AI를 쓰는데 왜 이익은 늘지 않을까?

AI를 쓰는 회사는 많지만, AI로 이익을 냈다는 회사는 37%에 그쳤다. 성과를 크게 낸 곳도 6%였다. 이 차이를 만든 핵심은 AI 도구를 더 많이 산 것이 아니라, 일을 하는 순서 자체를 다시 짠 데 있었다.

AI를 쓰는데 왜 이익은 늘지 않을까?

맥킨지가 2026년 5월 4일부터 6월 8일까지 97개국 1,719명을 조사한 결과, 89%가 업무 한 곳 이상에서 AI를 정기적으로 쓴다고 답했다. 그런데 AI가 이익에 도움이 됐다는 답은 37%였고, 이 수치는 전년과 같았다. 성과를 크게 낸 곳도 6%로 제자리였다.

반면 개인 생산성이 올랐다는 답은 80%였다. 사람마다 일을 빨리하게 된 것과 회사 전체의 이익이 늘어난 것은 다른 문제라는 뜻이다.

이 차이를 보면 AI를 쓰는 것 자체가 목표가 될 수 없다는 점이 보인다. AI로 답장을 빨리 쓰고 글을 더 많이 만드는 것만으로는 회사의 돈이 자동으로 늘지 않는다.

이익을 낸 회사는 무엇을 다르게 했을까?

맥킨지가 말하는 성과가 큰 6%는 AI 덕분에 이익(EBIT)의 5% 이상이 나왔다고 답하면서 AI로 상당한 가치를 얻었다고 답한 곳이다. 이 회사들의 약 75%는 업무 흐름을 근본부터 다시 짰다. 나머지 회사에서는 그 비율이 약 25%였다.

업무 흐름을 다시 짠다는 것은 지금 하던 일을 AI로 조금 빨리하는 것과 다르다. 불필요한 단계를 줄이고, 일을 넘겨받는 사람을 바꾸고, 사람은 모든 일을 처리하는 대신 예외만 확인하도록 만드는 것이다.

상위 기업은 경영진이 AI 전략을 직접 맡았다는 답과 효과를 재는 기준이 분명하다는 답도 다른 회사의 약 2배였다. AI를 비용을 줄이는 도구로만 보지 않고 성장이나 새 사업에 쓰려는 경우도 훨씬 많았다.

빨라진 일은 왜 다시 막힐까?

가게에서도 같은 일이 생길 수 있다. 고객 문의에 AI로 10초 만에 답을 만들어도, 사장님이 그 내용을 확인하고 예약표에 다시 옮겨 적어야 한다면 전체 업무가 줄어든 것은 아니다.

JP모건 사례도 이런 문제를 보여준다. 직원 약 20만 명이 사내 AI를 매일 쓰고 2026년 기술 예산은 약 198억 달러지만, 한 단계에서 줄인 시간이 다음 단계의 막힘으로 옮겨 가는 경우가 있다는 점을 경영진이 인정했다.

직원 수에 대한 조사에서도 비슷한 모습이 나타난다. 1년 안에 AI 때문에 직원이 줄 것이라는 예상은 32%에서 39%로 늘었지만, 실제로 직원이 줄었다는 답은 14%였다.

가게에서 AI를 도입할 때도 한 가지 일만 빨라졌는지를 보면 안 된다. 문의부터 예약, 결제와 재방문까지 이어지는 전체 흐름에서 일이 실제로 줄었는지를 봐야 한다.

동네 가게는 어디부터 바꿔야 할까?

큰 회사와 동네 가게의 상황은 다르다. 맥킨지 조사에서는 연 매출 10억 달러 이상 회사에 다니는 응답자가 36%였고, 회사 전체로 AI를 넓혀 쓰는 비율도 큰 회사 54%, 작은 회사 33%로 차이가 있었다.

국내 조사에서도 활용 수준은 조사마다 다르게 나타났다. 중소기업중앙회 서울지역본부의 2025년 9월 서울 소상공인 300곳 조사에서는 AI 활용이 9.7%였고, 비용 부담을 어려움으로 꼽은 곳이 69.0%였다.

중소기업중앙회가 2026년 6월 발표한 5개 업종 500곳 조사에서는 디지털·AI 기술을 쓴다는 답이 80.0%였지만, 그 가운데 83.3%가 기초·입문 단계였다. 미국 소상공인 조사에서도 AI 사용은 76%였지만 핵심 업무에 완전히 녹였다는 곳은 14%였다.

따라서 동네 가게가 처음 바꿀 것은 비싼 AI 도구가 아니다. 고객이 반복해서 묻는 질문과 그 질문을 처리하는 순서를 먼저 살펴보는 것이 시작점이다.

고객이 AI에게 묻기 전에 무엇을 준비해야 할까?

고객이 가게에 직접 전화하거나 메시지를 보내기 전에 AI에게 먼저 물어보는 경우가 늘고 있다. 이때 가격, 영업시간, 예약 조건 같은 기본 정보가 홈페이지에 정리돼 있으면 AI가 그 내용을 답에 활용할 수 있다.

AI사이트코리아가 9월 16일 챗GPT 답에 달린 인용 31건을 세어 보니 가게 자기 홈페이지가 10건이었고, 네이버 블로그와 브런치는 0건이었다. 이 결과는 전체 시장을 대표하는 조사라고 볼 수는 없지만, 가게가 자기 정보를 홈페이지에 정리해 두는 일이 중요하다는 점을 보여주는 사례다.

여기서 중요한 것은 AI로 문의 답장을 더 빨리 만드는 것과 고객 문의 자체를 줄이는 것은 다르다는 점이다. 가격과 시간을 홈페이지에 정리해 같은 질문이 반복되지 않게 만드는 쪽이 업무의 순서를 바꾸는 데 더 가깝다.

AI를 쓴 뒤 무엇을 재야 할까?

AI를 도입했다는 사실만으로는 이익이 늘었는지 알 수 없다. 바꾸기 전과 바꾼 뒤를 같은 기준으로 비교해야 한다.

먼저 문의 한 건을 처리하는 시간이 줄었는지 본다. 그다음 같은 질문이 반복되는지, 문의가 실제 예약으로 이어지는 비율이 달라졌는지, 마지막으로 AI 비용과 인건비 변화를 반영한 월 이익이 달라졌는지를 본다.

시간만 줄었다고 성공으로 판단하면 안 된다. 앞 단계에서 절약한 시간이 뒤 단계의 추가 작업으로 다시 사라질 수 있기 때문이다.

결국 무엇을 먼저 바꿔야 할까?

AI를 처음 쓰는 동네 가게라면 모든 업무에 AI를 붙일 필요가 없다. 고객이 반복해서 묻는 가격·시간·예약 조건처럼 정보가 분명한 일부터 정리하고, 그 정보가 고객에게 전달되는 과정을 단순하게 만드는 것이 출발점이다.

그다음 문의, 예약, 확인처럼 이어지는 업무에서 사람이 계속 같은 내용을 옮겨 적고 있는지를 살펴본다. AI가 한 단계의 시간을 줄이는 데서 끝내지 않고, 전체 흐름에서 불필요한 단계를 없애야 한다.

맥킨지 조사에서 상위 6%가 보여준 차이도 여기에 있다. AI를 쓰는 회사와 AI로 큰 성과를 낸 회사의 차이는 도구의 유무보다 일하는 방식을 얼마나 다시 설계했는지에 있었다.

다만 이 숫자를 동네 가게에 그대로 적용해서는 안 된다. 맥킨지 조사는 큰 회사 비중이 높고 응답자가 스스로 답한 조사이며, 일하는 순서를 바꾼 것과 이익이 난 것의 인과관계까지 증명한 것은 아니다. 국내 조사도 표본과 AI 활용의 정의가 서로 다르다.

그래도 한 가지 방향은 분명하다. AI를 더 많이 쓰는 것보다, AI를 쓴 뒤 일이 실제로 줄고 고객과 이익에 변화가 생겼는지를 확인하는 것이 먼저다.

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자료 출처

• AI spending is booming, but profits do not always follow(Consulting.us, 맥킨지 AI 현황 조사 보도, 2026.9, 1,719명)
• The State of AI: Global Survey 2026(맥킨지, 2026, 97개국 1,719명)
• McKinsey AI Survey 2026: Adoption Up, Reported EBIT Impact(Magica 요약, 조사 기간 2026.5.4~6.8·GDP 가중·대기업 36%)
• 서울 소상공인 AI 활용 9.7%(국민일보, 중소기업중앙회 서울지역본부, 2025.9, 서울 소상공인 300곳)
• 소상공인 83%는 디지털 초보(헤럴드경제, 중소기업중앙회, 2026.6, 5개 업종 500곳)
• Small Businesses Embrace AI But Need Training and Support(비즈니스와이어, 골드만삭스 1만 소상공인·뱁슨칼리지, 2026.1.27~2.4, 1,256곳)
• AI Presents a Major Opportunity for Small Businesses(골드만삭스, 2026)