와튼-GBK 연례 보고서, 'AI로 긍정적 성과 80%지만 고수익률은 28% 불과'

펜실베이니아 대학교 와튼스쿨 산하 휴먼-AI 리서치(Wharton Human-AI Research)와 글로벌 전략 컨설팅 기업 GBK 컬렉티브(GBK Collective)가 2026년 10월 13일, 기업의 AI 도입 현황과 비즈니스 성과를 분석한 네 번째 연례 보고서 「적응의 이점: AI로 누가 어떻게 앞서가고 있는가(Adaptive Advantage)」를 공식 발표했습니다.

이미지 출처: Wharton Human-AI Research / GBK Collective / Unite.AI

이번 보고서는 미국 대기업 관리자급 이상 실무 책임자들을 대상으로 AI 투자 대비 회수 성과를 추적했습니다. 조사 결과 전체 응답 부서의 80%가 AI 투자로 긍정적인 성과를 거두었다고 답했으나, 실질적으로 '매우 긍정적인 투자수익률(ROI)'을 달성했다고 응답한 비율은 28%에 그쳤습니다. 다수 기업이 AI 도구를 업무에 투입하고 있지만, 실질적인 재무적 성과 창출 단계에서는 뚜렷한 격차가 발생하고 있음을 보여줍니다.

성장 지표 추적 부서와 비용 절감 중심 부서 간 2.7배 ROI 격차

보고서는 AI 투자에 대해 어떤 핵심 성과 지표(KPI)를 설정하고 측정하느냐가 최종 수익률 평가를 크게 좌우한다고 분석했습니다.

신규 매출 창출이나 판매 전환율 등 비즈니스 성장 지표를 최소 1개 이상 추적하는 부서의 경우 35%가 '매우 긍정적인 ROI'를 보고했습니다. 반면 인건비나 운영비 절감 등 단순 효율성 지표에만 집중한 부서는 13%만이 높은 성과를 보고해 약 2.7배의 격차를 나타냈습니다.

• 성장 지표 추적 부서: 신규 매출 증대 및 판매 전환율 등 확장형 지표 추적 시 35%가 고수익률 달성
• 효율성 지표 추적 부서: 단순 비용 절감에 국한된 지표 관리 시 13%에 그쳐 격차 확인

AI를 기존 인력 대체나 일회성 비용 절감 수단으로 제한하기보다, 신규 비즈니스 기회 창출과 고객 접점 개선 등 탑라인(Top-line) 성장에 연결할 때 기업 내부의 실질적 가치 체감도가 높았습니다.

AI 에이전트 도입률 67%와 핵심 프로세스 통합의 현실

업무 자동화의 핵심 축으로 부상한 AI 에이전트(AI Agents)의 도입 양상에서도 겉으로 드러난 도입률과 실제 조직 통합도 간의 간극이 확인되었습니다.

전체 부서의 67%가 이미 다양한 형태의 AI 에이전트를 도입했다고 답했으나, 핵심 비즈니스 프로세스에 에이전트를 완전히 통합한 부서는 28%에 머물렀습니다. 더 나아가 사람의 개입 없이 자율적으로 운영되는 단계에 도달한 부서는 17%에 불과했습니다.

• 업무 프로세스 재설계: 기존 수작업 절차를 단순히 AI로 대체하지 않고 워크플로우 전반 재구성
• 핵심 프로세스 완전 통합: 실험적 파일럿을 넘어 일상 핵심 비즈니스 루프와 직결
• AI 에이전트 실전 배치: 자율화된 에이전트 기반 태스크 위임

특히 주목할 점은 업무 재설계, 핵심 프로세스 완전 통합, AI 에이전트 활용이라는 '3대 조건'을 모두 충족한 부서의 경우, 67%가 '매우 긍정적 ROI'를 달성했다고 답했다는 사실입니다. 이는 단편적인 도구 구독만으로는 고수익 창출이 어려우며, 업무 흐름 자체를 재설계하는 구조적 결합이 필수적임을 뒷받침합니다.

최고AI책임자(CAIO) 임명과 단일 표준 플랫폼의 영향

조직 거버넌스와 플랫폼 아키텍처의 표준화 여부 역시 기업 간 성과 격차를 설명하는 주요 요인으로 지목되었습니다.

조직 내에 최고AI책임자(Chief AI Officer, CAIO) 직책을 신설하고 전담 리더십을 구축한 조직에서는 관리자의 58%가 매우 긍정적인 성과를 보고했습니다. 반면 전담 AI 리더십이 부재한 조직에서는 이 비율이 8%에 불과했습니다.

아울러 전사 차원에서 단일 표준 AI 플랫폼을 도입한 조직은 관리자의 50%가 높은 성과를 체감한 반면, 부서별로 각기 다른 도구를 실험하는 단계에 머문 조직은 9%만이 높은 성과를 보고했습니다. 전사적인 기술 표준과 거버넌스가 결합될 때 파편화로 인한 중복 비용을 줄이고 확장성을 확보할 수 있음을 나타냅니다.

조사 대상의 한계와 실무적 해석

보고서가 제시한 유의미한 지표에도 불구하고, 실무 적용 시 고려해야 할 조사 설계상의 한계와 주의점이 존재합니다.

첫째, 이번 조사는 독립적 회계 감사나 재무 제표 실측치가 아닌, 미국 대기업(직원 1,000명 이상, 연매출 5,000만 달러 초과) 정규직 1,416명(관리자급 1,007명, 실무급 409명)의 자기 보고형(Self-reported) 설문 답변에 기반하고 있습니다. 따라서 중소기업이나 미국 외 글로벌 시장 환경에 직접 대입하기에는 제한이 따릅니다.

둘째, CAIO 신설이나 단일 표준 플랫폼 도입과 높은 ROI 간의 연관성은 통계적 상관관계이며, 전담 리더십이나 플랫폼 도입 자체가 고수익을 무조건 담보한다는 인과관계를 입증한 것은 아닙니다.

그럼에도 불구하고 대기업 현장에서 AI 투자가 초기 시범 단계를 지나, 비즈니스 지표 연계와 프로세스 재설계 중심의 내실화 국면으로 진입했음을 보여주는 실무적 근거를 제공합니다.

출처

• Wharton Human-AI Research & GBK Collective Report (PDF): Wharton-GBK AI Adoption Report: Adaptive Advantage
• Unite.AI 보도: Wharton–GBK Adaptive Advantage Report: AI ROI Gap