직원들이 몰래 AI를 쓰면 어떻게 해야 할까?

직원들이 회사 모르게 개인 계정으로 AI를 쓰는 일은 이미 생기고 있다. 미국 소상공인의 74%가 AI를 쓰거나 시험 중이고, 직장인의 49%는 회사가 승인하지 않은 AI를 쓰고 있다. 작은 회사가 먼저 할 일은 AI 사용을 막는 것이 아니라, 어떤 도구를 쓰고 무엇을 넣지 않을지 정하는 것이다.

우리 회사는 아직 AI를 안 쓰는데, 정말 직원들이 쓰고 있을까?

그럴 수 있다. 2026년 미국 소상공인 조사에서 직원 2~249명 규모 기업의 74%가 AI를 쓰거나 시험하고 있었다. 챗GPT, 제미나이, 코파일럿, 클로드 같은 도구를 각자 편한 방식으로 쓰는 경우도 있다.

문제는 회사가 AI를 사 줬느냐가 아니다. 직원이 이미 개인 계정으로 업무를 하고 있다면 회사는 어떤 정보를 넣는지 모를 수 있다. AI를 쓰지 못하게 하는 것보다 먼저 사용 현황과 기본 규칙을 정하는 이유다.

직원들이 개인 계정에 회사 정보를 넣는다면 어떡할까?

회사 승인 없이 쓰는 AI를 업계에서는 「섀도 AI」라고 부른다. 블랙포그가 미국·영국의 직원 500명 이상 회사 직장인 2,000명을 조사한 결과, 86%가 매주 업무에 AI를 썼고 49%는 회사가 승인하지 않은 AI를 사용했다.

더 신경 써야 할 부분은 입력 정보다. 회사 연구 자료나 데이터를 넣었다는 사람이 33%, 직원 급여나 평가 같은 정보를 넣었다는 사람이 27%, 회사 재무 정보를 넣었다는 사람이 23%였다. 51%는 IT 담당자 모르게 AI를 다른 업무 프로그램과 연결하기도 했다.

이 조사에서 승인되지 않은 AI를 쓰는 사람 가운데 58%는 무료 버전을 사용했다. 따라서 직원에게 AI를 쓰지 말라고만 하기보다 회사가 정한 계정을 하나 마련하고, 넣으면 안 되는 정보를 분명히 알려 주는 편이 관리하기 쉽다.

우리 같은 작은 회사도 회사용 계정이 필요할까?

모든 회사가 처음부터 복잡한 시스템을 만들 필요는 없다. 다만 개인 무료 계정을 각자 쓰게 두는 것과 회사가 정한 계정을 쓰게 하는 것은 다르다.

국내에서도 비슷한 흐름이 확인됐다. 삼성SDS가 2026년 5월 기업·공공기관 직원 1,750명을 조사한 결과, 생성형 AI를 승인 없이 개인 돈으로 결제해 쓰는 사례가 38%였다. 회사가 비용을 대는 기업용 구독은 24%, 승인은 받았지만 개인이 결제한 경우는 18%였다.

작은 가게는 상황이 다를 수 있다. KISDI 조사에서는 직원 없이 혼자 일하는 자영업자의 생성형 AI 이용률이 12.6%였다. 하지만 직원이 한두 명이라도 있다면 고객 예약 명단이나 상담 내용이 개인 계정에 들어갈 가능성을 생각해야 한다.

AI를 도입한다면 어디부터 시작해야 할까?

AI를 회사 전체에 한꺼번에 적용할 필요는 없다. 먼저 반복되는 업무 하나를 정하고, 같은 방식으로 처리해 보는 것이 좋다.

칼럼에 소개된 미국 상업용 부동산 대출 회사도 이런 방식으로 시작했다. 대출 담당자들이 안 읽은 메일을 확인하고, 거래 조건을 현재 금리표와 비교하고, 답장 초안을 만들고 일정을 잡는 업무부터 AI를 붙였다. 사내 변호사는 임대 계약서를 처음 검토할 때 AI가 특이한 조항을 짚게 했지만 최종 판단은 사람이 했다.

작은 회사도 이 정도 원칙으로 시작할 수 있다. 계정부터 사 놓고 직원에게 알아서 쓰라고 하는 방식은 피하는 것이 좋다. 실제 업무 하나에 맞춰 사용법을 정해야 한다.

직원에게 어떤 규칙을 알려 줘야 할까?

복잡한 규정집부터 만들 필요는 없다. 칼럼에 소개된 사례에서는 세 가지를 먼저 정했다. 급여와 인사 정보는 넣지 않고, 고객에게 나가거나 판단이 필요한 결과물은 사람이 검토하며, 데이터 보호 조건이 계약에 들어간 회사용 계정만 쓰는 방식이다.

작은 가게에 적용하면 고객 이름과 연락처, 상담 원문도 입력하지 않는 규칙을 둘 수 있다. 홈페이지 글이나 고객 답장처럼 밖으로 나가는 내용은 사람이 읽고 내보내는 것도 기본 규칙으로 삼을 수 있다.

AI 서비스의 계정 차이도 확인해야 한다. 오픈AI는 회사용 요금제와 API로 들어온 데이터가 고객의 별도 동의가 없으면 모델 학습에 사용되지 않는다고 공식 문서에서 밝힌다. 반면 무료·플러스 개인 계정은 이용자가 학습 사용을 끄지 않으면 대화가 모델 개선에 쓰일 수 있다.

다만 학습에 쓰지 않는다는 것이 저장하지 않는다는 뜻은 아니다. 오용 감시 등을 위해 일정 기간 보관될 수 있으므로, 회사가 쓰는 서비스의 데이터 처리 조건을 확인해야 한다.

AI 교육은 어떻게 확인해야 할까?

교육 참석자 수나 로그인 횟수만 봐서는 실제로 일을 잘하게 됐는지 알기 어렵다. 칼럼에서는 직원이 남의 도움 없이 그 업무를 두 번 맞게 해낼 수 있는지, 그리고 동료에게 넘겨줄 수 있을 만큼 설명할 수 있는지를 기준으로 제시한다.

작은 가게라면 이 기준이 단순하다. 직원이 정해진 업무를 AI의 도움으로 두 번 제대로 처리하고, 다른 직원에게 같은 방법을 설명할 수 있으면 된다. 그때부터 다른 업무로 넓히면 된다.

고객에게 나가는 정보는 더 조심해야 한다. 홈페이지에 잘못된 가격이나 영업시간이 올라가면 고객이 AI에게 물었을 때 그 내용이 답에 들어갈 수 있다. 따라서 AI가 만든 글도 사람이 확인한 뒤 공개하는 규칙이 필요하다.

결국 AI를 막아야 할까?

자료를 보면 AI 사용 자체를 막는 것만으로는 문제가 해결되지 않는다. 미국 소상공인의 74%가 AI를 쓰거나 시험하고 있지만, AI를 매일 쓰는 직원은 30%에 그쳤다. AI에 돈을 쓰는 소기업은 2023년 36%에서 57%로 늘었지만, 실제 일하는 방식까지 바뀌지 않은 경우가 있다는 뜻이다.

작은 회사가 먼저 할 일은 거창한 AI 전략이 아니다. 누가 어떤 AI를 쓰는지 확인하고, 회사가 정한 계정 하나를 사용하게 하고, 넣으면 안 되는 정보를 정하고, 반복 업무 하나에 적용하는 것이다. 그리고 고객에게 나가는 결과물은 사람이 확인한다.

49%라는 수치는 직원 500명 이상 회사의 미국·영국 직장인 조사 결과이고, 74%는 직원 2~249명 미국 소상공인 942명의 조사 결과다. 한국의 5인 미만 가게에서 직원이 개인 계정으로 고객 정보를 얼마나 넣는지는 확인된 조사가 없다는 점도 함께 봐야 한다.

같이 읽을 글

• 직원 몇 명인 가게는 AI를 어떻게 같이 써야 할까?
• 고객이 챗봇에 털어놓은 말도 AI 회사로 가나?
• 챗봇 붙이기 전에 개인정보 점검, AI에게 맡겨도 될까요?
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자료 출처

• Small businesses are having their AI moment — and it's exposing a services gap(CIO, Shree Amujala 칼럼·2026.10.2·블루바인·비즈니스닷컴·블랙포그 인용)
• Roughly half of employees are using unsanctioned AI tools(CIO·2026.1.29·블랙포그★ 조사, 직원 500명 이상 회사 직장인 2,000명)
• Shadow AI use surges as staff trade security for speed(SecurityBrief·블랙포그★ 미국·영국 2,000명 조사)
• Small Business AI Trends Report 2026(블루바인★·2026·미국 소상공인 942명)
• AI Delivers Significant Time Savings for SMBs Yet Trust Remains Key Challenge(Crowdfund Insider·2026.8·블루바인★ 조사 방법: 센티먼트, 2026.4.7~9, 942명, ±3%)
• 기업 생성형 AI 활용 실태 조사 1부(삼성SDS★·2026.7.22 발표·2026.5 조사·국내 기업·공공기관 직원 1,750명)
• Business data privacy, security, and compliance(오픈AI 공식 문서·회사용 요금제 데이터 학습 정책)
• AI 생애주기별 개인정보 처리기준 첫 공개(바이라인네트워크·2025.8·개인정보보호위원회 생성형 AI 안내서)
• 개인정보위, 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서 공개(뉴스서울·2025.8)