딜로이트가 제시하는 2026년 기업 AI의 현황: 기업 AI의 "미개척 영역"

The 2026년 기업 AI의 현황: 아직 활용되지 않은 엣지 컴퓨팅 ~로부터의보고 딜로이트 이 책은 전 세계 조직들이 인공지능과 상호작용하는 방식에 있어 결정적인 순간을 포착합니다. 다양한 관점을 바탕으로, 24개국 6개 산업 분야에 걸쳐 이사급부터 최고 경영진에 이르는 3,235명의 비즈니스 및 IT 리더보고서에 따르면, 인공지능 도입이 빠르게 가속화되고 있습니다.대부분의 기업은 실험과 진정한 변화 사이에서 옴짝달싹 못하는 상태에 놓여 있습니다.

딜로이트의 조사 결과의 핵심은 접근성 격차가 점점 더 커지고 있다는 점입니다. 인공 지능 도구 인공지능(AI)은 빠르게 확산되고 있지만, 이러한 접근성을 조직 전반에 걸친 지속적인 영향으로 전환하는 능력은 아직 미흡합니다. 기업들이 이러한 격차를 어떻게 해소하느냐에 따라 AI가 점진적인 효율성 향상을 가져올지, 아니면 장기적인 경쟁 우위의 기반이 될지가 결정될 것입니다.

AI 접근성은 확대되고 있지만, 활용도는 여전히 더디다

AI 도입이 가속화되고 있다는 가장 확실한 신호 중 하나는 기업들이 얼마나 빠르게 직원들의 AI 활용 기회를 확대해 왔는가 하는 점입니다. 지난 한 해 동안, 기업에서 승인한 AI 접근 권한이 약 50% 확대되었습니다.이는 직원 중 40% 미만에서 거의 60%로 증가한 수치입니다. 여기서 '승인된 접근'이란 직원이 비공식적으로 또는 회사 정책에 어긋나게 사용하는 것이 아니라, 조직에서 공식적으로 승인, 관리 및 지원하는 AI 도구를 의미합니다.

보다 선진적인 조직들 사이에서, 현재 11%의 기업이 전체 직원의 80% 이상에게 AI 도구를 제공하고 있습니다.이는 AI가 전문가의 역량이 아닌 일상 업무의 표준적인 부분으로 자리 잡고 있음을 시사합니다. 하지만 접근성만으로는 충분하지 않습니다. 승인된 AI 도구를 사용할 수 있는 직원들 사이에서도, 60% 미만이 일상 업무에서 정기적으로 사용합니다.이 수치는 매년 거의 변동 없이 유지되어 왔습니다.

이러한 괴리는 보고서의 핵심 결론 중 하나를 부각합니다. 즉, AI의 생산성과 혁신 잠재력이 기술적 제약 때문이 아니라 조직이 AI를 실제 업무 방식에 통합하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 제대로 활용되지 못하고 있다는 것입니다.

파일럿 프로젝트에서 양산으로: 규모 확장의 병목 현상

AI를 시범 운영 단계에서 실제 운영 단계로 옮기는 것은 가치를 창출하는 데 있어 가장 중요하면서도 가장 어려운 단계입니다. 현재로서는 오직 조직의 25%는 AI 실험의 40% 이상을 실제 운영 환경에 배포했다고 보고했습니다.고무적인 점은, 54%는 향후 3~6개월 내에 그 수준에 도달할 것으로 예상합니다.이는 많은 사람들이 앞으로 나아갈 분명한 길을 보고 있음을 시사합니다.

이 보고서는 반복적으로 발생하는 "개념 증명 함정"을 지적합니다. 파일럿 프로젝트는 일반적으로 소규모 팀, 깨끗한 데이터, 그리고 제한된 위험으로 구축됩니다. 반면, 실제 운영 환경에 배포하려면 인프라 투자, 기존 시스템과의 통합, 보안 및 규정 준수 검토, 모니터링, 그리고 장기적인 유지 관리가 필요합니다. 당초 3개월로 계획되었던 사용 사례도 실제로는 훨씬 더 오래 걸릴 수 있습니다. 18 개월 이상 일단 현실 세계의 복잡성이 드러나면.

규모 확장을 위한 일관된 전략이 없다면, 조직은 시범 사업에 대한 피로감을 느끼고 기업 차원의 성과를 거두지 못한 채 계속해서 실험만 하게 될 위험에 처하게 됩니다.

생산성 향상은 흔한 일이지만, 사업 재창조는 그렇지 않다.

인공지능의 단기적인 영향은 효율성과 생산성 측면에서 가장 뚜렷하게 나타납니다. 조직의 66%가 현재 생산성 향상을 보고하고 있습니다., 53%는 의사 결정 과정이 개선되었다고 답했습니다.및 이미 38%가 비용 절감을 경험하고 있습니다.이러한 이점들이 인공지능에 대한 신뢰와 투자가 지속적으로 증가하는 이유를 설명해 줍니다.

하지만 더 야심찬 결과들은 여전히 ​​대부분 이상적인 목표에 머물러 있습니다. 기업의 74%는 AI가 매출 성장을 견인할 것으로 기대하고 있습니다., 오직 20%는 오늘날에도 그렇게 하고 있다고 답했습니다.이러한 격차는 더 근본적인 문제를 반영합니다. 대부분의 기업은 여전히 ​​AI를 비즈니스 자체를 재고하기보다는 기존 프로세스를 최적화하는 데 활용하고 있습니다.

만 조직의 34%가 제품, 프로세스 또는 비즈니스 모델을 근본적으로 혁신하기 위해 AI를 사용하고 있다고 보고했습니다.. 다른 30%는 AI를 중심으로 핵심 프로세스를 재설계하고 있습니다.반면 37%는 구조적 변화 없이 표면적인 수준에서 AI를 활용하고 있습니다.첫 번째 그룹에 속한 조직들은 기존 업무의 효율성뿐 아니라 가치 창출 방식 자체를 재구상함으로써 앞서나가고 있습니다.

일자리, 기술, 그리고 인공지능 활용 능력의 한계

자동화에 대한 광범위한 기대에도 불구하고, 기업의 84%는 AI 역량을 고려하여 직무를 재설계하지 않았습니다.1년 이내에, 36%는 일자리의 최소 10%가 완전 자동화될 것으로 예상합니다.그리고 3년이라는 기간 동안 그 수치는 상승합니다. 82%하지만 대부분의 조직은 이러한 변화를 반영하여 경력 경로, 업무 흐름 또는 운영 모델을 조정하지 않았습니다.

인재 전략은 여전히 ​​약점으로 남아 있습니다. 기업의 53%는 직원들의 AI 활용 능력을 향상시키기 위한 교육에 집중하고 있습니다.하지만 직무를 재고하거나, 팀을 재편하거나, 경력 이동성을 재설계하는 사람은 훨씬 적습니다. 이러한 불균형은 근로자들의 정서에도 반영되어 있습니다. 비기술직 근로자 중 13%는 매우 열정적입니다., 55%는 AI 탐색에 열려 있습니다.하지만, 21%는 필요하지 않으면 사용하지 않는 것을 선호합니다.및 4%는 적극적으로 이를 불신한다..

이 보고서는 인공지능이 인간의 필요성을 없애는 것은 아니라는 점을 분명히 합니다. 오히려 많은 경우, 특히 시스템이 더욱 자율화될수록 판단력, 감독력, 적응력과 같은 인간 고유의 강점에 대한 수요가 증가합니다.

에이전트형 AI는 거버넌스보다 훨씬 빠르게 발전하고 있다.

보고서에서 강조된 가장 중요한 변화 중 하나는 바로 이러한 변화의 부상입니다. 에이전트 AI—목표를 설정하고, 여러 단계를 거치는 작업을 추론하고, 도구와 API를 사용하고, 자율적으로 행동할 수 있는 시스템.

오늘, 조직의 23%가 에이전트형 AI를 최소한 중간 정도 사용하고 있습니다.2년 안에 그 수치는 증가할 것으로 예상됩니다. 74%과 에이전트형 AI를 광범위하게 사용하는 기업이 23%에 달합니다. 및 5%는 이를 핵심 운영 구성 요소로 완전히 통합합니다.. 동시에, 조직의 85%는 AI 에이전트를 맞춤 설정할 것으로 예상합니다. 그들의 특정한 사업적 요구에 맞추기 위해서입니다.

하지만 통치는 이러한 변화에 발맞추지 못하고 있습니다. 오직 조직의 21%가 자율 에이전트에 대한 성숙한 거버넌스 모델을 보유하고 있다고 보고했습니다., 심지어 응답자의 73%는 데이터 개인정보 보호 및 보안을 AI 관련 주요 위험 요소로 꼽았습니다.그 다음으로 법률 및 규정 준수가 이어집니다.50%) 및 지배구조 감독 (46%이 보고서는 거버넌스를 제약이 아니라 AI가 책임감 있고 안정적으로 확장될 수 있도록 하는 메커니즘으로 규정합니다.

물리적 AI, 예외적인 상황에서 핵심 운영으로 이동

인공지능은 더 이상 소프트웨어에만 국한되지 않습니다. 물리적 AI현실 세계를 인식하고 기계를 통해 물리적 동작을 수행하는 시스템은 이미 기업 운영에 내재되어 있습니다. 현재 조직의 58%가 물리적 AI를 사용하고 있다고 보고했습니다.그리고 채택률은 다음과 같이 예상됩니다. 2년 내 80%.

지역별 차이가 두드러집니다. 아시아 태평양 지역에서는, 이미 71%의 조직이 물리적 AI를 사용하고 있습니다.,에 비해 미주 및 EMEA 지역에서 56%2년 이내에 아시아 태평양 지역에서의 도입률이 다음과 같은 수준에 도달할 것으로 예상됩니다. 90%다른 지역을 앞지르며 빠르게 성장하고 있습니다. 제조업, 물류, 국방 분야에서 도입이 주도되고 있지만, 현재는 창고, 소매점, 레스토랑, 산업 시설 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

비용은 여전히 ​​가장 큰 장벽입니다. 물리적 AI 구축에는 인프라, 로봇, 시설 개조 및 유지 보수에 수백만 달러가 소요되는 경우가 많으며, 이는 AI 소프트웨어 비용만을 훨씬 초과합니다.

자율형 AI가 전략적 우선순위로 부상

소버린 AI인공지능이 현지 법률에 따라 통제된 인프라와 데이터를 사용하여 설계, 훈련 및 배포되는 환경은 이제 이사회에서 중요한 논의 주제로 자리 잡았습니다. 조직의 83%는 주권 AI가 전략 계획에 중요하다고 생각합니다.및 43%가 매우 또는 극히 중요하다고 평가했습니다.. 한편, 66%는 외국 소유의 AI 기술에 대한 의존에 대해 우려를 표명했습니다.과 22%가 매우 우려하고 있음.

실제로, 현재 기업의 77%는 AI 솔루션 공급업체 선정 시 해당 솔루션의 원산지를 고려 요소로 삼고 있습니다.및 거의 60%가 주로 현지 공급업체를 통해 AI 스택을 구축합니다.국가 주도 인공지능(AI)은 더 이상 단순한 규정 준수 요건이 아니라 회복력, 신뢰, 경쟁력 강화의 원천으로 인식되고 있습니다.

야망에서 실천으로

의 중심 메시지 2026년 기업용 인공지능의 현황 분명한 것은 AI의 혁신적인 잠재력은 실재하지만, 단순히 도구만으로는 그 잠재력을 완전히 발휘할 수 없다는 점입니다. 성공하는 조직은 AI에 접근하고 실험하는 단계를 넘어 실제로 활용하는 조직, 즉 업무 방식을 재설계하고, 규모 확장에 앞서 거버넌스를 구축하고, 인프라를 현대화하고, AI 전략을 인간의 역량과 연계하는 조직이 될 것입니다.

오늘날 기업들은 인공지능의 잠재력이라는 미개척 영역에 서 있습니다. 다음 단계는 누가 주도하느냐가 아니라 그 주체에 의해 결정될 것입니다. AI를 도입합니다 가장 빠른 속도로 발전하는 것은 아니지만, 누가 가장 신중하게 AI를 통합하느냐에 따라 그 속도가 달라집니다. AI를 유망한 기술에서 조직의 운영, 경쟁 및 성장 방식을 재편하는 핵심 역량으로 전환하는 것이 중요합니다.