한국, 서비스나우 글로벌 엔터프라이즈 AI 성숙도 지수 첫 포함… 아태지역 평균과 같은 52점 기록
서비스나우(ServiceNow)가 쏘트랩(ThoughtLab)과 공동으로 19개국 12개 산업 분야 임원 4,500명을 대상으로 실시한 글로벌 연구 ‘2026 엔터프라이즈 인공지능(AI) 성숙도 지수’(이하 '지수') 결과를 발표했다. 한국은 올해 처음으로 연구 대상에 포함됐으며, 이를 통해 국내 조직들이 AI를 대규모로 도입하고 운영하는 수준을 가늠할 수 있는 새로운 기업 단위 벤치마크가 마련됐다.
이번 조사 결과는 국내에서 AI 정책과 투자가 본격화되는 시점에 발표됐다. 지난 1월 시행된 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)은 고영향 AI 시스템에 대한 투명성, 인간의 감독, 위험 관리 관련 의무를 명시했다. 동시에 정부는 2026년 예산에서 AI, 딥테크, 디지털 인프라 분야에 120억 달러 이상을 배정했다. 이는 AI가 더 이상 단순한 기술 과제가 아니라 국가 산업 차원의 핵심 우선순위로 자리 잡았음을 보여준다.
이러한 배경에서 이번 지수는 한국 기업들이 AI 투자와 도입에 적극적이지만, 이를 실제 운영 성과로 연결하기 위한 기반은 아직 고도화가 필요한 것으로 나타났다. 국내 기업의 AI 투자는 전년 대비 120% 증가했으며, 이는 아태지역 평균 116%와 글로벌 평균 110%를 상회했다. 그러나 한국이 가장 높은 점수를 기록한 리더십, 비전 및 전략 부문은 100점 만점에 57점인 반면, 가장 낮은 점수를 받은 AI 기반 워크플로우 부문은 40점에 그쳤다. 이 17점 격차는 전략적 의지가 실제 운영 성과로 이어지지 못하고 있음을 보여준다. 대부분의 국내 조직은 여전히 업무 전반을 유기적으로 연결해 운영하기보다는 개별 작업 자동화에 머물러 있다.
이러한 양상은 전 세계 기업들이 직면한 공통 과제를 보여준다. 대부분의 조직이 AI를 도입하고 있지만, AI 활용을 뒷받침할 기반까지 갖춘 곳은 훨씬 적다. 한국의 경우 AI 투자 확대 속도가 빠른 만큼, 이러한 격차가 더욱 뚜렷하게 나타난다.
현상준 서비스나우 지역 부사장 겸 한국 대표는 “한국은 아시아를 대표하는 AI 경제권 중 하나로 도약할 수 있는 의지와 자본, 그리고 명확해진 규제 환경을 갖추고 있다"며 "이번 연구는 투자만으로는 성과가 결정되지 않는다는 점을 분명히 보여준다. 성과를 좌우하는 것은 그 투자를 뒷받침하는 인프라 기반이다. 올바른 데이터 기반을 구축하고 초기 단계부터 거버넌스를 내재화하며, 부서 단위 자동화에서 전사 차원의 통합 운영으로 나아가는 국내 기업들이 AI 투자 약속을 측정 가능한 경쟁 우위로 전환하게 될 것이다. AI 기본법은 규제 준수 부담이 아니라, AI를 처음부터 올바른 방식으로 구축해야 한다는 방향성을 제시하는 신호”라고 강조했다.
한국, 글로벌 AI 벤치마크 중위권 진입
한국은 2026년 AI 성숙도에서 52점을 기록해 아태지역 평균과 같은 수준을 보였으며, 글로벌 기준점인 51점을 상회했다. 더 주목할 점은 국내 기업들이 글로벌 동종 기업보다 빠른 속도로 AI 투자를 확대하고 있다는 점이다. 국내 기업의 평균 AI 지출은 전년 대비 120% 증가해 아태지역 평균 116%와 글로벌 평균 110%를 웃돌았다. 국내 조직들은 AI가 IT 예산에서 차지하는 비중이 2026년 14.6%에서 2027년 19.1%로 높아질 것으로 전망했다. 이는 AI가 이제 경영진 차원의 핵심 과제로 다뤄지고 있음을 보여준다.
국내 조직의 절반 이상(52%)은 이미 에이전틱 AI를 도입하고 있다. 이는 아태지역 평균과 같은 수준이지만, AI 도입과 이를 업무 전반에 연계해 운영하는 것은 별개의 문제다. 대다수 국내 조직은 아직 ‘개인 지원’ 중심으로 에이전틱 AI를 활용하고 있다. 국내 조직의 42%는 개별 직원을 지원하는 데 에이전틱 AI를 활용하고 있지만, 자율적인 다단계 워크플로우 구축 단계까지 나아간 곳은 9%에 불과했다. 이는 많은 조직이 에이전틱 AI에 투자하고 있으나, 해당 역량을 실제 업무 성과로 연결하는 단계는 아직 초기 수준임을 보여준다. 제조, 금융 서비스, 통신이 기업 활동의 핵심 축을 이루는 한국에서 에이전틱 AI 도입과 이를 업무 전반에 유기적으로 연결해 운영하는 수준 사이의 격차는 아직 실현되지 않은 상당한 생산성 향상 기회를 보여준다.
에이전틱 AI 도입 확산... AI 확산의 최대 구조적 과제
국내 임원 10명 중 7명은 데이터의 정확성, 접근성, 관리 수준이 충분하지 않다는 점을 AI 도입의 핵심 과제로 꼽았다. 이를 해결하기 위해 필요한 거버넌스 인프라는 아직 미흡한 수준이다. 국내 조직 가운데 AI 테스트, 감사, 위험 평가 프로세스를 갖춘 곳은 19%에 그쳤다. 분산된 레거시 시스템을 통합 플랫폼으로 전환한 국내 조직은 16%에 불과했다. 임원의 60%는 규제 및 컴플라이언스의 복잡성을 과제로 꼽았으며, 59%는 투명성 부족과 잘못된 정보 발생 가능성을 지적했다. 이러한 우려는 AI 기본법 시행 체계가 본격화될수록 더욱 커질 것으로 보인다.
현재 실행 격차가 존재함에도, 향후 2년간 AI 활용 확대가 크게 가속화될 것으로 전망된다. AI 워크플로우를 전사 업무 전반에 통합하는 조직의 비중은 현재 16%에서 향후 2년 내 40%로 늘어날 것으로 예상된다. 자율적인 다단계 워크플로우 구현에 에이전틱 AI를 활용하는 조직의 비중은 9%에서 17%로 거의 두 배 증가할 전망이다. AI를 활용해 워크플로우를 자동화하고 최적화하는 조직의 비중은 26%에서 44%로 높아질 것으로 보인다. 이 같은 전망을 현실화하려면 국내 기업들은 투자 확대 속도에 맞춰 데이터 및 거버넌스 기반을 신속히 강화해야 한다.
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