기업들의 AI 도입이 빠르게 확산되고 있지만, 정작 원하는 성과를 내는 곳은 극소수에 불과하다는 조사 결과가 나왔습니다. 글로벌 IT 인프라 서비스 기업 Kyndryl이 최근 발표한 ‘2026 People Readiness Report’에 따르면, 전 세계 기업의 57%가 AI 기술을 실제 업무에 배포(Deploy)한 것으로 나타났습니다. 그러나 이 중 핵심 목표 2가지를 모두 달성한 기업은 고작 11%에 그쳤습니다. AI 도입률은 높아졌지만, 투자 대비 효과(ROI)를 제대로 거두지 못하고 있다는 의미로 풀이됩니다.
AI 도입은 늘었지만, 자신감은 뒷걸음질
이 보고서가 주목할 점은 AI 도입 규모와 성과 간의 괴리뿐 아니라, 직원들의 AI 활용 자신감이 오히려 하락했다는 사실입니다. Kyndryl의 조사는 AI 기술이 현장에 빠르게 스며들수록 인력(Workforce)의 준비도가 따라가지 못하고 있음을 지적합니다. 기업은 AI에 막대한 자본을 쏟아붓고 있지만, 정작 이를 다룰 인재 양성과 조직 문화 변화에는 소홀했다는 분석입니다. 결과적으로 기술 도입 자체가 목표가 되어선 안 되며, ‘사람이 AI를 어떻게 활용할 것인가’라는 근본적인 질문을 던지게 합니다.
우리의 해석: AI 투자 열풍의 그림자
XPLAIN AI는 이 데이터에서 시장이 간과할 수 있는 리스크를 발견합니다. 57%라는 높은 도입률은 AI 관련 인프라·클라우드·컨설팅 업체에는 단기 호재로 작용할 수 있습니다. 그러나 목표 달성률 11%라는 초라한 성적표는 기업들이 AI 투자에 대한 회의감을 품거나, 다음 투자 라운드에서 신중해질 가능성을 시사합니다. 특히 AI 도입이 ‘경쟁사 따라잡기’용이 아닌 ‘실질적 생산성 향상’으로 이어지지 않으면, 결국 과잉 투자(Overinvestment) 국면이 올 수 있습니다.
이런 상황에서 수혜가 예상되는 기업은 AI 도입 자체보다 ‘AI를 업무에 정착시키는 솔루션’을 제공하는 곳입니다. 예를 들어, AI 모델 운영(MLOps) 플랫폼이나 교육·컨설팅 서비스 업체는 기업들의 니즈 증가로 혜택을 볼 수 있습니다. 반면, 리스크에 노출된 기업은 범용 AI 칩이나 클라우드 인프라 제공사일 수 있습니다. 기업들이 ‘AI 효과’에 실망해 투자를 줄이면, 이들 업체의 성장률에 제동이 걸릴 수 있기 때문입니다.
수혜와 리스크: 투자자 관점의 시나리오
- 잠재적 수혜: AI 교육·컨설팅 기업, MLOps·AI 거버넌스 솔루션 제공사, AI 특화 SaaS 기업 — 이들은 기업의 ‘AI 활용 능력’을 높이는 데 직접 기여합니다.
- 잠재적 리스크: AI 반도체·클라우드 인프라 업체 — 단기 수요는 견고하나, 장기적으로 기업의 ROI 실망이 투자 위축으로 이어질 경우 타격을 입을 수 있습니다.
단기적으로는 AI 인프라 투자가 계속될 가능성이 높지만, 중장기적으로는 ‘AI로 실제 수익을 내는 기업’과 ‘그렇지 않은 기업’의 주가 차별화가 진행될 전망입니다.
불확실성: 반대 시나리오와 확인할 지표
물론 이 보고서만으로 AI 시장의 둔화를 단정하기는 이릅니다. Kyndryl의 조사는 ‘People Readiness’에 초점이 맞춰져 있어, 기술 자체의 발전 속도나 특정 업종의 성과를 세분화하지 않았을 가능성이 있습니다. 예를 들어, 금융·헬스케어 등 규제 산업은 AI 도입 속도가 느리지만, 일단 정착하면 높은 ROI를 내는 패턴을 보여 왔습니다. 따라서 투자자들은 AI 관련 기업의 실적 발표에서 ‘AI 매출 비중’과 ‘고객 유지율’을 주목할 필요가 있습니다. 만약 주요 클라우드 업체들이 AI 서비스 매출 성장 둔화를 언급한다면, 이 보고서의 경고가 현실화되고 있다는 신호로 읽힐 수 있습니다.
결론적으로, AI 시장은 ‘도입’ 단계에서 ‘내재화’ 단계로 접어들고 있으며, 이 과정에서 승자와 패자가 갈릴 것입니다. 단순히 AI를 ‘도입했다’는 사실보다 ‘어떻게 활용하느냐’가 기업 가치를 결정하는 핵심 변수가 될 것입니다.
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출처
- AI is deployed in 57% of enterprises, but only 11% have hit their top two goals — MarketScale News · 언론 보도 · Sun, 26 Jul 2026 19:58:00 GMT
작성: XPLAIN AI 편집팀 · 검수: XPLAIN AI Editorial Desk
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