프런티어 기업이 앞서 나가는 방식

요약

• AI 활용도 면에서 상위 5%를 차지하는 프런티어 기업은 현재 일반 기업보다 직원 1인당 3.5배 더 많은 모델 인텔리전스를 활용하고 있습니다. 이는 1년 전의 2배에서 한층 증가한 수치입니다.
• 이 격차는 단순한 사용량이 아니라 활용의 깊이에서 발생합니다. 메시지 양은 프런티어 기업의 이점 중 36%만 설명할 뿐이며, 나머지 대부분은 더 풍부하고 복잡한 방식으로 AI를 활용하는 데서 비롯됩니다.
• 에이전틱 워크플로는 프런티어를 구분하는 주요 지표로 자리 잡고 있습니다. 이러한 차이는 특히 고급 툴에서 두드러지며, 프런티어 기업은 일반 기업보다 직원 1인당 Codex 메시지를 16배 더 많이 활용하고 있습니다.
• 조직은 프런티어 단계로 나아갈 수 있습니다. 선도 기업은 활용의 깊이를 측정하고, 실제 운영 환경에서 활용할 수 있는 거버넌스를 구축하며, 활용 역량에 투자하고, 효과가 검증된 방식을 확장하고, 채팅 기반 지원에서 에이전트를 통한 위임형 업무로 전환합니다.

많은 기업에서 AI 도입의 초기 단계는 접근성에 초점이 맞춰져 있었습니다. 누가 AI 툴을 보유하고 있는지, 얼마나 많은 계정이 배포되었는지, 직원들이 실험적으로 활용하고 있는지가 주요 기준이었습니다. 이 요소는 여전히 중요합니다. 하지만 접근성은 더 이상 차별화 요소가 아닙니다. 

최신 연구는 프런티어 경쟁 우위가 누적되며 강화되기 시작하고 있음을 시사합니다. 프런티어 기업은 직원 1인당 더 많은 모델 지능을 활용하고 고급 도구를 더 집중적으로 도입하며, AI를 워크플로에 더 깊이 통합하기에 경쟁에서 앞서 나가고 있습니다.

오늘 OpenAI는 OpenAI Signals의 비즈니스 확장판인 B2B Signals를 새롭게 공개합니다. B2B Signals는 기업들의 OpenAI 제품 사용 데이터를 개인정보를 보호하는 방식으로 집계하여 기업 전반에서 AI가 어떻게 확산되고 있는지 정기적으로 분석합니다. B2B Signals가 측정하는 정보는 다음과 같습니다.

• 기업 내부에서 AI가 얼마나 깊이 활용되고 있는지
• 어떤 툴과 작업이 프런티어 도입과 가장 밀접하게 연결되어 있는지
• 비즈니스 활용 사례가 산업, 제품, 기능 전반에서 어떻게 확장되고 있는지

참고: 본 보고서의 모든 분석은 비식별화되고 집계된 기업 사용 데이터를 기반으로 이루어졌습니다. 메시지 내용은 자동화된 시스템을 통해 분류되었으며, 이 분석 과정에서 OpenAI 직원이 개별 기업이나 API 고객의 데이터를 직접 검토한 경우는 없습니다.

가장 분명한 신호는 활용의 깊이입니다. 프런티어 기업은 현재 일반 기업보다 직원 1인당 3.5배 더 많은 인텔리전스를 활용하고 있으며, 이는 2025년 4월의 2배에서 증가한 수치입니다. 이 격차 중 메시지 양이 설명하는 비중은 36%에 불과하며, 나머지 대부분은 더 깊은 활용에서 발생합니다. 프런티어 기업의 직원은 AI에 더 복잡한 작업을 맡기고, 더 풍부한 컨텍스트를 제공하며, 더 실질적인 결과물을 생성하는 데 AI를 활용하고 있습니다.

이 보고서에서는 생성된 토큰을 요구되는 인텔리전스를 나타내는 대리 지표로 사용합니다. 토큰은 비즈니스 가치를 직접적으로 측정하는 지표는 아니지만, 직원이 AI에 얼마나 많은 작업을 요청하고 있는지를 파악하는 데 도움이 되며, AI 활용의 깊이를 나타내는 유용한 지표입니다.

간단히 말해, 일반 기업은 AI를 질문에 대한 답변을 얻는 데 활용하는 반면, 프런티어 기업은 복잡한 업무를 수행하는 데 활용하고 있습니다. 프런티어 기업은 단순히 더 많은 메시지를 주고받는 것이 아니라, 각 상호작용을 통해 실제 업무를 더 많이 수행하고 있습니다. 

이러한 신호를 종합하면, 프런티어 기업은 AI를 더 복잡하고 도전적인 업무에 활용하고 있음을 보여줍니다. 리더에게 중요한 질문은 이제 얼마나 많은 사람들이 액세스하고 얼마나 자주 사용하는지가 아니라, AI가 어디에서 워크플로를 심화시키고 팀의 운영 방식을 어떻게 변화시키고 있는가로 이동하고 있습니다.

프런티어 기업은 또한 업무를 에이전트에 위임하는 방향으로 나아가고 있습니다.

이러한 이점은 고급 툴과 에이전틱 툴에서 가장 크게 나타납니다. Codex에서 가장 큰 격차가 나타나며, 프런티어 기업은 일반 기업보다 직원 1인당 16배 더 많은 메시지를 전송합니다. ChatGPT Agent, ChatGPT 앱, Deep Research, GPT에서도 유사한 방향성이 나타나며, 이는 프런티어 기업이 코드 작성, 다단계 작업 위임, 기업 컨텍스트 적용, 복잡한 리서치 수행을 지원하는 툴을 더 효과적으로 도입하고 있음을 보여줍니다.

AI 시스템이 툴을 활용하고, 파일과 코드베이스 전반에서 작업하며, 장기적인 작업까지 수행할 수 있는 역량을 갖추게 되면서, 기업은 의미 있는 업무를 AI 에이전트에 위임하는 방식으로 적응해야 합니다.

먼저 움직이는 기업은 AI를 단순히 더 빠른 인터페이스로 사용하는 데 그치지 않고, 업무 방식을 근본적으로 재설계하는 수단으로 활용할 수 있는 운영 역량을 구축하고 있습니다.

Cisco는 Codex를 사용하여 대규모 엔터프라이즈 엔지니어링 조직 전반에서 복잡한 소프트웨어 작업의 속도를 높이고 있습니다. 프로덕션 워크플로에서 Codex는 빌드 시간을 약 20% 단축하고 매월 1,500시간 이상의 엔지니어링 시간을 절감하며, 결함 처리량을 10~15배 높이는 데 기여했습니다. Cisco 팀은 Codex를 '팀의 일원'으로 대했을 때 가장 큰 성과가 나타났다고 설명합니다. 

AI는 기업 전반의 운영 워크플로로도 점차 확장되고 있습니다.

기업은 인앱 어시스턴트, 코딩 및 개발자 툴, 고객 지원 영역 전반에서 API 기반 활용 사례를 도입하고 있습니다. 이러한 영역은 AI가 제품, 서비스, 내부 시스템의 일부로 자리 잡을 수 있는 부분입니다.

AI는 글쓰기와 커뮤니케이션 영역에서 가장 폭넓게 활용되며 직무별 활용 양상도 계속 발전하고 있습니다 IT 및 보안 팀은 노하우 설명과 절차 안내에 질문이 집중되는 경향이 강하고, 소프트웨어 개발 팀과 데이터 사이언스 팀은 코딩 작업의 비중이 높으며, 금융 팀은 분석과 계산에 AI를 주로 활용하고 있습니다. 이러한 패턴은 AI가 단순한 생산성 향상을 넘어 각 직군의 핵심 업무와 더욱 밀접하게 연결된 영역으로 확장되고 있음을 보여줍니다.

AI 도입에는 단일한 순위 체계가 존재하지 않습니다. 일부 산업은 ChatGPT의 광범위한 도입에서 앞서고, 다른 산업은 Codex 활용, API 활용도, 또는 메시지 활용도에서 앞서고 있습니다. 이는 조직이 다양한 진입 경로를 가질 수 있음을 의미합니다. 접근성을 확장하거나, 활용의 깊이를 높이거나, 에이전틱 툴을 도입하거나, AI를 제품과 시스템에 직접 내재화하는 방식이 가능합니다.

Travelers Insurance는 이러한 활용 방식이 실제로 어떻게 구현되는지를 보여 주는 사례입니다. OpenAI로 구축한 AI Claim Assistant는 고객이 최초 사고 접수를 진행하는 과정을 안내하고 보험 약관과 관련한 질문에 답하며, 보험금 청구를 시작하는 데 필요한 정보를 수집하여 Travelers 시스템 안에서 직접 청구 건을 생성합니다. Travelers는 이 어시스턴트가 첫해에만 약 10만 건의 최초 사고 접수 전화를 처리할 것으로 예상합니다.

프런티어 기업과 일반 기업 간의 격차가 고정되어 있다고 생각해서는 안 됩니다. 많은 조직은 여전히 광범위한 접근에서 더 깊고 통합적인 AI 활용으로 이동하는 초기 단계에 있습니다. 프런티어의 가치는 시간이 지남에 따라 기업이 추진력을 구축하는 데 도움이 되는 실천 방식이 무엇인지 보여준다는 데 있습니다.

가장 뚜렷한 신호 중 하나는 교육과 학습 영역이며, 이 영역에서 작업 단위 기준으로 프런티어 기업의 이점이 가장 크게 나타납니다. 이는 선도 기업이 AI를 단순히 업무 수행에만 사용하는 것이 아니라, 직원이 AI를 효과적으로 활용하는 데 필요한 기술, 습관, 자신감을 기르는 데에도 활용하고 있음을 시사합니다.

조직은 활용의 깊이를 측정하고, 운영 환경에서의 활용을 가능하게 하는 거버넌스를 구축하며, 활용 역량을 핵심 인프라로 간주하고, 프런티어 팀을 식별해 그 영향력을 확장하며, 채팅을 넘어 에이전트를 통한 위임형 작업으로 나아감으로써 프런티어 단계로 이동할 수 있습니다.

엔터프라이즈 AI는 빠르게 진화하고 있습니다. 리더에게는 AI 도입을 비즈니스 가치로 전환하는 데 활용할 수 있는 명확한 데이터가 필요합니다.

B2B Signals는 선도 기업들의 행동과 패턴을 추적하여 모델 인텔리전스를 비즈니스 가치로 전환하는 방법을 보다 명확하게 제시합니다. 

이번 첫 번째 릴리스는 활용의 깊이, 에이전틱 워크플로, 그리고 산업 및 기능 전반에서 나타나는 새로운 패턴에 초점을 맞춥니다. 향후 업데이트에서는 이러한 지표의 변화 추이를 추적하고, 기업용 AI의 발전에 맞춰 지표를 지속적으로 조정할 예정입니다.