AI 활용 격차: 대기업과 스타트업의 생산성 혁신 전략

핵심 요약

AI 활용도는 "채팅만 하는 사람"과 "에이전트·코드까지 다 쓰는 사람"으로 극단적으로 갈라지고 있다.

특히 대기업의 보안·IT 정책과 구식 도구들은 이 격차를 더 키우고 있고, 작은 조직이 큰 기업을 능가할 수 있는 환경을 만들고 있다.

미래의 지식 노동은 "프로그래밍 + API + 에이전트" 조합을 누가 실제 업무에 붙여서 쓰느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다.

두 종류의 AI 사용자: 채팅형 vs 파워 유저

AI 사용자는 대략 두 부류로 나뉜다.

첫 번째는 ChatGPT 같은 챗봇에 질문만 던지는 사용자다. 문장 요약, 간단한 초안 작성 정도에 그치고, AI가 문서나 코드를 직접 다루며 일을 처리하게 만들지는 않는다.

두 번째는 이른바 "파워 유저"다. 이들은 Claude Code, CLI 에이전트, 도구 호출, 스킬 등 기능을 적극 활용해 실제 업무 흐름을 바꾼다. 놀랍게도 이 그룹에는 비개발자도 많다. 금융, 기획, 운영처럼 전통적으로 엑셀만 쓰던 사람들이 터미널에서 Claude Code로 파이썬을 돌리며 기존 업무를 재구성한다.

두 그룹 사이의 차이는 단순한 "사용 숙련도"가 아니라, 아예 다른 직업 도구를 쓰는 것에 가깝다. 한쪽은 "똑똑한 검색창"을 쓰고, 다른 쪽은 "코딩 가능한 디지털 동료"를 쓰고 있다.

엔터프라이즈 Copilot의 한계와 왜곡된 인식

대기업에서 많이 쓰는 Microsoft Copilot은 강력해 보이지만 실제 경험은 종종 실망스럽다.

인터페이스는 기존 ChatGPT 수준에서 크게 벗어나지 못하고, Excel 통합 기능도 실제 재무 모델링이나 복잡한 분석에는 자주 실패한다. 코드 실행 기능은 메모리·CPU 제한이 심해 조금만 파일이 커져도 제대로 돌아가지 않는다.

문제는 많은 기업에서 Copilot이 "유일하게 허용된 AI"라는 점이다. 임원이나 관리자들이 이 도구만 써보고 "AI 별로네"라고 판단해 버리면, 조직 전체가 AI를 과소평가하고 투자와 실험을 막게 된다.

아이러니하게도, Copilot을 파는 마이크로소프트 내부조차 Claude Code를 내부 팀에 도입하고 있다는 점은, 어떤 도구가 실제로 생산성을 끌어올리는지에 대한 중요한 신호다.

대기업 IT 정책이 만드는 AI 생산성 격차

대기업의 전통적인 IT·보안 정책은 AI 활용에 치명적인 제약을 준다.

첫째, 직원 PC가 지나치게 잠겨 있다. 로컬에서 파이썬이나 간단한 스크립트조차 돌리지 못하는 환경이 흔하고, 그나마 VBA 정도만 허용되거나 그것마저 막혀 있는 경우도 많다.

둘째, 핵심 업무 시스템에 내부용 API가 없다. CRM, ERP, 재무 시스템 등은 UI는 있지만 "기계가 접속해 작업할 수 있는 통로"가 없어서, 에이전트가 연결해 자동화하기 어렵다.

셋째, 사내 엔지니어링 조직은 기능별로 쪼개져 있거나 아웃소싱되어 있어, "업무를 잘 아는 현업 팀"과 "시스템을 건드릴 수 있는 개발자"가 분리되어 있다. 이 구조에서는 현업이 AI 기반 자동화를 시도해도, 실제 시스템 연동 인프라를 만들어 줄 사람이 없다.

그 결과, 보안 위험은 피하되, 함께 사라진 것은 AI 기반 생산성 향상의 기회다.

작은 회사가 오히려 더 빨리 날아오르는 이유

반대로, 작은 조직이나 스타트업은 제약이 적어 AI로 날아오르기 쉽다.

사내 시스템이 상대적으로 새롭고 API 중심인 경우가 많아, 에이전트나 스크립트가 쉽게 붙는다. 직원 PC도 덜 잠겨 있어서, 로컬에서 파이썬, 노트북, 에이전트 도구를 바로 돌릴 수 있다.

여기서 벌어지는 생산성 차이는 단순한 "조금 더 편리" 수준이 아니다. 예를 들어, 한 비기술 임원이 Claude Code와 파이썬을 이용해 30개 시트짜리 복잡한 엑셀 재무 모델을 거의 한 번에 파이썬 코드로 옮겼다. 이후에는 몬테카를로 시뮬레이션, 외부 데이터 연동, 대시보드 생성 등을 AI와 함께 빠르게 구현했다.

이런 경험을 한 사람은 다시 엑셀로 돌아가 "수작업 복사·붙여넣기"를 하고 싶지 않다. 작은 팀이지만, 마치 사내에 데이터 사이언스 팀을 둔 것처럼 움직이게 된다. 이 수준의 도구를 쓰는 사람과, Copilot이 엉망으로 만든 스프레드시트를 보고 바로 포기해 버린 사람 사이의 간극은 시간과 함께 기하급수적으로 벌어진다.

미래의 업무 혁신: 위에서가 아니라, 현장에서 올라온다

AI 기반 업무 혁신은 "AI 전략위원회"에서 시작되기보다, 실제 업무를 하는 작은 팀에서 자발적으로 시작되는 경우가 더 효과적이다.

현업 팀은 업무 프로세스의 모든 예외와 현실적인 제약을 알고 있기 때문에, AI를 어디에 어떻게 붙여야 효과가 나는지 직관적으로 안다. 그래서 직접 프롬프트를 짜고, 에이전트와 함께 "업무용 워크플로우"를 실험하면서 빠르게 개선해 나간다.

반대로, 외주 개발팀이나 본사 디지털 전환 프로젝트는 현장의 맥락을 잘 모른 채 시스템만 만들기 쉽다. 그 결과 "현업이 실제로 안 쓰는 멋진 포털"이 만들어지는 경우가 많다.

AI 시대에는, 문제를 가장 잘 아는 사람이 AI 도구까지 직접 사용하는 구조가, 단순한 자동화 프로젝트보다 훨씬 높은 성과를 낼 가능성이 크다.

핵심 인프라: 내부 API와 안전한 에이전트 실행 환경

AI를 진짜로 업무에 붙이려면 세 가지 인프라가 중요해진다.

첫째, 내부 시스템에 대한 API다. 최소한 읽기 전용 데이터 웨어하우스나, 업무 데이터를 안전하게 조회할 수 있는 API가 있어야 한다. 여기에 에이전트를 붙이면, 보고서 생성, 지표 분석, 알림 자동화 등을 자연어 요청만으로 수행할 수 있다.

둘째, 안전한 실행 환경이다. 예를 들어 "사내 전용 코드 실행 VM"을 만들어 네트워크와 권한을 엄격히 제한한 상태에서 에이전트가 코드를 실행하게 하는 방식이다. 이렇게 하면 직원이 로컬 PC에서 아무 제약 없이 위험한 코드를 돌리는 일은 막으면서도, 강력한 자동화와 분석을 허용할 수 있다.

셋째, 쓰기 권한의 단계적 개방이다. 읽기 기반 리포팅, 테스트 환경에서의 쓰기, 제한된 프로덕션 쓰기 등 단계별로 권한을 나누어, 비기술자도 위험 없이 점진적으로 "에이전트에게 실무를 맡겨보는 경험"을 할 수 있도록 설계해야 한다.

레거시 SaaS와 API 퍼스트 도구의 운명

기업들이 오랫동안 써온 레거시 SaaS 제품들은 AI 시대에 양면성을 가진다.

한편으로는 "데이터의 원천"이기 때문에 쉽게 갈아탈 수 없다. 수년치 데이터와 프로세스가 그 안에 박혀 있어서, 다른 도구로 옮기는 비용이 막대하다.

그러나 다른 한편으로는, 이들 시스템이 API 우선 설계가 아니고, 제공하는 API도 소수 개발자용에 머무를 때가 많다. 이는 수천 명의 직원·에이전트가 동시에 다양한 방식으로 호출하기에는 너무 느리거나 비효율적이다. 결국 이 시스템이 AI 자동화의 병목이 된다.

반대로, 요즘 도입되는 신형 SaaS는 처음부터 API·웹훅·백그라운드 작업을 염두에 두고 설계되는 경우가 많다. 이런 도구를 쓰는 조직은, 자연어로 에이전트에게 "이번 분기 고객 이탈 패턴 분석해서 슬라이드로 만들어줘"라고 주문하는 수준의 자동화를 훨씬 쉽게 구현할 수 있다.

"배시 + 언어 + API + 에이전트"가 새로운 오피스가 된다

미래의 지식 노동 도구 세트는 기존 워드·엑셀·프레젠테이션 대신, 다른 조합으로 재편될 조짐이 보인다.

핵심은 네 가지다. 셸(또는 배시 같은 환경), 프로그래밍 언어(주로 파이썬), 사내·외부 시스템에 대한 API, 그리고 이를 엮어 주는 에이전트 프레임워크다.

비기술자라고 해도, 자연어로 지시하고 에이전트가 코드를 짜고 실행하는 환경이 주어지면, 이 조합은 거의 모든 표준 생산성 앱을 대체할 수 있다. 보고서 생성, 데이터 정리, 차트 작성, 간단한 웹 도구 제작까지, "문서 → 사람 수작업" 흐름을 "프롬프트 → 에이전트 실행" 흐름으로 전환할 수 있기 때문이다.

결국 "파일을 열고 손으로 편집하는 사람"과 "에이전트에게 전체 작업 흐름을 설계·실행시킬 수 있는 사람" 사이의 격차는 시간이 갈수록 커질 것이다. 이 격차가 바로 AI 시대의 진짜 생산성 차이다.

인사이트

AI 활용 격차는 이미 시작되었고, 단순한 도구 숙련도의 문제가 아니라 "일하는 방식" 전체의 차이로 번지고 있다.

개인 관점에서는, 최소한 다음 두 가지를 목표로 삼을 만하다. 첫째, 단순 채팅을 넘어 코드 실행·파일 조작·API 연결까지 지원하는 도구(예: Claude Code, 코드 에이전트)를 직접 써보며 "내 업무를 어떻게 재설계할 수 있을까"를 실험해 보는 것. 둘째, 엑셀로 하던 반복·수작업 프로세스 하나를 골라, AI와 함께 스크립트나 워크플로우 형태로 바꿔보는 것이다.

조직 관점에서는, "AI 규제"만 이야기할 것이 아니라, 내부 API 정비와 안전한 코드 실행 환경 구축을 동시에 추진해야 한다. 위험을 줄이는 동시에, 현업이 스스로 AI를 활용해 실험해볼 수 있는 공간을 열어주지 않으면, 더 작은 경쟁자가 훨씬 빠르게 앞질러 갈 가능성이 크다.

결국 중요한 질문은 "AI를 쓸 것인가 말 것인가"가 아니라, "우리 조직에서 누가, 어떤 인프라 위에서, 얼마나 깊게 AI를 일에 녹여낼 수 있게 해줄 것인가"에 가깝다.

출처 및 참고 : Two kinds of AI users are emerging. The gap between them is astonishing. - Martin Alderson