AI를 정기적으로 쓰는 조직 88%…EBIT 5% 이상 성과 낸 곳은 6%

AI를 정기적으로 사용하는 조직은 많았지만, AI로 상당한 가치를 얻고 EBIT에 5% 이상 영향을 줬다고 답한 고성과 조직은 전체 응답자의 6%에 그쳤다. 개인의 생산성 향상이 기업의 재무 성과로 곧바로 이어지지는 않았다.

맥킨지는 2026년 8월 25일 공개한 조사에서 응답자 1719명 가운데 약 10명 중 9명이 한 개 이상 업무 기능에서 AI를 정기적으로 사용한다고 밝혔다. 응답자 10명 중 8명은 AI가 개인 생산성을 높였다고 답했지만, AI가 기업 EBIT에 긍정적으로 기여했다고 답한 비율은 37%로 전년과 거의 같았다.

조사는 2026년 5월 4일부터 6월 8일까지 97개국에서 진행됐다. 맥킨지는 고성과 조직이 효율성뿐 아니라 성장과 혁신도 목표로 삼는 경향이 있다고 설명했다.

고성과 조직의 약 4분의 3은 업무 흐름을 재설계했다고 답했다. 다른 응답자 집단에서는 그 비율이 4분의 1이었다. 고성과 조직은 기존 업무에 AI를 덧붙이는 데 그치지 않고, AI에 맞춰 업무 흐름을 근본적으로 바꾸는 경향을 보였다.

이번 조사 결과는 AI 도입률만으로 기업 성과를 판단하기 어렵다는 점을 보여준다. 다만 설문 응답을 바탕으로 한 결과인 만큼, AI 도입이 거시경제 성장 둔화의 원인이라는 뜻은 아니다. 조직 내부의 업무·재무 성과와 경제 전체의 생산성 변화는 구분해야 한다.

WRITER와 Workplace Intelligence가 2026년 4월 공개한 별도 설문에서도 기업의 AI 도입 과정에 어려움이 보고됐다. 비기술직 직원 1200명과 C-suite 임원 1200명을 조사한 결과, 응답 조직의 79%가 AI 도입에 어려움을 겪고 있다고 답했다. C-suite 응답자의 54%는 AI 도입이 회사를 “갈라놓고 있다”고 답했다. 이는 응답자의 인식을 보여주는 결과로, 기업 전체의 객관적 성과를 측정한 통계와는 다르다.

AI 확산이 생산성 통계에 곧바로 반영되지 않을 수 있다는 문제는 컴퓨터와 인터넷이 보급될 때도 제기됐다. 미국 연방준비제도는 2000년 연설에서 로버트 솔로의 생산성 역설과 이후 생산성 증가 논의를 다뤘다.

과거 사례만으로 AI 시대에도 같은 결과가 반복된다고 볼 수는 없다. 포춘에 실린 밍 루의 기고문이 제기한 ‘혁신 역설’은 AI 확산이 경제성장을 늦췄다는 실증적 결론이 아니라, 기술 도입과 성과 사이의 간극을 설명하는 분석 틀이다.

맥킨지 조사에서 드러난 차이는 AI 사용 여부뿐 아니라 업무 흐름을 바꾸고 경영진이 실행을 뒷받침하는지에도 있었다. 개인 생산성 향상에 대한 응답과 기업 재무 성과 사이의 관계는 별도로 살펴볼 필요가 있다.