[AI 에이전트 전쟁] 매출 10억弗 이상 40% 도입...기업 간 양극화 더 커졌다

맥킨지앤컴퍼니 '2026년 AI 현황 : ROI를 향한 여정' 보고서

[사진=챗 GPT 생성 이미지]

생성형 인공지능(AI)이 산업 현장에 빠르게 침투하고 있는 가운데 대기업과 중소기업 간 AI 활용 격차가 더 커진 것으로 나타났다. AI가 담당하는 업무가 단순 실무에서 소프트웨어 개발, 제조업 공급망 관리, 마케팅 등 핵심 업무로 이동하면서 기업들의  AI 비용 부담도 최대 현안으로 떠올랐다. AI 자체가 기업의 '핵심  인재'로 진화하면서 경영 구조 재편이 가속화하는 양상이다. 
 
31일 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지앤컴퍼니가 최근 공개한 '2026년 AI 현황 : ROI(투자자본수익률)를 향한 여정(The state of AI in 2026: On the road to ROI)' 보고서에 따르면 연 매출 10억 달러(약 1조3800억원)를 초과하는 기업 중 AI 에이전트를 1개 이상 사용하고 있다고 응답한 기업은 40%로 나타났다.

지난해(27%)와 비교해 13%포인트 상승한 수치다. 반면 10억 달러 미만 기업의 AI 에이전트 활용 비율은 22%로 지난해와 비슷했다. 대기업과 중소·중견기업 간의 AI 도입 속도 차이가 확연해지고 있다는 게 맥킨지의 분석이다. 

기업 규모별 AI 에이전트 도입 단계도 차이가 컸다. 연 매출 10억 달러 이상 기업은 전사 확장 단계가 40%로 가장 많았고, 이어 미도입(27%), 시범 도입(17%), 실험(16%) 순이었다. 10억 달러 미만 기업은 미도입 비율이 41%로 가장 높았고, 전사 확장(22%), 실험(19%), 시범 도입 (18%) 순이다. 가장 널리 활용되는 도구로는 AI 챗봇(47%)이 1위였고 2위와 3위는 AI 에이전트와 소트프웨어 코딩 에이전트로 각각 20% 수준이다.

AI가 본격적인 확장 단계에 들어섰다고 응답한 비율은 44%로, 지난해보다 6%포인트 상승한 가운데 AI 도입에 대한 체감 효과도 기업 규모별로 온도 차가 컸다. 연 매출 10억 달러 이상 기업은 54%로, 평균치를 10%포인트 상회한 데 반해 중소기업은 33%에 그쳐 평균보다 11%포인트 낮았다.
 
업군별로는 IT·지식관리·소프트웨어 엔지니어링 등 기술 산업 종사자의 활용 비율이 31%로 가장 높았고, 이어 소비재·유통 마케팅 분야(15%), 자동차·항공우주·반도체 등 첨단 제조업 공급망 및 재고관리(14%), 제조(14%) 순으로 나타났다. 맥킨지는 "기술 분야에서는 코딩, 소비재 유통에서는 마케팅, 첨단 제조업에서는 공급망과 생산 등이 AI가 투입되는 전장이 됐다"며 "가장 비용이 많이 투입되는 핵심 업무부터 AI가 활용되고 있다는 의미"라고 설명했다.
 
AI 에이전트는 기업의 IT 예산 배분 구조도 바꾸고 있다. 대표적인 분야가 코딩 에이전트를 활용한 소프트웨어 구매 비용 절감이다. 설문 결과 기업 5곳 중 1곳이 소프트웨어를 구매하는 대신 자체 코딩을 통해 소프트웨어를 구축하는 것으로 나타났다. 이로 인해 '하나 이상의 소프트웨어 제품을 실제 구매하지 않은 경험이 있다'고 답한 비율도 32%에 달했다. 업종별로는 기술(41%), 보건(39%), 서비스(38%), 에너지 및 소재(38%) 등의 순으로 높았다. 

리벤 반 더 베켄 맥킨지앤컴퍼니 시니어파트너는 "소프트웨어 코딩 에이전트의 부상으로 자체 개발 문화가 확대되면서 AI 기술 개발에 있어 외부 파트너십을 중시하던 대기업의 기조가 바뀌고 있다"며 "AI가 소프트웨어 시장의 소비자였던 기업을 생산자로 바꾸기 시작하면서 IT 예산 집행이 더 신중해지는 모습"이라고 말했다. 
 
기업들의 가장 큰 애로는 AI 비용 부담이다. 조사 결과 기업 10곳 중 2곳은 토큰 비용을 포함한 AI 운영비 때문에 기업의 AI 활용에 제약이 생긴다고 답했다. 최근 AI 에이전트는 모델 호출량과 데이터 처리량에 따라 비용이 증가하는 구조로 진화하고 있다. 
 
비용 부담에도 불구하고 기업 10곳 중 6곳은 향후 1년간 AI 투자를 늘릴 것이라고 답했다. 특히 AI를 통해 실제 성과를 거둔 '고성과(AI가 기업 EBIT의 최소 5% 이상 영향을 미친) 기업'일수록 투자 확대 의지가 강한 것으로 나타났다. 

단 틴코프 시니어파트너는 "응답자의 80%는 AI로 인한 향상성을 체감하지만 실제 기업 이자·세전이익(EBIT)에 기여한 곳은 37%에 불과했다"면서 "기업은 AI를 바탕으로 워크플로를 근본적으로 재설계하는 운영 모델을 구축해야 한다"고 말했다.