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그는 ‘AI 도입보다 어려운 것: AI를 일상으로 만드는 법’이라는 주제의 강연을 통해 “AI가 이미 눈앞에 와 있고 우리 일터와 생활에 들어와 있으나 효용의 가치로 완전히 연결되고 있지는 못하는 상황”이라고 진단했다.
그 이유에 대해 김 대표는 올해 마케팅·기획·개발·IT·운영 등 종사자 109명을 대상으로 AI 활용 현황을 분석한 ‘Redefine Work Report 2026’ 조사 결과를 들며 설명했다.
해당 조사에 따르면 AI 도입률은 80%에 달했으며 응답자의 70%가 2개 이상의 AI 도구를 동시에 사용하고 있었다. 목적과 상황에 따라 여러 AI를 ‘섞어 쓰는 것’이 표준이 된 것이다. 다만 김 대표는 “AI를 창의적인 생성보다는, 파편화된 데이터를 정리하거나 내 생각의 키워드를 던졌을 때 정리를 시키는 데 AI를 주로 활용하고 있다”고 지적했다.
응답자의 절반 이상인 55%가 개인 부담으로 AI를 사용하고 있었고 30%만이 회사 부담으로 활용한다고 답했다. 김 대표는 “그러다보니 조직 내에서 AI가 일상으로 들어오기에는 아직은 한계점이 있는 것”이라고 했다.
이미 AI의 업무 성과는 검증돼 있다. 주 40시간 기준으로 17.6%의 업무 시간 절감 효과가 있으며 AX를 잘한 기업들은 실제로 많은 효율을 느끼고 있다는 게 김 대표의 생각이다. 그는 “우리 조직이 하고 있는 일을 이해하는 AI를 선호할 수밖에 없고 그래야 정착(Stickiness)될 수 있다”고 말했다.
김 대표는 AI가 업무와 일상에 정착할 수 있는 몇 가지 조건을 제시했다. 먼저 그는 “AI 툴 자체가 내부에 존재하느냐 외부에 존재하느냐에 따라서 성패가 갈릴 수 있다”며 “개인별로 외부 AI를 활용하다 보면 AI 툴이 다 다르게 되고 회사 전체적으로 통일성도 떨어질 수 있기 때문”이라고 짚었다. AI 비용을 누가 부담하느냐도 중요한 조건이다. 김 대표는 “조직 차원에서 AI 비용을 지원했을 때, 생산성이 향상된 상태를 유지시켜 줄 수 있다”고 조언했다.
또 다른 핵심 조건으로는 업무의 맥락을 꼽았다. 김 대표는 “AI가 진짜 내 파트너처럼 함께 일하는 느낌을 주려면 매번 처음 보듯이 대화를 요약하고 자료를 정리하는 수준을 넘어, 내가 하고 있는 업무의 흐름과 맥락 자체를 이해해야 한다. 그러려면 조직 내부에 데이터가 충분히 쌓여 있어야 한다”고 주장했다. 이런 수준이 가능해지려면 우리가 일하는 방식 자체를 AI가 이해할 수 있도록 일관되게 데이터를 남기고 그 맥락 위에서 업무를 이어가야 한다는 의미다.
김 대표는 토스랩 사례를 들며 “예전에는 개발자 30명이 세 달 정도 투입돼야 했던 일을 지금은 3명이 2주 만에 해내고 있다. 생산성이 크게 오르다 보니 자연스럽게 회사의 영업이익률 등 재무지표 역시 개선될 수밖에 없다”면서 “IR 자료를 만들 때 혹은 우리 회사를 대외적으로 어필할 때 앞으로는 ‘우리 회사가 AX를 어느 정도까지 했는가’가 핵심 지표가 될 수 있다고 생각한다”고 덧붙였다.
