 실무 중심 커리큘럼 설계 사례, 그리고 AI 리터러시 평가 기반 전사교육 방법까지 참여자들의 뜨거운 반응을 이끌었답니다👉 AI가 조직 곳곳에서 따로 놀지 않도록, 이제는 전사 교육을 통해 하나의 팀으로 함께 배우고 성장할 때입니다.

🔗”성당·절에서도 AI 교육…"성공비결은 맞춤형 서비스"

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