글로벌 연구
2026 생성형 AI와 에이전트의 ROI
에이전트로 확장되는 생성형 AI 성과
Omdia는 전 세계에서 AI 시스템의 전략 수립, 도입 및 최적화를 실제로 주도하고 있는 전문가 2,050명을 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 이번 글로벌 연구를 통해 확인한 내용은 다음과 같습니다.
- 생성형 AI의 ROI 증가: 전년 대비 20% 상승
- 성공적인 조직조차 직면하는 주요 과제
- AI 에이전트에 대한 초기 도입 움직임과 높아지는 관심도
생성형 AI 도입 확대와 ROI의 동반 상승
생성형 AI의 가치에 대한 다양한 논의가 이어지는 가운데, 실제로는 많은 조직이 성과를 보고하고 있습니다.
- 초기 도입 기업의 92%가 생성형 AI 투자에서 긍정적인 수익을 거둔 것으로 나타났습니다.
- 또한 비기술 중심 조직의 C레벨 응답자 중 75%는 측정 가능한 ROI를 확보했다고 답했습니다.
- 한편 96%의 조직은 여전히 중요한 과제에 직면해 있다고 응답했으며, 주요 요인으로는 데이터 품질 및 양(40%), 직원 역량(35%), 기존 시스템과의 통합(31%)이 꼽혔습니다.
결론적으로, 생성형 AI는 실제로 성과를 내고 있으며, 조직의 투자 확대와 함께 ROI도 확인되고 있습니다.
40%
생성형 AI 투자에 대한 ROI를 수치로 산정한 응답자 중, 1달러 투자당 1.49달러의 수익을 보고한 응답자의 비율
빠르게 확산되는엔터프라이즈 에이전트
에이전틱 AI 솔루션은 아직 널리 확산되지 않았고 기술적으로도 그리 복잡한 수준은 아니지만, 본 연구에 따르면 생성형 AI를 초기에 도입한 기업들 사이에서는 에이전트가 빠르게 확산되고 있습니다.
응답자의 32%가 이미 프로덕션 환경에서 에이전틱 솔루션을 운영 중입니다.
경영진은 향후 12개월 내 에이전틱 투자에서 최대 47%의 수익을 기대하고 있으며, 이는 현재까지의 생성형 AI 성과와 유사한 수준입니다.
여러 생성형 AI 활용 사례를 보유 중인 조직의 44%는 이미 에이전틱 AI를 함께 활용하고 있습니다.
생성형 AI의 초기 도입 기업들이 그간의 학습 내용을 바탕으로 에이전틱 단계로 진입하는 것은 자연스러운 수순입니다. 이는 기술 선도 조직들이 경쟁사 대비 의미 있는 격차를 벌릴 수 있다는 점에서 주목할 만합니다. 전체 보고서를 다운로드하여 자세한 내용을 확인하세요.
이미 AI 에이전트를 활용 중인 조직에서 가장 일반적인 활용 사례
생성형 AI가 일자리와 생산성에 미치는 영향에 대한 엇갈린 신호
생성형 AI와 에이전틱 AI가 인간의 일자리를 대체할 것이라는 우려가 있지만, 실제 영향은 보다 복합적으로 나타나고 있습니다. 지난 1년간 생성형 AI로 인해 가장 많은 일자리 감소가 나타난 부문은 IT 운영(40%), 고객 서비스/지원(37%), 데이터 분석(37%)이었습니다. 그러나 이것이 전부는 아닙니다.
응답자의 42%는 생성형 AI로 인해 일자리만 증가했다고 답했습니다.
11%는 일자리 감소만 발생했다고 응답했습니다.
35%는 일자리 증가와 감소가 모두 발생했다고 밝혔습니다.
13%는 AI 기반 자동화가 고용에 영향을 미치지 않았다고 답했습니다.
직급별 영향 등 더 자세한 내용은 보고서를 통해 확인할 수 있습니다.
AI로 인한 일자리 증가와 감소를 모두 경험한 기업 중 순고용 증가를 보고한 기업의 비율
초기 도입 사례에서 드러난모범 사례와 주요 함정
최근 AI 열풍이 에이전틱 AI 중심으로 선회하고 있다고 해서 생성형 AI 기술이 다루기 쉬워졌다는 뜻은 아닙니다. 설문조사에 참여한 거의 모든 조직이 생성형 AI를 통해 가치를 창출하고 있다고 답했으나, 동시에 96%는 여전히 다음과 같은 중요한 과제에 직면해 있다고 밝혔습니다.
데이터 품질 및 양(40%)
직원의 전문 지식 또는 기술(35%)
기존 또는 레거시 시스템과의 통합(31%)
확장성 및 성능(27%)
특히 중견 기업의 경우 인재 역량이 더 큰 과제로 나타났습니다. 43%가 이를 문제로 꼽은 반면, 엔터프라이즈 기업에서는 34%가 해당 과제를 지적했습니다.
생성형 AI 도입 과정에서 아무런 문제를 겪지 않았다고 답한 응답자의 비율
더 빠르고 스마트하게, 더 나은 성과로AI의 활용 방식과 주요 적용 영역
생성형 AI와 에이전트를 가장 활발히 도입하고 있는 조직은 IT 운영(62%), 데이터 분석(59%), 사이버 보안(53%), 소프트웨어 개발(50%), 고객 서비스(49%) 부문으로 나타났습니다. 주요 도입 목적은 다음과 같습니다.
운영 효율성 향상: 51%가 이를 핵심 목표로 꼽았으며, 전체 응답자의 88%가 실질적인 성과를 보고했습니다.
혁신 역량 강화: 44%가 이를 주요 목표로 언급했으며, 83%가 측정 가능한 개선을 경험했다고 답했습니다.
고객 경험(CX) 개선: 40%가 이를 목표로 설정했으며, 84%가 달성했다고 밝혔습니다.
전체 보고서에서는 주요 비즈니스 및 IT 조직이 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 실제로 성과를 내고 있는지에 대해 보다 자세히 다루고 있습니다. 그리고 결론부터 말씀드리면, 분명한 성과로 이어지고 있습니다.
글로벌 및 산업별 관점:생성형 AI 성과를 좌우하는 디테일
이번 보고서에서는 10개 국가와 6개 산업을 기준으로 주요 인사이트를 분석했으며, 그 핵심 내용은 다음과 같습니다.
캐나다 기업은 고객 활용 사례에 적극적으로 집중하고 있으며, 54%가 고객 서비스 및 지원에 생성형 AI를 적용하고 있습니다(글로벌 평균 48%).
프랑스 기업은 생성형 AI ROI 확보에 어려움을 겪고 있으며, ROI를 수치화한 비율은 32%로 글로벌 평균(49%)보다 낮습니다.
금융 서비스 기업은 운영 효율성보다 재무 성과 개선을 더 중요한 도입 동기로 보고 있으며, 44%가 이를 주요 요인으로 꼽았습니다(타 산업 평균 29%).
제조 기업은 직원 역량 및 경험 부족을 주요 문제로 지적할 가능성이 더 높았으며, 41%가 이를 언급했습니다(평균 34%).
국가 및 산업별 ROI 수준, 에이전트 도입 속도, 섀도우 AI 활용 등 다양한 관점에서 파악한 상세 인사이트는 보고서를 통해 확인할 수 있습니다.
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방법론
Informa TechTarget 산하의 Omdia는 본 보고서를 작성하기 위해 2025년 8월 13일부터 2025년 9월 17일까지 포괄적인 온라인 설문조사를 실시했습니다. 이 설문조사의 응답자는 모두 직원 500명 이상을 두고 있는 조직의 대표자로서 이 중 약 34%는 직원 5,000명 이상의 조직을, 49%는 직원 1,000~4,999명 규모의 조직을, 그리고 17%는 직원 500~999명 규모의 기업을 대표합니다.
본 보고서와 이를 뒷받침하는 연구의 목적은 엔터프라이즈 조직이 생성형 AI 기술을 통해 겪고 있는 경험을 더 잘 이해하는 것입니다. 본 연구는 여러 측면에서 2025년 연구 보고서의 연장선상에 있으며, LLM의 사용 사례, 이점, 당면 과제, ROI, 미래 전망 등을 심도 있게 다루고 있습니다. 또한 조직들이 비즈니스 프로세스 자동화를 더욱 확대하기 위해 에이전틱 AI 솔루션으로 전환하는 흐름에 맞춰 기존 연구를 넘어 새로운 영역까지 다루고 있습니다. 이러한 인사이트의 상당수는 프로덕션 환경에서 생성형 AI를 실제 사용해 본 경험이 있는 조직들을 대상으로 한 조사에서만 도출될 수 있습니다. 이에 따라 본 설문조사는 현재 프로덕션 환경에서 비즈니스 프로세스를 실행 및 증강하기 위해 생성형 AI를 활발히 사용 중인 조직들에 한정해 진행되었습니다.
또한 본 연구를 통해 기업들이 현재까지 생성형 AI를 얼마나 폭넓게 도입했는지에 대한 유의미한 관찰이 가능했습니다 설문조사에 참여한 총 3,479명의 응답자 중 59%가 이미 조직 내 다수의 사용 사례(39%) 또는 초기 단계의 사용 사례(20%)에 생성형 AI를 활용 중이라고 답했습니다. 반면, AI 도입 계획이나 관심이 전혀 없다고 답한 조직은 2%에 불과했습니다.
이러한 결과는 1년 전 조사 결과와도 놀라울 정도로 일관된 양상을 보이며, 생성형 AI가 새로운 엔터프라이즈 기술에서 흔히 나타나는 과열-침체-회복의 전형적인 도입 주기를 벗어나 있음을 시사합니다. Snowflake는 이처럼 견고한 도입 추세의 이면에 두 가지 동력이 작용하고 있다고 분석합니다. 첫째는 사용자들이 일상적인 디지털 경험 속에 생성형 AI를 자연스럽게 통합하고 있다는 점이며, 둘째는 다양한 사용 사례를 통해 엔터프라이즈 환경 전반에서 실질적이고 가시적인 성과가 입증되고 있다는 점입니다. 결과적으로, 생성형 AI가 사용자 개개인의 삶에 미친 광범위한 영향과 기업 내 업무 효율성과 생산성 향상에 기여한 실질적인 성과가 맞물리면서, 현실이 기대에 못 미칠 때 흔히 나타나는 사용량 감소나 투자 위축을 완화하고 있는 것으로 보입니다.
설문조사에 참여한 2,050명의 응답자들의 소속 부서는 IT 및 사이버 보안(49%), 소프트웨어 개발(16%), 데이터 운영(9%), 그리고 기타 사업부(예: 마케팅, 고객 지원, 제조 등 25%)로 구성되었으며 소속 조직의 향후 AI 도입 의사 결정에 영향력을 행사할 수 있는 응답자에게만 참여 자격이 주어졌습니다. 직급은 최고경영진부터 선임 실무자까지 다양했습니다. 또한, 미국(41%), 캐나다(7%), 영국(7%), 프랑스(7%), 독일(7%), 호주 및 뉴질랜드(7%), 일본(7%), 싱가포르(7%), 인도(7%) 등 다양한 국가에서 설문에 참여했습니다. 이 표본의 오차 범위는 95% 신뢰 수준에서 ±2%p이며 본 보고서의 그림과 표에 제시된 수치의 총합은 반올림으로 인해 정확히 100%가 되지 않을 수 있습니다.