# 작은 팀의 AI 도입, 맡길 일부터 정하기

자체 편집 기획의 현재 공개 결과물. 고객 납품·실제 제품 시험·AI 인용 성과가 아닙니다.

기획 URL: https://searchkorea.kr/topics/sme-ai-pilot-editorial-guide
공개 버전: 12
최초 발행: 2026-09-16T01:39:30.522Z
수정: 2026-09-29T01:45:22.992Z

## 독자의 판단

도입률에 쫓기기보다 문서 업무 하나를 골라보세요. 첫 작업을 정하고 고객 문의를 내부 메모로 바꾸는 데서 시작합니다.

## 질문과 완성된 콘텐츠

### 어떤 문서 작업에 먼저 적용할까?

최근 끝낸 업무의 자료와 결과물을 보고 시험할 작업 하나를 정합니다.

- 우리 팀 AI, 문서가 쌓인 곳부터 살펴보세요 · v10 · https://searchkorea.kr/articles/document-ai-choose-from-your-workflow

### 고객에게 보낼 답변까지 맡겨야 할까?

불완전한 문의를 내부 메모로 정리하고 유지·축소·보류 판단까지 한 편에서 읽습니다.

- 고객 문의에 AI를 붙인다면, 답장보다 접수 메모부터 · v11 · https://searchkorea.kr/articles/sme-ai-pilot-measure-review-and-rework

### 다른 회사들은 얼마나 쓰고 있을까?

조사마다 기업과 사용의 뜻이 다른 이유를 이해하면 도입률을 과장 없이 해석할 수 있습니다.

- AI를 쓴다는 회사는 얼마나 될까? 조사마다 답이 다른 이유 · v13 · https://searchkorea.kr/articles/sme-ai-surveys-before-comparing-rates

## 발행 원고

### AI를 쓴다는 회사는 얼마나 될까? 조사마다 답이 다른 이유

원문: https://searchkorea.kr/articles/sme-ai-surveys-before-comparing-rates · v13 · 2026-09-29T01:45:15.953Z

직원이 한 번 써본 회사와 조직 차원에서 도입한 회사는 같은 집단일까요. OECD·Eurostat·ONS의 공개 수치를 질문, 대상, 조사 시점과 함께 읽었습니다.

다른 회사들은 이미 AI를 쓰고 있다는 기사를 보면 우리 팀만 늦은 것처럼 느껴질 수 있습니다. 그런데 “AI를 쓴다”는 말에는 여러 상황이 들어갑니다. 직원이 개인 계정으로 메일 초안을 다듬은 회사와 고객 응대 시스템에 AI를 연결한 회사를 같은 사용 기업으로 셌을까요?

도입률을 비교하기 전에 읽어야 할 것은 숫자 옆의 질문입니다. 조사 대상, 사용의 정의, 조사 시점이 다르면 비율의 차이가 곧 도입 수준의 차이는 아닙니다. 공개된 조사 세 가지를 놓고 이 차이를 살펴보겠습니다.

## 숫자를 같은 막대그래프에 넣기 전에

각 발표가 집계한 범위 · 동일 기준의 순위가 아님
자료 | 해당 발표값 | 읽을 때 함께 볼 범위
OECD 중소기업 조사 | 30.7% | 2024년 말 조사; 본인 또는 동료의 업무상 생성형 AI 사용
Eurostat 기업 조사 | 20% | 2025년 EU 기업의 AI 기술 사용; 조사 대상 규모·업종 제한
ONS 기업 조사 | 약 35% | 2026년 해당 조사 기간의 영국 기업 자기 보고; 대상 규모·업종 제한

OECD의 해당 조사는 작은 고용 규모의 기업도 포함하고 생성형 AI 사용을 묻습니다. Eurostat은 더 큰 최소 종사자 기준을 적용하며 AI 기술 전반을 봅니다. ONS의 해당 도표 역시 대상 기업의 범위를 따로 정합니다. 표본에 들어간 회사부터 다르므로 세 숫자를 나열해 국가별 우열을 정할 수 없습니다.

## 같은 회사도 질문에 따라 답이 달라집니다

가상의 회사에서 직원이 개인적으로 AI를 써서 문장을 다듬고 있다고 해봅시다. 회사가 구독료를 내거나 운영 규칙을 정한 적은 없습니다. “본인이나 동료가 업무에 써봤는가”에는 그렇다고 답할 수 있지만, “회사 차원의 도입 절차가 있는가”에는 아니라고 답할 수 있습니다. 어느 답이 틀린 것이 아니라 묻는 내용이 다릅니다.

또 어떤 회사는 문서를 만드는 생성형 AI를 쓰지 않지만 이미지 인식 같은 다른 AI 기술을 쓸 수 있습니다. 생성형 AI만 묻는 조사와 AI 기술 전반을 묻는 조사의 결과가 달라질 이유입니다. 도입률을 인용할 때 “생성형”이라는 말을 빼거나 더하면 조사 질문 자체를 바꾸게 됩니다.

## 서로 다른 시점의 비율은 변화율이 아닙니다

한 기관의 과거 수치와 다른 기관의 최근 수치를 빼서 성장폭을 만들면 대상과 방법의 차이까지 변화로 계산할 수 있습니다. 도입이 늘었는지 보고 싶다면 같은 조사 안에서 질문과 표본 범위가 유지된 시계열부터 읽는 편이 좋습니다. 질문이나 집계 기준이 바뀌었다면 그 변화도 함께 설명해야 합니다.

기사에 수치를 사용할 때는 기관 이름만 달지 말고 어느 기간, 어떤 기업, 어떤 사용을 셌는지를 같은 문장에 남겨보세요. “기업 대부분이 도입했다”는 표현으로 줄이는 것보다 정보가 길어지지만 독자가 자기 회사와 비교할 수 있는 범위는 선명해집니다.

## 우리 팀의 다음 업무는 평균 도입률로 정해지지 않습니다

조사는 산업과 기업의 큰 흐름을 보여줍니다. 반면 지금 맡길 업무를 정하려면 회사 안의 자료와 작업을 봐야 합니다. 공개 사용률이 높다고 해서 아직 정리되지 않은 고객정보를 AI에 넣을 이유가 생기는 것은 아닙니다. 반대로 사용률이 낮은 업종이라도 좁은 문서 작업을 시험할 수 있습니다.

다른 회사가 얼마나 쓰는지는 배경으로 읽고, 우리 팀에서는 누가 어떤 자료로 무엇을 할지를 정하세요. 도입률의 가장 유용한 쓰임은 서두르게 만드는 숫자가 아니라, 어떤 업무와 조직에서 사용이 퍼지고 있는지 더 구체적으로 질문하게 하는 정보입니다.

표는 각 발표의 해당 시점 수치를 정리한 것입니다. 현재 모든 기업을 대표하는 하나의 사용률로 합산하지 않았습니다.

공식 공개 자료를 바탕으로 작성한 서치코리아 자체 기사입니다. 등장 기업·기관과 광고 또는 고객 관계가 없습니다.

### 고객 문의에 AI를 붙인다면, 답장보다 접수 메모부터

원문: https://searchkorea.kr/articles/sme-ai-pilot-measure-review-and-rework · v11 · 2026-09-29T01:45:13.949Z

AI가 고객에게 무엇을 약속하게 할지 고민되면 내부 접수 정리부터 시작할 수 있습니다. 문의 원문을 담당자가 쓸 메모로 바꾸는 예시와 시험을 끝내는 판단 기준을 담았습니다.

“지난번에 산 제품이 작동하지 않는데, 금요일까지 교환받을 수 있나요?” 이 문의에 매끄러운 답장을 쓰는 것은 어렵지 않아 보입니다. 하지만 구매 시점도, 주문한 제품도, 고장 상태도 아직 모릅니다. AI가 곧바로 교환을 약속한다면 문장은 친절해도 처리 내용은 틀릴 수 있습니다.

고객 문의에 AI를 처음 붙이는 팀이라면 답장 발송보다 접수 메모부터 시작해볼 만합니다. 원문에서 드러난 사실을 정리하고, 빠진 정보를 남기고, 담당자에게 넘기는 일입니다. 아래 문의와 메모는 설명용으로 작성했으며 실제 고객이나 모델의 응답이 아닙니다.

## 친절한 답변보다 먼저 필요한 정보

문의 원문에서 알 수 있는 것과 없는 것
구분 | 담당자에게 넘길 내용
고객이 말한 문제 | 구매한 제품이 작동하지 않는다고 함
고객이 원하는 결과 | 교환 희망; 금요일까지 수령하고 싶어 함
아직 없는 정보 | 주문 식별정보, 제품, 구매 시점, 구체적 증상
원문으로 결정할 수 없는 일 | 교환 대상 여부, 재고, 발송·도착 가능일

“작동하지 않는다”는 말만으로 제품 불량을 확정하면 안 됩니다. 고객은 증상을 말했을 뿐 원인을 진단하지 않았습니다. “금요일까지”도 약속된 납기가 아니라 고객의 희망입니다. 접수 메모는 이 차이를 유지할 때 쓸모가 있습니다.

## 담당자가 바로 이어받을 수 있는 메모

> 문의 유형: 제품 작동 문제 / 교환 요청
고객 설명: 기존 구매 제품이 작동하지 않는다고 함. 금요일까지 교환품 수령을 희망함.
추가로 받을 정보: 주문 식별정보, 제품명, 증상 설명 또는 회사가 허용한 방식의 증상 자료.
담당자 판단: 교환 가능 여부와 재고·배송일을 확인한 뒤 안내. 현재 교환·도착일은 약속하지 않음.

메모가 충분하면 담당자는 원문을 처음부터 다시 분류하는 대신 빠진 정보를 보완하는 데서 시작할 수 있습니다. 여기서 기대하는 변화는 업무 순서의 정리입니다. 실제 시간이 얼마나 줄어드는지는 이 예시만으로 알 수 없습니다.

AI에 줄 지시도 메모의 구조와 맞춥니다. “정중하게 답변하라”보다 “고객이 말한 사실, 희망, 없는 정보를 나누고 원문에 없는 주문번호·정책·납기를 만들지 말라”가 이 작업에 적합합니다. 고객에게 보낼 표현을 다듬는 일은 담당자가 처리 방향을 정한 다음에 할 수 있습니다.

## 시험할 때는 문장이 아니라 넘어간 일을 보세요

쉬운 문의만 모으면 실제 접수에서 마주칠 문제가 보이지 않습니다. 주문정보가 빠진 문의, 요청이 섞인 문의, 이전 답변에 항의하는 문의처럼 형태가 다른 자료를 골라보세요. 실제 자료를 쓴다면 회사가 허용한 범위에서 식별정보를 제거하고 접근을 제한해야 합니다.

담당자는 원문과 메모를 함께 보며 고객의 요청이 빠졌는지, 추측이 사실로 바뀌었는지, 다음에 받을 정보가 구체적인지를 봅니다. 시간을 재고 싶다면 AI 생성 시간에 더해 원문 대조와 수정, 잘못 전달해 다시 처리한 시간까지 같은 범위로 셉니다. 현재 원고에는 그런 실측 결과가 없으므로 절약 시간을 제시하지 않습니다.

## 시범 운영을 끝낼 때 내릴 수 있는 결정

설명용 운영 판단표
나타난 문제 | 다음 선택
요청과 누락 정보가 잘 정리되고 담당자가 그대로 이어받음 | 내부 메모 범위를 유지하며 실제 처리 결과 관찰
특정 문의에서 조건을 자주 추측함 | 그 유형은 자동 분류에서 빼고 사람이 먼저 읽기
원문을 매번 전부 다시 읽고 메모도 재작성함 | 입력·출력 형식을 바꾸거나 해당 업무 적용 보류

AI 사용 여부를 회사 전체의 도입 성공·실패로 결정할 필요는 없습니다. 내부 접수에서는 도움이 되지만 최종 답변에는 아직 적합하지 않을 수 있습니다. 남겨야 할 결정은 모델 이름보다 맡길 업무의 경계입니다. 고객에게 약속하는 일까지 넓히기 전에는 그 경계가 실제 처리 과정에서 지켜지는지 봐야 합니다.

업무 맥락과 위험을 함께 살펴보는 접근에는 NIST AI RMF의 평가 관점을 참고했습니다. 위 접수 예시와 운영 판단표는 해당 기관의 표준 양식이나 인증 기준이 아닌 편집부 제안입니다.

공식 공개 자료를 바탕으로 작성한 서치코리아 자체 기사입니다. 등장 기업·기관과 광고 또는 고객 관계가 없습니다.

### 우리 팀 AI, 문서가 쌓인 곳부터 살펴보세요

원문: https://searchkorea.kr/articles/document-ai-choose-from-your-workflow · v10 · 2026-09-29T01:45:04.764Z

기능이 많은 AI보다 우리 자료를 찾고 결과를 넘기기 쉬운 AI가 필요한 때가 있습니다. 검색·작성·회의 정리 업무를 나눠 도입할 범위를 좁혀봅니다.

AI에게 제안서 초안을 부탁하기는 쉽습니다. 그런데 초안에 넣을 최신 가격표는 메일에 있고, 지난 제안서는 드라이브에 있으며, 고객과 합의한 내용은 회의록에 남아 있다면 어떨까요. 글을 쓰기 전에 자료를 찾아 모으는 일이 먼저 생깁니다. 우리 팀에 맞는 문서용 AI는 이 과정에서 차이가 드러납니다.

도입 회의에서는 “어떤 모델이 가장 좋은가”보다 최근에 끝낸 업무 하나를 펼쳐보세요. 무엇을 찾느라 오래 걸렸는지, 어떤 내용을 다시 작성했는지, 누가 최종 결과를 받았는지 보이면 AI에 맡길 일도 작아지고 분명해집니다.

## 찾는 일이 어려운지, 쓰는 일이 어려운지

설명용 업무 상황에서 후보를 좁히는 법
막히는 지점 | 먼저 맡겨볼 일 | 좋은 결과물의 모습
자료를 찾느라 여러 문서를 연다 | 질문에 관련된 문단과 원문 찾기 | 답과 함께 원문 위치를 다시 열 수 있다
정보는 있지만 새 문서로 정리가 어렵다 | 승인된 자료로 제안서 초안 구성 | 수치·조건이 원자료와 일치한다
회의 후 일이 배정되지 않는다 | 결정 사항과 미결 사항 분리 | 담당자에게 넘길 일이 빠짐없이 드러난다

세 상황을 한 번에 해결하려고 하면 시험 범위가 너무 넓어집니다. 자료 검색이 병목인 팀에 멋진 문장만 만드는 도구를 보여줘도 도입 이유는 약합니다. 반대로 필요한 자료가 이미 정리돼 있다면 새로운 검색 체계보다 익숙한 문서에서 초안을 만들 수 있는 기능이 유용할 수 있습니다.

## 이미 쓰는 업무 공간을 첫 후보로 삼는 이유

Notion의 기업 검색은 워크스페이스와 연결 앱의 정보를 찾는 데서, Microsoft의 업무용 Copilot은 Word 같은 업무 앱과 접근 가능한 조직 데이터에서, Google Workspace의 AI는 Gmail·Docs·Meet 등의 작업에서 출발합니다. 제품명보다 현재 자료와 결과물이 오가는 위치를 대입해서 읽을 수 있는 차이입니다.

예를 들어 회의록과 업무표를 노션에서 관리하는 팀은 해당 자료를 찾는 작업부터 살펴볼 수 있습니다. Word 문서로 검토 의견을 주고받는 팀은 초안을 받은 뒤의 수정 과정이 중요합니다. Gmail의 고객 연락을 Docs 문서로 정리하는 팀은 두 작업 사이에서 옮겨 적는 수고를 줄일 수 있는지 볼 수 있습니다. 이 예시는 제품 성능 순위가 아니라 시험할 업무를 고르는 방법입니다.

자료가 있는 도구가 반드시 정답인 것은 아닙니다. 지원하는 연결 방식, 회사가 허용한 계정, 필요한 문서의 접근 권한에 따라 후보는 달라집니다. 다만 자료를 매번 수작업으로 복사해야 하는 제품과 이미 쓰는 공간에서 작업할 수 있는 제품은 도입 후의 일이 다르므로 함께 비교할 가치가 있습니다.

## 시연 질문 대신 지난 업무를 다시 해보세요

처음에는 민감정보를 제거해도 업무 형태가 남는 자료를 고르는 편이 좋습니다. 이미 완료한 제안서라면 어떤 결과를 얻어야 했는지 알 수 있습니다. 입력 자료를 정하고, 결과물을 받을 담당자가 원래 결과와 비교합니다. 문장이 더 자연스러운지에 앞서 필요한 항목이 빠졌는지, 근거 없는 조건을 덧붙였는지를 읽습니다.

“제안서를 잘 써준다”보다 “승인된 제품 정보로 구성 초안을 만들고, 가격과 납기는 담당자가 넣는다”가 작은 팀에서 시작하기 쉬운 범위입니다. 도구가 할 일과 사람이 결정할 일이 나뉘면 문제가 생겼을 때도 무엇을 바꿀지 알 수 있습니다. AI를 썼다는 사실만으로 끝나지 않고 실제 업무의 일부를 맡기는 방식입니다.

## 도입을 미뤄야 하는 경우도 있습니다

최신 가격표를 누구도 정하지 못했거나 같은 문서의 서로 다른 버전이 모두 공식 자료처럼 돌아다닌다면, 먼저 원자료를 정리해야 합니다. AI가 어떤 문서를 골랐는지에 따라 다른 답을 내놓는 문제를 도구 구매만으로 해결하기는 어렵습니다. 자료 소유자와 최종 승인본을 정하는 작업이 먼저입니다.

첫 도입에서 얻어야 할 답은 “이 AI가 좋다”가 아니라 “우리 팀의 이 업무를 어디까지 맡길 수 있다”입니다. 그 답이 생긴 다음 입력 정보의 범위와 구독 비용을 검토하면, 기능표가 아니라 실제로 맡길 일을 기준으로 계약할 수 있습니다.

업무 공간과 제품 범위는 공식 제품 안내를 바탕으로 설명했습니다. 본문의 상황은 실제 고객 도입 사례가 아닙니다.

공식 공개 자료를 바탕으로 작성한 서치코리아 자체 기사입니다. 등장 기업·기관과 광고 또는 고객 관계가 없습니다.

## 기업과 제품의 역할

### Google

Google은 기업이고 Google Workspace와 Gemini는 구분되는 제품·서비스 이름이다. 이 기획에서는 Workspace의 문서 업무 환경과 해당 요금제에 포함된 Gemini 기능을 각각 설명한다.

Google은 기업이고 Google Workspace와 Gemini는 구분되는 제품·서비스 이름이다. 이 기획에서는 Workspace의 문서 업무 환경과 해당 요금제에 포함된 Gemini 기능을 각각 설명한다.

Gmail·Docs·Meet를 중심으로 일하는 조직은 이미 쓰는 업무와 AI 기능의 연결을 비교할 수 있다. 제품 이름이 같아 보여도 개인용 계정과 업무용 관리 계정, 선택한 요금제의 기능·관리 범위는 같다고 전제하지 않는다.

업무 환경을 옮길 때는 개인 소유 문서와 조직 공동 자료를 나누는 것이 출발점이다. 조직 Data Export와 개인 Takeout은 같은 절차가 아니다. 공유 자료, 외부 앱의 데이터, Google 로그인에 의존하는 접속도 파일 사본과 별도로 정리한다.

구독 취소 후 Cloud Identity가 남더라도 업무 편집 기능이 모두 유지된다고 볼 수 없다. 연간 약정과 유연 요금제의 종료 청구도 별도 조건이다. 이 기획은 공개 조건의 판단 자료이며 특정 고객의 계정 이전·한국 견적·법적 보관 적합성 결과가 아니다.

공개 문서: https://searchkorea.kr/entities/google · v4

### Microsoft

Microsoft는 다양한 업무 제품을 제공하는 기업이며 Copilot은 기업의 다른 이름이 아니다. 이 기획은 Microsoft 업무용 Copilot과 Microsoft 365 기반 업무 구독을 나누어 다룬다.

Microsoft는 다양한 업무 제품을 제공하는 기업이며 Copilot은 기업의 다른 이름이 아니다. 이 기획은 Microsoft 업무용 Copilot과 Microsoft 365 기반 업무 구독을 나누어 다룬다.

Word와 조직 문서 환경을 이미 쓰는 팀은 적격 기본 구독과 추가 AI 라이선스의 관계가 먼저다. AI 이용 범위 변경, 사용자 라이선스 이동, 기본 조직 구독 종료는 서로 다른 결정이다. 필요한 기능을 바꾸기 위해 자료를 보관하는 기반 구독까지 종료할 이유가 있는지부터 정한다.

구독을 끝낼 때에는 청구 계정·약정과 데이터 접근 상태를 함께 본다. 명시적 삭제는 자동 갱신 해제와 같지 않으며, 삭제된 구독을 새로 구매하는 일을 복원 계획으로 삼을 수 없다. 사용 중지 시 일반 사용자와 관리자의 접근 범위도 구별해야 한다.

이 자료는 업무용 공식 안내 범위의 비교다. 개인용 Copilot, 모든 리셀러 계약, 고객의 협상 견적을 함께 검증한 것이 아니다. 공식 구매·지원 문서의 적용 계정과 지역을 확인한 뒤 선택한다.

공개 문서: https://searchkorea.kr/entities/microsoft · v4

### Notion

Notion은 문서와 데이터베이스를 워크스페이스에서 함께 다루는 제품을 제공한다. 이 기획이 다루는 대상은 기업 자체, 기반 워크스페이스, 그 위의 AI 기능이다. 셋은 서로 다른 설명 대상이다.

Notion은 문서와 데이터베이스를 워크스페이스에서 함께 다루는 제품을 제공한다. 이 기획이 다루는 대상은 기업 자체, 기반 워크스페이스, 그 위의 AI 기능이다. 셋은 서로 다른 설명 대상이다.

업무 지식과 프로젝트 기록이 Notion 안에 모여 있는 조직은 AI 검색의 출발점과 연결 앱의 범위를 함께 비교할 수 있다. 계속 편집할 목록은 데이터베이스의 행과 속성, 완료한 프로젝트는 읽을 사본과 댓글의 보존이 선택 기준이 된다.

공식 반출 안내를 기준으로 읽을 사본과 다른 도구에서 재사용할 파일을 나누어야 한다. HTML의 댓글 보관, Markdown·CSV의 문서와 데이터베이스 구분, 보기별 반출 범위를 별도로 다룬다. 반출 파일이 있다는 이유만으로 기존 권한과 공동 업무가 재구성된다고 전제하지 않는다.

Business의 AI 구성과 별도 사용량 조건은 해당 AI 서비스에서, 워크스페이스의 이동·복원 조건은 기반 서비스에서 설명한다. 가격·한국 계약 견적·실사용 성능은 회사 전체의 속성이 아니다.

공개 문서: https://searchkorea.kr/entities/notion · v5

## 근거가 있는 활용 문장과 조건

### Eurostat 자료에서 2025의 기업의 업무상 AI 기술 사용에 대해 20%를 서술한다.

Eurostat 자료에서 2025의 기업의 업무상 AI 기술 사용에 대해 20%를 서술한다.

조건: EU 기업 중 종사자(직원·자영업자) 10명 이상, NACE Rev.2 C–J·L–N·95.1 / AI 기술 전반 / 기업의 업무상 AI 기술 사용
한계: 생성형 AI 외 여러 AI 기술을 포함. 2025년에는 이미지·영상·오디오 생성이 조사 기술 범위에 포함되며 2024년 범위와도 주의해 비교.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/eurostat-enterprise-ai-displayed-rate · v3 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z
원문: https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2 / 첫 문단 및 Methodological notes
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/eurostat-enterprise-ai-definition-source · v3 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z

### Eurostat의 해당 기업 조사 범위는 종사자 10명 이상이다.

Eurostat의 해당 기업 조사 범위는 종사자 10명 이상이다.

조건: EU 기업 중 종사자(직원·자영업자) 10명 이상, NACE Rev.2 C–J·L–N·95.1
한계: 생성형 AI 외 여러 AI 기술을 포함. 2025년에는 이미지·영상·오디오 생성이 조사 기술 범위에 포함되며 2024년 범위와도 주의해 비교.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/eurostat-enterprise-ai-population-size · v2 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z
원문: https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2 / Methodological notes: 기업 규모, NACE 범위, AI 기술 목록
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/eurostat-enterprise-ai-definition-source · v3 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z

### Google Workspace · Standard의 Gemini — 문서 업무 출발점

Gmail·Docs·Meet 등 Workspace 앱의 문서 업무에서 시작한다.

조건: 2026-09-16 열람한 업무용 제품의 공식 안내 범위에 한정한다. 실제 계약과 관리자 설정을 확인해야 한다.
한계: 공식 문서에 표시된 조건의 비교이며 한국 계약의 견적·법적 적합성·실사용 품질·속도·정확도는 평가하지 않았다. 개인용 계정, 외부 에이전트, 별도 계약에는 다른 조건이 적용될 수 있다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/document-ai-google-0 · v3 · 확인 2026-09-16T03:25:57.215Z
원문: https://workspace.google.com/pricing.html / Standard / Gemini in Workspace apps 비교 행
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/document-ai-gp-official · v3 · 확인 2026-09-16T03:25:57.215Z

### Google · 공식 기업 이름과 소개

Google는 링크된 공식 기업 소개에서 사용하는 이름이다. 이 기업 식별은 개별 서비스의 가격·구독 조건을 의미하지 않는다.

조건: 기업 이름·공식 소개 주소의 연결에 한정한다.
한계: 소유권 변경·법인 등기·고객 관계·상표 권리 또는 제품 이용 조건을 검증한 사실이 아니다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/google-company-name · v2 · 확인 2026-09-16T07:12:34.163Z
원문: https://about.google/ / 공식 기업 소개의 제목과 사이트 정보
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/google-company-identity · v2 · 확인 2026-09-16T07:12:34.163Z

### Microsoft · 공식 기업 이름과 소개

Microsoft는 링크된 공식 기업 소개에서 사용하는 이름이다. 이 기업 식별은 개별 서비스의 가격·구독 조건을 의미하지 않는다.

조건: 기업 이름·공식 소개 주소의 연결에 한정한다.
한계: 소유권 변경·법인 등기·고객 관계·상표 권리 또는 제품 이용 조건을 검증한 사실이 아니다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/microsoft-company-name · v2 · 확인 2026-09-16T07:12:34.163Z
원문: https://www.microsoft.com/en-us/about / 공식 기업 소개의 제목과 사이트 정보
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/microsoft-company-identity · v2 · 확인 2026-09-16T07:12:34.163Z

### Microsoft 업무용 Copilot — 문서 업무 출발점

Word 등 업무 앱과 권한이 있는 조직 데이터에서 시작한다.

조건: 2026-09-16 열람한 업무용 제품의 공식 안내 범위에 한정한다. 실제 계약과 관리자 설정을 확인해야 한다.
한계: 공식 문서에 표시된 조건의 비교이며 한국 계약의 견적·법적 적합성·실사용 품질·속도·정확도는 평가하지 않았다. 개인용 계정, 외부 에이전트, 별도 계약에는 다른 조건이 적용될 수 있다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/document-ai-microsoft-0 · v4 · 확인 2026-09-16T03:25:57.215Z
원문: https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/microsoft-365-copilot-privacy / proprietary organizational data / Data stored about user interactions / Extensibility
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/document-ai-md-official · v4 · 확인 2026-09-17T01:54:47Z

### Notion AI · Business — 구독 구조

Business의 AI 구성과 별도 에이전트 크레딧을 구분한다.

조건: 2026-09-16 열람한 업무용 제품의 공식 안내 범위에 한정한다. 실제 계약과 관리자 설정을 확인해야 한다.
한계: 공식 문서에 표시된 조건의 비교이며 한국 계약의 견적·법적 적합성·실사용 품질·속도·정확도는 평가하지 않았다. 개인용 계정, 외부 에이전트, 별도 계약에는 다른 조건이 적용될 수 있다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/document-ai-notion-1 · v4 · 확인 2026-09-16T03:25:57.215Z
원문: https://www.notion.com/pricing / Business / Plans and features / Custom Agents
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/document-ai-np-official · v4 · 확인 2026-09-17T01:54:47Z

### Notion AI · Business — 문서 업무 출발점

Notion 워크스페이스와 연결 앱의 검색에서 시작한다.

조건: 2026-09-16 열람한 업무용 제품의 공식 안내 범위에 한정한다. 실제 계약과 관리자 설정을 확인해야 한다.
한계: 공식 문서에 표시된 조건의 비교이며 한국 계약의 견적·법적 적합성·실사용 품질·속도·정확도는 평가하지 않았다. 개인용 계정, 외부 에이전트, 별도 계약에는 다른 조건이 적용될 수 있다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/document-ai-notion-0 · v3 · 확인 2026-09-16T03:25:57.215Z
원문: https://www.notion.com/help/enterprise-search / Enterprise Search — 소개 및 이용 요금제
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/document-ai-ns-official · v3 · 확인 2026-09-16T03:25:57.215Z

### Notion · 공식 기업 이름과 소개

Notion는 링크된 공식 기업 소개에서 사용하는 이름이다. 이 기업 식별은 개별 서비스의 가격·구독 조건을 의미하지 않는다.

조건: 기업 이름·공식 소개 주소의 연결에 한정한다.
한계: 소유권 변경·법인 등기·고객 관계·상표 권리 또는 제품 이용 조건을 검증한 사실이 아니다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/notion-company-name · v2 · 확인 2026-09-16T07:12:34.163Z
원문: https://www.notion.com/about / 공식 기업 소개의 제목과 사이트 정보
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/notion-company-identity · v2 · 확인 2026-09-16T07:12:34.163Z

### Notion 데이터베이스 보기의 반출 한계

데이터베이스의 모든 보기를 한꺼번에 반출할 수는 없다. 현재 보기 또는 기본 보기를 선택하며, 폼 보기는 테이블 보기로 바꿔 반출한다.

조건: 데이터베이스 보기의 반출에 한정한다.
한계: 공급자의 공개 안내를 읽은 사실이다. 실제 계정에서 반출·취소·복원을 실행하거나 고객의 계약 적용 여부를 확인한 결과가 아니다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/document-transfer-notion-views · v3 · 확인 2026-09-16T07:12:34.163Z
원문: https://www.notion.com/help/export-your-content / FAQs — database views / Form views
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/document-exit-ne · v4 · 확인 2026-09-17T01:54:47Z

### Notion 형식별 구조 보존

HTML 반출은 페이지·블록 댓글을 포함할 수 있다. Markdown·CSV 반출에서는 전체 페이지 데이터베이스를 CSV와 하위 페이지 Markdown으로 받는다.

조건: 해당 반출 형식 안내에 한정하며 모든 관계·권한·앱 동작의 복원을 보장하지 않는다.
한계: 공급자의 공개 안내를 읽은 사실이다. 실제 계정에서 반출·취소·복원을 실행하거나 고객의 계약 적용 여부를 확인한 결과가 아니다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/document-transfer-notion-formats · v3 · 확인 2026-09-16T07:12:34.163Z
원문: https://www.notion.com/help/export-your-content / Export as HTML / Export as Markdown & CSV
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/document-exit-ne · v4 · 확인 2026-09-17T01:54:47Z

### OECD 자료에서 2024 Q4의 본인 또는 동료의 업무상 사용에 대해 30.7%를 서술한다.

OECD 자료에서 2024 Q4의 본인 또는 동료의 업무상 사용에 대해 30.7%를 서술한다.

조건: 오스트리아·캐나다·독일·아일랜드·일본·한국·영국의 고용인원 1~249명 기업(1인 기업 포함) / 생성형 AI / 본인 또는 동료의 업무상 사용
한계: 본인 또는 동료의 개인 주도 사용도 포함한다. 국가별 가중 결과의 평균을 사용하며 세계 기업 전체의 이용률이나 기업 승인 도입률이 아니다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/oecd-sme-genai-displayed-rate · v3 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z
원문: https://www.oecd.org/en/publications/generative-ai-and-the-sme-workforce_2d08b99d-en/full-report/component-4.html / Which SMEs are using generative AI? 첫 문단, Box 2.1, Figure 2.1 note
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/oecd-sme-genai-definition-source · v3 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z
원문: https://www.oecd.org/en/publications/generative-ai-and-the-sme-workforce_2d08b99d-en/full-report/component-3.html / Survey methodology, Box 1.1, Table 1.1
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/oecd-sme-genai-methods · v3 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z

### OECD 조사의 기업 규모 정의는 고용인원 1~249명이다.

OECD 조사의 기업 규모 정의는 고용인원 1~249명이다.

조건: 오스트리아·캐나다·독일·아일랜드·일본·한국·영국의 고용인원 1~249명 기업(1인 기업 포함)
한계: 본인 또는 동료의 개인 주도 사용도 포함한다. 국가별 가중 결과의 평균을 사용하며 세계 기업 전체의 이용률이나 기업 승인 도입률이 아니다.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/oecd-sme-genai-population-size · v2 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z
원문: https://www.oecd.org/en/publications/generative-ai-and-the-sme-workforce_2d08b99d-en/full-report/component-3.html / Survey methodology, Box 1.1, Table 1.1
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/oecd-sme-genai-methods · v3 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z

### ONS 자료에서 2026-06-15/2026-06-28의 기업의 자기 보고 AI 기술 사용에 대해 약 35%를 서술한다.

ONS 자료에서 2026-06-15/2026-06-28의 기업의 자기 보고 AI 기술 사용에 대해 약 35%를 서술한다.

조건: 영국 직원 10명 이상 기업의 Figure 1 집계. BICS는 농업·석유가스 채굴·에너지 생산공급·공공행정국방·공공 교육보건·금융보험 등을 제외. / 하나 이상의 AI 기술 / 기업의 자기 보고 AI 기술 사용
한계: 약 35%라는 서술 정밀도를 유지한다. 자기 보고이며 특정 기업의 효과·승인 도입·업무 품질을 측정한 값이 아니다. 기간 캡션 불일치를 보존.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/ons-bics-ai-displayed-rate · v4 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z
원문: https://www.ons.gov.uk/businessindustryandtrade/business/businessservices/articles/artificialintelligenceinukbusinesses/2023to2026 / Section 3 Trends, Figure 1 heading and notes
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/ons-bics-ai-definition-source · v4 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z

### ONS의 해당 AI 사용률 그림은 직원 10명 이상 기업을 다룬다.

ONS의 해당 AI 사용률 그림은 직원 10명 이상 기업을 다룬다.

조건: 영국 직원 10명 이상 기업의 Figure 1 집계. BICS는 농업·석유가스 채굴·에너지 생산공급·공공행정국방·공공 교육보건·금융보험 등을 제외.
한계: 약 35%라는 서술 정밀도를 유지한다. 자기 보고이며 특정 기업의 효과·승인 도입·업무 품질을 측정한 값이 아니다. 기간 캡션 불일치를 보존.
사실: https://searchkorea.kr/evidence/ons-bics-ai-population-size · v3 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z
원문: https://www.ons.gov.uk/businessindustryandtrade/business/businessservices/articles/artificialintelligenceinukbusinesses/2023to2026 / Section 3 Figure 1 및 Notes, Section 7 Data sources and quality
공개 출처: https://searchkorea.kr/sources/ons-bics-ai-definition-source · v4 · 확인 2026-09-16T01:36:41.548Z

## 자료와 도구를 사용하는 순서

질문별 본문을 읽고 필요한 원자료·작성 예제를 선택합니다. 공개 기준과 개인 입력·실제 실행 결과는 구분합니다.

## 공개 연구 첨부

## 발행 이후 상태

로컬 공개 원문과 자료: 위 공개 URL·버전으로 확인.
외부 채널 전달: 미실행.
독자 이용·문의: 이 패키지에서 실적을 주장하지 않음.
AI 원응답·인용 URL·고객 사실 사용: 미측정.
실제 제품 반출·복원: 미실행.

## 다음 조사와 편집

기존 정의·제품·항목 코드를 유지하여 실제 다른 시점의 원문을 재확인합니다. 파일 바이트 변화와 사실 변화를 구분하고, 바뀐 조건이 영향을 주는 질문·기사·계획을 갱신합니다. 기간 경과 없이 반복 조사 성과를 만들지 않습니다.

겹치는 글을 합치고 독자의 질문 순서로 읽기 경로를 새로 구성했습니다.

공식 공개 자료를 해설한 기획입니다. 실제 제품 도입 결과나 개별 이용자의 상황을 대신 판정하지 않습니다.