두 가지 유형의 AI 사용자가 등장하고 있으며, 그 격차는 놀라울 정도다

• AI 활용 수준이 극명하게 다른 두 사용자 집단이 형성되고 있으며, 이 차이가 기업 생산성 격차로 이어지고 있음
• 한쪽은 Claude Code, MCPs, Python 등 고급 AI 도구를 적극 활용하는 ‘파워 유저’ , 다른 한쪽은 여전히 ChatGPT 수준의 대화형 사용에 머무는 일반 사용자임
• Microsoft Copilot은 기업 시장에서 널리 배포되었지만, 기능 제약과 성능 한계로 인해 생산성 향상에 실패하고 있음
• 보안 정책, 폐쇄적 IT 환경, 레거시 시스템으로 인해 대기업은 최신 AI 도구를 도입하기 어려운 반면, 소규모 기업은 빠르게 AI를 내재화하며 효율을 높이고 있음
• 이러한 격차는 작은 팀이 대기업보다 훨씬 높은 생산성을 낼 수 있는 시대로 이어지고 있으며, 내부 API와 안전한 코드 실행 환경 구축이 미래 경쟁력의 핵심으로 부상함

두 가지 AI 사용자 유형

• AI 사용자 간의 생산성 격차가 급격히 확대되고 있음
  • 한쪽은 Claude Code, MCPs, 스킬 기반 워크플로를 활용하며 비기술자조차 터미널에서 AI를 적극 사용
  • 특히 재무 부문에서 Python 기반 자동화로 Excel의 한계를 극복하는 사례가 많음
• 다른 한쪽은 여전히 ChatGPT 수준의 단순 질의응답형 사용에 머물러 있음
  • 많은 직장인들이 여전히 이 범주에 속하며, AI의 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있음

Microsoft Copilot의 한계

• M365 Copilot은 기업 시장에서 광범위하게 배포되었지만, ChatGPT의 열화판 수준 인터페이스로 평가됨
  • 코드 실행 기능은 대용량 파일에서 자주 실패하며, 메모리·CPU 제한이 과도함
• Microsoft 내부조차 Claude Code를 사내 팀에 도입하고 있음
  • 이는 Copilot이 기술적으로 뒤처져 있음을 보여주는 사례로 언급됨
• 기업 환경에서는 Copilot 외 AI 도구 사용이 제한되어, 직원들이 비효율적 도구에 묶여 있음
  • 이로 인해 경영진이 AI의 효과를 과소평가하거나, 컨설팅 비용만 낭비하는 상황이 발생

대기업이 직면한 구조적 위험

• 보안 중심의 폐쇄적 IT 정책이 혁신을 가로막고 있음
  • 로컬 스크립트 실행이 제한되고, 내부 시스템에 API가 거의 없음
  • 엔지니어링 부서는 외주화 또는 사일로화되어, 안전한 AI 인프라 구축이 불가능한 경우가 많음
• 샌드박싱된 코드 에이전트 구축은 기술적으로 어렵지만 필수적임
  • 그렇지 않으면 AI가 생산 데이터베이스에 무제한 접근하는 위험이 존재

소규모 기업의 급성장

• 레거시 제약이 없는 중소기업은 AI를 빠르게 도입하며 생산성을 폭발적으로 높이고 있음
  • 예시로, 한 비기술 임원이 Claude Code를 이용해 30개 시트짜리 복잡한 Excel 모델을 Python으로 거의 자동 변환
  • 변환 후에는 몬테카를로 시뮬레이션, 외부 데이터 연동, 웹 대시보드 구축까지 수행 가능
• 이러한 환경에서는 소규모 팀이 대기업보다 훨씬 높은 효율을 보이며, 생산성의 추세가 역전되고 있음

미래의 업무 구조

• AI 생산성 향상은 상향식(bottom-up)으로 발생
  • 현업 팀이 직접 AI 워크플로를 설계할 때 가장 큰 성과를 냄
  • 반면, 외주 개발팀이 주도하는 전통적 ‘디지털 전환’은 효과가 낮음
• 내부 API 보유 여부가 기업의 AI 활용 능력을 결정
  • 단순한 읽기 전용 데이터웨어하우스부터, 핵심 비즈니스 프로세스의 API화까지 다양함
• 보안이 통제된 VM 환경에서 코드 에이전트를 실행하는 방식이 현실적 대안으로 제시됨
  • 읽기 전용 리포팅에는 적합하지만, 데이터 수정에는 아직 한계 존재
• 레거시 SaaS 기업은 API 부재로 인해 생산성 병목을 초래하거나, 반대로 대체될 위험에 직면
  • 반면, 신생 SaaS 제품은 API 중심 설계로 AI 통합에 유리함

지식 노동의 새로운 형태

• 프로그래밍 언어와 시스템 API 접근이 가능한 bash 샌드박스와 에이전트 프레임워크의 결합이 비기술자에게도 강력한 생산성 도구로 작동
  • 사용자는 프롬프트를 입력하고, 에이전트는 API를 통해 결과를 생성
  • 보고서 작성, 데이터 분석, 문서 생성 등 기존 오피스 앱 대부분을 대체 가능
• 이러한 변화는 작은 팀이 대기업보다 빠르게 경쟁 우위를 확보할 수 있는 시대를 열고 있음
  • AI 활용 격차는 실제로 존재하며, 그 속도는 점점 더 빨라지고 있음