똑똑하다는 범용 AI, 챗-GPT도 쓰는데, 왜 우리 기업의 생산성은 안 바뀔까?

챗-GPT도 쓰고 있는데, 왜 우리 조직은 여전히 그대로일까요? 많은 기업이 겪는 공통된 이유는 기술 부족이 아니라 ‘구조’ 부재입니다. 이번 글에서는 챗-GPT가 ‘똑똑한 인턴’에 머무르는 한계를 짚고,조직이 AI를 진짜 ‘디지털 직원’으로 성장시킬 수 있는 방법을 구체적으로 알려드립니다. 실제 업계 사례와 함께, AI가 성과로 이어지려면 무엇을 바꿔야 하는지 명쾌하게 정리했습니다.

원더스랩

Sep 01, 2025

똑똑하다는 범용 AI, 챗-GPT도 쓰는데, 왜 우리 기업의 생산성은 안 바뀔까?

Contents

1. 챗-GPT는 똑똑한 인턴일 뿐, 조직을 책임지지 않는다 2. 조직의 생산성: 단순 AI도입만으로 오르지 않는 이유 3. 그렇다면, 무엇이 달라져야 할까?4. AI 에이전트 설계 실제 사례 5. 조직은 기술이 아니라 ‘프로세스’로 바뀐다 6. 우리 조직의 생산성, AI로 바꾸려면

안녕하세요! 기업을 위한 맞춤형 AI 에이전트를 설계하는 원더스랩입니다.

“챗GPT는 이미 쓰고 있는데, 조직 생산성에는 크게…기여가 안되는 것 같아요” AI 에이전트 설계 현장을 다니며 대표님과 리더들에게 가장 많이 듣는 질문입니다. 메일 초안은 GPT가 대신 써주고, 회의록 요약도 버튼 하나면 되는데—정작 우리 팀은 여전히 반복적인 일을 붙잡고 있고, 사람이 빠지면 업무 공백이 생깁니다.

실제로 맥킨지의 2025년 발표된 ‘The State of AI’ 글로벌 조사에 따르면, 기업의 78%는 2024년에 최소 한 개 이상의 업무 기능에 AI를 도입했지만, 재무적인 성과 체감, 즉 Bottom‑line 수준에서 변화가 있었다고 응답한 기업은 매우 드물었습니다

이번 글은 생성형 AI를 이미 도입했지만, 조직 차원의 변화나 성과를 체감하지 못한 기업 실무자와 팀 리더를 위해 준비했습니다.단순히 GPT를 쓰는 수준에서 벗어나, 왜 조직은 바뀌지 않는지, 무엇을 바꿔야 AI가 ‘직원처럼’ 일할 수 있는지, 그리고 실제 업종별 사례에서 얻은 교훈을 함께 나누려 합니다. 지금 고민하고 계신 질문이 “우린 왜 여전히 비슷하지?”라면, 이 글을 끝까지 읽어보시길 권합니다.

1. 챗-GPT는 똑똑한 인턴일 뿐, 조직을 책임지지 않는다

범용AI(챗-GPT를 대표적 범용 AI로 구분하기에, 예시로 들겠습니다.)는 개인 단위로는 분명히 효과적입니다.

이메일 작성 시간: 10분 → 5분

회의록 정리: 30분 → 10분

즉, 개인 효율은 5~10% 정도 개선됩니다.하지만 조직 단위에서 기대했던 “혁신”은 잘 나타나지 않습니다. 왜냐하면 챗-GPT는 인턴처럼 지시받아 일하는 도구에 가깝기 때문입니다.

챗-GPT가 가진 네 가지 구조적 한계

환각(Hallucination) – 그럴듯한 오류 발생

수동성 – 스스로 업무를 이어가지 못함

단기 기억 – 대화가 끝나면 맥락을 잃음

회사 무지 – 우리 조직의 방식과 맥락을 모름

이 때문에 범용 AI는 특정 순간을 돕는 데는 유용하지만, 조직을 지속적으로 운영하기에는 한계가 있습니다.

2. 조직의 생산성: 단순 AI도입만으로 오르지 않는 이유

많은 기업이 “AI를 붙이면 달라지겠지”라 기대합니다. 하지만 실제 실패 요인은 기술이 아니라, AI가 효과적으로 일할 수 있도록 업무 프로세스를 재설계하지 않았기 때문입니다.

고객 응대: GPT가 답변 초안을 만들어도, 담당자가 일일이 검토·전송

보고서 작성: 데이터는 자동 요약되지만, 기준과 판단은 여전히 사람 몫

프로젝트 관리: 일정 충돌 여부를 AI가 확인해도, 최종 조율은 사람이

결국 프로세스가 재설계 되지 않으면, AI는 모든 일을 스스로 처리하지 못하고 사람의 지시를 기다리는 보조도구에 머물 수 밖에 없습니다.

3. 그렇다면, 무엇이 달라져야 할까?

조직이 진짜로 달라지려면 AI를 ‘도구’로 붙이는 게 아니라, 프로세스를 재설계하는 접근이 필요합니다.

1. 업무 단위로 쪼개기

하나의 역할은 작은 판단과 루틴의 집합입니다. AI가 맡을 수 있는 조각과 사람이 꼭 해야 하는 판단을 구분해야 합니다.

2. 반복 가능한 구조 만들기

“입력 → 처리 → 출력”이 명확해야 AI가 일을 이어받을 수 있습니다. 예외 처리 설계가 없으면 결국 다시 사람에게 돌아옵니다.

3. 성장 가능한 시스템 설계하기

AI도 경험을 축적해야 합니다. 동일한 실수를 반복하지 않고, 조직의 데이터와 규칙을 배워가며 발전할 수 있는 구조가 필요합니다.

4. AI 에이전트 설계 실제 사례

법률 업계: 상담·판례 분석에 수 주가 걸리던 과정을 AI가 일부 맡으면서 업무 속도가 20배 이상 단축된 사례가 있습니다. 이는 챗-GPT를 단순 도구로 도입한 것이 아닌, 조직의 일 처리 방식 자체를 새로 짰기 때문에 가능한 성과였습니다.

콘텐츠 제작: 기존엔 한 편 시나리오에 8주 걸리던 스튜디오가, 기획 → 생산 → 검토 → 피드백 과정을 루틴화하면서 1주 만에 제작이 가능해졌습니다. 중요한 건 “창작을 AI에게 맡겼다”가 아니라, 워크플로우를 구조화했다는 점이죠.

두 사례 모두 공통점은 “AI를 어디에 붙일까?”가 아니라 “업무 구조를 어떻게 재설계할까?”에 집중했다는 점입니다.

5. 조직은 기술이 아니라 ‘프로세스’로 바뀐다

챗-GPT를 쓰는데도 조직이 달라지지 않는 이유는 명확합니다. AI를 쓴 게 아니라, 업무 프로세스를 바꾸지 않았기 때문입니다.

결국 중요한 것은 범용 AI 같은 챗-GPT 사용 여부가 아니라,

“우리 조직은 AI가 일할 수 있는 구조를 갖췄는지” 를 살펴봐야 할 때입니다.

6. 우리 조직의 생산성, AI로 바꾸려면

AI는 도구가 아니라 함께 성장하는 디지털 동료가 될 수 있습니다. 이를 위해서는 설계(Architecture), 제작(Build), 그리고 성장(Cultivate)까지 단계적인 접근이 필요합니다. 기업마다 다른 워크플로우와 데이터 구조에 맞게 AI를 ‘직원처럼’ 키워내는 것이 앞으로의 경쟁력을 좌우할 것입니다.

AI 도입이 실험이 아닌 성과로 이어지길 원한다면, 이제는 “우리 조직의 업무 프로세스부터 어떻게 재설계할지”를 고민할 때입니다.

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원더스랩은 기업만의 고유한 워크플로우 방식에 맞춰 AI 직원을 설계·구축·성장시키는 서비스를 제공합니다

기업 간의 AI 격차는 이미 벌어지고 있습니다. 2025년 AI 도입 기업과 미도입 기업의 격차는 2030년에는 회복 불가능한 수준이 될 것입니다.

원더스랩과 함께 우리 기업에 맞는 AI 설계로 선도 기업이 되세요.