사내 AI 사용 실태 조사, 사용률부터 물으면 아무것도 안 나옵니다

설문 링크를 돌렸다. 회수율 80%, 결과는 “AI 사용 중 92%”. 보고서 첫 장에 그 숫자를 올리고 나면, 그다음 장에 쓸 말이 없습니다. 임원이 “그래서 뭘 하자는 거냐”고 물으면 대답이 막히죠. 대부분의 사내 AI 사용 실태 조사가 여기서 멈춥니다.

끝까지 읽지 않아도 됩니다. 설문 문항과 해석 기준만 급하면 실태 조사 문항과 진단 자료를 먼저 받아 가셔도 좋습니다.

핵심 요약

• 사내 AI 사용 실태 조사에서 “AI를 쓰십니까”는 거의 전원이 “예”로 답하는, 변별력을 잃은 문항
• 한 사업부 사전 설문 결과 — 스물네 명 전원 AI 사용, 자기 절차를 링크로 넘길 수 있는 사람은 0명
• 36개 조직을 잰 축은 여덟 개, 가장 낮은 칸은 도구 활용 폭 58점
• 36곳 분포는 1,000점 만점에 276~863, 중앙값 552 — 자사 점수를 얹을 기준선

담당자가 사내 AI 사용 실태 조사를 시작하는 이유는 대개 비슷합니다. 위에서 “우리 회사는 어느 정도냐”고 물었고, 답할 근거가 없기 때문이죠. 그래서 KDI나 한국은행 발표 수치를 찾아 보고서에 옮깁니다.

그 순간 ‘우리 조직의 숫자’는 영영 안 만들어집니다. 남의 평균치는 배경 설명은 되지만, 다음 분기에 무엇을 할지는 알려주지 않으니까요.

실제로 한 사업부에서 스물여덟 명과 두 시간 실습을 했습니다. 사전 설문에 스물네 명이 답했는데, 전원이 AI를 쓰고 있었고, 자기 작업 절차를 남이 링크 하나로 받아 쓸 수 있는 형태로 가진 사람은 0명이었습니다. 사용률 100%와 자산화 0%가 같은 조직에서 나온 겁니다.

그래서 실태 조사는 ‘쓰는가’가 아니라 ‘쌓이고 있는가’를 물어야 합니다. 이 글에는 그대로 돌릴 수 있는 다섯 문항과 해석 기준, 그리고 36개 조직 실측 분포를 기준선 삼아 우리 위치를 얹는 방법을 담았습니다. KDI·한국은행·나우앤서베이 세 조사의 수치가 왜 서로 다른지도 함께 정리했고요.

‘AI 쓰십니까’로는 아무것도 안 나옵니다

회의실 스크린에 보고서가 떠 있습니다. “직장인 대다수가 생성형 AI를 쓴다”는 문장 아래 그래프가 선명합니다.

그런데 우리 조직 칸만 비어 있죠. 그 빈칸을 채우려고 설문을 돌리면, 대개 첫 문항이 “AI를 사용하십니까”입니다.

그 문항은 이미 답이 정해져 있습니다. 한국은행 조사국 고용연구팀이 대표 표본 가계조사로 측정한 개인 단위 AI 활용 현황만 봐도, 사용 여부 자체는 더 이상 변별력이 없습니다.

한 사업부에서 스물여덟 명과 두 시간 실습을 했습니다. 시작 전 사전 설문에 스물네 명이 답했고, 스물네 명 전원이 업무에 AI를 쓰고 있었습니다.

같은 설문에 이런 문항이 있었습니다. “자기 작업 절차를 남이 링크 하나로 받아 쓸 수 있는 형태로 갖고 있는가.”

0명이었습니다. 매번 새 창을 열어서 쓴다가 15명, 지시문을 어딘가 저장해 뒀다가 9명이었고, 조직에 남은 것은 한 건도 없었습니다.

활용률 100%와 자산화 0%가 한 장에 같이 찍히자 회의가 짧아졌습니다. “교육부터 할까요, 도구부터 깔까요” 하는 논쟁이 그 자리에서 끝났거든요.

그래서 사내 AI 사용 실태 조사의 첫 질문은 사용 여부가 아니어야 합니다. 혼자 쓰는가, 팀에 남는가를 물어야 숫자가 행동으로 바뀝니다.

이건 도구를 깐 다음의 문제입니다. 조직이 실제로 바뀌는 구간은 사내 AI 활용 문화 정착 로드맵에서 따로 다룹니다.

우리는 36개 조직을 이렇게 쟀습니다

“그래서 뭘 물어보라는 겁니까.” 여기서 막히는 게 정상입니다. 측정 설계를 통째로 공개하는 게 빠르겠습니다.

여덟 개 축

생성형 AI 역량 인증의 6대 역량 프레임을 조직 단위로 확장해 여덟 축을 씁니다. 문제 정의, 지시 설계, 검증·신뢰, 도구 활용 폭, 업무 통합, 자산화·공유, 보안·거버넌스, 리더십·전략입니다.

앞의 셋은 개인이 혼자 길러낼 수 있는 능력입니다. 뒤로 갈수록 회사가 깔아 줘야 움직이는 항목이죠.

세 계층으로 묶어 읽기

여덟 개를 그대로 보면 눈이 흩어집니다. 개인 실행(앞 셋), 팀 운영(가운데 셋), 조직 체계(뒤 둘)로 묶으면 병목이 어느 층에 있는지가 한 번에 보입니다.

계층	포함 축	36곳 평균
개인 실행	문제 정의·지시 설계·검증·신뢰	80
조직 체계	보안·거버넌스, 리더십·전략	68
팀 운영	도구 활용 폭·업무 통합·자산화·공유	66

2026년 10월 17일 기준 36개 조직 실측값입니다. 항목별로는 검증·신뢰가 91로 가장 높고, 도구 활용 폭이 58로 가장 낮았습니다.

표를 처음 봤을 때 점수보다 순서가 눈에 들어왔습니다. 가장 높은 하나는 사람이 스스로 길러낸 능력이고, 낮은 쪽은 전부 회사가 깔아 줘야 하는 장치였습니다.

36곳 중 10곳이 ‘가장 막힌 곳’으로 도구 활용 폭을 받았습니다. 단일 항목 중 최다였죠. KDI 경제교육·정보센터가 정리한 국내 기업 AI 기술 활용 실태 조사에서 기업 차원 도입률이 개인 사용률보다 한참 낮게 나오는 이유와 겹칩니다.

환산 방식 하나만 짚겠습니다. 항목 점수는 1~5 응답 평균에 25를 곱해 25~125 구간으로 나옵니다.

그래서 100점 만점으로 읽으면 비율이 틀어집니다. 같은 58이 “절반 조금 넘음”이 아니라 하한선 근처라는 뜻이 되거든요.

설문을 돌릴 여유가 없다면 17문항 성숙도 진단이 같은 여덟 축을 그대로 씁니다. 결과 리포트는 품의서 배경란에 그대로 붙일 수 있는 형태로 나옵니다.

그대로 돌릴 수 있는 다섯 문항

여덟 축을 다 재는 건 부담스럽죠. 최소 구성으로 줄이면 다섯 문항이면 됩니다.

문항과 측정 대상

1. 지난 7일 안에 업무에 AI를 쓴 적이 있다. 기준선용입니다. 변별은 안 되지만, 나머지 네 문항의 분모가 됩니다.
2. 내가 쓰는 방식을 동료가 링크 하나로 받아 쓸 수 있다 — 자산화를 봅니다. 앞서 0명이 나온 그 문항입니다.
3. AI 결과를 어디까지 사람이 확인할지에 대한 팀 기준이 문서로 있다 — 검증입니다. 개인 감각인지 팀 규칙인지가 갈립니다.
4. 내 업무에 AI를 써도 되는지 상사에게 확인받지 않아도 안다 — 승인 신호입니다. 여기가 낮으면 활용률이 아니라 눈치가 문제입니다.
5. 회사 계정이 아닌 개인 계정으로 업무에 AI를 쓴 적이 있다 — 거버넌스 공백, 흔히 말하는 섀도 AI입니다.

5점 척도로 받고, 2번과 5번만 예/아니오로 받아도 충분합니다. 부서와 직급은 선택 입력으로 두면 교차 분석이 됩니다.

익명으로 받는 이유

익명이어야 ⑤가 솔직해집니다. 실명으로 받으면 ⑤는 전부 ‘아니오’가 돼서, 섀도 AI가 없는 조직처럼 보이는 보고서가 완성됩니다.

결재하는 쪽에 앉아 교육 품의서를 승인하고 반려해본 입장에서 보면, 그런 보고서가 가장 위험합니다. 0건으로 올라온 리스크는 대응 예산이 안 잡히거든요.

그러니 응답자 식별 항목은 빼는 쪽이 낫습니다. 대신 부서 단위까지만 끊으면 조치는 충분히 설계됩니다.

⑤에서 숫자가 나오면 그다음은 금지가 아니라 경로를 여는 일입니다. 허용 범위와 금지 범위를 문서로 만드는 순서는 사내 AI 사용 가이드라인 작성 실무에 정리해 뒀습니다.

④가 낮게 나온 조직이라면 통제보다 신호가 먼저입니다. 이 경우의 판단 기준은 AI 거버넌스 수준 5단계에서 단계별로 나눠 다룹니다.

여기까지 읽고 “우리 조직은 지금 어느 단계지?”가 궁금하다면 — 17문항 5분 정밀 진단으로 AMI 점수, 8차원 중 어디가 병목인지, 90일 로드맵이 담긴 리포트가 바로 메일로 옵니다. 품의서에 그대로 첨부할 수 있는 형식입니다. 무료 진단 시작하기 →

결과를 읽는 기준 — 응답률 68%, 사용률 54% 다음에 할 말

숫자는 나왔는데 다음 장이 안 넘어갑니다.

사내 AI 사용 실태 조사에서 가장 흔한 실패는 응답률과 사용률만 적힌 장표입니다. 읽는 사람은 “그래서 뭘 하자는 거냐”를 묻고, 발표자는 그 자리에서 답을 못 합니다.

결재하는 쪽에 앉아 이런 보고를 여러 번 돌려보냈습니다. 반려 사유는 거의 같았습니다. 숫자 다음 문장이 없다는 것.

AI 실태조사 해석은 다섯 문항을 순서대로 읽는 데서 시작합니다. ①은 분모일 뿐이고, 처방은 ②부터 나옵니다.

• ②가 낮으면 — 자산화부터입니다. 개인기는 있는데 팀에 남는 게 없는 상태입니다
• ③이 낮으면 — 검증 기준부터입니다. 어디까지 사람이 보는지 한 장으로 정하는 일이 먼저입니다
• ④가 낮으면 — 팀장부터입니다. 구성원이 아니라 승인 신호를 주는 사람이 먼저 움직여야 합니다
• ⑤가 높으면 — 거버넌스가 급합니다. 개인 계정 사용은 다음 분기로 미룰 수 있는 항목이 아니라서, 사내 AI 사용 가이드라인을 먼저 손보게 됩니다

그다음은 평균을 한 번 의심하는 순서입니다.

전사 평균 54%는 처방을 만들지 못합니다. 한 부서가 80%, 다른 부서가 22%여서 54%가 됐다면 할 일은 전사 교육이 아니라 한 부서 집중입니다.

평균 뒤에 숨은 간격이 예산 배분을 정합니다. 그래서 보고서에는 전사 수치 한 줄보다 부서별 막대 하나가 더 많은 일을 합니다.

우리가 진단한 36개 조직의 총점 분포는 276~863, 중앙값 552였습니다. 여기에 자사 점수를 얹으면 “우리는 중앙값 아래”라는 한 줄이 바로 나옵니다.

해외 평균치로는 이 문장이 만들어지지 않습니다. KDI 경제교육·정보센터의 국내 기업 AI 기술 활용 실태 조사나 한국과학창의재단이 정리한 미국 국민 AI 활용 조사는 표본과 정의가 달라서 배경 설명에는 쓰여도 좌표는 되지 못합니다.

경영진 보고로 넘어갈 때는 점수보다 다음 분기에 무엇을 할지가 먼저 읽히게 둡니다. 단계별 기준은 AI 활용 성숙도 5단계에 정리해 두었습니다.

보고서 배경란에 붙이는 법

조사까지 다 해놓고 품의서에서 막히는 경우가 많습니다.

배경란은 길 필요가 없습니다. 세 줄이면 충분합니다. 우리 점수, 가장 낮은 축, 그 축을 올리는 첫 조치.

“8차원 총점 487점(36곳 중앙값 552). 가장 낮은 축은 자산화·공유. 1차 조치로 팀별 AI 업무 지시서 3건 등록.” 이 세 줄이면 읽는 사람이 판단할 재료가 갖춰집니다.

그 아래에 출처를 적습니다. ‘사내 설문 N명, 2026년 ○월, 익명 응답’. AI 품의서 배경에서 표본과 시점이 빠지면 숫자의 신뢰도부터 질문받고, 그 질문에서 결재가 멈춥니다.

재측정 일정도 같은 칸에 넣습니다. 같은 문항으로 90일 뒤에 한 번 더 돌린다는 한 줄입니다.

문항이 바뀌면 비교가 사라집니다. 두 번째 조사에서 문항을 ‘개선’하고 싶어지는데, 그때 참으면 변화량이라는 가장 설득력 있는 숫자를 얻게 됩니다.

설문을 돌릴 여유가 없는 분기도 있습니다. 그럴 때는 17문항 사내 AI 성숙도 진단이 8차원 점수와 가장 막힌 축을 리포트로 내주고, 그 리포트를 배경란에 그대로 첨부할 수 있습니다.

조치 항목을 교육으로 잡을지 제도로 잡을지는 가장 낮은 축이 결정합니다. 교육 쪽이라면 설계 순서는 사내 AI 교육 8단계에서 이어 보시면 됩니다.

자주 묻는 질문

외부 조사 수치를 그대로 보고서에 써도 되나요?

기준선으로만 쓰고, 본문은 우리 숫자로 채우는 쪽이 안전합니다. KDI 경제교육·정보센터의 국내 기업 AI 기술 활용 실태 조사는 기업 단위 도입 여부를 묻고, 한국은행 조사국 고용연구팀의 대표 표본 가계조사는 개인의 사용 경험을 묻습니다. 묻는 대상도, 생성형 AI 사용의 정의도, 조사 시점도 다릅니다.

그래서 같은 ‘사내 AI 사용 실태 조사’라는 이름 아래서도 수치가 두세 배씩 벌어집니다. 외부 수치는 배경란 한 줄로 충분합니다.

직원들이 솔직하게 답할까요?

익명이면 답합니다. 특히 다섯 번째 문항, 회사 계정이 아닌 개인 계정으로 쓴 적이 있는가에서 차이가 극명하게 갈립니다. 실명 조사에서 이 문항은 거의 전부 ‘아니오’로 돌아옵니다.

섀도 AI는 숨기려는 악의가 아니라 자기 보호의 결과입니다. 응답자가 불이익을 걱정하지 않을 설계라면, 오히려 AI 거버넌스의 공백이 가장 먼저 드러나는 문항이 됩니다.

표본은 몇 명이면 되나요?

숫자보다 계층이 중요합니다. 경영진·팀장·실무자 세 층이 같은 문항에 답하는 것이, 실무자 200명만 모으는 것보다 훨씬 많은 걸 보여줍니다. 네 번째 문항의 답이 층마다 엇갈리는 조직은 승인 신호가 끊어져 있다는 뜻입니다.

한 사업부 스물네 명의 응답만으로도 논쟁이 끝난 적이 있습니다. 규모가 아니라 질문이 답을 만듭니다.

문항을 더 늘려도 되나요?

늘리면 응답률이 먼저 떨어집니다. 다섯 문항으로 시작하고, 부서 편차가 궁금하면 소속을 적는 칸 하나만 더하는 선에서 멈추는 편이 낫습니다.

업종별·부서별 활용도 차이를 처음부터 다 잡으려다 응답률 30%짜리 표를 받으면, 그 표로는 아무것도 결정하지 못합니다. 2차 조사는 90일 뒤에 같은 문항으로 돌리면 됩니다.

우리 조직 점수를 어디에 비교하나요?

36개 조직 분포(276~863, 중앙값 552) 위에 얹으면 ‘어디쯤’이 한 줄로 나옵니다. 해외 평균치나 전국 집계로는 이 문장이 만들어지지 않습니다. 비교 대상이 같은 문항, 같은 환산식이어야 하기 때문입니다.

설문을 돌릴 여유가 없다면 사내 AI 성숙도 진단이 같은 8차원 축으로 점수와 병목을 리포트로 내줍니다. 배경란에 그대로 붙일 수 있는 형태입니다.

마무리

조사를 설계하는 일은 보통 ‘우리가 뭘 모르는지’ 인정하는 데서 시작합니다. 그 인정이 제일 어렵습니다.

• 사용률은 분모일 뿐, 처방을 만들지 못하는 숫자
• 변별력은 자산화·검증·승인 신호·개인 계정 네 문항에서 발생
• 전사 평균보다 부서 편차가 실제 조치의 순서를 결정

지금 할 수 있는 첫 행동은 하나입니다. 다섯 문항을 익명 폼으로 만들어 한 부서에만 먼저 돌려보는 것. 전사로 가기 전에 문항이 제대로 읽히는지 확인하는 용도입니다.

그런데 숫자가 나와도 남는 게 있습니다. ‘자산화 점수가 낮다’까지는 보이는데, 그래서 다음 분기에 무엇을 예산으로 올려야 하는지는 설문이 말해주지 않습니다. 저는 결재하는 쪽에 앉아 교육 품의서를 승인하고 반려해봤는데, 반려 사유의 대부분은 진단 부재가 아니라 진단과 요청 사이가 끊어진 데 있었습니다.

그 간격은 사내 AI 교육 설계와 AI 거버넌스 성숙도 기준을 같이 놓고 봐야 메워집니다. 조직 전체의 그림이 필요하다면 AI 업무 활용 쪽이 출발점입니다.

이미 한 번 반려당한 상태라면 빈 양식보다 채워진 문서가 빠릅니다. 가상 기업 시나리오로 전 칸을 채운 품의서 예시본과, ‘보안은?’ ‘효과 증명은?’ ‘내년에 하자’ 같은 반려 사유 5가지별 재상신 문구가 함께 들어 있습니다.

AI 교육 도입 서류 3종 무료로 받기 — 전 칸을 채운 품의서 완성 예시본과 반려 사유 5가지별 재상신 문구 포함 (편집용 DOCX)

이 내용을 우리 회사 상황에 맞춰 이야기하고 싶다면 — 문의를 남겨 주세요. 24시간 안에 대표가 직접 답하고, 문의하신 분께는 전자책 《우리 회사 AI는 왜 2단계에서 멈췄을까》를 무료로 드립니다. 먼저 보고 결정하고 싶다면 다음 무료 라이브 특강을 예약해 두세요. 날짜가 잡히면 가장 먼저 알려드립니다.