OpenAI, 기업의 AI 도입 혁신 연구결과 공개

기업의 AI 도입: 보조에서 실행으로의 전환

기업들이 AI를 활용하는 방식과 그 활용 범위가 점차 확대되고 있습니다. 기업 AI는 단순한 보조 역할에서 실행 단계로 이동하고 있지만, 모든 기업이 동일한 속도로 이 전환을 이루고 있는 것은 아닙니다. AI 사용량 상위 10%에 속하는 선도 기업들은 일반 기업에 비해 활성 사용자당 8.3배 더 많은 출력 토큰을 생성하고 있습니다. 이는 AI 활용의 깊이를 나타내는 지표로, 기업 내 에이전트가 회사의 맥락, 도구, 반복 가능한 워크플로우와 연결되는 능력을 더 많이 채택하면서 그 격차가 커지고 있습니다.

오늘 우리는 이 변화를 조사한 두 가지 보완 연구를 발표합니다. Enterprise Signals는 OpenAI의 기업 고객을 대상으로 에이전트 AI의 실질적인 활용을 다루며, 선도 기업들이 어떤 차별점을 가지고 있는지와 에이전트 작업이 확산되고 있는지를 분석합니다. 동반 연구 논문인 How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT는 AI 채택이 기업, 역할, 직급에 따라 어떻게 확산되는지를 살펴봅니다.

이 두 연구는 실질적인 기업 의제를 제시합니다: 에이전트를 가치 있는 작업을 완료하는 데 필요한 맥락과 도구에 연결하고, 명확한 권한 부여, 검토, 거버넌스를 확립하며, 직원들이 효과적인 개별 워크플로우를 공유 가능한 작업 방식으로 전환하도록 돕는 것입니다.

AI 활용에 관한 다섯 가지 주요 인사이트

• 기업 사용이 점점 더 에이전트화되고 있습니다. 6월 기준, Codex는 기업 고객 사이에서 Codex와 ChatGPT의 출력 토큰 중 64%를 생성했습니다. 이는 에이전트가 보다 실질적이고 위임된 작업으로의 전환을 가능하게 하고 있음을 시사합니다.
• 선도 기업과의 격차가 커지고 있습니다. 매달 AI 사용량 상위 10%에 속하는 선도 기업들은 일반 기업에 비해 활성 사용자당 8.3배 더 많은 출력 토큰을 생성하고 있습니다. 이는 1월의 2.6배에서 증가한 수치입니다.
• 선도 기업은 고급 기능을 더 자주 사용합니다. 매주 선도 기업의 활성 사용자 중 21%가 플러그인을 사용하며, 일반 기업에서는 9%에 불과합니다. OpenAI에서는 95%의 직원이 매주 플러그인을 사용하며, 이는 더 깊은 채택의 잠재력을 강조합니다.
• 에이전트가 지식 작업 전반에 확산되고 있습니다. 2월 이후, 법률 분야에서는 108배, 영업과 채용에서는 각각 41배, 마케팅에서는 26배 증가했으며, 엔지니어링에서는 5배 증가했습니다.
• 초기 경력 직원들이 AI를 더 많이 사용합니다. 사용량은 초기 경력 직원들 사이에서 가장 높고, 고위직으로 갈수록 감소합니다. 이는 AI 사용에 있어 비교 우위를 시사합니다.

기업들이 질문에서 실행으로 전환하고 있습니다

기업 AI는 질문에 답하는 것에서 실제 작업을 수행하는 단계로 이동하고 있습니다. 어시스턴트는 사람들이 작업을 생각하는 데 도움을 주고, 에이전트는 이를 완료하는 데 도움을 줍니다. ChatGPT Work와 Codex와 같은 제품은 도구를 사용하고, 파일을 생성하며, 검토를 위한 작업을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 프레젠테이션 준비 방법을 AI에 묻는 대신, 에이전트에게 여러 출처에서 관련 정보를 수집하고 프레젠테이션 초안을 작성하도록 요청할 수 있습니다.

이러한 전환은 기업 사용에서 명확히 드러납니다. 6월 기준, Codex는 기업 고객 사이에서 Codex와 ChatGPT의 출력 토큰 중 64%를 생성했습니다. 에이전트 워크플로우는 일반적으로 더 긴 다단계 작업을 수행하기 때문에 더 많은 출력을 생성하며, 이는 Codex가 얼마나 자주 사용되는지와 그 작업들이 얼마나 많은 출력을 생성하는지를 반영합니다.

선도 기업과의 격차가 에이전트 AI 채택과 함께 확대되고 있습니다

매달 우리는 활성 사용자당 출력 토큰 수로 기업 고객을 평가합니다. 선도 기업은 그 달의 상위 10%에 속하며, 일반 기업은 45~55번째 백분위수 사이에 위치합니다. 6월 기준, 선도 기업들은 일반 기업에 비해 활성 사용자당 8.3배 더 많은 출력 토큰을 생성했으며, 이는 1월의 2.6배 격차에서 세 배 증가한 수치입니다. 이 격차는 산업과 회사 규모에 상관없이 나타나며, 기술 기업에만 국한되지 않은 AI의 집중적 사용을 보여줍니다. Enterprise Signals는 산업과 기능에 따라 이 격차가 어떻게 달라지는지를 조사합니다.

How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT에서 연구한 미국 공기업들 중, AI를 채택한 기업들은 비채택 기업에 비해 더 강력한 재무 지표를 보였습니다. 이들은 더 많은 자산을 보유하고, 더 많은 직원을 고용하며, 더 높은 수준의 연구개발(R&D) 투자를 하고 있었습니다. 이 보고서를 함께 읽으면, 단순한 접근성만으로는 AI를 확장하기에 충분하지 않을 수 있음을 시사합니다. 지속적인 직원 학습, 공유 워크플로우, 데이터 인프라, 거버넌스에 대한 보완 투자가 더 넓고 깊은 채택을 지원할 수 있습니다.

플러그인과 스킬과 같은 고급 기능이 선도 기업에서 더 일반적입니다

AI 에이전트가 효과적이기 위해서는 적절한 맥락과 도구에 접근할 수 있어야 합니다. 플러그인은 에이전트가 특정 워크플로우를 완료하는 데 도움이 되는 기능을 묶습니다. 이들은 재사용 가능한 지침을 제공하는 _스킬_과 회사 데이터, 도구, 작업에 연결하는 _앱_을 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 영업 플러그인은 팀의 플레이북과 CRM에 대한 접근을 결합하여 에이전트가 현재 고객 정보와 과거 제안을 사용해 맞춤형 응답을 준비할 수 있도록 합니다.

선도 기업들은 고급 기능에서 명확한 우위를 점하고 있습니다. 주간 활성 사용자 중 선도 기업의 21%가 플러그인을 사용하고 19%가 스킬을 사용하며, 일반 기업에서는 각각 9%와 3%에 불과합니다. 그러나 선도 기업의 채택은 가능한 것의 일부에 불과합니다. OpenAI의 내부 사용은 이러한 기능의 더 깊은 사용 가능성을 강조하며, 주간 플러그인 사용은 활성 사용자의 95%에 달합니다. 에이전트가 작업을 변혁하는 방법에 대한 연구는 OpenAI 직원들이 고급 기능을 사용하는 방법을 더 자세히 살펴봅니다.

에이전트가 지식 작업 전반에 확산되고 있습니다

소프트웨어 엔지니어링은 에이전트 채택의 초기 중심지였지만, Codex 사용은 이제 지식 작업 기능 전반에 걸쳐 빠르게 증가하고 있습니다. 2월 이후, 주간 활성 기업 Codex 사용자는 법률 분야에서 108배, 영업과 채용에서 각각 41배, 마케팅에서 26배 증가했으며, 엔지니어링에서는 5배 증가했습니다.

Virgin Atlantic에서는 이러한 변화가 비즈니스 전반에 걸쳐 명확히 드러납니다. 엔지니어링 팀은 Codex를 사용해 레거시 코드를 2주가 아닌 30분 만에 리팩터링합니다. 제품 팀은 ChatGPT Work를 사용해 몇 주간의 경쟁 연구를 몇 시간 만에 완료하여 항공사의 5년 디지털 전략을 수립합니다.

Enterprise Signals는 1천만 개 이상의 메시지를 샘플링하여 이러한 기능이 산업과 기능 전반에 어떻게 확산되고 있는지를 탐구합니다.

초기 경력 직원들이 AI를 더 많이 사용합니다

많은 설문조사는 리더와 경영진 사이에서 AI 사용이 더 높다고 보고했습니다. 그러나 수백만 개의 대화에서 수집된 관리 데이터는 그 반대를 보여줍니다. 채택 후 6개월이 지난 시점에서 초기 경력 직원들은 경영진보다 주당 13개의 메시지를 더 많이 보냈습니다.

리더들에게 이 결과는 AI 사용 습관이 가장 강한 직원을 식별하고 그들의 워크플로우를 가시화함으로써 효과적인 관행이 모든 수준에 걸쳐 확산될 수 있는 실질적인 기회를 제공합니다.

리더들이 선도 기업과의 격차를 좁히기 위해 할 수 있는 일

기업들은 동일한 모델에 접근할 수 있지만, 선도 기업들은 이를 더 빠르고 깊게 조직 전반에 걸쳐 활용하고 있습니다.

리더들에게 주어진 기회는 에이전트 워크플로우를 엔지니어링을 넘어 확장하고, 성공적인 개별 사용 사례를 조직 전반에 걸쳐 반복 가능한 관행으로 전환하는 것입니다. 에이전트를 회사의 맥락과 도구에 연결하고, 명확한 권한 부여, 거버넌스, 인간 검토를 통해 기업들은 보조에서 실행으로 나아갈 수 있습니다.

더 깊은 인사이트를 얻고자 한다면 Enterprise Signals를 읽어보세요. OpenAI 기업 고객은 선도 기업과의 비교를 위한 맞춤형 벤치마크를 요청할 수도 있습니다.