[AI 에이전트 전쟁] AX 지속 '수익성' 관건…이익 개선 단 37%, 토큰 비용 부담

'이익에 일정 부분 기여' 작년과 같은 수준…기업 재무 성과 한계

고성과 기업, 업무 프로세스 재설계多…경영진 참여·성과 측정↑

참고 이미지 [사진=챗GPT]

기업의 인공지능 전환(AX)이 가속화하는 가운데 수익성 확보가 지속 가능성을 가를 핵심 변수로 떠올랐다. 개별 직원 단위의 AI 생산성 개선이 여전히 기업의 재무 성과로 연결되지 못하고 있다. 값비싼 토큰 등 운영비 부담까지 더해져 기업마다 AI 활용 전략이 중요해졌다는 지적이다.
 
31일 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지앤컴퍼니가 공개한 '2026년 AI 현황 : ROI(투자자본수익률)를 향한 여정(The state of AI in 2026: On the road to ROI)' 보고서에 따르면 AI를 활용한 기업의 재무 성과는 나아지지 않고 있다. 응답자의 단 37%만 AI가 이자·세전이익(EBIT)에 일정 부분 기여했다고 답했는데, 지난해와 같은 수준이다. 보고서는 전 세계 97개국 기업·기관 종사자 1719명을 대상으로 했다.
 
맥킨지는 AI 활용으로 EBIT를 5% 이상 늘린 기업을 'AI 고성과 기업'으로 분류했다. 여기에 해당하는 기업은 단 6%에 그쳤다. AI를 도입하는 기업은 많아졌지만, 재무 성과 개선은 정체된 셈이다.
 
이에 따라 수익성 확보가 AX의 최대 변수로 부상했다. 이미 기업 5곳 중 1곳은 토큰 비용 등 AI 운영비 압박을 받고 있다고 답했다. AI 챗봇은 물론 AI 에이전트, 소프트웨어(SW) 코딩 에이전트 등 다양한 도구 전반에서 비용 때문에 AI 사용에 제약이 있는 상황이다.

개별 토큰 가격은 낮아지고 있지만, 고도화한 추론·에이전트형 SW 개발에 필요한 토큰 소비·생성량은 더 빠르게 늘고 있다. AI 비용과 ROI를 함께 따지는 '토크노믹스(Tokenomics)' 관리가 기업의 새로운 과제다.
 
맥킨지는 기업별 수익성 격차를 가르는 핵심은 AI 도입 방식이라고 지적했다. 고성과 기업은 비용 절감뿐 아니라 성장과 혁신을 동시에 목표로 삼는다. 또 기존 업무에 AI를 덧붙이는 데 그치지 않고, 업무 흐름 자체를 다시 설계하는 경향이 강했다. 실제 고성과 기업의 4분의 3은 AI 활용을 계기로 업무 프로세스를 근본적으로 재설계한 상태라고 답했다.
 
경영진 참여와 성과 측정 체계도 수익에서 차이를 만들었다. 고성과 기업은 최고경영진이 AI 이니셔티브에 직접 관여하고, AI 도입 효과를 수치화하는 프로세스를 갖춘 경우가 더 많았다. 맥킨지는 AI 도구와 시범 사업을 단순히 늘리는 것보다 조직이 반복적으로 성과를 낼 수 있는 운영 역량을 구축해야 한다고 제언했다.
 
결국 AX 승부처는 '얼마나 많이 쓰느냐'가 아닌 '얼마나 돈이 되게 쓰느냐'로 옮겨가고 있다. 맥킨지는 AI 도구의 단순한 도입보다는 사업 자체를 변화시키며 해법을 찾는 기업이 지속적인 재무 성과를 낼 가능성이 높다고 봤다.