오픈AI의 최근 연구에 따르면 챗GPT의 기업 사용량과 직원 1인당 매출 사이의 통계적 관계는 미미하다는 결과가 나왔다. 이 연구는 기업의 인공지능(AI) 도입이 증가하고 있지만, 사용량만으로 투자수익률을 정확히 측정하기에는 한계가 있다고 분석했다. 오픈AI는 'How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT'라는 제목의 사전논문을 12일 발표했으며, 이는 2026년 3월까지의 챗GPT 엔터프라이즈 계정 기록 및 미국 상장사의 재무 데이터를 분석한 결과다.

논문에 의하면, 챗GPT의 사용은 신규 고객 유입과 기존 고객의 애용 증가에 의해 가속화된 것으로 보인다. 특히 대규모 기업과 고부가가치 기업들이 챗GPT를 도입하고 있으며, 이들 기업은 연구개발비와 판매관리비 비율이 상대적으로 높은 경향을 보였다. AI의 활용은 특정 부서에 국한되지 않고, 업무의 전반에 걸쳐 주요한 도구로 자리잡고 있다는 사실도 주목할 만하다. 특히 초기 경력층에서는 챗GPT 사용 강도가 높았다.

그러나 주요 쟁점은 AI를 활성히 사용하는 기업들이 실제로 재무 성과에서도 유리한지를 확인하는 것이었다. 포천(Fortune)이 발표한 내용에 따르면, 챗GPT 사용 지표가 직원 1인당 매출과 통계적으로 유의미한 연결이 없었다고 전했다. 이는 AI가 기업의 매출에 기여하지 않는다는 결론과는 거리가 있다. 연구 결과, 매출 생산성이 이미 높은 기업들이 먼저 챗GPT를 도입했을 가능성, 또는 사용 효과가 재무적 성과로 나타나는 데 시간이 필요할 수 있다는 염려가 남아 있다.

직원 1인당 매출은 기업의 총 매출을 직원 수로 나눈 지표로, 이는 산업별, 자본집약도, 인력 구조, 외주 비율 등 여러 요인에 따라 변동이 클 수 있어 단일 지표로 AI의 효과를 판별하기에는 무리가 있다. 현재 기업용 AI 시장에서는 사용량과 실제 성과 간의 간극을 메우는 것이 핵심과제로 부각되고 있다. 대부분의 기업은 간편히 측정할 수 있는 좌석 수, 메시지 수, 토큰 사용량 등 기본적인 지표에 초점을 맞추지만, 실제 성과는 다양한 요소, 즉 업무 시간 절감, 오류 감소, 매출 전환, 고객 대응 속도 등을 종합적으로 고려해야 한다.

오픈AI가 5월 6일 발표한 ‘B2B Signals’에 따르면, 최전선에서 활동하는 기업들이 일반 기업보다 3.5배 더 많은 인텔리전스를 활용하고 있다. 이 자료에서 메시지량이 격차의 약 36%만 설명할 수 있으며, 코덱스(Codex)는 프런티어 기업에서 일반 기업보다 16배 더 많이 사용된다고 밝혔다. 이는 단순한 사용 빈도보다는 어떤 도구를, 그리고 어떤 업무에 적용했는지가 성과의 핵심이라는 점에서도 의의가 크다.

이와 같은 변화는 AI의 활용이 단순한 질의응답을 넘어, 업무의 재배치 및 과업의 확장으로 이어지고 있다는 것을 의미한다. 오픈AI는 7월 27일 자료에서 업무 관련 메시지의 16.8%, 그리고 직무 특화 메시지의 43.5%가 다른 직무의 과업과 겹치고 있다고 밝힘으로써 이러한 트렌드를 뒷받침했다.

AI 에이전트의 경쟁은 이제 모델 성능에서 기업 시스템과의 통합으로 옮겨가고 있으며, 기업들은 성과 측정 체계와 권한 관리, 보안, 업무 흐름 통합 등을 종합적으로 고려하는 방향으로 나아가고 있다. 기업 고객의 투자수익률 입증은 오픈AI의 엔터프라이즈 사업에 있어 중요한 과제로 남아 있으며, 이러한 변화의 맥락에서 오픈AI의 인사이동도 주목받고 있다. 월스트리트저널(WSJ)과 악시오스(Axios)는 오픈AI가 최고매출책임자를 교체했다는 소식을 전했다.

결국, 기업용 AI의 효과에 대한 논의는 사용량 그 자체보다는 실제 업무에 어떻게 적용되며, 어떤 통제 및 측정 체계를 마련하는지로 본질적인 초점이 옮겨가고 있다.