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[IT뉴스]김경훈 오픈AI 대표 “기업 데이터 연결해야 AI가 일한다”

온카뱅크관리자

2026-09-08 11:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 상위 10% 기업, 이용자당 AI 결과 생성량 중위권의 8.3배 코덱스 출력 비중 64%…질의응답에서 실제 업무 수행으로 
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 "기업이 인공지능(AI)을 도입하고 이메일과 업무 시스템을 연결하지 않은 채 '알아서 해보라'고 하는 것은 똑똑한 직원을 채용하고 아무 정보도 주지 않는 것과 같습니다. 사람에게 필요한 권한을 주듯 AI에도 필요한 데이터와 도구를 연결해야 합니다."
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 김경훈 오픈AI 한국총괄대표는 8일 서울 강남구 코엑스 컨벤션센터에서 열린 삼성SDS '리얼 서밋(REAL Summit) 2026' 기조연설에서 기업 AI 도입의 핵심 조건으로 데이터와 업무 시스템의 연결을 꼽으며 이같이 말했다. AI 모델을 직원들에게 제공하는 데서 끝내서는 안 되며, 회사의 업무 맥락을 이해시킨 뒤 실제 일을 맡겨야 성과를 낼 수 있다는 게 그의 설명이다.
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 <img alt="김경훈 오픈AI 한국총괄대표 / 정종길 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552810-SDi8XcZ/20260908113255675oyyi.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="xUjgTtsAng" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/552810-SDi8XcZ/20260908113255675oyyi.jpg" width="658">
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 김경훈 오픈AI 한국총괄대표 / 정종길 기자
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 김 대표는 약 100년 전 공장에 전기가 도입된 과정을 현재의 AI 도입과 비교했다. 초기 공장들은 증기기관을 전기로 교체하면서도 기계 배치와 작업 순서는 그대로 유지했다. 하지만 이후 기계마다 전동기를 설치하고 생산 흐름을 다시 설계한 공장이 등장하면서 비로소 전기의 생산성 효과가 나타났다는 것이다.
 그는 "AI를 기존 업무에 단순히 덧붙이면 여러 업무에서 작은 효율 개선은 만들 수 있지만 기업 전체의 생산성 변화로 이어지기는 어렵다"며 "기업에 가장 중요한 업무를 골라 AI와 함께 처음부터 다시 설계해야 한다"고 말했다.
 AI 활용 격차 8.3배…차이는 '연결'
 AI를 익숙하게 활용하는 기업과 그렇지 않은 기업 사이의 격차는 점점 더 커지고 있다. 오픈AI가 지난 8월 공개한 기업 AI 활용 분석에 따르면, 올해 6월 기준 AI 이용량 상위 10% 기업의 활성 이용자 1인당 출력 토큰량은 중위권 기업의 8.3배였다. 두 집단의 격차는 1월 2.6배에서 5개월 만에 세 배 이상으로 벌어졌다. 제조업에서도 5.3배의 차이가 났다.
 업무 시스템과 AI를 연결하는 기능의 이용률에서도 격차가 나타났다. 상위 기업에서는 매주 AI를 쓰는 이용자의 21%가 플러그인을 활용했지만, 중위권 기업은 9%에 그쳤다. 플러그인은 AI가 사내 문서와 고객 정보, 업무 도구 등을 불러와 작업하도록 연결하는 기능이다. 오픈AI 내부에서는 직원의 95%가 플러그인을 매주 사용하고 있다.
 김 대표는 "가장 중요한 차이 가운데 하나는 연결"이라며 "사내 문서와 고객 정보, 업무 지침처럼 조직이 공유하는 기록을 연결해야 AI가 회사 안에서 더 많은 일을 할 수 있다"고 말했다.
 질문에 답하는 AI에서 실제 일하는 AI로
 기업의 AI 활용은 질문에 답을 받는 방식에서 여러 단계의 업무를 맡기는 방식으로 바뀌고 있다. 올해 6월 기준 오픈AI의 기업 고객이 '챗GPT(ChatGPT)'와 코딩 에이전트 '코덱스(Codex)'에서 생성한 전체 출력 토큰 가운데 코덱스가 차지한 비중은 64%였다.
 코덱스 활용 분야도 개발 업무 밖으로 확대됐다. 올해 2월 이후 기업 고객의 주간 코덱스 이용자는 법무 분야에서 108배 늘었고, 영업과 채용은 각각 41배, 마케팅은 26배 증가했다. AI가 자료 검색과 분석, 문서 작성, 시스템 확인 등 여러 단계로 이어지는 업무를 수행하기 시작했다는 설명이다.
 김 대표는 실제 시스코 사례를 소개했다. 시스코는 코덱스를 대규모 소프트웨어 개발 환경에 적용해 결함 수정 처리량을 10∼15배 높였다. 여러 코드 저장소의 빌드 과정을 분석해 빌드 시간도 약 20% 줄였고, 매달 1500시간 이상의 엔지니어 업무 시간을 절감했다.
 다만 AI에 업무를 맡기더라도 사람의 통제는 필요하다. 중요한 작업은 사람이 승인하고 결과의 근거를 확인할 수 있어야 한다는 게 김 대표의 설명이다. 그는 "전기에 차단기가 필요하듯 AI에도 안전장치가 있어야 한다"며 "모델 이용료만 볼 것이 아니라 직원이 투입한 시간과 잘못된 결과를 다시 처리하는 비용까지 포함해 실제 성과를 측정해야 한다"고 말했다.
 김경훈 대표는 "AI를 조직의 데이터와 시스템에 더 많이 연결하고, 실제 업무를 안심하고 맡긴 뒤 그 결과를 사업 성과로 남겨야 한다"며 "100년 전 어떤 공장을 만들 것인지 결정했던 것처럼 이제는 기업이 AI를 어떻게 사용할지 결정할 차례"라고 말했다.
 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com
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