AI 과대광고에서 AI 준비 단계까지

2024년과 2025년 사이에 무엇이 변했나요?

2024년: 워크플로우가 아닌 슬라이드 덱에 AI

2024년에는 AI가 지배하는 경영진 대화가 일상 업무에 제대로 반영되지 못했습니다.

• 77%의 근로자가 직장이나 경력에서 AI를 어떻게 활용해야 할지 막막하다고 답했습니다.
• AI에 대해 제대로 교육받았다고 느끼는 사람은 약 4명 중 1명에 불과했으며, 대부분의 고용주는 교육이 "충분히 좋다"고 믿었습니다. ¹
• 리더들은 AI가 연구, 워크플로우 관리, 데이터 분석을 지원하기를 기대했습니다; 실제로 직원의 거의 3분의 2는 주로 자신의 업무를 재확인하는 데 사용했습니다.

도구는 있었지만, 맥락은 없었다. 직원들은 앱 과부하, 모호한 우선순위, 끊임없는 디지털 잡음 문제로 인해 AI가 화면 하나 이상으로 돋보이기 어려웠습니다.¹

2025년: AI가 등장하고 지하로 사라졌다

1년이 지나고 나면, AI는 더 이상 사업 측면에 앉아 있는 실험이 아닙니다. 채택률이 급증했으며, 이는 주로 의무화보다는 직원 선택에 의해 촉진되었습니다.²

• 87%의 직원이 AI를 선택적으로 사용한다고 보고합니다.²
• AI를 공식적으로 요구하는 기업에서 일하는 비율은 28%에 불과합니다.²
• 66%는 AI 사용에 대해 더 궁금해한다고 답했습니다.²

하지만 AI가 생산성의 진짜 지렛대가 되는 바로 그 순간, 가시성은 감소합니다. 거의 절반의 직원들이 적어도 일부 AI 사용을 숨기고 있다고 인정하는 반면, 대다수 고용주는 숨길 것이 없다고 믿습니다. ² AI 이야기는 "사람들이 AI를 사용하도록 할 수 없다"에서 "그들이 어떻게 사용하는지 볼 수 없다"로 전환됩니다.

CEO에게 이는 단순한 미묘한 변화 이상입니다. 이는 주요 제약이 채택에서 문화, 거버넌스, 데이터로 이동했음을 나타냅니다.²

직원들이 AI를 숨기는 이유와 리더들이 AI를 오해하는 이유

단순한 기술 격차가 아니라 신뢰의 격차입니다

경영진들은 종종 숨겨진 AI 사용이 일자리 대체에 대한 두려움을 반영한다고 생각합니다.² 숫자는 다른 이야기를 말해줍니다.

• 47%의 고용주가 숨겨진 AI 사용이 고용 안정성에 대한 두려움에서 비롯된다고 믿는다.²
• 직원 중 단 24%만이 AI 사용을 공개하지 않는 주요 이유로 직무 안정성을 꼽습니다.²

주요 이유는 더 문화적인 것입니다:

• 가장 큰 비율인 45%는 AI를 사용했다는 사실을 언급할 의무가 없다고 느꼈습니다.²
• 34%는 AI를 사용하는 것이 편법을 대충하는 것처럼 보일까 걱정하며, 27%는 동료나 관리자의 판단을 두려워합니다.²

젊은 노동자들이 이 긴장을 가장 뚜렷하게 느낀다. Z세대 직원 중 거의 절반(47%)이 AI 사용을 숨기는 주된 이유는 평가받는 것이 두려워서이며, 44%는 AI 사용이 지름길로 보일까 걱정한다고 답했습니다. ² 밀레니얼 세대, X세대, 베이비붐 세대의 주요 이유는 더 실용적인 것으로, 대부분은 AI를 사용할 때 공식적으로 이야기할 의무를 느끼지 않습니다.

즉, 노동자들이 AI를 거부하는 것이 아닙니다. 그것을 흡수한 뒤, '진짜 일'이 어떤 모습인지에 대해 잘못된 신호를 보내지 않으려 애쓰는 것입니다.²

왜 이 문제가 CEO에게 넘어가게 될까요

숨겨진 AI는 단순히 인사 문제만이 아닙니다. 이는 CEO의 가장 중요한 지렛대 일부를 왜곡합니다:

• 위험: 리더들이 어떤 AI 도구가 사용되고 있는지, 어떤 데이터가 흐르는지 알지 못하면 현실적으로 보안이나 준수 노출을 평가할 수 없습니다.²
• 측정: AI 기반 향상이 개별 워크플로우에 묻혀 있다면, 조직은 효과적인 방식을 복제하거나 확장할 수 없습니다.²
• 문화: 공개적으로는 AI를 칭송하지만, 사적으로는 반드시 사용해야 한다고 느끼는 직원들을 만드는 전략은 조용히 신뢰를 훼손합니다.²

그래서 숨겨진 AI 사용이 이사회 의제에 포함되어야 합니다. 동시에 위험 자세, 생산성, 리더십 서사의 신뢰성에도 영향을 미칩니다.

AI가 이미 업무와 수익을 변화시키고 있는 방법

현장에서: 사람들이 AI로 실제로 무엇을 하고 있는지

연구 결과는 명확합니다: AI는 더 이상 소수의 파워 사용자에만 국한되지 않습니다.

• 개별 기여자들은 주로 AI를 사용해 자신의 작업을 점검하고 다듬으며(54%), 이메일, 보고서 및 기타 콘텐츠 작성(52%)을 수행합니다.²

• 관리자와 경영진은 팀 및 비즈니스 데이터 분석(56%), 연구 수행(52%), 우선순위 관리(47%)에 활용하고 있습니다.² ³

2024년에는 주요 이점이 회복된 시간이었습니다: 79%가 AI가 하루에 최소 1시간에서 2시간을 절약했다고 답했고, 3분의 1 이상이 3시간에서 4시간 절약했다고 보고했습니다. 2025년에는 이 이야기가 한 단계 올라가 거의 70%의 기업이 AI가 시장 진입 주기에서 최소 일주일 이상 단축했다고 답했습니다.²

이런 움직임이 주주들이 알아차리는 것입니다. 이는 내부 생산성 전략으로서의 AI와 수익, 속도, 점유율에 직접적으로 기여하는 AI의 차이입니다.

사무실을 넘어서: 집에서 개발한 AI 기술

직원들이 AI를 배우는 방식도 중요합니다.²

• 33%는 집보다 직장에서 AI를 더 많이 사용한다고 답했습니다.²
• 31%는 두 환경에서 AI를 똑같이 사용하며, 22%는 개인 생활에서 AI에 더 많이 의존합니다.²
• Z세대는 사무실보다 개인 도구를 더 많이 실험하는 경향이 있으며(36%), 베이비붐 세대의 46%는 직장에서 더 많이 사용한다고 보고했습니다.²

특히 젊은 직원들은 소비자 앱에서 AI 습관을 형성하고 이를 기업 환경에 도입합니다.² 이러한 행동이 정책과 교육보다 앞서 나갈 때, 그림자 사용은 필연적으로 발생합니다.

AI 준비 기업을 위한 다섯 가지 기둥

산업 전반에 걸쳐, 숨겨진 AI 도입을 넘어서는 조직들은 다섯 가지 특성을 공유합니다.¹ ²

1. 설계에 의한 투명성

AI 준비가 된 기업들은 공개를 우연에 맡기지 않습니다. 책임 있는 AI 사용이 어떤 모습인지, 직원들이 언제 이를 공개해야 하는지, 상황이 모호할 때 어떻게 도움을 요청해야 하는지 명확히 설명합니다.² 리더들은 성과 평가, 팀 회의, 타운홀 회의에서 이 지침을 반영하여 사람들이 AI를 지름길로 보는 대신 회사 운영 방식의 일부로 인식하게 만듭니다.²

2. 생활 능력으로서의 교육

2024년 연구는 한 가지를 뼈저리게 분명히 했습니다: 대부분의 직원들은 AI 사용법을 배우는 데 있어 지지를 받지 못했다는 점입니다. 약 4분의 1만이 제대로 교육받았다고 느꼈습니다. ¹ AI 준비 조직은 기술을 변화하는 표적으로 봅니다. 그들은 역할에 특화된 시나리오 기반 학습에 투자하여 언제 AI에 의존해야 하고, 언제 반발해야 하며, AI와 판단을 어떻게 결합할지 보여줍니다.²

3. 실험을 지원하는 거버넌스

많은 기업들이 AI 위험을 형성이 아니라 늦춰야 할 대상으로 취급합니다. 더 효과적인 패턴은 다릅니다. 법무, 보안, 인사 팀은 책임감 있는 실험을 가능하게 하면서도 비즈니스를 보호하는 가드레일을 정의하기 위해 협력합니다.² 새로운 도구와 사용 사례는 일련의 예외가 아니라 명확하고 반복 가능한 승인 절차를 거칩니다.²

4. 데이터 준비성이 진정한 제약 조건입니다

그 아래 데이터의 품질과 접근성은 여전히 AI 성능을 제한합니다. 분산된 시스템, 일관성 없는 정의, 열악한 데이터 위생은 모델이 아무리 능숙해도 장점을 제한합니다.² AI 준비 조직은 통합과 데이터 품질에 투자하여 팀이 AI를 의사결정에 도입할 때 신뢰할 수 있는 단일 진실의 출처를 참고할 수 있도록 합니다.¹ ²

5. 분산된 도구 대신 통합 플랫폼

Slingshot의 자체 제품 철학은 현대 업무가 AI, 데이터, 협업, 실행이 한 곳에서 이루어져야 한다는 것입니다.² AI 준비 기업들은 복잡한 포인트 솔루션에서 벗어나 다음과 같은 플랫폼으로 기울고 있습니다:

• 프로젝트, 콘텐츠, 대화, 목표를 하나의 환경에 모으세요.²
• AI 사용 현상을 개인 앱이나 브라우저 탭에 숨기지 않고 맥락 속에서 관찰 가능하게 만드세요.²

이 변화는 두 가지 효과를 가져옵니다: 직원들의 마찰을 줄이고, 리더십이 AI가 실제로 업무에 어떻게 반영되는지 명확히 볼 수 있게 합니다.

CEO에서 CEO로

2024년, Slingshot CEO인 딘 귀다는 고용주들이 "AI를 도입"하고 있지만 대부분의 근로자들은 여전히 부족하다고 강조했습니다. ¹ 교육과 정렬이 부족한 조각이었습니다. 2025년에는 그의 초점이 준비태세로 옮겨갔습니다. 더 이상 AI가 비즈니스의 가장자리에 있다고 가정할 수 없습니다. 이제는 대시보드에 나타나지 않더라도 팀이 연구, 작성, 분석, 계획하는 과정에 내재되어 있습니다.²

그의 주장은 전혀 기술에 관한 것이 아니다. 리더십에 관한 문제입니다. 만약 AI가 조달 프로젝트로 취급된다면, AI는 분열될 것입니다. 시스템 변화 정책으로 다루면, 문화, 데이터, 플랫폼이 지속적인 이점의 원천이 됩니다. ¹

다음 오프사이트 방문 시 고려해야 할 질문들

이 연구는 임원 리트릿이나 이사회 토론에 좋은 자료를 제공합니다.² 몇 가지 출발점:

투명성과 문화

• 직원들은 AI 사용에 대해 이야기해야 한다고 기대하나요, 아니면 침묵하는 편이 낫다고 생각하나요? ²
• 리더들은 투명하고 책임감 있는 한, AI 기반 생산성이 얼마나 명확히 가치 있다고 신호를 보낼까요? ²

거버넌스와 위험

• 현실적으로 지금 귀사의 조직에서 섀도우 AI 사용은 어디에서 이루어지고 있나요?
• 귀하의 리스크 및 컴플라이언스 팀은 안전한 실험을 가능하게 하는 구조인가요, 아니면 주로 '아니오'라고 말하는 쪽인가요? ²

데이터 및 플랫폼

• 데이터 품질이 AI가 의사결정에서 할 수 있는 한계를 줄여주나요?
• 팀들은 업무를 관리하기 위해 얼마나 다양한 도구를 사용하며, 통합 플랫폼으로 통합하려면 무엇이 필요할까요?

재능과 능력

• 앞으로 12개월에서 24개월 동안 어떤 직무가 진정한 부유층이어야 하며, 채용 및 승진 결정에서 이를 어떻게 인식할 것인가?¹ ²
• AI 역량과 결과가 오늘날 리더 평가에 반영되고 있는가?¹²

다음 단계: 진정한 AI 준비 완료

2024년과 2025년 보고서를 종합해 보면 세 단계의 여정을 그려냅니다.¹ ²

• 1단계 – AI 혼동 (2024): AI가 도입되었지만 직원들은 훈련이 부족하고 압도당한다고 느낍니다; 디지털 노이즈가 높고; 생산성 향상은 불균형합니다.¹
• 2단계 – 숨겨진 성숙 (2025): AI는 일상 업무의 일부가 되고; 직원과 관리자들은 이를 광범위하고 자발적으로 채택하며; 사용은 종종 숨겨져 있습니다; 투명성과 거버넌스가 병목 현상이 됩니다.²
• 3단계 – AI 준비: AI 사용은 가시화되고 관리되며 명확한 목표와 연결되어 있습니다; 데이터는 통합 플랫폼에 저장됩니다; 팀은 지속적으로 훈련되며; AI는 단순히 개별 작업이 아니라 시장 진출 및 의사결정 워크플로우에 내재되어 있습니다.²

대부분의 조직은 현재 2단계에서 3단계 사이에 있습니다. 중요한 질문은 당신의 사람들이 AI를 사용하고 있느냐가 아닙니다. 데이터는 그 점이 그것임을 확인시켜 줍니다.² 문제는 그 사용이 산발적이고 보이지 않을지, 아니면 이를 더 투명하고 데이터 중심적이며 AI 준비가 된 기업의 중추로 삼을지입니다.

Slingshot의 다년간 연구는 CEO들에게 더 명확한 지도를 제공하기 위한 것입니다.¹ 투명성, 교육, 거버넌스, 데이터 준비, 통합 플랫폼을 통해 그 지도에 따라 행동하는 것이 앞으로 AI 말과 AI 우위를 구분할 것입니다.

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Footnotes:

1. Slingshot, 2024년 디지털 작업 동향 보고서 및 관련 보도. 
2. Slingshot, 2025년 디지털 작업 트렌드 보고서 – 1부: 직장 내 AI 투명성. 
3. Slingshot, GTM의 미래: AI가 실행 전략을 어떻게 재작성하는가 및 관련 GTM 자료