일본 기업의 67.1%가 AI를 수동 실행 | 자동화가 진행되지 않는 3가지 이유
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이 글에서 알 수 있는 것:
주식회사 Mer이 2026년 6월에 발표한 「Japan AI Operations Report 2026 Summer」에서 놀라운 실태가 밝혀졌습니다. 생성 AI를 활용하는 일본 기업의 67.1%가 여전히 AI를 '사람이 수동으로 실행'하고 있다는 것입니다.
조사는 직원 100명 이상의 기업 548개사를 대상으로 실시되었습니다. 그 결과, AI 실행 방식은 다음과 같이 나뉩니다.
즉, 67.1%의 기업에서는 누군가가 매번 AI에게 '부탁'하여 작동시키는 상태입니다. 이는 본래 '사람의 일을 돕는 AI'가 오히려 '사람의 돌봄을 받고 있다'는 것을 의미합니다.
흥미로운 점은 일본 기업의 생성 AI 활용률이 2026년 봄 시점에서 87%에 달한다는 사실입니다. 즉, 대부분의 기업이 AI를 '도입했음'에도 불구하고 '자동으로 작동시키는' 단계로는 나아가지 못하고 있는 것입니다.
그 가장 큰 원인이 바로 사내 데이터의 미정비입니다. 조사에서 50.7%의 기업이 "고객 정보나 프로젝트 정보 등 사내 데이터가 정리되어 있지 않다"고 응답했습니다.
데이터가 정비되어 있지 않으면 AI는 자동으로 판단을 내릴 수 없습니다. 예를 들어 "신규 안건이 등록되면 자동으로 제안서를 작성한다"는 흐름을 구성하려 해도, 안건 데이터가 제각각으로 저장되어 있으면 AI는 어디를 봐야 할지 알 수 없습니다.
더욱 심각한 것은 AI 이용 추적입니다. AI 이용을 횡단적으로 추적할 수 있는 기업은 겨우 13.0%에 불과합니다. 즉, "누가, 언제, 어떤 AI를 사용해, 무엇을 했는지"를 파악하지 못하는 기업이 90% 가까이 된다는 뜻입니다.
문제는 실행만이 아닙니다. AI가 출력한 결과를 어떻게 처리하는가에 있어서도 수작업이 대부분을 차지하고 있습니다.
합계 67.4%가 AI의 출력을 '복사·붙여넣기'하거나 '수정'하고 있습니다. 이렇게 되면 AI로 시간을 단축했다고 생각했지만, 결국 사람의 수고만 늘어나는 상황이 될 수 있습니다.
Mer 대표이사 사와구치 토모아키 씨는 "확산된 것은 AI의 '용도'이지, AI가 작동하는 '구조'가 아니다"라고 지적합니다. 즉, ChatGPT로 글을 쓰거나 이미지 생성 AI로 디자인을 만드는 '활용 방식'은 확산되었지만, 업무 흐름에 통합하기 위한 기반은 정비되어 있지 않다는 것입니다.
한편, 세계에서는 'AI 에이전트(자율적으로 작동하는 AI)'로의 전환이 가속화되고 있습니다. 2026년까지 기업용 앱의 80%에 AI 에이전트가 탑재될 것으로 예측되며, 시장 성장률은 연간 46% 이상에 달할 것으로 예상됩니다.
AI 에이전트란 사람이 지시하지 않아도 스스로 판단하여 작동하는 AI입니다. 예를 들어 고객으로부터 이메일이 오면 자동으로 내용을 분석하고, 과거의 대화 이력을 참조하여 답장 초안을 작성한 뒤, 담당자에게 확인을 요청하는 일련의 흐름을 자동으로 수행합니다.
글로벌 기업에서는 영업, 지원, 공급망, 경리 등 여러 부서에 걸친 복잡한 업무 흐름을 AI 에이전트가 조율하는 '멀티 에이전트 시스템' 도입이 시작되고 있습니다.
일본 기업의 67.1%가 수동으로 실행하는 동안, 세계는 '사람이 거의 개입하지 않는 AI 운영'으로 나아가고 있는 것입니다.
현실은 엄중하지만, 희망도 있습니다. 조사에서 67.2%의 기업이 "앞으로 AI 투자를 확대할 것"이라고 응답했습니다.
구체적인 투자 대상으로 가장 많은 것은 다음 3가지입니다.
주목할 점은 '연수'와 '가이드라인'이 상위를 차지하고 있다는 것입니다. 이는 많은 기업이 'AI 자체의 성능'이 아닌, '활용하는 측의 준비 부족'을 과제로 인식하고 있음을 보여줍니다.
실제로 경영자 자신이 AI를 사용하는 기업은 도입 속도가 2~3배 빠르다는 데이터도 있습니다. 즉, 현장에만 맡기지 않고 경영진이 직접 나서는 것이 AI 활용의 성패를 가르는 것입니다.
그렇다면 일본 기업은 어떻게 하면 '수동 실행'에서 벗어날 수 있을까요?
Mer의 보고서는 '자율 운영 모델'로의 전환을 제안하고 있습니다. 이는 직원이 'AI를 사용하는' 것이 아니라, 'AI가 저절로 작동하는 구조'를 만든다는 사고방식입니다.
구체적으로는 다음과 같은 단계를 밟습니다.
이 모델에서는 직원이 AI에게 지시를 내릴 필요가 없습니다. 업무의 흐름 속에서 자연스럽게 AI가 작동하고, 사람은 "AI의 제안을 승인한다", "일반적이지 않은 안건을 판단한다"는 사람만이 할 수 있는 일에 집중할 수 있습니다.
단, 이를 실현하기 위해서는 전제 조건이 있습니다. 그것이 바로 사내 데이터 정비와 시스템 연계입니다. 50.7%의 기업이 안고 있는 '데이터 미정비' 문제를 해결하지 않는 한, 자율 운영은 불가능합니다.
그렇다면 앞으로 AI 자동화를 추진하고 싶은 기업은 무엇부터 시작해야 할까요? 보고서와 전문가의 제언을 바탕으로 3가지 단계로 정리합니다.
1단계: 하나의 업무를 완전 자동화한다
많은 기업이 실패하는 이유는 한 번에 모든 것을 바꾸려 하기 때문입니다. 우선 "입력이 명확하고, 출력도 명확하며, 사람의 확인 포인트도 정해진" 업무를 하나 선정하여 그곳만을 철저히 자동화합니다.
예를 들어 "문의 이메일의 1차 대응"이나 "일일 보고서에서 주간 보고서를 자동 생성"처럼 단순한 것부터 시작하는 것이 성공의 비결입니다.
2단계: 데이터를 한 곳에 모은다
AI가 자동으로 작동하려면 데이터가 정리되어 있어야 합니다. 먼저 자동화하고 싶은 업무에서 사용하는 데이터를 파악하고, 하나의 데이터베이스나 시스템에 집약합니다.
Excel이나 Google 스프레드시트가 여기저기 흩어져 있는 상태에서는 AI가 아무것도 판단할 수 없습니다. 데이터의 '주소'를 정하는 것이 중요합니다.
3단계: 로그와 승인 흐름을 설계한다
AI가 자동으로 작동하게 되면 "누가 무엇을 했는지"가 보이기 어려워집니다. 그래서 필요한 것이 AI 이용 로그 기록과 중요한 판단에 대한 승인 흐름입니다.
조사에서 로그·승인 흐름 설계에 투자하는 기업은 겨우 11.3%였습니다. 그러나 이것이 없으면 AI의 오작동이나 문제 발생 시 원인 규명을 할 수 없습니다. 자동화와 동시에 반드시 정비해야 할 항목입니다.
이번 조사에서 드러난 것은 일본 기업의 대부분이 AI를 '도구'로서 사용하고 있지만, '구조'로서 통합하지 못하고 있는 실태입니다.
AI를 도입하는 것과 AI로 성과를 내는 것 사이에는 큰 간극이 있습니다. 그러나 67.2%의 기업이 투자 확대를 예정하고 있듯이, 많은 기업이 이 과제를 인식하기 시작하고 있습니다.
앞으로 기업에 요구되는 것은 'AI를 어떻게 사용할 것인가'가 아니라 'AI가 어떻게 작동하는 구조를 만들 것인가'라는 시각입니다. 사람이 AI를 돌보는 것이 아니라, AI가 사람의 일을 지원한다. 그런 미래를 향해, 지금이야말로 기반을 정비할 시기가 왔습니다.
이 글은 AI Friends 에서의 크로스포스트입니다.
