IBM 기업가치연구소(IBM Institute for Business Value)는 2026년 5월 발표한 '경영진 재배선(Rewiring the C-suite)' 리포트에서 4년 뒤 기업 운영 결정의 48%를 AI가 인간 개입 없이 내릴 것이라 전망했다. 33개국 21개 산업 CEO 2,000명을 옥스퍼드 이코노믹스(Oxford Economics)와 함께 조사한 결과다. 그런데 같은 보고서에는 어색한 숫자가 하나 더 있다. 지금 이 순간 회사 안에서 AI를 정기적으로 업무에 쓰는 직원은 4명 중 1명뿐이다. CEO들이 가리키는 미래와 책상 위 현실의 간극이 이렇게 큰데도 변화의 방향은 같은 곳을 향한다. 그 격차를 메우는 것이 기술이 아니라 '조직 권한 구조'라는 점이 이번 보고서의 핵심이다.
CEO들의 가장 빗나간 예언, 그리고 다시 던지는 베팅
CEO들은 1년 전에 자신들이 내놓은 AI 성장 예측을 거의 그대로 틀렸다. IBM 보고서에 따르면 2024년 시점에서 CEO의 49%가 "2026년에는 첨단 AI가 성장의 주된 동력이 될 것"이라고 답했지만, 정작 2026년 현재 그렇게 답한 CEO는 10%에 그친다. 약 5배 가까운 격차다. 흥미로운 점은 같은 CEO들이 2030년에 대해서는 더 강한 베팅을 했다는 것이다. 응답자의 72%가 2030년에는 에이전트 AI(Agentic AI, 사람의 지시 없이 스스로 판단해 일을 수행하는 AI)가 성장을 주도할 것이라 본다. 한 번 실수한 사람이 같은 게임에 더 큰 칩을 거는 셈이다.
IBM은 이 차이를 '낙관의 후퇴'가 아니라 '도입 방식의 재설계'로 해석한다. AI를 기존 조직 위에 얹는 방식으로는 약속한 성장이 오지 않는다는 사실을 1년의 시행착오로 학습한 결과다. 필립 모리스 인터내셔널(Philip Morris International)의 야체크 올차크(Jacek Olczak) 그룹 CEO는 "AI 도구를 기존 조직에 욱여넣으려는 시도는 거의 틀린 접근"이라고 단언한다. AI 퍼스트(AI-First) 전략에 맞춰 의사결정 구조 자체를 다시 짠 CEO 그룹은 그렇지 않은 CEO 그룹 대비 지난 3년간 매출 성장률이 17% 더 높았다. 이 17%포인트는 한 해의 성과가 아니라 누적된 격차다. 매년 같은 속도로 벌어지면 4년 뒤에는 같은 산업 안에서도 따라잡기 어려운 거리가 된다.
그림1. AI 퍼스트 5대 플레이와 +17% 매출 성장 격차
CAIO, 1년 만에 26%에서 76%로 늘어난 새 권력자
최고AI책임자(Chief AI Officer, CAIO)라는 직책은 1년 사이 거의 3배가 됐다. IBM 보고서에 따르면 CAIO 보유 기업 비율은 2025년 26%에서 2026년 76%로 뛰었다. 최고AI책임자(CAIO)란 기업 전반의 AI 도입 우선순위, 표준, 자금 집행 권한을 가진 임원을 말한다. IBM은 이 직책이 단순한 기술 책임자가 아니라 '계산된 모험을 조직 전체에 허락하는 인물'이라고 정의한다. CAIO를 둔 기업의 CEO 100%가 2030년까지 CAIO의 영향력이 더 커질 것이라 답했다. 동시에 인사 담당 임원(CHRO)의 영향력이 늘어날 것이라 답한 CEO도 59%다. 사람을 다루는 일이 더 이상 인사부서 안에만 머물지 않고 모든 기술·운영·재무 결정에 들러붙기 때문이다.
실제로 CEO의 77%는 "인재 리더와 기술 리더의 역할이 서로 합쳐지고 있다"고 답했다. 회사 안에서 'IT 부서가 정하고 HR 부서가 사람을 붙이는' 식의 분업이 깨지는 중이라는 뜻이다. 보고서는 한 걸음 더 나아간다. CEO의 85%는 "모든 부서장이 자기 영역에서 기술 전문가가 돼야 한다"고 답했다. 마케팅 담당 임원이 마케팅만 알아도 됐던 시대는 끝났다는 의미다. 마케팅, 영업, 공급망, 재무를 맡은 임원 모두가 자신의 영역에서 AI를 어디에 배치하고, 어떤 데이터를 학습시키며, 어떤 결정을 자동화할지 직접 판단해야 한다. CEO가 임원 보상의 최소 30% 이상을 '공유 성과(매출, 마진, 고객 신뢰)'에 연동하라는 IBM의 권고도 같은 맥락이다. 자기 부서 KPI만 잘 챙기는 임원에게는 더 이상 회사 전체의 AI 전환을 맡길 수 없다.
운영 결정의 절반이 4년 뒤 AI에게 넘어간다
기업이 매일 내리는 운영 결정의 25%는 이미 AI가 인간 개입 없이 처리하고 있다. 가격 업데이트, 재고 분배, 배송 재경로 결정, 시스템 장애 자동 복구 같은 영역이다. IBM은 이 비율이 2030년이면 48%까지 늘어날 것이라 본다. 4년 사이 거의 2배다. 그런데 더 눈여겨볼 숫자는 CEO들의 마음가짐이다. 2025년만 해도 CEO의 62%가 "생성형 AI는 핵심 업무에 쓰기엔 너무 위험하다"고 답했다. 그러나 2026년 조사에서는 CEO의 64%가 "AI가 만들어낸 분석을 토대로 중요한 전략적 결정을 내리는 데 거리낌이 없다"고 답했다. 1년 사이 정확히 뒤집힌 셈이다. 보고서가 짚는 핵심은 '인간이 사라지는 것'이 아니라 '인간의 자리가 옮겨가는 것'이다. AI가 매번의 결정을 내리는 동안, 인간은 결정 로직을 설계하고, 가드레일을 설정하며, 윤리적·전략적 예외 상황에서만 개입한다.
이탈리아 보험사 유니폴(Unipol)의 사례가 이를 보여준다. 유니폴은 자체 구축한 AI 자동화 플랫폼 'NAMI'를 도입한 뒤 시스템 이벤트 대응 시간을 20분에서 90초로 줄였다. 도입 두 달 만에 800건 이상의 이벤트를 분석해 그 중 상당수를 자율 해결했고, 운영 사고 처리 시간은 90% 감소했다. 사람은 더 이상 모든 알람을 보지 않는다. 사람은 어떤 알람을 사람에게 올릴지를 정한다. IBM이 권하는 실행 방식도 같은 결을 따른다. 'AI 활용 사례'를 찾지 말고, '반복되는 결정 지점'을 찾아 AI를 거기에 먼저 심으라는 것이다. 그리고 AI가 만들어낸 생산성 이익의 60~80%를 다시 AI 실험과 확장에 재투자하라고 말한다. 짠 듯한 비율이다. 작년에 절감한 비용이 올해의 신사업을 만든다는 '플라이휠(flywheel)' 구조를 회계 사이클이 끝나기 전에 못박아야 한다는 조언이다.
다섯 군데를 한꺼번에 바꾼 기업, 목표 달성 가능성이 4배
조직 한두 군데만 손대는 AI 전환은 좀처럼 성과로 이어지지 않는다. IBM 분석에 따르면 기술, 재무, 인사(HR), 운영, 부문 간 협업이라는 다섯 핵심 영역을 모두 재설계한 기업은 사업 목표 달성 가능성이 그렇지 않은 기업의 4배에 달한다. 한 군데만 바꾼 곳과 다섯 군데를 동시에 바꾼 곳의 격차가 4배라는 것은 AI 도입이 부분 최적화로는 답이 나오지 않는다는 뜻이다. 직원의 25%만 AI를 정기적으로 사용한다는 수치가 이 지점에서 다시 무게를 갖는다. CEO의 86%는 "직원이 AI와 협업할 기술적 역량을 갖고 있다"고 답했다. 같은 회사 안에서 능력은 있는데 실제로는 안 쓰는 직원이 75%라는 얘기다. 직원이 게을러서가 아니라, 일하는 방식과 의사결정 구조가 AI를 끼워 넣기 어렵게 짜여 있어서다.
IBM은 이를 '기술 문제가 아니라 조직 설계 문제'라고 못박는다. 흥미로운 점은 직원 쪽 데이터도 같은 방향을 가리킨다는 사실이다. 모든 세대에 걸쳐, AI 활용 확대를 환영한다고 답한 직원이 거부한다고 답한 직원보다 최소 2배 많다. 61%의 직원은 "AI 덕분에 내 업무가 덜 단조롭고 더 전략적으로 바뀌었다"고 답했고, 48%는 "AI 에이전트에게 관리받는 것도 괜찮다"고 답했다. 사람들은 이미 준비돼 있다. 부족한 건 그들이 AI와 함께 일할 수 있도록 워크플로우를 다시 그리는 일이다. 보고서는 직무를 다시 그리기 전에 워크플로우를 먼저 다시 그리고, 그 위에 사람의 역할을 새로 얹으라고 조언한다. 'AI 사용률 자체를 핵심 운영 지표로 측정하라'는 권고도 같은 맥락이다. 어떤 부서가 AI를 쓰지 않는다면, 그건 직원 교육 부족이 아니라 '운영 실패'로 간주해야 한다는 단호한 표현이 보고서에 등장한다.
작은 모델과 맞춤 모델이 이긴다, AI 주권의 시대
가장 큰 모델을 쓰는 회사가 이긴다는 통념도 이번 보고서에서 흔들린다. 지금은 CEO의 39%가 사전학습된 거대 파운데이션 모델(Foundation Model, 대규모 데이터로 미리 학습된 범용 AI 모델)을 주로 쓴다고 답했지만, 2030년이면 이 비율은 13%로 떨어진다. 대신 50%가 거대 모델, 자체 학습 모델, 작은 특화 모델을 상황에 맞게 섞어 쓰는 '하이브리드 전략'으로 옮겨간다. 자체 데이터와 지식재산을 자체 AI 모델과 에이전트에 체계적으로 녹여 넣은 CEO들은, 2030년 매출에서 오늘 존재하지 않는 신제품과 신서비스가 차지하는 비중이 다른 CEO보다 13%포인트 더 높을 것으로 기대한다. 같은 산업이라도 어떤 모델을 어떻게 섞어 쓰느냐가 새로운 매출의 원천을 가른다는 의미다.
이 흐름은 'AI 주권(AI Sovereignty)'이라는 개념으로 이어진다. AI 주권이란 기업이 자사 데이터, 모델, 운영 권한을 외부 의존 없이 통제할 수 있는 능력을 말한다. CEO의 83%, 그리고 AI-퍼스트 CEO의 97%가 AI 주권 확보를 사업 전략의 필수 요소로 답했다. 가장 큰 모델을 빌려 쓰면 빠르긴 하지만, 그 모델을 쓰는 모든 경쟁사가 같은 답을 얻는다. 차별화는 '내 데이터로 길러낸 작은 모델'에서 나온다는 것이 보고서의 결론이다. 양자 컴퓨팅에 대한 준비도 같은 논리 위에 서 있다. 양자 컴퓨터가 본격 위력을 발휘하는 시점은 아직 오지 않았지만, AI-퍼스트 CEO의 82%는 이미 한 곳 이상의 양자 생태계와 파트너십을 맺고 있다. 전체 CEO 평균(50%)을 크게 웃돈다. 정작 양자 도입 검토 전담팀을 가진 CEO는 46%에 불과해, 절반 이상의 기업은 다음 파도에 노출돼 있다.
FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)
Q1. AI 퍼스트(AI-First) 기업이라는 게 정확히 무엇인가요?
AI 퍼스트 기업이란 AI를 기존 업무 위에 덧붙이는 것이 아니라, 의사결정과 업무 흐름 자체를 AI 중심으로 다시 설계한 조직을 말합니다. IBM 보고서에서는 부서 간 협업 재설계, AI를 워크플로우 전체에 내장, AI 도입 성공의 핵심을 사람의 수용에 두는 등 다섯 가지 사고방식에 모두 동의한 CEO를 'AI 퍼스트 CEO'로 분류했고, 이들 기업은 지난 3년간 매출 성장률이 다른 기업보다 17% 더 높았습니다.
Q2. 최고AI책임자(CAIO)는 최고기술책임자(CTO)와 어떻게 다른가요?
CAIO는 기업 전반의 AI 도입 우선순위, 표준, 자금 집행 권한을 가진 임원입니다. CTO가 기술 인프라 전반을 책임진다면, CAIO는 AI라는 특정 영역의 도입 속도, 표준, 폐기 기준을 정합니다. 다만 IBM 보고서는 CAIO가 '사업 성과'에 대한 책임을 직접 지지는 않아야 한다고 권합니다. 사업 책임은 현업 임원이 지고, CAIO는 도입을 가속하거나 멈추는 역할을 한다는 분리가 핵심입니다.
Q3. 일반 직장인 입장에서 이 보고서가 시사하는 바는 무엇인가요?
직원 측 데이터를 보면 모든 세대에서 AI 확대를 환영하는 비율이 거부 비율의 최소 2배입니다. 61%는 AI 덕분에 업무가 덜 단조롭고 더 전략적이 됐다고 답했습니다. 다만 향후 2~3년 안에 29%의 직원이 다른 직무로, 53%가 현재 직무를 더 잘하기 위해 재교육 대상이 될 것이라는 점도 함께 봐야 합니다. AI를 단순히 '쓰는 사람'이 아니라, AI의 결과를 해석하고 예외를 판단하며 워크플로우를 다시 그릴 줄 아는 사람이 되는 것이 보고서가 권하는 방향입니다.
기사에 인용된 리포트 원문은 IBM 기업가치연구소에서 확인할 수 있다.
리포트명: 2026 CEO Study Rewiring the C-suite: The fast track to 2030
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.
■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
AI 리포터 (Aireporter@etnews.com)
