KPMG컨설팅은 2026년 7월 29일, 국내 기업 및 공공기관 등에 근무하는 2,788명을 대상으로 AI 활용 현황 및 거버넌스 실태를 조사한 “AI 활용 및 거버넌스 동향 조사”를 발표했다.
조사 결과, 생성 AI를 업무에서 활용한 경험이 있는 응답자 중 사업부 또는 부서 단위로 AI 활용 가이드라인 또는 규칙이 정의된 경우 39.7%가 기존 업무의 업무량 감소를 인지했다. 반면 규칙이 없는 경우 22.5%에 그쳤다.
더욱이 토큰량 등의 활용 현황을 점검받고 있는 응답자이더라도 점검받지 않은 응답자보다 업무량 감소를 인지하는 비율이 높았다. AI를 활용할 수 있는 환경을 조성하는 것뿐만 아니라 규칙의 수립 및 활용 현황의 파악과 업무 축소에 대한 인식 간 상관관계가 나타난 결과이다.
조사는 2026년 5월 15일부터 19일 사이에 웹을 통해 실시했으며, 24세에서 59세 사이의 국내 기업 및 공공기관 등의 근무자 2,788명으로부터 답변을 얻었다.
## AI 활용 규칙이 있는 경우 업무 축소 39.7%, 없는 경우는 22.5%
업무에서 생성 AI를 활용한 경험이 있는 1,333명에 대해 AI 활용에 관한 가이드라인 또는 규칙의 유무와 업무량 변화를 비교했다.
사업부 또는 부서 단위로 가이드라인 및 규칙이 정의된 응답자에서는 “매우 그렇다”가 6.4%, “그렇다”가 33.3%로, 총 39.7%가 생성 AI 도입으로 인해 기존 업무의 업무량이 감소했다고 응답했다.
이에 비해 근무지에 가이드라인 또는 규칙이 존재하지 않는 응답자에서는 총 22.5%로, 17.2 포인트의 차이를 보였다.
■ 사업부 또는 부서 단위로 AI 활용 가이드라인 등이 있는 응답자는 규칙이 없는 응답자보다 업무량 감소를 실감하는 비율이 17.2 포인트 높았다
KPMG는 AI 활용에 관한 정책 및 규칙을 명확하게 제시하는 것이 생성 AI에 의한 업무 감소 효과에 대한 인식과 상관관계가 있다고 분석하고 있다.
그러나 이번 결과는 응답자 간 비교의 결과이므로 규칙의 정비 자체가 업무량 감소를 초래했다는 인과관계를 제시하는 것은 아니다.
## 토큰량 등의 활용 현황을 확인하는 계층에서도 13.7 포인트 차이
활용 현황을 파악하는지 여부에 따라 차이가 나타났다.
계약하는 AI 서비스에 한정하여 적극적인 활용을 권장되고 토큰량 등의 활용 현황을 점검받고 있는 응답자에서는 37.3%가 생성 AI 도입으로 인해 업무량이 감소했다고 응답했다.
마찬가지로 계약 서비스의 활용을 권장받는ものの, 토큰량 등을 점검받지 않는 응답자에서는 23.6%로, 차이는 13.7 포인트였다.
■ 토큰량 등의 활용 현황을 점검받고 있는 응답자에서는 37.3%가 업무량 감소를 실감하고, 점검받지 않은 응답자를 13.7 포인트 상회했다
가이드라인의 유무와 활용 현황의 점검이라는 두 가지 다른 관점에서 모두 관리되는 응답자일수록 업무 감소를 실감하는 비율이 높았다.
## AI 활용을 권장하는 조직은 약 67%, 전사 규칙이 있는 경우는 42.9%
근무지에서 AI 서비스에 접근할 수 있는 1,644명 중 AI의 적극적인 활용을 어떤 형태로든 권장받고 있는 응답자는 약 67%였다.
한편, AI 활용에 관한 전사적인 가이드라인 또는 규칙이 있다는 응답은 42.9%, 사업부 또는 부서 단위의 규칙이 있다는 응답은 19.6%였다. 가이드라인 또는 규칙이 존재하지 않는다는 응답도 42.9%였다. 참고로 규칙에 관한 질문은 다중 응답으로 구성되어 있다.
■ 응답자의 약 67%가 직장에서 AI의 적극적인 활용을 권장하고 있는 반면, 전사적인 가이드라인이나 규칙이 있다고 답한 응답자는 42.9%였다
## 거버넌스 정비에는 업종 차이가 존재, 통신·정보 서비스업은 60% 초과
AI 활용에 대한 규칙 정비 상황에는 업종에 따른 큰 차이가 나타났다.
전사적인 가이드라인이나 규칙이 있다고 답한 응답자는 통신업과 정보 서비스업이 각각 63.2%, 제조업(전기전자제품 등)이 62.7%, 금융·부동산업이 58.7%였다.
반면 “가이드라인이나 규칙은 존재하지 않는다”고 답한 응답자는 농림수산·건설업이 66.7%, 서비스업(의료·복지)이 69.1%에 달했다.
■ 통신업 및 정보 서비스업 등에서는 전사적인 AI 활용 규칙을 설정한다고 답한 응답자가 60%를 넘는 반면, 농림수산·건설업 및 의료·복지 분야에서는 규칙이 없다고 답한 응답이 60%를 초과했다
## AI를 활용할 수 있는 환경 그 자체에도 큰 업종 차이가 존재
직장에서 이용 가능한 AI 서비스에 대한 접근 상황 또한 업종에 따라 다르다.
전체적으로 41.0%가 “직장에서 접근 가능한 AI 서비스가 없다”고 답했다. 이 비율은 관청·지자체에서 65.8%, 서비스업(의료·복지)에서 56.1%, 농림수산·건설업에서 55.5%, 소매업에서 56.8%였다.
반면, 계약하는 AI 서비스뿐만 아니라 신청하면 다른 서비스에도 접근할 수 있다고 답한 응답자는 정보 서비스업에서 29.0%, 통신업에서 28.2%, 제조업(전기전자제품 등)에서 27.7%였다.
■ AI 서비스에 대한 접근 환경에도 업종 차이가 존재하며, 관청·지자체에서는 65.8%가 직장에서 접근 가능한 AI 서비스가 없다고 답했다
## 약 65%가 생성 코드를 충분히 이해하지 않고 활용한 경험
AI 활용이 확산되는 한편, 관리상의 위험도 드러났다.
프로그래밍으로 생성 AI를 활용한 경험이 있는 586명 중 생성 AI가 생성한 코드의 처리 내용을 충분히 이해하지 않은 채 이용·유용했다는 응답이 “자주 있다”, “가끔 있다”, “드물게 있다”고 답한 사람이 합계 65.1%에 달했다.
또한, 개인적으로 생성 AI를 이용한 경험이 있는 1,798명 중 13.8%는 결과적으로 문제되는 내용과 관련된 업무와 관련된 정보를 입력했다는 응답을 했다.
KPMG는 조직이 파악하고 관리할 수 없는 형태로 생성 AI가 이용되는 “섀도우 AI”에 대해 정보 유출이나 부적절한 이용 등으로 이어질 수 있는 위험을 지적하고 있다.
■ 생성 AI를 사용한 프로그래밍 경험자가 약 65%가 코드를 충분히 이해하지 않은 채 이용·유용했다는 경험이 있으며, 개인적인 생성 AI 이용자가 13.8%는 문제 발생 가능성이 있는 업무 관련 정보를 입력했다는 경험이 있다
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