직원 몇 명인 가게는 AI를 어떻게 같이 써야 할까?
한국 직장인의 AI 선도 인력은 4%에 그쳤다. 작은 가게도 도구부터 들이기보다 직원과 함께 쓰는 방법과 기준을 정하는 일이 먼저다.
한국 직장인은 AI를 써 본 사람은 늘었지만, 앞서 활용하는 사람은 세계 평균보다 적다. AI 선도 인력은 한국이 4%, 세계 평균은 14%다. 직원 몇 명인 가게라면 AI 도구를 먼저 정하기보다 직원과 함께 어디에 쓰고 무엇을 확인할지부터 정하는 편이 중요하다.
작은 가게의 AI 사용은 도구를 들이는 것보다 함께 쓰는 방법을 정하는 데서 시작한다.
우리 직원들은 AI를 얼마나 쓰고 있을까?
삼일PwC가 2026년 9월 30일 발표한 조사에는 48개국·지역, 29개 업종의 직장인 4만 9,364명이 참여했다. 한국 응답자는 1,013명이다. 조사에서 한국의 AI 선도 인력은 4%로, 세계 평균 14%보다 낮았다.
PwC는 기술이 인재 시장에서 얼마나 귀한지와 AI를 얼마나 잘 활용하는지를 기준으로 직장인을 네 집단으로 나눴다. 한국에서는 핵심 실무 인력이 81%로 세계 평균 56%보다 높았다.
| 집단(PwC 분류) | 정의 | 세계 평균 | 한국 |
|---|---|---|---|
| AI 선도 인력(Front-runners) | 귀한 기술 + AI 활용 우위 | 14% | 4% |
| AI 개척 인력(AI Insurgents) | 기술은 덜 귀하지만 AI를 잘 씀 | 18% | 기사에 없음 |
| 필수 전문 인력(Indispensables) | 귀한 기술, AI는 거의 안 씀 | 11% | 기사에 없음 |
| 핵심 실무 인력(Core Workforce· | 귀하지 않은 기술, AI 배우는 초기 | 56% | 81% |
여기서 중요한 점은 한국 직장인이 AI를 아예 쓰지 않는다는 뜻이 아니라는 것이다. AI를 써 보기는 했지만, 일을 바꾸는 수준으로 앞서 활용하는 사람은 적다는 뜻에 가깝다.
AI를 쓰는 사람은 정말 늘고 있을까?
세계 전체로 보면 AI 사용은 빠르게 늘었다. 지난 12개월 동안 일에 AI를 사용한 직장인은 2025년 조사에서 54%였지만 2026년에는 64%가 됐다. 생성형 AI를 매일 쓰는 사람도 14%에서 22%로 늘었다.
다만 이 숫자를 한국 직장인의 사용률로 보면 안 된다. 64%와 22%는 48개국 전체 결과이고, 이번 국내 보도자료에는 한국의 AI 사용률이 따로 나오지 않았다.
| 지표(세계 전체) | 2025 조사 | 2026 조사 |
|---|---|---|
| 지난 12개월 일에 AI 사용 | 54% | 64% |
| 생성형 AI 매일 사용 | 14% | 22% |
| 앞으로 12개월 AI 사용이 늘 것 | — | 59% |
| 학습· | 59% | 51% |
| 월말에 저축할 돈이 남음 | 41% | 33% |
더 눈에 띄는 숫자도 있다. AI를 쓰는 사람은 늘었지만 학습·역량 개발 자원에 접근할 수 있다는 응답은 59%에서 51%로 줄었다. AI가 퍼지는 속도에 비해 배우는 기회가 충분하지 않을 수 있다는 뜻이다.
직원이 AI를 잘 쓰게 하려면 무엇이 필요할까?
AI 선도 인력과 핵심 실무 인력 사이에는 학습 기회에서도 차이가 있었다. 선도 인력은 학습 자원에 접근할 수 있다는 비율이 80%에 육박했지만, 핵심 실무 인력은 40%에 못 미쳤다.
고용 안정에 대한 자신감도 달랐다. AI 선도 인력의 85%가 고용 안정에 강한 자신감을 보였고, 핵심 실무 인력은 그 절반 수준이었다.
| 항목 | AI 선도 인력· | 핵심 실무 인력· |
|---|---|---|
| 고용 안정 자신감(집단별) | 85% | 절반 수준 |
| 학습 자원 접근 | 80%에 육박 | 40% 미만 |
| 일자리 자신감(사용 빈도별) | 매일 사용자 68% | 가끔 사용자 57% |
| 경영진 신뢰 | 매일 사용자가 15%포인트 높음 | — |
| 1년 안 이직 가능성 '매우 높음' | 선도 인력 29% | — |
직원 몇 명인 가게에서는 이 차이를 크게 만들 필요가 없다. AI를 잘 쓰는 직원만 따로 배우게 하기보다, 실제 업무를 하는 직원이 근무 시간 안에 AI를 직접 써 볼 수 있게 하는 방식이 필요하다.
한국은 왜 AI를 앞서 쓰는 사람이 적을까?
이번 조사가 그 이유를 직접 밝힌 것은 아니다. 다만 같은 PwC 조사와 다른 조사에서 직원이 느끼는 불안과 학습 기회, AI 방향의 차이를 확인할 수 있다.
PwC의 2025년 조사에서 한국 직장인이 직속 상사를 믿는 비율은 30%로 세계 평균 58%보다 낮았다. 지난 1년 동안 일에 필요한 새 기술을 배웠다는 응답도 한국은 31%, 세계 평균은 56%였다.
마이크로소프트의 2026 업무동향지표에서도 한국 응답자의 78%가 빨리 적응하지 못하면 뒤처진다고 답했다. 세계 평균은 65%였다. 반면 경영진의 AI 방향이 분명하고 일관된다고 본 응답은 한국 16%, 세계 평균 26%였다.
| 지표(한국 vs 세계) | 한국 | 세계 평균 | 출처 |
|---|---|---|---|
| 직속 상사 신뢰 | 30% | 58% | PwC 2025 |
| 최고경영자 신뢰 | 27% | 51% | PwC 2025 |
| 지난 1년 새 기술 배움 | 31% | 56% | PwC 2025 |
| 적응 못 하면 뒤처진다 | 78% | 65% | 마이크로소프트 2026 |
| 경영진 AI 방향이 분명하다 | 16% | 26% | 마이크로소프트 2026 |
| AI 에이전트로 결과물 수준이 1년 전보다 높아짐 | 54% | — | 마이크로소프트 2026 |
이 숫자만으로 원인을 단정할 수는 없다. 다만 AI를 빨리 배워야 한다는 압박은 큰데, 함께 정한 방향과 학습 기회는 부족하다는 모습은 확인할 수 있다.
동네 가게도 AI를 많이 쓰고 있을까?
작은 사업장은 조사에 따라 결과 차이가 크다. 중소기업중앙회 서울지역본부가 서울 소상공인 300명을 조사했을 때 사업장에서 AI를 쓴다는 곳은 9.7%였다.
반면 한국중소벤처기업유통원이 중소기업 1,066곳을 조사한 결과에서는 57.5%가 AI를 쓴다고 답했다. 조사 대상과 시점이 다르므로 두 숫자를 직접 비교할 수는 없다.
KISDI의 2026년 4월 조사에서는 단독 자영업자의 생성형 AI 이용률이 12.6%였다. 작은 사업장에서는 AI를 아직 업무에 넣지 않은 곳도 많다는 점을 볼 수 있다.
| 조사 | 대상· | AI 사용 | 걸림돌 1위 | 바라는 지원 1위 |
|---|---|---|---|---|
| 중기중앙회 서울본부 | 서울 소상공인 300명, 2025.9~10 | 9.7% | 비용 부담 69.0% | 직접 재정 지원 54.7% |
| 한국중소벤처기업유통원 | 중소기업 1,066곳, 2026.5~6 | 57.5% | 전문 인력· | AI 이용료 지원 36.7% |
| KISDI | 단독 자영업자, 2026.4 | 12.6% | — | — |
중소기업의 AI 활용은 콘텐츠 제작에 가장 많이 몰렸다. 콘텐츠 제작이 34.1%, 홍보 문구가 16.6%, 트렌드·데이터 분석이 12.5%였다. 재고·수요·물류는 2.9%, 생산 품질관리는 2.6%에 그쳤다.
직원 몇 명인 가게라면 어디부터 시작할까?
처음부터 모든 업무에 AI를 넣을 필요는 없다. 직원마다 지금 AI를 쓰는지, 어떤 일에 쓰는지 확인한 뒤 반복하는 일 한 가지를 고르는 것부터 시작하면 된다.
문의 답장 초안이나 공지 문구처럼 반복하는 일부터 같이 해 볼 수 있다. 중소기업의 AI 활용에서도 콘텐츠 제작이 34.1%로 가장 큰 비중을 차지했다.
| 순서 | 할 일 | 근거가 되는 숫자 |
|---|---|---|
| 1 | 직원마다 지금 AI를 쓰는지, 무엇에 쓰는지 묻기 | 한국 선도 인력 4%, 실무 인력 81% |
| 2 | 반복하는 일 한 가지만 고르기(문의 답장 초안, 공지 문구 등) | 중소기업 활용의 34.1%가 콘텐츠 제작 |
| 3 | 근무 시간 안에 같이 해 보기 | 실무 인력 학습 자원 접근 40% 미만 |
| 4 | 넣으면 안 되는 정보(고객 개인정보· | 경영진 AI 방향이 분명하다 16% |
| 5 | 잘 쓰는 직원의 방법을 문서로 남기기 | 선도 인력 29%가 1년 안 이직 가능성 높음 |
| 6 | 한 달 뒤 줄어든 시간과 틀린 답을 같이 확인하기 | 매일 사용자 경영진 신뢰 +15%포인트 |
중요한 것은 AI가 만든 내용을 그대로 고객에게 보내지 않는 것이다. 가격, 영업시간, 예약 조건처럼 고객에게 전달되는 사실은 사람이 마지막에 확인한다는 규칙을 직원과 함께 정해야 한다.
고객 개인정보나 가격 협상 내용처럼 AI에 넣으면 안 되는 정보도 미리 정해 두는 편이 좋다. 직원마다 다른 방식으로 쓰게 두기보다 잘 쓰는 직원의 방법을 문서로 남기면 다른 직원도 같은 방법을 배울 수 있다.
한 달 뒤에는 실제로 시간이 줄었는지, AI가 틀린 답을 얼마나 만들었는지 같이 확인하면 된다. 잘 쓰는 직원이 이직할 가능성도 있다는 조사 결과가 있으므로, 한 사람의 방법을 그 사람만 알고 있게 두지 않는 것도 중요하다.
결국 작은 가게에서 AI를 정하는 일은 어떤 도구를 살지 고르는 일만은 아니다. 직원이 함께 배우고, 넣지 말아야 할 정보를 정하고, 고객에게 나가는 내용은 사람이 확인하는 업무 방식을 정하는 일이다.
요점 ① 한국의 AI 선도 인력은 4%로 세계 평균 14%보다 10%포인트 낮다. ② 한국의 핵심 실무 인력은 81%로 세계 평균 56%보다 25%포인트 높다. ③ 세계 직장인의 지난 12개월 AI 사용은 54%에서 64%로 10%포인트 늘었다. ④ 서울 소상공인의 AI 사용은 9.7%로, 작은 가게는 반복 업무 1가지를 정해 함께 써 보는 것부터 시작할 수 있다.
같이 읽을 글
자료 출처
- 삼일PwC "AI 활용 격차가 직장인 경험 양극화…업무 재설계 필요"(이투데이·2026.9.30·48개국 4만 9,364명, 한국 1,013명)
- Companies risk losing their most AI-savvy employees while leaving majority behind(PwC 보도자료·2026.9·48개국·29개 업종 4만 9,364명, 2026.5~6 조사)
- PwC Global Workforce Hopes and Fears Survey(PwC·조사 소개 페이지)
- 韓직장인들, 직속 상사·경영진 신뢰 특히 낮아(아시아경제·2025.11·PwC 2025 글로벌 직장인 설문조사)
- MS "韓, AI 도태 위기 78%…조직 AI 전략 만족도↓"(헤럴드경제·2026.6·마이크로소프트 2026 업무동향지표)
- 인공지능 올라 탄 중기…10곳 중 6곳 "AI 활용중"(뉴시스·2026.7.24·한국중소벤처기업유통원, 중소기업 1,066곳, 2026.5.28~6.17)
- 서울 소상공인 AI 활용률 9.7%(국민일보 쿠키뉴스·2025.11·중소기업중앙회 서울지역본부, 서울 소상공인 300명, 2025.9.19~10.18)
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