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안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 주변을 보면 AI 이야기가 ‘시도해봤다’ 수준을 지나, 아예 일하는 방식 속으로 들어온 느낌이 듭니다. 이 변화가 기분 탓만은 아니었습니다. 마이크로소프트가 공개한 ‘2025년 AI 도입 보고서’에 따르면, 한국의 생성형 AI 도입률은 30.7%로 세계 18위에 올랐고, 무엇보다도 상승폭이 전 세계에서 가장 컸다고 합니다. 상반기 25.9%(25위)에서 단기간에 4.8%p 뛰어오른 셈이죠. 누적으로 보면 2024년 10월 이후 증가율이 80%를 넘었다는 점도 눈에 띕니다. “이제 AI는 일부 얼리어답터의 도구가 아니라, 생활 도구가 됐다”는 말이 통계로 확인된 순간입니다.

흥미로운 건, 한국의 급증 이유가 한 가지로 설명되지 않는다는 점입니다. 보고서는 성장 동력으로 국가 차원의 정책 전환, 한국어 지원 모델의 고도화, 그리고 이미지 생성 기능의 대중적 확산을 함께 꼽았습니다. 즉, 제도와 기술, 그리고 ‘써보고 싶게 만드는 경험’이 같이 맞물리며 이용자가 늘었다는 의미입니다. 특히 한국어 성능이 체감 수준으로 좋아진 것이 큰 계기였다는 분석이 인상적이었는데요. 번역투가 줄고 문맥을 알아듣는 정도가 확연히 나아지면, 사용자는 더 이상 “AI를 공부해서 쓰는” 게 아니라 “그냥 검색하듯, 메신저 하듯” 쓰게 됩니다. 도입 문턱이 낮아질수록 확산 속도는 빨라질 수밖에 없습니다.

다만 여기서 한 번 더 생각해볼 지점이 있습니다. 사용자가 늘어나는 것과, 조직의 생산성이 오르는 것은 같은 일이 아니라는 점입니다. 개인은 챗GPT로 문서 요약을 하고, 이미지도 만들고, 기획안을 잡아보며 효용을 느낍니다. 그런데 회사나 기관 입장에서는 ‘누가 어떻게 썼는지’, ‘데이터는 안전했는지’, ‘결과물 품질을 어떻게 검증할지’가 정리되지 않으면 오히려 혼란이 커지기도 합니다. 특히 공공기관이나 병원처럼 개인정보와 민감정보를 다루는 곳, 대학처럼 구성원이 많고 업무가 복잡한 곳은 “쓰지 마”가 답이 아니라 “어떻게 안전하게 쓰게 할 것인가”가 핵심이 됩니다. 결국 도입률이 높아질수록, 운영 원칙과 사용 가이드, 그리고 업무 시스템과의 연결이 더 중요해집니다.

보고서가 함께 강조한 ‘디지털 격차 확대’도 남의 이야기가 아닙니다. 국가 간 격차뿐 아니라, 같은 조직 안에서도 격차가 생깁니다. 어떤 팀은 AI로 제안서를 더 빨리 만들고, 어떤 팀은 여전히 기존 방식에 머물러 속도 차이가 벌어집니다. 이 격차는 개인 역량의 문제가 아니라, 교육과 템플릿, 승인 절차, 데이터 접근성 같은 ‘환경 설계’의 문제로 이어지는 경우가 많습니다. 그래서 이제는 “AI를 도입할까 말까”가 아니라, “우리 조직의 업무 프로세스 중 어디에 AI를 붙이면 가장 안전하고 빠르게 성과가 나올까”를 고민해야 할 때입니다.

이앤아이는 이런 흐름을 단순 트렌드로 소비하지 않고, 실제 웹/디지털 서비스 운영 관점에서 연결해보는 일을 하고 있습니다. 예를 들어 홈페이지나 포털 운영에서는 문의 응대, 공지 작성, 콘텐츠 요약, 검색 품질 개선 같은 영역이 바로 체감 가능한 적용 지점입니다. 중요한 건 ‘툴을 붙이는 것’이 아니라 ‘일이 돌아가게 만드는 설계’입니다. 정책과 데이터, 사용자 경험이 같이 움직일 때 AI는 유행이 아니라 업무 인프라가 됩니다.

이앤아이와 함께 더 나은 웹 환경을 만들어 나가요!