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[IT뉴스]<AI프리즘> 한국 AI 성숙도, 미국·일본 제쳤다…세계 최상위권

온카뱅크관리자

2026-07-30 11:37:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 생산성 중심 AI 활용 확산…도입 속도는 글로벌 선도 AI 결과 신뢰·리더 역량은 평균 이하…'속도의 역설' 
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 <img alt="박대성 노션 한국 지사장 [노션 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/30/yonhap/20260730113256529yvls.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="Z6oyLkAiXs" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/30/yonhap/20260730113256529yvls.jpg" width="658">
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 박대성 노션 한국 지사장 [노션 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 (서울=연합뉴스) 권하영 기자 = 한국이 인공지능(AI)을 실제 업무에 적용하는 성숙도 면에서 글로벌 최상위권에 이름을 올린 것으로 나타났다.
 다만 AI 결과물에 대한 신뢰는 상대적으로 낮아, 빠른 도입 속도와 현장 체감 사이에 온도 차가 존재하는 것으로 분석됐다.
 AI 성숙도 최상위권…생산성 중심 활용 확산
 AI 협업 툴 기업 노션은 전 세계 16개 시장 조직 리더와 실무자 6천118명을 대상으로 실시한 '노션 글로벌 AI 전환 연구 2026' 결과를 30일 공개했다. 
 한국에서는 AI 도입 의사결정권자인 조직 리더 155명과 실무자 353명 등 총 508명이 설문에 참여했다.
 조사에 따르면 한국은 AI를 빠르게 도입하지 않으면 경쟁에서 밀린다는 위기감이 강하게 작용하는 동시에, AI를 생산성·업무 효율을 높이는 실무 도구로 활용하는 경향이 두드러졌다. 반면 AI 역량에 대한 자신감과 결과물 신뢰도는 상대적으로 낮은 수준에 머물렀다.
 AI가 반복 업무를 자율 수행하거나 복잡한 작업을 처리하는 레벨 3~4 단계에 해당하는 한국 조직 비중은 15.7%로 글로벌 평균(12.4%)보다 3.3%포인트 높았다.
 시장별로는 싱가포르가 21%로 1위를 차지했고, 한국과 DACH 지역(독일·오스트리아·스위스)이 약 16%, 호주가 15.2%로 뒤를 이었다. 미국과 일본은 각각 11%로 한국에 약 5%포인트 뒤졌다.
 AI 도입을 서두르지 않으면 경쟁에서 뒤처진다는 압박감도 두드러졌다. "더 빨리 움직이지 않으면 경쟁사에 뒤처질 수 있다"고 응답한 한국 리더 비율은 76.1%로 글로벌 평균(61.9%)보다 14.2%포인트 높았다.
 AI 활용을 통한 시간 절감 체감도도 컸다. 한국 실무자의 46.7%가 AI로 하루 1시간 이상을 아낀다고 답해 글로벌 평균(33.8%)을 크게 웃돌았다.
 AI 활용 목적으로는 '일상 업무 생산성·효율성 향상'을 선택한 비율이 71.6%, '운영 비용 절감'이 34.8%로 각각 글로벌 평균을 상회했다. 시장 대응보다 생산성과 비용 효율에 초점을 맞추는 경향이 강한 것으로 풀이된다.
 AI 신뢰·거버넌스가 과제…리더·실무자 인식 차도
 반면 AI 결과물의 정확도와 신뢰는 핵심 과제로 부상했다.
 한국 실무자의 52.7%는 AI가 생성한 결과를 믿기 어렵다고 답했는데, 이는 글로벌 평균보다 14.9%포인트 높은 수치다. 그러면서도 79.6%는 중요한 업무에서 AI 결과를 신뢰할 수 있다면 더 적극적으로 쓰겠다고 밝혔다.
 조직 내 승인 없이 AI 도구를 사용하는 이른바 '섀도우 AI'에 따른 보안·관리 우려도 뚜렷했다. 이를 우려한다고 답한 한국 응답자는 66.6%로 글로벌 평균(40.4%)보다 26.2%포인트 높았다.
 AI 역량에 대한 자신감도 낮은 편이었다. 높은 자신감을 보인 한국 리더는 34.8%에 그쳐 글로벌 평균보다 10.4%포인트 낮았고, 실무자는 15.3%에 불과했다.
 한국 기업의 다음 과제는 새로운 AI 도구 추가보다, 이미 사용 중인 AI를 하나의 업무 환경 안에서 연결·관리하는 것으로 꼽혔다.
 AI 활용 범위가 넓어질수록 결과 정확도 확보, 승인 도구·데이터 사용 기준 명확화, 오류율과 처리 시간·비용·매출 영향 등 구체적 지표를 통한 성과 검증 체계의 중요성이 커질 것으로 분석됐다.
 박대성 노션 한국 지사장은 "한국은 AI 결과의 정확도와 신뢰, 도구 난립, 리더와 실무자 사이의 인식 차이처럼 다른 시장이 앞으로 직면할 문제를 먼저 경험하고 있다"며 "통합과 거버넌스, 명확한 성과 측정을 통해 초기의 AI 도입 우위를 지속 가능한 업무 경쟁력으로 전환해야 한다"고 말했다.
 kwonhy@yna.co.kr
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