AI를 쓴다는 숫자는 왜 이렇게 다를까?
미국 소상공인 설문은 77%, 정부가 업무 사용을 직접 잰 통계는 19.8%다. 숫자를 볼 때는 ‘써봤는지’와 ‘업무에 넣었는지’를 먼저 구분해야 한다.
미국 소상공인 설문에서는 77%가 AI를 정기적으로 쓴다고 답했지만, 미국 정부가 실제 업무 사용을 잰 통계에서는 19.8%였다. 같은 나라의 숫자가 이렇게 다른 이유는 AI를 ‘쓴다’고 판단하는 기준이 다르기 때문이다. 가게의 AI 성과를 볼 때도 사용했다는 느낌과 실제 숫자로 확인된 결과를 나눠서 봐야 한다.
AI 숫자는 높고 낮음보다 무엇을 물었는지가 더 중요하다.
3만 4천 명이 AI를 썼다고 답한 이유는 뭘까?
77%라는 숫자는 인튜이트가 만든 「2026 AI 임팩트 리포트」에서 나왔다. 미국·캐나다·영국·호주 소상공인 3만 4천 명 이상에게 물었고, 2026년 1월 기준으로 AI를 정기적으로 쓴다는 응답이 77%였다.
18개월 전에는 48%였으니 설문 안에서는 AI 사용이 크게 늘어난 셈이다. 매출이 늘었다는 응답은 41%, 생산성이 좋아졌다는 응답은 74%, 마케팅에 AI를 쓴다는 응답은 43%였다.
| 항목 | 수치 | 비고 |
|---|---|---|
| 설문 표본 | 3만 4천 명 이상 | 미국· |
| 병행 분석 데이터 | 530만 곳 | 큅북스 이용 기업 익명 실사용 데이터 |
| AI 정기 사용 응답 | 77% | 18개월 전 48%에서 상승 |
| 매출 증가 응답 | 41% | 자가 진단, 측정 방식 비공개 |
| 생산성 개선 응답 | 74% | 자가 진단 |
| 마케팅에 AI 사용 응답 | 43% | 자가 진단 |
여기서 꼭 구분해야 할 것이 있다. 이 숫자들은 사장님이 직접 답한 결과다.
특히 매출 증가 41%는 실제 장부를 확인해 AI 때문에 매출이 늘었다고 검증한 숫자가 아니다. 설문에서 매출 증가를 어떻게 측정했는지는 공개되지 않았다.
그런데 정부 통계는 왜 19.8%일까?
미국 상무부 센서스국의 사업 동향·전망 조사는 질문 방식이 다르다. 이 조사는 ‘AI를 써봤느냐’가 아니라 ‘지난 2주 동안 실제 업무 기능에서 AI를 썼느냐’를 묻는다.
그래서 2026년 5월 3일 기준 전체 사업체의 AI 사용률은 19.8%였다. 종업원 1~4명인 가장 작은 사업체는 2025년 12월부터 2026년 5월까지 20%를 넘지 못했고, 종업원 100~249명은 32%, 250명 이상은 37%였다.
| 항목 | 수치 | 시점 |
|---|---|---|
| 전체 사업체 AI 사용률 | 19.8% | 2026.5.3, 최근 2주 기준 |
| 종업원 1~4명 사업체 | 20% 미만 | 2025.12~2026.5, 변화 거의 없음 |
| 종업원 100~249명 사업체 | 32% | 2026.5 |
| 종업원 250명 이상 사업체 | 37% | 2026.5 |
| 향후 6개월 내 사용 예정 | 20~23% | 2026.5 |
| 고용 인원 가중 전체 추정 | 32% | 센서스 워킹페이퍼, 2026.1 |
질문이 좁아지면 숫자도 낮아진다. 이메일을 써보거나 콘텐츠를 만들어본 경험까지 포함하는 것과, 최근 2주 동안 실제 업무에 넣은 것을 세는 것은 같은 조사가 아니다.
그래서 77%와 19.8% 중 어느 하나만 보고 미국 소상공인의 AI 사용 수준을 판단하면 안 된다. 두 숫자는 서로 다른 것을 세고 있다.
다른 조사도 숫자가 서로 다른 이유가 있을까?
정부 통계만 낮은 것이 아니다. 민간 조사끼리도 질문의 범위에 따라 숫자가 달라진다.
미국상공회의소는 2025년 소상공인의 생성형 AI 사용률을 58%로 집계했다. 반면 큅북스는 ‘정기적으로 사용한다’는 조건을 붙여 77%라고 집계했다.
| 조사 | 수치 | 정의 |
|---|---|---|
| 미국상공회의소, 2025 | 58% | 생성형 AI 사용(느슨한 정의), 2024년 40%에서 상승 |
| 큅북스, 2026.1 | 77% | "정기적으로 사용"(빈도 기준) |
| 센서스 BTOS, 2026.5 | 19.8% | "지난 2주 업무 기능에 사용"(구체적 통합 기준) |
이 차이를 보면 AI 사용률을 볼 때 숫자 옆의 설명이 중요하다는 것을 알 수 있다. ‘AI 사용’이라는 말만 같을 뿐, 실제로 무엇을 사용으로 인정했는지는 다르다.
가게에서도 마찬가지다. 직원이 한 번 써본 것인지, 매일 업무에 쓰는 것인지, 매출이나 고객 응대 같은 실제 업무에 계속 넣고 있는 것인지에 따라 의미가 달라진다.
AI를 써서 매출이 늘었다는 41%는 어떻게 봐야 할까?
AI를 쓴 뒤 매출이 늘었다고 답하는 것과 AI 때문에 매출이 늘었다고 확인하는 것은 다르다. 41%라는 숫자는 설문 응답자의 자기 판단이고, 그 측정 방법은 공개되지 않았다.
생산성이 좋아졌다는 74%도 마찬가지다. 실제 업무 시간이나 비용 같은 숫자를 확인한 결과인지, 사장님이 체감한 결과인지는 구분해야 한다.
기업 현장을 직접 살펴본 조사에서는 다른 모습도 나왔다. MIT 프로젝트 난다가 2025년 7월 기업 300여 곳의 생성형 AI 파일럿 사례를 실사했는데, 95%는 손익에서 측정 가능한 개선을 보여주지 못했고 5%만 실제 성과로 이어졌다.
| 구분 | 수치 | 근거 |
|---|---|---|
| 큅북스 응답자 매출 증가 | 41% | 자가 진단, 측정 방법 비공개 |
| 큅북스 응답자 생산성 개선 | 74% | 자가 진단 |
| MIT 조사 대상 중 손익 개선 확인 안 됨 | 95% | 기업 300여 곳 파일럿 실사, 2025.7 |
| MIT 조사 대상 중 실질 성과 확인 | 5% | 동일 조사 |
| 해당 투자 규모 | 300억~400억 달러 | 동일 조사 |
이 조사는 대기업 위주였기 때문에 소상공인 설문과 같은 조사라고 볼 수는 없다. 다만 AI를 도입했다는 사실과 실제 숫자로 확인된 효과가 같은 뜻은 아니라는 점은 분명히 보여준다.
사장님이 가게에서 AI 효과를 확인할 때도 같은 기준이 필요하다. ‘AI를 썼다’에서 멈추지 않고 무엇이 얼마나 달라졌는지를 따로 봐야 한다.
고객은 AI를 어떻게 받아들일까?
사장님 입장에서 AI를 쓰는 것과 고객이 그 결과물을 받아들이는 것도 별개의 문제다. 큅북스 조사에서는 43%가 마케팅에 AI를 쓴다고 답했다.
그런데 가트너가 2025년 10월 미국 소비자 1,539명을 대상으로 한 조사에서는 50%가 광고·메시지·콘텐츠에 생성형 AI를 쓰지 않는 브랜드에 돈을 쓰고 싶다고 답했다. 같은 조사에서 60%는 의사결정에 쓰는 정보가 믿을 만한지 자주 의심했고, 67% 이상은 눈앞의 콘텐츠가 진짜인지 자주 의심한다고 답했다.
| 구분 | 수치 | 출처 |
|---|---|---|
| 소상공인, 마케팅에 AI 사용 | 43% | 큅북스, 2026.1 |
| 소비자, AI 안 쓰는 브랜드 선호 | 50% | 가트너, 2025.10, 미국 소비자 1,539명 |
| 소비자, 정보 신뢰성 자주 의심 | 60% | 가트너, 동일 조사 |
| 소비자, 콘텐츠 진위 자주 의심 | 67% 이상 | 가트너, 동일 조사 |
이 숫자가 곧 ‘AI를 쓰면 안 된다’는 뜻은 아니다. 다만 AI를 쓴다는 사실과 고객이 그 결과를 어떻게 받아들이는지는 따로 확인할 필요가 있다는 뜻이다.
가게 입장에서는 AI를 얼마나 많이 쓰는지만 볼 것이 아니라, 고객에게 전달되는 정보가 믿을 만한지도 함께 봐야 한다.
한국 가게 숫자를 볼 때는 무엇을 조심해야 할까?
한국에는 미국 센서스국처럼 격주로 기업의 업무 기능별 AI 사용을 재는 정부 통계가 아직 없다. 그래서 미국의 77%와 19.8%를 그대로 한국과 비교해서는 안 된다.
가까운 자료로는 정보통신정책연구원(KISDI)의 2026년 4월 실태조사가 있다. 전체 AI 서비스 이용률은 13.7%에서 31.6%로 올랐고, 나 홀로 자영업자의 이용률은 12.6%였다.
| 구분 | 수치 | 출처 |
|---|---|---|
| AI 서비스 이용률(전체) | 13.7%→31.6% | KISDI, 2026.4 |
| 1인(나 홀로) 자영업자 이용률 | 12.6% | KISDI, 2026.4 |
| 4개 AI 엔진 실측 인용(자체 측정) | 사실상 0 | AI사이트코리아, 2026.9.15 |
이 자료 역시 미국 조사와 질문 방식이 같지 않다. 따라서 한국의 AI 사용률이 미국보다 높다거나 낮다고 바로 판단할 수는 없다.
가게를 볼 때 더 중요한 것도 있다. AI에 가게가 나온다는 느낌과 실제로 AI가 가게 정보를 인용하는 것은 다른 문제다. 2026년 9월 15일 자체 측정에서도 4개 주요 AI 엔진의 지역 가게 인용 결과는 사실상 0이었다.
결국 숫자를 볼 때는 세 가지를 나눠야 한다. 누가 답했는지, 무엇을 ‘사용’으로 봤는지, 그리고 그 결과를 실제 숫자로 확인했는지다.
AI 사용률이 77%라고 해서 모든 가게가 AI를 업무에 깊게 넣고 있다는 뜻은 아니다. 반대로 정부 통계가 19.8%라고 해서 AI를 써보는 가게가 거의 없다는 뜻도 아니다.
사장님에게 필요한 숫자는 다른 가게가 몇 퍼센트 쓴다는 숫자보다 우리 가게에서 무엇이 실제로 달라졌는지를 보여주는 숫자다. AI를 썼다는 기록과 고객, 매출, 생산성에서 확인된 결과를 따로 보면 숫자에 덜 흔들릴 수 있다.
요점 ① 미국 소상공인 AI 정기 사용 응답은 77%지만 정부의 최근 2주 업무 사용률은 19.8%다. 요점 ② 큅북스의 매출 증가 응답은 41%, 생산성 개선 응답은 74%지만 측정 방법은 공개되지 않았다. 요점 ③ MIT 조사에서는 기업 300여 곳 중 95%가 손익에서 측정 가능한 개선을 확인하지 못했고 5%만 실제 성과를 확인했다. 요점 ④ 가트너 조사에서는 소비자의 50%가 생성형 AI를 쓰지 않는 브랜드를 선호한다고 답했다.
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자료 출처
- 34,000 Small Businesses Said AI Is Working. The Data Says Otherwise(Forbes, TerDawn DeBoe, 2026.5.29)
- 2026 AI Impact Report(QuickBooks·Intuit, 시카고대 공동, 2026.1, 소상공인 3만 4천 명+기업 530만 곳)
- Large Firms With at Least 20 Employees Biggest AI Users(미국 센서스국 BTOS, 2026.5)
- Business Trends and Outlook Survey(미국 센서스국, 상시 조사 프로그램)
- The Microstructure of AI Diffusion: Evidence from Firms, Business Functions, and Worker Tasks(미국 센서스국 워킹페이퍼, 2026.1)
- Small Businesses Trust AI With Marketing. Their Customers Do Not(Forbes, TerDawn DeBoe, 2026.5.25)
- AI Adoption Fails 95% Of The Time. Small Business Leadership Is Why(Forbes, TerDawn DeBoe, 2026.7.28)
- MIT Finds 95% Of GenAI Pilots Fail Because Companies Avoid Friction(Forbes, Jason Snyder, 2025.8.26, MIT 프로젝트 NANDA 「The GenAI Divide」 인용, 기업 300여 곳 실사)
- U.S. Chamber's Latest "Empowering Small Business" Report(미국상공회의소, 2025, 전 50개 주 소상공인)
- Gartner Marketing Survey Finds 50% of Consumers Prefer Brands That Avoid Using GenAI in Consumer-Facing Content(가트너 보도자료, 2026.3.16, 미국 소비자 1,539명·2025.10 조사)
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