AI로 성과 내는 5%의 기업이 다르게 하는 것

AI를 도입한 기업은 많지만, 실적을 바꾼 기업은 5%에 불과합니다. McKinsey와 BCG 조사에서 드러난 상위 5%의 공통점 세 가지와, 제조업이 같은 방향으로 움직이려면 어디서부터 시작해야 하는지를 정리했습니다.

Jun 14, 2026

Contents

1. AI 활용 사례의 핵심, 도구가 아니라 일하는 방식을 다시 짰다 2. AI 도입 성과를 낸 기업은 넓게 퍼뜨리지 않고 깊게 집중했다 3. AI 활용 사례가 증명하는 것, 70%는 핵심 업무에서 나온다 AI 활용 사례가 보여주는 5%의 공통점

AI를 도입한 기업은 많습니다. 하지만 실적을 바꾼 기업은 많지 않죠. McKinsey의 2025년 조사에서 AI로 EBIT 5% 이상의 변화를 만들어 낸 기업은 전체의 5.5%였고, BCG 조사에서도 AI 성과를 실질적으로 내고 있는 "Future-built" 기업은 5%에 불과했습니다.

흥미로운 건, 이 5%가 나머지 95%보다 더 좋은 AI를 쓰고 있는 건 아니라는 점입니다. 같은 기술을 쓰면서도 결과가 갈리는 이유, 두 조사에서 공통으로 드러난 AI 활용 사례의 세 가지 차이를 정리했습니다.

1. AI 활용 사례의 핵심, 도구가 아니라 일하는 방식을 다시 짰다

성공적인 AI 활용 사례에서 가장 큰 차이는 AI를 어디에 붙였느냐가 아니라, 업무 방식 자체를 바꿨느냐에 있었습니다.

McKinsey가 기업의 AI 성과에 영향을 주는 25개 변수를 분석했는데, 1위는 "워크플로우 재설계"였습니다. 예산도, 인재도, AI 모델의 성능도 아닌, 일하는 흐름을 근본적으로 다시 짠 기업이 가장 높은 AI 도입 성과를 보인 거예요.

BCG 조사에서도 같은 패턴이 나왔습니다. 상위 5% 기업은 AI 워크플로우를 5배 더 많이 배포했고, 워크플로우 재설계에 집중하는 비율이 2.5배 높았습니다. 이들 중 90%는 AI 가치의 대부분이 기존 업무를 자동화하는 데서가 아니라, 업무 프로세스를 새로 만드는 데서 나올 것이라고 답했고요. 이런 AI 활용 사례들은 업무자동화가 단순 반복 제거가 아니라 프로세스 혁신이라는 점을 보여줍니다.

AI 활용 사례의 차이를 쉽게 정리하면 이렇습니다. 95%는 기존 업무 위에 AI를 얹었고, 5%는 AI 도입에 맞춰 업무 자체를 다시 설계했습니다. 기존 프로세스 위에 AI를 올리면, AI가 하는 일은 기존의 비효율을 더 빠르게 반복하는 것에 가까우니까요.

2. AI 도입 성과를 낸 기업은 넓게 퍼뜨리지 않고 깊게 집중했다

AI 활용 사례에서 두 번째 차이는 AI를 어디에 얼마나 적용했느냐입니다.

BCG 조사에서 흥미로운 숫자가 나왔습니다. 성과를 내는 기업은 평균 3.5개 유즈케이스에 집중하고 있었고, 성과가 안 나오는 기업은 6.1개에 분산하고 있었거든요. 적용 범위가 좁은 쪽이 ROI가 2.1배 높았습니다.

여러 부서에 조금씩 AI를 뿌리는 것보다, 한두 가지 핵심 업무에서 처음부터 끝까지 업무자동화가 제대로 작동하는 구조를 만드는 게 더 효과적이었던 겁니다. BCG는 이걸 "넓이보다 깊이"라고 표현합니다.

McKinsey 조사에서도 비슷한 패턴이 보입니다. 상위 기업의 55%가 워크플로우를 근본적으로 재설계한 반면, 나머지 기업에서는 이 비율이 20%에 그쳤거든요. 많은 곳에 얇게 바르는 것보다, 한 곳에서 깊이 바꾸는 AI 활용 사례가 성과로 연결되는 속도도 빨랐습니다.

AI 도입에서 성과까지 걸리는 시간도 달랐습니다. 집중하는 기업은 9~12개월, 분산하는 기업은 12~18개월이 걸렸고, 후자는 대부분 과도하게 낙관적인 일정이었다고 BCG는 지적합니다.

3. AI 활용 사례가 증명하는 것, 70%는 핵심 업무에서 나온다

AI 활용 사례에서 세 번째 차이는 AI를 어디에 적용했느냐입니다.

BCG 조사에 따르면, AI 가치의 70%는 R&D, 영업, 제조, 공급망 같은 핵심 업무에서 발생합니다. IT 부서에서 나오는 가치는 13%에 불과했고요. 2024년 대비 2025년에 핵심 업무의 비중은 8%포인트 더 늘어났습니다.

상위 5%는 이걸 일찍 파악하고 핵심 업무에 집중했습니다. 반면 나머지 기업들은 IT 부서 주도로 내부 효율화 도구를 먼저 도입하는 패턴이 많았죠. 문서 요약, 코드 생성, 회의록 정리 같은 도구는 편리하지만, 매출이나 원가에 직접 영향을 주기는 어렵거든요.

제조업으로 좁혀 보면 이 메시지가 더 선명해집니다. McKinsey 조사에서 제조업은 AI 적용 시 10~20% 원가 절감, 비부가가치 업무 20~30% 감소 효과가 보고된 영역입니다. 그런데 제조업에서 AI를 실제로 확대 적용하고 있는 기업은 10%도 안 됐습니다. 잠재력은 높은데 실행은 뒤처져 있는 거예요.

이 간극의 원인은 앞서 살펴본 것과 같습니다. BCG 조사에서 기업들이 꼽은 과제 1위가 "비정형 데이터를 관리할 역량이 없다(79%)"였거든요. 제조 현장의 견적서, 거래명세서, 발주서 같은 문서가 시스템이 읽을 수 있는 데이터로 전환되지 않은 채 남아 있으면, 아무리 좋은 AI를 도입해도 핵심 업무자동화에서 성과를 내기 어렵습니다.