기업들은 이미 AI에 적극적으로 투자하고 있습니다. 전사적으로 클로드(Claude)와 챗지피티(ChatGPT) 라이선스를 도입하고, 직원들이 실제 업무에 AI를 활용할 수 있는 환경까지 빠르게 마련했습니다.
이제 직원들은 클로드와 챗지피티, 코파일럿(Copilot)으로 아래와 같은 업무를 직접 처리해보려 합니다.
- 주문 상태 확인
- 고객 이력 조회
- 신규 시스템 접근 권한 요청
- 분기별 영업 파이프라인 데이터 확인
하지만 대부분의 직원들은 여기서 더 나아가지 못합니다. 많은 CIO들 역시 AI를 사용할 수 있게 만드는 것과, 이를 실제 업무 안에서 자연스럽게 활용하는 것은 전혀 다른 문제라는 점을 깨닫게 됩니다.
문제는 모델의 성능이 아닙니다. 클로드와 챗지피티, 코파일럿은 기본 상태만으로는 기업의 핵심 시스템에 접근할 수 없고, 회사 내부 프로세스나 권한 체계도 이해하지 못합니다. 그러다 보니 실제 업무 실행 단계까지 이어지지 않는 경우가 많습니다.
AI가 채팅창 안에서 할 수 있는 일과 실제 기업 운영 안에서 할 수 있는 일 사이에는 여전히 큰 간극이 존재합니다. 그리고 많은 기업의 AI 투자가 바로 이 지점에서 멈추고 있습니다.
2026년 기업 AI의 핵심 과제는 결국 이 간극을 어떻게 실제 운영 환경 안에서 연결할 것인가입니다.
AI는 왜 실제 업무를 하지 못할까
클로드와 챗지피티, 코파일럿은 대화 안에서 이루어지는 작업에서는 분명 뛰어난 성능을 보여줍니다. 문장을 자연스럽게 다듬고, 긴 문서를 요약하며, 채용 공고 초안을 작성하거나 복잡한 계약서를 쉽게 풀어 설명하는 작업까지 빠르게 처리할 수 있습니다.
Microsoft 코파일럿 역시 대부분의 시스템과 데이터가 Microsoft 365 안에 연결되어 있지 않다면, 실제로는 문서 작성이나 요약 정도에 머무르는 경우가 많습니다.
하지만 실제 기업 운영 안에서는 상황이 달라집니다. 기업 시스템 안에 있는 데이터와 프로세스, 승인 흐름까지 함께 이해해야 하는 업무는 기본 상태의 AI만으로 처리하기 어렵습니다.
| 역할 | 기본 상태의 LLM이 처리하지 못하는 업무 |
|---|---|
| 영업 담당자 | 최근 통화 기록 조회, 반복적으로 등장하는 고객 이슈 파악, 영업 예측 업데이트 |
| 재무팀 | 인보이스와 구매 주문서 대조, ERP 이상 항목 식별 |
| HR 담당자 | 지연된 채용 건 파악, 승인 병목 구간 파악, 리마인드 발송 |
| 고객 지원 담당자 | 주문 이력 조회, 티켓 상태 확인, 답변 작성 및 발송 |
| 운영팀 | 배송 예정 시간 조회, 예외 상황 감지, 적절한 담당 팀으로 전달 |
AI는 딜 단계(stage)를 직접 변경하거나, 반품을 처리하고, 구매 승인(PO Approval)을 진행하거나, 온보딩 워크플로우를 실행할 수 없습니다. 또한 데이터 웨어하우스와 사내 인트라넷, 방화벽 뒤에 있는 내부 시스템에도 기본 상태만으로는 접근할 수 없습니다.
결국 AI는 아직 기업의 실제 운영 프로세스 안에서 충분히 활용되지 못하고 있습니다.
모델 문제가 아닙니다
AI는 인터넷에 공개된 방대한 데이터를 학습합니다. 그래서 일반적인 정보나 문서 작성, 요약 같은 작업은 굉장히 잘하지만, 정작 기업 내부에서 실제로 어떻게 업무가 돌아가는지는 알지 못합니다.
어떤 고객이 중요한 고객인지, 특정 할인 정책이 어떻게 적용되는지, 최종 승인 권한이 누구에게 있는지 같은 정보는 모두 기업 내부 시스템 안에서 관리됩니다.
샘 올트먼 역시 기업 AI의 핵심은 모델 자체보다, AI를 실제 업무와 시스템 안에 어떻게 연결할 것인가에 있다고 이야기합니다.
OpenAI 역시 이 문제를 명확하게 인식하고 있었기 때문에, 직원들이 실제로 사용하는 기업 시스템과 AI를 연결하기 위한 별도의 플랫폼인 Frontier를 새롭게 만들었습니다. OpenAI조차 별도의 플랫폼을 새롭게 만들었다는 사실만 봐도, 이 문제가 단순한 모델 성능만으로 해결될 수 있는 문제가 아니라는 점을 알 수 있습니다.
결국 아무리 GPT-6 수준의 모델이 등장하더라도, 기업 시스템과 연결되지 않는다면 AI는 실제 업무 안에서 충분한 역할을 하기 어렵습니다.
AI는 도입했지만, 성과는 그대로인 이유
문제는 이미 숫자로도 드러나고 있습니다.
- PwC의 2026 Global CEO Survey에 따르면, CEO의 56%는 AI 투자에서 “아무런 성과를 얻지 못하고 있다”고 답했습니다.
- IBM Institute for Business Value 조사에서는 기업 AI의 평균 ROI가 5.9%에 그쳤으며, 이는 자본 비용에도 미치지 못하는 수준이었습니다.
- MIT의 GenAI Divide 연구에서는 생성형 AI 파일럿 프로젝트의 95%가 실험 단계를 넘지 못하는 것으로 나타났습니다.
- Bloomberry가 7만 6천 개 기업을 분석한 결과, 직원 수 500명 이상 기업 가운데 AI를 실제 업무 전반에 의미 있게 적용된 곳은 6%에 불과했습니다.
그리고 공식 AI 툴이 기대만큼 동작하지 않을 때 직원들은 AI 사용 자체를 포기하기보다, 개인 챗지피티나 클로드 계정을 활용해 업무를 처리하기 시작합니다.
최근 Harvard Business Review(HBR) 연구에 따르면, 대기업 직원들은 회사에서 승인한 툴로 해결되지 않는 업무를 처리하기 위해 개인 AI 계정을 사용하는 경우가 많았으며, 이 과정이 컴플라이언스나 보안 검토 없이 이루어지는 사례도 적지 않은 것으로 나타났습니다.
이 과정에서 고객 정보나 내부 데이터 같은 민감한 정보가 기업의 관리 범위를 벗어나게 되고, 거버넌스 밖에서 실행되는 업무 역시 IT 조직이 추적하거나 관리하기 어려워집니다.
AI 사용을 지나치게 제한하면 직원들은 결국 실제 업무에 활용하지 못하게 되고, 반대로 통제를 풀면 보안과 거버넌스 문제가 커집니다. 결국 필요한 것은 활용과 통제를 동시에 가능하게 하는 운영 구조입니다.
그렇다면 엔터프라이즈 AI 에이전트는 왜 실제 운영 단계에서 멈추게 될까요? 그리고 이를 프로덕션 환경까지 확장하려면 무엇이 필요할까요?
AI에게 실제 엔터프라이즈 역량을 부여하는 방법
“모든 직원이 AI를 사용할 수 있는 상태”와 “AI가 실제 운영 방식을 바꾸는 상태” 사이의 차이는 모델 성능이 아닙니다. 더 좋은 프롬프트만으로도 해결되지 않습니다.
핵심은 AI를 기업의 실제 업무 환경과 연결하는 엔터프라이즈 운영 구조입니다. 데이터와 업무 프로세스, 권한 체계, 기업 고유의 운영 로직까지 모두 함께 연결되어야 합니다.
워카토 엔터프라이즈 MCP는 바로 그 연결을 위한 플랫폼입니다.
클로드와 챗지피티를 포함한 다양한 LLM을 기업의 전체 시스템 환경과 연결할 수 있도록 지원하며, 14,000개 이상의 애플리케이션과 데이터베이스, ERP, 온프레미스 시스템까지 연동할 수 있습니다.
AI는 단순히 데이터를 조회하는 수준을 넘어, 프로세스 상태와 승인 흐름, 권한 정보, 실시간 운영 신호까지 함께 이해하게 됩니다. 또한 각 직원의 권한 범위 안에서 필요한 정보에만 접근하도록 관리할 수 있습니다.
모든 실행 과정은 보안과 감사 기준 안에서 관리되며, 별도의 시스템 마이그레이션이나 새로운 툴 학습 없이 기존 업무 환경 안에서 바로 활용할 수 있습니다.
Anthropic의 Solutions Architect Lead를 맡고 있는 Alon Krifcher는 이렇게 이야기합니다.
“데이터와 애플리케이션, 프로세스, 기술을 AI와 함께 하나로 연결하는 오케스트레이션 구조를 만드는 것은 매우 어려운 일입니다. 워카토는 엔터프라이즈 MCP를 통해 이를 매우 잘 구현하고 있습니다.”
Anthropic과 OpenAI는 AI 모델 자체를 만들었습니다. 하지만 엔터프라이즈 MCP는 그 AI를 실제 기업 운영 전반에서 제대로 활용할 수 있도록 연결하는 역할을 합니다
그리고 이런 구조가 갖춰지는 순간, AI가 실제로 할 수 있는 일의 범위도 완전히 달라집니다.
| 역할 | 엔터프라이즈 MCP 환경에서 AI가 할 수 있는 일 |
|---|---|
| 영업 담당자 | CRM 실시간 데이터와 최근 통화 기록, 현재 진행 중인 영업 기회를 기반으로 미팅 브리핑 자동 생성 |
| 재무팀 | 구매 주문서와 인보이스를 자동 대조하고, 감사 이슈가 되기 전에 이상 항목 식별 |
| HR 담당자 | 승인 지연 항목과 병목 구간을 파악하고, 필요한 리마인드 자동 발송 |
| 고객 지원 담당자 | 주문 이력과 티켓 상태를 함께 조회하고, 여러 번 오가던 문의를 한 번에 해결 |
| 운영팀 | 실시간 배송 예정 시간 조회, 예외 상황 자동 감지 및 고객 문의 전에 선제 대응 |
같은 AI라도 결과는 완전히 달라질 수 있습니다.
AI 성과를 만드는 기업은 이미 움직이고 있습니다
앞서 나가는 기업들은 더 뛰어난 AI 모델이 나오기만을 기다리지 않습니다. 또 다른 파일럿 프로젝트를 반복하지도 않습니다. 이미 AI를 실제 업무와 연결하고 있으며, 그 결과는 더 이상 실험 보고서가 아니라 운영 지표로 나타나고 있습니다.
한 글로벌 이커머스 기업은 고객 지원 비용을 연간 2천만 달러 절감하면서도, 응답 정확도를 95% 이상으로 끌어올렸습니다. 기존 AI 솔루션이 50% 수준의 정확도에 머물렀던 것과 비교하면 완전히 다른 결과입니다.
한 대형 금융 서비스 기업은 영업 프로세스 전반에 AI 에이전트를 적용해, 영업 담당자들이 고객과 대화하는 데 사용할 수 있는 시간을 90% 이상 늘렸습니다.
또 다른 글로벌 기술 기업은 매년 수만 건에 달하는 GTM(Go-to-Market) 요청을 자동화하면서, 수천 시간 규모의 운영 리소스를 확보했습니다.
이제 이런 사례는 일부 선도 기업만의 이야기가 아닙니다. AI가 실제 업무 안으로 들어가기 시작하면 기업 운영 방식도 함께 바뀌기 시작합니다.
결국 CIO들이 마주한 과제는 AI를 단순한 생산성 툴로 남겨둘 것인지, 실제 기업 운영을 바꾸는 단계까지 확장할 것인지에 있습니다.
🎬 YouTube채널 바로가기
Youtube 채널에서도 워카토 코리아 관련 다양한 콘텐츠를 만나보실 수 있습니다.