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AI 예산 초과 93%, EBIT 개선 37%뿐…맥킨지 보고서

CIO Korea·2026-10-08주요

요약

맥킨지 '기술 트렌드 전망 2026' 보고서에 따르면 기업 89%가 AI를 정기 사용 중이지만 EBIT에 긍정적 영향을 얻었다고 답한 곳은 37%에 불과했다. 에이전트 워크플로우는 챗봇 질의보다 5~30배 많은 컴퓨팅이 필요해 응답자 93%가 AI 예산을 초과했다. 소프트웨어 개발에서도 AI 에이전트로 개발 주기를 크게 단축한 기업은 4분의 1뿐이었고, 30%는 오히려 생산성이 떨어졌다. 개발자의 약 46%는 AI 도구 정확성을 불신한다고 답했지만, 관련 투자는 2025년 약 50억 달러에서 2026년 상반기 610억 달러로 늘었다.

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컴퓨팅 비용과 신뢰 부족이 에이전틱 AI 확산의 실질적 걸림돌로 드러났지만, 투자는 성과 입증과 별개로 빠르게 늘고 있다는 점이 눈에 띈다.

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이 일이 어디서 왔나

에이전트형 AI의 실제 성과를 둘러싼 의문은 이미 여러 차례 제기됐다. 10월 7일 AWS ML Blog는 기존 RPA식 'ROI=절감시간×인건비' 모델로는 에이전트의 가치를 제대로 측정할 수 없다고 지적하며, 맥킨지가 제시한 '기술에 1 투자하면 재설계에 3, 역량구축에 5를 투자해야 한다'는 1:3:5 비율을 대부분 기업이 거꾸로 적용하고 있다고 비판한 바 있다. 이번 맥킨지 보고서는 그 구조적 불균형이 실제 수치로 드러난 결과로 볼 수 있다.

짚어야 할 점

  • 93%가 예산을 초과했는데도 EBIT 개선을 체감한 기업은 37%뿐이라는 수치는, AWS가 지적한 '투자 비율 역전' 현상이 실제 재무 성과로 이어지지 못하고 있음을 보여준다.
  • 개발자 46%가 AI 도구 정확성을 불신하면서도 투자는 2025년 약 50억 달러에서 2026년 상반기 610억 달러로 급증했다는 점은, 성과 입증보다 투자 속도가 앞서가는 비대칭을 드러낸다.
  • 소프트웨어 개발에서 30%가 오히려 생산성 저하를 겪었다는 결과는, 에이전트 자동화의 가치가 인력 재배치 등 명확한 실현 메커니즘 없이는 손익에 반영되기 어렵다는 AWS의 지적과 맞닿아 있다.

아직 확인되지 않은 것

  • 예산 초과의 구체적 원인이 컴퓨팅 비용 외에 인건비, 도구 구축비 등 어느 비중으로 나뉘는지는 확인되지 않았다.
  • 맥킨지 보고서의 응답 기업 규모, 업종, 지역 분포 등 설문 구성에 대한 세부 자료는 나오지 않았다.
  • 2026년 상반기 610억 달러 투자 증가가 설문 응답 기업들만의 수치인지, 시장 전체 추정치인지는 명확하지 않다.

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AI 에이전트
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 행동한 결과를 관찰해 다음 행동을 결정하는 AI 시스템을 말한다.
챗봇
사용자와 자연어 대화를 주고받으며 질문에 답하거나 작업을 수행하는 소프트웨어 프로그램을 말한다.

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