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
표가 잘리면 좌우로 이동해 읽을 수 있습니다.
| 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 |
이 내용의 자료·근거
근거 확인 · 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.
확인한 원출처 계열 1개 · 계보 미분류 0개. 전재·재분석 페이지 수는 독립 근거 수가 아닙니다.
- 자료 시점
- 과거 자료 · 연결된 공식 발행물의 사용 정의·목적을 확인한 기록이다. 현재 기업 전체의 사용률이나 제품 효과를 뜻하지 않는다.
- 재검토 예정
- 2026-12-15T00:00:00.000Z
- 주체
- 오스트리아·캐나다·독일·아일랜드·일본·한국·영국의 고용인원 1~249명 기업(1인 기업 포함)
- 역할
- 조사 응답의 집계 대상
- 지표 정의
- 본인 또는 동료의 업무상 사용
- 대상 집단·분모
- 오스트리아·캐나다·독일·아일랜드·일본·한국·영국의 고용인원 1~249명 기업(1인 기업 포함)
- 비교 기준
- 다른 조사의 값과 차이나 변화율을 계산하지 않음
- 측정 방법
- 주요 조사: 2024-10-14~2024-12-06, 전화 면접(CATI), 국가·기업 규모·산업별 층화 추출 / 기업 수 기준으로 국가·규모·산업을 가중. 생성형 AI를 모른다고 응답해 본조사에서 제외된 기업도 사용률 추정에는 반영.
- 관측값
- 30.7
- 단위
- %
- 기간
- 2024 Q4
- 성립 조건
- 오스트리아·캐나다·독일·아일랜드·일본·한국·영국의 고용인원 1~249명 기업(1인 기업 포함) / 생성형 AI / 본인 또는 동료의 업무상 사용
- 적용 한계
- 본인 또는 동료의 개인 주도 사용도 포함한다. 국가별 가중 결과의 평균을 사용하며 세계 기업 전체의 이용률이나 기업 승인 도입률이 아니다.
- 확인 범위
- 원자료 확인
OECD AI 이용 조사 정의 ↗
Which SMEs are using generative AI? 첫 문단, Box 2.1, Figure 2.1 note
OECD 조사 모집과 가중 방법 ↗
Survey methodology, Box 1.1, Table 1.1
근거 확인 · Eurostat 자료에서 2025의 기업의 업무상 AI 기술 사용에 대해 20%를 서술한다.
Eurostat 자료에서 2025의 기업의 업무상 AI 기술 사용에 대해 20%를 서술한다.
확인한 원출처 계열 1개 · 계보 미분류 0개. 전재·재분석 페이지 수는 독립 근거 수가 아닙니다.
- 자료 시점
- 과거 자료 · 공식 발행물의 해당 조사 기간과 정의에 한정한 원문 대조다. 현재 기업 도입률이나 제품 성능으로 확대하지 않는다.
- 재검토 예정
- 2026-12-15T00:00:00.000Z
- 주체
- EU 기업 중 종사자(직원·자영업자) 10명 이상, NACE Rev.2 C–J·L–N·95.1
- 역할
- 조사 응답의 집계 대상
- 지표 정의
- 기업의 업무상 AI 기술 사용
- 대상 집단·분모
- EU 기업 중 종사자(직원·자영업자) 10명 이상, NACE Rev.2 C–J·L–N·95.1
- 비교 기준
- 다른 조사의 값과 차이나 변화율을 계산하지 않음
- 측정 방법
- 2025년 기업 ICT 이용 조사 결과. 이 뉴스의 연도는 공통 현장조사 날짜가 아님. / 이 뉴스에는 국가별 가중·응답률 세부값이 제시되지 않음. EU 표시 집계값만 전사.
- 관측값
- 20
- 단위
- %
- 기간
- 2025
- 성립 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
- 적용 한계
- 생성형 AI 외 여러 AI 기술을 포함. 2025년에는 이미지·영상·오디오 생성이 조사 기술 범위에 포함되며 2024년 범위와도 주의해 비교.
- 확인 범위
- 원자료 확인
Eurostat AI 이용 조사 정의 ↗
첫 문단 및 Methodological notes
근거 확인 · 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.
확인한 원출처 계열 1개 · 계보 미분류 0개. 전재·재분석 페이지 수는 독립 근거 수가 아닙니다.
- 자료 시점
- 과거 자료 · 공식 발행물의 해당 조사 기간과 정의에 한정한 원문 대조다. 현재 기업 도입률이나 제품 성능으로 확대하지 않는다.
- 재검토 예정
- 2026-12-15T00:00:00.000Z
- 주체
- 영국 직원 10명 이상 기업의 Figure 1 집계. BICS는 농업·석유가스 채굴·에너지 생산공급·공공행정국방·공공 교육보건·금융보험 등을 제외.
- 역할
- 조사 응답의 집계 대상
- 지표 정의
- 기업의 자기 보고 AI 기술 사용
- 대상 집단·분모
- 영국 직원 10명 이상 기업의 Figure 1 집계. BICS는 농업·석유가스 채굴·에너지 생산공급·공공행정국방·공공 교육보건·금융보험 등을 제외.
- 비교 기준
- 다른 조사의 값과 차이나 변화율을 계산하지 않음
- 측정 방법
- BICS Wave 159: 제목과 문항의 2026-06-15~2026-06-28을 사용. Figure 1 출처 캡션에는 2026-06-05~2026-06-28로 달리 기재. / 기사 방법 설명은 0~9명 기업의 큰 조사 가중치 때문에 일부 추정에서 제외한다고 설명. 해당 그림은 10명 이상 집계.
- 관측값
- 35
- 단위
- %
- 기간
- 2026-06-15/2026-06-28
- 성립 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
- 적용 한계
- 약 35%라는 서술 정밀도를 유지한다. 자기 보고이며 특정 기업의 효과·승인 도입·업무 품질을 측정한 값이 아니다. 기간 캡션 불일치를 보존.
- 확인 범위
- 원자료 확인
ONS AI 이용 조사 정의 ↗
Section 3 Trends, Figure 1 heading and notes
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.
이 내용의 자료·근거
근거 확인 · OECD 조사의 기업 규모 정의는 고용인원 1~249명이다.
OECD 조사의 기업 규모 정의는 고용인원 1~249명이다.
확인한 원출처 계열 1개 · 계보 미분류 0개. 전재·재분석 페이지 수는 독립 근거 수가 아닙니다.
- 자료 시점
- 과거 자료 · 연결된 공식 발행물의 사용 정의·목적을 확인한 기록이다. 현재 기업 전체의 사용률이나 제품 효과를 뜻하지 않는다.
- 재검토 예정
- 2026-12-15T00:00:00.000Z
- 주체
- 오스트리아·캐나다·독일·아일랜드·일본·한국·영국의 고용인원 1~249명 기업(1인 기업 포함)
- 역할
- 조사 대상의 포함 범위
- 지표 정의
- 기업 규모 기준
- 대상 집단·분모
- 오스트리아·캐나다·독일·아일랜드·일본·한국·영국의 고용인원 1~249명 기업(1인 기업 포함)
- 비교 기준
- 범위 정의이며 전후 비교가 아님
- 측정 방법
- 주요 조사: 2024-10-14~2024-12-06, 전화 면접(CATI), 국가·기업 규모·산업별 층화 추출
- 관측값
- 1~249
- 단위
- 명
- 기간
- 2024 Q4
- 성립 조건
- 오스트리아·캐나다·독일·아일랜드·일본·한국·영국의 고용인원 1~249명 기업(1인 기업 포함)
- 적용 한계
- 본인 또는 동료의 개인 주도 사용도 포함한다. 국가별 가중 결과의 평균을 사용하며 세계 기업 전체의 이용률이나 기업 승인 도입률이 아니다.
- 확인 범위
- 원자료 확인
OECD 조사 모집과 가중 방법 ↗
Survey methodology, Box 1.1, Table 1.1
근거 확인 · Eurostat의 해당 기업 조사 범위는 종사자 10명 이상이다.
Eurostat의 해당 기업 조사 범위는 종사자 10명 이상이다.
확인한 원출처 계열 1개 · 계보 미분류 0개. 전재·재분석 페이지 수는 독립 근거 수가 아닙니다.
- 자료 시점
- 과거 자료 · 공식 발행물의 해당 조사 기간과 정의에 한정한 원문 대조다. 현재 기업 도입률이나 제품 성능으로 확대하지 않는다.
- 재검토 예정
- 2026-12-15T00:00:00.000Z
- 주체
- EU 기업 중 종사자(직원·자영업자) 10명 이상, NACE Rev.2 C–J·L–N·95.1
- 역할
- 조사 대상의 포함 범위
- 지표 정의
- 기업 규모 기준
- 대상 집단·분모
- EU 기업 중 종사자(직원·자영업자) 10명 이상, NACE Rev.2 C–J·L–N·95.1
- 비교 기준
- 범위 정의이며 전후 비교가 아님
- 측정 방법
- 2025년 기업 ICT 이용 조사 결과. 이 뉴스의 연도는 공통 현장조사 날짜가 아님.
- 관측값
- 10
- 단위
- 명
- 기간
- 2025
- 성립 조건
- EU 기업 중 종사자(직원·자영업자) 10명 이상, NACE Rev.2 C–J·L–N·95.1
- 적용 한계
- 생성형 AI 외 여러 AI 기술을 포함. 2025년에는 이미지·영상·오디오 생성이 조사 기술 범위에 포함되며 2024년 범위와도 주의해 비교.
- 확인 범위
- 원자료 확인
Eurostat AI 이용 조사 정의 ↗
Methodological notes: 기업 규모, NACE 범위, AI 기술 목록
근거 확인 · ONS의 해당 AI 사용률 그림은 직원 10명 이상 기업을 다룬다.
ONS의 해당 AI 사용률 그림은 직원 10명 이상 기업을 다룬다.
확인한 원출처 계열 1개 · 계보 미분류 0개. 전재·재분석 페이지 수는 독립 근거 수가 아닙니다.
- 자료 시점
- 과거 자료 · 공식 발행물의 해당 조사 기간과 정의에 한정한 원문 대조다. 현재 기업 도입률이나 제품 성능으로 확대하지 않는다.
- 재검토 예정
- 2026-12-15T00:00:00.000Z
- 주체
- 영국 직원 10명 이상 기업의 Figure 1 집계. BICS는 농업·석유가스 채굴·에너지 생산공급·공공행정국방·공공 교육보건·금융보험 등을 제외.
- 역할
- 조사 대상의 포함 범위
- 지표 정의
- 기업 규모 기준
- 대상 집단·분모
- 영국 직원 10명 이상 기업의 Figure 1 집계. BICS는 농업·석유가스 채굴·에너지 생산공급·공공행정국방·공공 교육보건·금융보험 등을 제외.
- 비교 기준
- 범위 정의이며 전후 비교가 아님
- 측정 방법
- BICS Wave 159: 제목과 문항의 2026-06-15~2026-06-28을 사용. Figure 1 출처 캡션에는 2026-06-05~2026-06-28로 달리 기재.
- 관측값
- 10
- 단위
- 명
- 기간
- 2026-06-15/2026-06-28
- 성립 조건
- 영국 직원 10명 이상 기업의 Figure 1 집계. BICS는 농업·석유가스 채굴·에너지 생산공급·공공행정국방·공공 교육보건·금융보험 등을 제외.
- 적용 한계
- 약 35%라는 서술 정밀도를 유지한다. 자기 보고이며 특정 기업의 효과·승인 도입·업무 품질을 측정한 값이 아니다. 기간 캡션 불일치를 보존.
- 확인 범위
- 원자료 확인
ONS AI 이용 조사 정의 ↗
Section 3 Figure 1 및 Notes, Section 7 Data sources and quality
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.
이 내용의 자료·근거
출처OECD · OECD AI 이용 조사 정의 ↗Which SMEs are using generative AI? 첫 문단, Box 2.1, Figure 2.1 note; Survey methodology, Box 1.1, Table 1.1
출처OECD · OECD 조사 모집과 가중 방법 ↗Survey methodology, Box 1.1, Table 1.1
출처Eurostat · Eurostat AI 이용 조사 정의 ↗첫 문단 및 Methodological notes; Methodological notes: 기업 규모, NACE 범위, AI 기술 목록
출처ONS · ONS AI 이용 조사 정의 ↗Section 3 Trends, Figure 1 heading and notes; Section 3 Figure 1 및 Notes, Section 7 Data sources and quality
이 기사의 적용 범위
서로 다른 시점·대상·질문의 발표값을 해설합니다. 동일 기준의 국가 순위나 현재 전체 기업 사용률이 아닙니다.
취재 방법과 확인 범위
공식 자료의 적용 범위를 대조하고 독자의 작업 순서에 맞춰 재구성했습니다. 설명용 상황은 실제 이용 후기와 구별합니다.
2026-09-29 Codex 자체 편집: 연결된 공식 자료와 주장 범위를 대조했습니다. 독립 인적 심사나 실제 제품 실행으로 표시하지 않습니다.
취재 자료와 참고 출처 · 4
OECD · OECD AI 이용 조사 정의 ↗확인 2026-09-16 · Which SMEs are using generative AI? 첫 문단, Box 2.1, Figure 2.1 note; Survey methodology, Box 1.1, Table 1.1
OECD · OECD 조사 모집과 가중 방법 ↗확인 2026-09-16 · Survey methodology, Box 1.1, Table 1.1
Eurostat · Eurostat AI 이용 조사 정의 ↗확인 2026-09-16 · 첫 문단 및 Methodological notes; Methodological notes: 기업 규모, NACE 범위, AI 기술 목록
ONS · ONS AI 이용 조사 정의 ↗확인 2026-09-16 · Section 3 Trends, Figure 1 heading and notes; Section 3 Figure 1 및 Notes, Section 7 Data sources and quality
발행·정정 이력
· v13 · 2026-09-29 운영자 요청에 따른 Codex 자체 편집: 단단한중문을 제외한 원고의 독자 질문·사례·설명·결론을 재작성하고 중복 글을 통합했습니다. 공식 자료와 계산을 대조했으며 독립 인적 검수·새 고객 성과·제품 실행을 주장하지 않습니다.
· v12 · v2.7 기사 본문을 바꾸지 않고 실제 문단·표의 행과 질문 표현, 적용 범위와 미확인 조건을 연결했다. 원문 위치·제품 귀속·지원과 미확인을 Codex가 자체 대조한 로컬 편집 반영이며 외부 AI 인용 성과나 독립 인간 심사가 아니다.
· v11 · v2.7 완성 작업 예제·공공서비스 조건 비교·완료 사업의 공개자료 분석과 판단 경로를 반영했다. 원문·산식·적용 한계를 대조한 Codex 자체 편집이며 독립 인적 심사·실제 고객·제품 계정 실행·AI 관측은 아니다.
· v10 · v2.4 공식 근거 대조와 제품·기반 구독 분리, 조건별 판단 및 개인 계획·완성 예시를 연결했다. Codex 로컬 편집 검토이며 독립 인적 검수·제품 실행 시험·고객 성과가 아니다.
· v9 · 근거의 내용 변경: v2.4 공식 근거 대조와 제품·기반 구독 분리, 조건별 판단 및 개인 계획·완성 예시를 연결했다. Codex 로컬 편집 검토이며 독립 인적 검수·제품 실행 시험·고객 성과가 아니다.
· v9 · 공식 원문 추가 대조와 편집 보강: 기업 식별·제품 조건을 분리하고 형식·계약·이전 선택을 확장했다. Codex 로컬 편집 검토이며 독립 인적 검수·제품 실행 시험·고객 성과가 아니다.
· v8 · 2026-09-16 Codex의 공식 원문 대조 후 로컬 공개. 고객·협찬 관계 없이 공급자의 업무용 제품 안내를 비교했다. 한국 견적·실사용 시험·독립 인적 검토·AEO/GEO 성과를 증명하는 공개가 아니다.
· v7 · 2026-09-16 Codex가 공식 원문과 본문·표·첨부 자료의 정의·범위·기간을 대조한 로컬 공개 검토본. 고객 효과·제품 우열은 측정하지 않았으며 사람의 독립 검토를 수행했다는 뜻이 아닙니다.