선두 기업들은 어떻게 AI 경쟁 우위를 만들어갈까요?
요약
OpenAI의 'B2B Signals' 보고서에 따르면, 최신 AI를 깊이 있고 광범위하게, 그리고 에이전틱 워크플로우로 활용하는 선두 기업들이 AI 경쟁 우위를 빠르게 쌓아가고 있어요.
인사이트
- 선두 기업들은 단순한 메시지 양보다 AI를 훨씬 더 깊고 복잡하게 활용하며, 직원당 3.5배 많은 '지능'을 사용하고 있어요.
- 에이전틱 워크플로우(AI 에이전트에게 업무를 위임하는 방식)가 AI 활용 성숙도의 다음 지표로 떠오르고 있으며, 선두 기업들은 코덱(Codex) 같은 고급 도구를 적극적으로 활용하고 있어요.
- AI 활용은 글쓰기나 커뮤니케이션 같은 일반적인 생산성을 넘어, 각 부서의 핵심 업무에 특화되고 제품과 시스템에 직접 통합되는 방향으로 발전하고 있어요.
왜 중요한가
이 보고서는 AI 도입 초기 단계를 넘어, 실제 비즈니스 가치를 창출하며 경쟁 우위를 확보하는 선두 기업들의 구체적인 AI 활용 전략을 보여줘요. 다른 기업들도 이들의 사례를 통해 단순히 AI를 쓰는 것을 넘어, 업무 방식을 혁신하고 조직 전체의 생산성을 끌어올릴 실질적인 방법들을 배울 수 있다는 점에서 중요해요.
선두 기업들은 어떻게 AI 경쟁 우위를 만들어갈까요? | OpenAI
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OpenAI
목차
- AI 경쟁 우위가 점차 증폭되고 있어요
- 에이전틱 워크플로우가 성숙도의 다음 지표가 되고 있어요
- AI 활용은 광범위하지만, 점점 더 전문화되고 있어요
- AI 선두 기업들을 차별화하는 요소들
- B2B Signals에서 기업 AI에 대한 정기적인 인사이트를 공유할 예정이에요
2026년 5월 6일
선두 기업들은 어떻게 AI 경쟁 우위를 만들어갈까요?
B2B Signals는 AI를 더 깊이, 더 넓게, 그리고 더 위임 가능한 워크플로우에서 사용하는 기업들에게 AI 경쟁 우위가 어떻게 점차 증폭되고 있는지 보여줘요.
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요약 (TLDR)
- 선두 기업들(사용량 상위 5%)은 이제 일반 기업보다 직원당 3.5배 많은 지능을 사용하고 있어요. 이는 1년 전의 2배에서 늘어난 수치예요.
- 이 격차는 단순히 활동량뿐만 아니라 '깊이'에 있어요. 메시지 양은 선두 기업의 우위 중 36%만을 설명하며, 대부분의 격차는 더 풍부하고 복잡한 AI 활용에서 비롯돼요.
- 에이전틱 워크플로우가 선두 기업의 특징이 되고 있어요. 가장 큰 우위는 고급 도구에서 나타나는데, 선두 기업들은 일반 기업보다 직원당 16배 더 많은 코덱(Codex) 메시지를 보내고 있어요.
- 조직들도 선두 그룹으로 나아갈 수 있어요. 선두 기업들은 사용의 깊이를 측정하고, 실제 운영에 필요한 거버넌스를 구축하며, AI 활용 역량 강화에 투자하고, 성공적인 사례를 확장하고, 채팅 기반의 지원을 넘어 에이전트를 통한 업무 위임으로 나아가고 있어요.
많은 기업에게 AI 도입의 첫 단계는 '접근성'에 관한 것이었어요. 누가 AI 도구를 가지고 있는지, 얼마나 많은 좌석이 배포되었는지, 그리고 직원들이 실험하고 있는지 같은 것들이요. 물론 이것들도 여전히 중요하지만, 이제 접근성만으로는 차별점을 만들 수 없어요.
OpenAI의 최신 연구에 따르면, AI 경쟁 우위가 점차 증폭되고 있다고 해요. 선두 기업들은 직원당 더 많은 지능을 사용하고, 고급 도구를 더 집중적으로 도입하며, AI를 워크플로우에 더 깊이 통합하기 때문에 앞서 나가고 있어요.
오늘 OpenAI는 B2B Signals를 소개해요. 이는 OpenAI Signals의 비즈니스 확장판인데요. 기업들이 OpenAI 제품을 사용하는 과정에서 얻은 개인 정보 보호가 적용된 집계된 신호를 바탕으로, AI가 기업 전반에 어떻게 확산되고 있는지 주기적으로 측정해 보여줘요. 여기에는 다음 내용들이 포함돼요:
- 기업 내에서 AI가 얼마나 깊이 있게 사용되는지
- 어떤 도구와 작업이 선두 기업의 AI 도입과 가장 밀접하게 관련되어 있는지
- 산업, 제품, 기능 전반에 걸쳐 비즈니스 AI 활용 사례가 어디로 확장되고 있는지
참고: 이 보고서의 모든 분석은 비식별 처리된 집계된 기업 사용 데이터를 기반으로 해요. 메시지 내용은 자동화된 시스템을 통해 분류되었으며, OpenAI 직원은 이 분석의 일부로 개별 기업, 비즈니스 또는 API 고객 데이터를 검토하지 않았어요.
AI 경쟁 우위가 점차 증폭되고 있어요
가장 명확한 신호는 '깊이'예요. 선두 기업들은 이제 일반 기업보다 직원당 3.5배 많은 지능을 사용하고 있어요. 이는 2025년 4월의 2배에서 늘어난 수치죠. 메시지 양은 이 격차의 36%만을 설명하며, 대다수는 더 깊이 있는 활용에서 비롯돼요. 선두 그룹의 직원들은 AI에게 더 복잡한 작업을 요청하고, 더 풍부한 컨텍스트를 제공하며, 더 실질적인 결과물을 만들어내고 있어요.
이 보고서에서 OpenAI는 '생성된 토큰'을 요구되는 지능의 대리 지표로 사용해요. 토큰이 비즈니스 가치를 직접적으로 측정하는 것은 아니지만, 직원들이 AI에게 얼마나 많은 작업을 요청하는지 측정하는 데 도움이 되므로, AI 사용 깊이를 나타내는 유용한 지표가 될 수 있어요.
간단히 말해, 일반 기업들은 AI를 질문에 답하는 데 사용하고 있다면, 선두 기업들은 복잡한 작업을 실행하는 데 도움을 받는 방식으로 사용하고 있어요. 이들은 단순히 더 많은 메시지를 보내는 것이 아니라, 각 상호작용이 실제 작업의 더 많은 부분을 수행하고 있다는 거죠.
이러한 신호들을 종합해 보면, 선두 기업들이 AI를 더 복잡하고 도전적인 작업에 사용하고 있다는 것을 알 수 있어요. 리더들에게는 AI에 접근할 수 있는 사람의 수나 사용 빈도에 대한 질문에서 벗어나, AI가 워크플로우를 어떻게 심화시키고 팀 운영 방식을 어떻게 변화시키고 있는지로 질문이 바뀌고 있는 거예요.
에이전틱 워크플로우가 성숙도의 다음 지표가 되고 있어요
선두 그룹은 또한 '위임'하는 방향으로 나아가고 있어요.
가장 큰 우위는 고급 에이전틱(Agentic) 도구에서 나타나요. 코덱(Codex)이 가장 큰 격차를 보이는데, 선두 기업들은 일반 기업보다 직원당 16배 더 많은 메시지를 보내고 있어요. ChatGPT Agent, ChatGPT 내 앱, 심층 연구(Deep Research), 그리고 GPTs도 비슷한 경향을 보이는데, 이는 선두 기업들이 코딩, 여러 단계의 작업 위임, 회사 컨텍스트 적용, 더 복잡한 연구 수행에 도움이 되는 도구를 더 잘 채택하고 있다는 것을 시사해요.
AI 시스템이 도구를 사용하고, 파일과 코드베이스 전반에서 작업하며, 더 장기적인 작업을 완료하는 능력이 향상됨에 따라, 기업들은 의미 있는 작업을 AI 에이전트에게 위임하는 것에 적응해야 할 거예요.
먼저 움직이는 기업들은 AI를 단순히 더 빠른 인터페이스로 사용하는 것을 넘어, 업무를 근본적으로 재설계하는 방식으로 활용하기 위한 운영 역량을 구축하고 있어요.
시스코(Cisco)는 대규모 엔터프라이즈 엔지니어링 조직 전반의 복잡한 소프트웨어 작업을 가속화하기 위해 코덱(Codex)을 사용해요. 실제 운영 워크플로우에서 코덱은 빌드 시간을 약 20% 단축하고, 월 1,500시간 이상의 엔지니어링 시간을 절약하며, 결함 해결 처리량을 10~15배 증가시키는 데 도움을 줬어요. 시스코 팀이 말했듯이, 가장 큰 성과는 코덱을 “팀의 일원”으로 대했을 때 나타났다고 해요.
AI 활용은 광범위하지만, 점점 더 전문화되고 있어요
AI는 또한 비즈니스 전반의 실제 운영 워크플로우로 이동하고 있어요.
기업들은 인앱 어시스턴트, 코딩 및 개발자 도구, 고객 지원 등에서 API 활용 사례를 배포하고 있어요. 이런 곳에서 AI는 제품, 서비스 및 내부 시스템의 일부가 될 수 있는 거죠.
AI 활용은 글쓰기와 커뮤니케이션 분야에서 가장 광범위하게 나타나지만, 기능별 특정 사용 사례도 증가하고 있어요. IT 및 보안 팀은 사용 방법과 절차적 지침에 대한 쿼리를 집중적으로 사용하고, 소프트웨어 개발 및 데이터 사이언스 팀은 높은 코딩 활용도를 보이며, 재무 팀은 분석 및 계산에 AI를 사용하고 있어요. 이러한 패턴은 AI가 일반적인 생산성을 넘어 각 기능의 핵심 책임과 더 밀접하게 관련된 업무로 이동하고 있음을 시사해요.
단일한 AI 도입 순위표는 없어요. 어떤 산업은 광범위한 ChatGPT 도입을 선도하고, 다른 산업은 코덱 사용, API 집중도 또는 메시지 집중도에서 앞서고 있죠. 이는 조직이 여러 진입점을 가질 수 있다는 것을 의미해요. 접근성을 확장하거나, 사용을 심화시키거나, 에이전틱 도구를 채택하거나, AI를 제품 및 시스템에 직접 구축하는 방법들이요.
트래블러스 보험(Travelers Insurance)은 이러한 실제 사례를 보여줘요. OpenAI로 구축된 AI 클레임 어시스턴트(AI Claim Assistant)는 고객에게 최초 손실 통지를 안내하고, 보험 정책 질문에 답변하며, 클레임 시작에 필요한 정보를 수집하고, 트래블러스 시스템 내에서 직접 클레임을 생성해요. 트래블러스는 이 어시스턴트가 첫 해에 약 10만 건의 최초 손실 통화(first notice of loss calls)를 처리할 것으로 기대하고 있어요.
AI 선두 기업들을 차별화하는 요소들
선두 기업과 일반 기업 간의 격차가 고정된 분할로 해석되어서는 안 돼요. 많은 조직이 광범위한 접근성에서 더 깊고 통합된 AI 사용으로 나아가는 과정의 초기 단계에 머물러 있어요. 선두 그룹의 가치는 시간이 지남에 따라 기업이 추진력을 구축하는 데 도움이 되는 관행들을 보여준다는 점에 있어요.
가장 명확한 신호 중 하나는 '교육 및 학습'인데, 작업 수준에서 선두 기업의 우위가 가장 크게 나타나는 분야예요. 이는 선두 기업들이 AI를 단순히 작업을 완료하는 데 사용하는 것을 넘어, 직원들이 AI를 잘 활용하는 데 필요한 기술, 습관, 자신감을 키우는 데 도움을 준다는 것을 시사해요.
조직들은 사용의 깊이를 측정하고, 실제 운영에 필요한 거버넌스를 구축하며, AI 활용 역량 강화를 핵심 인프라로 간주하고, 선두 팀을 식별하여 그들의 영향을 확장하고, 채팅을 넘어 에이전트에게 작업을 위임하는 방식으로 선두 그룹으로 나아갈 수 있어요.
B2B Signals에서 기업 AI에 대한 정기적인 인사이트를 공유할 예정이에요
기업 AI는 빠르게 진화하고 있고, 리더들은 AI 도입을 비즈니스 가치로 전환하는 데 무엇이 도움이 되는지 이해하기 위한 명확한 데이터가 필요해요.
B2B Signals는 선두 기업들의 행동과 패턴을 추적하여, 선두 기업들이 어떻게 지능을 비즈니스 가치로 전환하고 있는지에 대한 더 명확한 시각을 조직에 제공해요.
이번 첫 번째 보고서는 사용의 깊이, 에이전틱 워크플로우, 그리고 산업 및 기능 전반에 걸친 새로운 패턴에 초점을 맞추고 있어요. 향후 업데이트에서는 이러한 측정치들의 진행 상황을 추적하고, 기업 AI가 진화함에 따라 신호를 조정할 예정이에요.
저자
OpenAI
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