다음 배포 전에 단독 책임자를 지정하세요.
부서 전반의 AI 성과를 총괄할 시니어 리더 한 명을 지정하고, 인접 부문과 별도로 전담 예산을 책정하며, 확장 성과에 연동된 성과 평가 기준을 수립하세요.
Content as a Service v3 - thought-leadership - Thursday, July 17, 2025 at 13:36
보고서 살펴보기
대부분의 조직이 AI에 투자하고 있지만, 실제로 이를 성공적으로 확장하는 곳은 극소수에 불과합니다. Adobe의 글로벌 연구에 따르면, 차이를 만드는 것은 더 나은 기술에 대한 접근성이 아니라 그 주변에 구축된 운영 모델입니다. 이 보고서는 조직이 어디서 정체되는지, 리더들이 무엇을 다르게 하는지, 그리고 AI 투자를 실질적인 비즈니스 성공으로 전환하기 위한 단계를 심층적으로 살펴봅니다.
AI 준비도는 운영 모델의 문제입니다
AI 준비도는 더 이상 모델 접근성이나 진행 중인 파일럿 프로젝트 수의 문제가 아닙니다. 많은 조직이 이미 AI에 투자하고 초기 사용 사례를 실제 환경에 적용했지만, 유사한 기술, 투자 규모, 포부를 갖춘 조직들 사이에서도 결과는 크게 엇갈립니다. 진정한 차별점은 AI를 둘러싼 운영 모델에 있습니다. 즉, 누가 소유권을 갖는지, 어떻게 의사결정을 내리는지, 성과를 어떻게 측정하는지, 그리고 AI가 일상 업무에 어떻게 통합되는지가 핵심입니다.
AI를 성공적으로 확장하는 조직과 실험 단계에 머물러 있는 조직의 차이를 파악하기 위해 Adobe는 Incisiv에 의뢰하여 12개 산업과 전 세계 11개 시장의 고위 경영진 5,633명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 50건 이상의 심층 인터뷰를 진행했습니다. 조사 결과, 조직 간에는 구조적인 차이가 뚜렷하게 존재하는 것으로 나타났습니다.
시범 운영 또는 배포 단계에 정체되어 있는 조직의 비율
성숙한 운영 모델을 기반으로 AI를 대규모로 배포하는 선도 기업의 비율
이들 리더는 AI 투자를 지속적인 비즈니스 성과로 전환하기 위한 구조와 실행 방안을 갖추고 있습니다. 무엇보다 중요한 것은, 전사적으로 AI를 확장하기 전에 이미 그 기반을 구축하기 시작했다는 점입니다.
“리더들은 운영 모델 자체를 AI 역량으로 여깁니다. 모델의 출력을 비즈니스 성과로 전환하는 핵심이 바로 운영 모델이기 때문입니다. 그들이 다르게 하는 것은 구조적인 접근 방식입니다. AI 투자를 확장하기 전에 먼저 소유권, 측정 기준, 의사결정 권한을 구축합니다.”
Christopher Young
Adobe 글로벌 산업 전략 부문 시니어 디렉터
파일럿 및 배포 단계에서 정체되는 AI 성숙도
기업마다 AI 여정에서 성장이 멈추는 지점은 다릅니다. 운영 모델의 성숙도가 각 기업의 방향을 결정하며, 비슷한 수준의 기술 투자가 왜 전혀 다른 결과로 이어지는지를 설명해 줍니다.
정체된 중간 지대
대부분의 기업이 겪는 문제는 AI 자체가 아닙니다. 진정한 과제는 바로 확장입니다. 이 문제가 가장 뚜렷하게 드러나는 곳이 '정체된 중간 지대'이며, 이 그룹은 연구 대상 기업의 58%를 차지합니다. 이들은 이미 AI 사용 사례를 실제 운영 환경에 도입하고 초기 성과도 보여주고 있지만, 파일럿 또는 배포 단계에서 더 이상 나아가지 못하고 있습니다. 부족한 것은 기업 전체를 아우르는 운영 모델입니다. 각 부서가 독자적으로 AI 사용 사례를 도입하고 있지만, 공동 책임 체계와 조율이 없으면 그 성과는 기업 전체로 확산되지 못하고 개별 영역에 머물게 됩니다.
그 결과, AI 관련 활동은 활발하지만 실질적인 진전으로 이어지지 못하고 있습니다. 기업들은 새로운 AI 시범 운영을 계속 시작하는 반면 기존 배포는 정체되면서 활동 자체는 늘어나지만, 지속적으로 가치를 창출하는 AI 프로그램의 수는 제자리걸음을 하고 있습니다. 기술을 추가로 도입하는 것만으로는 이러한 격차를 해소할 수 없습니다. 인력 규모와 투자 수준이 비슷한 조직이라도 AI 도입 현황은 전혀 다를 수 있습니다. 배포 단계에서 확장 단계로 나아가려면 단순히 AI 배포를 확대하는 데 그치지 않고 운영 모델도 함께 발전시켜야 합니다.
“경영진은 AI가 얼마나 빠르게 진전되고 있는지 알고 싶어 했습니다. 당시에는 자신 있게 답할 수 있었습니다. 수많은 프로젝트를 출시했고, 활발하게 진행 중인 활동도 많았으며, 로드맵도 빼곡했기 때문입니다. 하지만 그중 실제로 변화를 이끌어낸 것이 몇 개인지 묻는 순간 상황이 달라졌습니다. 막상 그 수를 집계해 보니, 숫자는 참담했습니다.”
최고 전략 및 혁신 책임자,
소비재 기업
준비도 격차
AI 배포 수준과 운영 모델 성숙도를 함께 살펴보면 초기, 취약, 준비, 선도의 네 가지 세그먼트로 구분할 수 있습니다. 각 세그먼트는 서로 다른 발전 경로와 위험 요인을 보입니다. 도입 단계만으로는 실제 AI 준비도를 정확히 판단하기 어려울 수 있습니다. 동일한 배포 수준에 있는 조직이라도 AI를 지속적으로 확장하는 데 필요한 기반을 갖추고 있는지에 따라 큰 차이가 나타날 수 있기 때문입니다.
분포를 살펴보면 아직 AI를 확장할 준비가 갖춰지지 않은 조직에 크게 치우쳐 있습니다. 조사 대상의 71%가 '초기' 단계에 해당하며, '취약' 단계도 13%를 차지합니다. 즉, 전체 조직의 84%가 아직 AI 확장을 위한 기반을 구축하는 중이거나, 지속적인 확장을 뒷받침하기 어려운 구조에서 AI 도입을 추진하고 있습니다. '선도'에 해당하며 AI 워크플로를 확장할 역량을 갖춘 조직은 6%에 불과합니다(그림 2).
전략-구조 간 격차
조사 대상인 12개 산업 전반에서 조직들은 AI를 중심으로 비즈니스 운영 방식을 변화시키는 것보다 AI 전략을 수립하는 데 더 앞서 있는 것으로 나타났습니다. 전략과 거버넌스는 성숙도가 가장 높은 반면, 조직 구조, 기술, 워크플로는 성숙도가 가장 낮은 핵심 영역으로 나타났습니다(그림 3). 이는 조직들이 팀이 일상 업무에서 지속적으로 실천해야 하는 구조적 변화보다 조직 차원에서 결정하고 승인할 수 있는 사안에서 더 많은 진전을 이루었음을 보여줍니다.
핵심 요점
배포 단계에서 확장 단계로 전환하는 것은 AI 성숙도를 가늠하는 결정적인 시험대입니다. 조직은 계획과 정책이 확정될 때까지 기다리는 대신, 처음부터 전략 및 거버넌스와 함께 구조와 워크플로를 병행하여 구축해야 합니다.
AI 확장 시스템보다 빠르게 발전하는 AI 아이디어
AI를 확장하려면 유망한 활용 사례만으로는 충분하지 않습니다. AI 아이디어의 우선순위를 정하고, 자금을 배정하고, 성과를 측정하고, 검토하고, 업무에 통합하는 방식에 따라 확장의 성패가 좌우됩니다. 이러한 영역에 격차가 존재하면 AI 시범 운영을 반복적으로 활용할 수 있는 전사적 역량으로 발전시키기 어렵습니다.
승인 장벽
AI 기반 활용 사례 아이디어가 실제 환경에 배포되기까지의 과정은 여전히 쉽지 않습니다. 많은 조직이 제안된 아이디어를 효율적으로 평가할 역량을 충분히 갖추지 못했기 때문입니다. 제안된 아이디어 100개 중 실제 환경에 배포되는 것은 약 15개에 불과하며, 탈락한 아이디어가 반드시 적합하지 않은 아이디어였던 것은 아닙니다.
많은 아이디어가 중도에 정체되는 이유는 조직에 사전 승인된 통합 아키텍처, 일반적인 활용 사례를 위한 표준화된 보안 검토, 사전에 조율된 예산 항목을 기반으로 한 신속한 추진 경로가 마련되어 있지 않기 때문입니다. 그 결과 각 제안을 처음부터 개별적으로 평가해야 합니다. 가장 많은 아이디어가 탈락하는 단계는 IT 평가이며, 그다음으로 보안 검토 단계에서 큰 폭의 감소가 나타납니다(그림 4).
4가지 운영 모델 격차
산업, 지역, 조직 규모와 관계없이 동일한 네 가지 구조적 격차가 일관되게 나타납니다. 각 격차는 전사적인 AI 확장을 지원하는 시스템이 AI의 발전 속도를 따라가지 못하고 있음을 보여줍니다.
소유권 부재
많은 조직에서 AI 구조는 갖춰져 있어도 실질적인 책임자가 없습니다. 선도 기업은 예산 권한을 가진 공식 책임자를 두고 있을 가능성이 4.7배 더 높은 반면, 위원회 중심의 운영과 겸임 역할은 의사결정과 추진 속도를 저해합니다.
비즈니스와 IT 간의 격차
AI를 지원할 수 있을 만큼 비즈니스 부문과 IT 부문이 긴밀하게 협업하는 조직은 22%에 불과합니다. 나머지 조직은 지속적으로 발전하는 AI 활용 사례가 아닌 단순 업무 처리를 위해 설계된 티켓과 개요를 기반으로 업무를 진행하고 있습니다.
측정 격차
AI ROI를 종합적으로 측정하는 조직은 11%에 불과한 반면, 전혀 측정하지 않는 조직도 10%에 달합니다. 활동 추적으로 업무량은 파악할 수 있지만, 결과물의 품질, 재작업, 후속 검토에 드는 비용까지는 파악하기 어렵습니다.
역량 격차
조직의 54%가 역량과 인재를 가장 큰 장벽으로 꼽았습니다. 가장 큰 역량 격차가 나타나는 영역은 프롬프트 작성이 아니라 아키텍처, 전략적 AI 사고, 워크플로 설계입니다.
핵심 요점
AI 배포를 주도한 경험이 있는 경영진은 공통적으로 구조적 변화를 너무 늦게 시작한 것을 아쉬운 점으로 꼽았습니다. 운영 모델 설계를 AI 배포의 첫 단계로 삼으세요. AI 배포를 시작하기 전에 지표를 정의하고, 예산을 확보하고, 책임자를 지정하고, 비즈니스 부문과 IT 부문의 협업 체계를 마련하고, 변화 관리에 투자해야 합니다.
업무 방식의 변화로 가치 창출의 선순환을 구축하는 선도 기업
선도 기업은 단순히 AI를 배포하는 데 그치지 않습니다. 명확한 책임을 부여하고, 배포 전에 성과 측정 기준을 마련하며, 비즈니스 부문과 IT 부문이 공동으로 계획을 수립합니다. 또한 실패에서 교훈을 얻고, 실제 워크플로에서 가치를 입증한 실무자를 적극적으로 지원합니다. 이러한 방식이 결합되면서 개별적인 성공 사례를 반복적으로 확장할 수 있는 역량으로 전환합니다.
선도 기업의 차별점은 일반적으로 조직이 성숙도를 높이는 데 가장 어려움을 겪는 영역인 조직 구조와 워크플로에서 가장 뚜렷하게 나타납니다. 많은 기업이 AI 전략과 거버넌스를 발전시켜 온 반면, 선도 기업은 AI를 실제 업무 방식에 통합하는 데 필요한 더 어려운 조직적 변화까지 추진해 왔습니다. 이는 단순히 AI 프로그램을 운영하는 단계에서 벗어나 AI를 확장할 수 있는 기반을 구축하는 단계로의 전환을 의미합니다. 이러한 전환을 가능하게 하는 다섯 가지 행동 방식이 있습니다.
이러한 행동 방식은 실질적인 가치 창출로 이어집니다. 선도 기업은 동일한 기술을 활용하면서도 비용 절감, 주기 시간 단축, 처리량 증가 측면에서 1.4~1.6배 더 큰 개선 효과를 달성합니다.
서로 연결된 다섯 가지 행동 방식
선도 기업의 다섯 가지 행동 방식은 서로를 강화합니다. 소유권은 책임 체계를 확립하고, 성과 측정은 공통된 근거를 마련하며, 파트너십은 여러 부문을 연결합니다. 또한 문화 및 주도자는 새로운 업무 방식이 조직 전반으로 확산되도록 지원합니다. 이러한 과정은 실질적인 소유권에서 시작됩니다. 예산 권한과 성과에 대한 책임을 지는 전담 책임자가 없다면 나머지 행동 방식을 확립하고 지속하기 어렵습니다.
이러한 행동들은 산발적인 AI 성공을 지속 가능한 기업 가치로 전환하려는 조직을 위한 다섯 가지 실질적인 교훈으로 이어집니다.
- 위원회보다 한 명의 책임자가 더 효과적입니다.
선도 기업의 92%는 공식적인 AI 책임자를 두고 있는 반면, 나머지 기업에서는 그 비율이 20%에 불과합니다. AI 책임자는 전용 예산을 관리하고 여러 부서를 아우르는 권한을 행사하며 성과에 대한 책임을 집니다. 책임자를 지정하는 것은 다른 모든 요소의 기반이 되는 가장 중요한 단일 의사결정입니다. - 측정은 출시 후가 아닌 출시 전부터 시작해야 합니다.
선도 기업은 AI 프로그램을 출시할 때부터 측정을 프로그램에 포함하여 실제 운영에 들어가기 전에 성과, 기준선, 기여도 측정 방법을 정의합니다. AI가 프로덕션 단계에 도달하면 측정을 위한 기회는 사라집니다. - 비즈니스와 IT 팀이 함께 의사결정을 내립니다.
진정한 파트너십은 비즈니스와 IT 팀이 개요를 작성하기 전에 함께 문제를 정의하고 목표와 핵심 결과를 공유하는 데서 시작됩니다. 이를 통해 순차적인 전달 방식에서 벗어나 공동으로 계획을 수립하고 책임을 함께 지는 방식으로 전환할 수 있습니다. - 실패를 배움의 기회로 삼아야 합니다.
선도 기업은 실패가 부정적인 영향을 미치지 않도록 관리합니다. 선도 기업에서 실패가 비난으로 이어지는 비율은 1% 미만인 반면, 업계의 다른 기업은 실패에 비난으로 대응할 가능성이 55배 더 높습니다. 선도 기업은 실패에 대한 당연한 대응으로 회피가 아닌 분석을 선택합니다. - 주도자에게는 칭찬뿐만 아니라 예산도 필요합니다.
선도 기업은 이미 AI를 성공적으로 활용하고 있는 실무자를 발굴하여 성과를 인정하고, 소규모 예산과 조직 차원의 지원을 제공합니다. 이는 적은 비용으로 가장 높은 효과를 거둘 수 있는 조직 문화 투자입니다.
이 다섯 가지 교훈을 함께 실천하면 각 배포가 다음 배포를 위한 기반을 강화하는 가치 창출의 선순환이 이루어집니다. 명확한 소유권은 측정을 개선하고, 공유된 근거는 파트너십을 강화하며, 학습을 통해 성공적인 관행이 확산됩니다. 이것이 바로 가치 격차가 계속해서 벌어지는 이유입니다. 이러한 행동을 정착시키지 못한 조직은 배포 주기가 반복될 때마다 더욱 뒤처질 위험이 있습니다.
“모델은 범용화된 상품에 불과합니다. 모두가 똑같은 GPT-4, Gemini, Kimi, Llama를 사용합니다. 모델 자체에는 차이가 없습니다. 경쟁력은 모델이 아니라 모델을 어떻게 활용하고, 효과가 있는지 없는지를 얼마나 빠르게 파악하느냐에 달려 있습니다. 바로 이것이 결정적인 차이를 만듭니다.”
최고기술책임자(CTO),
금융 서비스 기관
핵심 시사점
다섯 가지 행동 방식을 하나의 연결된 시스템으로 접근하되, 단일 책임자 지정에서 시작하세요. 운영 모델은 AI에서 복리 효과를 내는 핵심 요소입니다. 이를 의도적으로 구축하면, 도입 주기마다 가치 격차는 더욱 벌어집니다.
AI 확장의 핵심, 한 번의 도약이 아닌 일련의 의사결정
AI를 발전시키려면 마케팅, 기술, 데이터, 리스크, 거버넌스 전반에 걸친 일련의 조율된 의사결정이 필요합니다. 각 단계는 이전 단계 위에 쌓이며, AI 성숙도를 높이기 위한 토대를 만들어 갑니다.
모델이 실제 운영에 들어가기 전에 측정 체계를 구축하세요.
성과 지표를 정의하고, 배포 전 기준 데이터를 수립하며, 모든 관련 이해관계자와 기여도 측정 방법에 합의하세요. 모델이 운영 환경에 배포된 이후에는 기준 데이터를 재생성할 수 없습니다.
요건 작성 전에 비즈니스와 IT 팀을 한자리에 모으세요.
요건을 작성하기 전에 비즈니스와 IT 양측을 소집하세요. 문제를 함께 정의하고 양측의 성공 기준에 합의함으로써, 순차적인 업무 인계 방식을 공동 기획으로 대체하세요.
실패가 조직 문제로 번지기 전에 분석적으로 접근하세요.
AI 프로그램이 기대에 미치지 못할 때는 시니어 리더 차원에서 분석적 질문부터 시작하세요. 실패는 책임 추궁이나 후퇴가 아닌 근거와 학습을 이끌어내야 한다는 메시지를 조직에 전달하세요.
AI 리더를 발굴하고 이들을 적극 지원하세요.
이미 AI를 실질적으로 활용해 성과를 내고 있는 실무자를 발굴하세요. 이들에게 인정과 소규모 예산을 제공하여 인접 팀으로 워크플로를 확장하고, 조직 내 마찰로부터 보호하세요.
AI 포부를 실질적 성과로 전환하기
AI는 기업이 고객을 발굴하고, 콘텐츠를 제작하며, 모든 채널에서 경험을 조율하는 방식을 근본적으로 재정의하고 있습니다. 이 잠재력을 실현하려면 모델에 대한 접근 그 이상이 필요합니다. 통합된 데이터, 연결된 콘텐츠 워크플로, 그리고 AI를 자신 있게 활용할 수 있는 거버넌스가 필수입니다.
Adobe가 바로 그 기반을 제공합니다. Adobe Experience Platform은 고객 데이터를 통합해 AI의 인텔리전스 레이어로서 매년 1조 건 이상의 경험을 실현합니다. Adobe CX Enterprise는 이 기반을 엔드투엔드 에이전틱 시스템으로 확장하여, 첫 번째 접점부터 지속적인 충성도까지 전체 고객 라이프사이클을 조율합니다. 통합 콘텐츠 공급망은 브랜드 기준과 공유 거버넌스를 유지하면서 AI를 크리에이티브 및 프로덕션 워크플로에 직접 내재화합니다.
그 결과, AI 실험을 넘어 가치 실현으로 나아가는 경로가 열립니다. 이는 팀이 이미 사용하는 도구 전반에서 작동하는 개방형 에코시스템을 기반으로 합니다. 확장할 준비가 되었다면, Adobe는 조직이 AI를 지속적인 경쟁 우위로 전환할 수 있도록 기술과 전문성을 제공합니다.
조사 및 분석 방법론
이 보고서는 Adobe의 의뢰로 Incisiv가 수행한 글로벌 조사를 기반으로 합니다. 이번 조사에서는 12개 산업 및 전 세계 11개 시장의 고위 경영진 5,633명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 50건 이상의 심층 인터뷰를 진행했습니다. 모든 응답자는 AI 투자에 대한 공식적인 의사결정 권한을 보유하고 있었으며, 52%는 부사장(VP)급 이상의 직책을 맡고 있었습니다. 응답자들은 연간 매출이 1억 달러 이상인 조직에 재직하고 있었으며, 이 중 60%는 연간 매출이 10억 달러를 초과하는 조직에 속해 있었습니다.
분석 결과, 유효 응답자 5,323명 중 6%에 해당하는 342개 조직이 선도 기업으로 분류되었습니다. 이들 조직은 빠른 배포 속도와 높은 운영 모델 성숙도를 모두 갖추고 있습니다. 조직 구조는 선도 기업 여부를 예측하는 유의미한 요인으로 나타난 반면, 기업 규모, 산업, 보고된 AI 지출 규모는 그렇지 않았습니다.
Title
Adobe 2026 AI 준비도 현황 보고서
cardDate
2026-08-31
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CardDescription
Adobe의 글로벌 연구를 통해 AI를 확장하는 조직의 차이점, 그리고 AI 배포를 지속적인 비즈니스 가치로 전환하는 방법을 살펴보세요.
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