🔊INSIGHT BRIEF: 같은 AI를 썼는데 왜 다른 결과가 나오는 거죠?

"AI, 학술, 비즈니스의 흐름을 한눈에." 일을 더 잘하는 직원은 어떤 사람일까요?

2026. 7. 2.

* INSIGHT BRIEF는 IDC ASIA에서 발송하는 소식지입니다.

일을 더 잘하는 직원은 어떤 사람일까요? 예전엔 야근 많이 하고, 보고서 많이 쓰고, 회의 많이 하는 사람이었어요. 그런데 AI 시대로 넘어오면서 그 기준이 슬그머니 바뀌고 있어요. 요즘은 'AI를 얼마나 많이, 깊게 쓰는지'가 성실함의 새로운 척도가 되고 있거든요. 'AI 사용량'을 두고 경쟁까지 벌어지는 이 현상을 어떻게 봐야 할지, SERI&U 지식도서관으로 알아봤어요.

* 해당 이미지는 AI로 제작되었습니다.

🪙 토큰맥싱, 요즘 회사에서 벌어지는 일

'토큰맥싱(Tokenmaxxing)'이라는 말이 있어요. 토큰(Token)을 극대화(Maxxing)한다는 뜻의 슬랭이에요. AI 모델은 텍스트를 '토큰' 단위로 처리하기 때문에 사용량을 토큰 소비량으로 재거든요. 그래서 토큰맥싱은 AI를 최대한 많이, 다양하게 쓰는 행위나 문화를 가리켜요. "나 오늘 토큰 이만큼 썼다"가 일종의 성실함이나 혁신의 척도처럼 여겨지는 거죠.

🏆 사용량이 지위 게임이 되다

처음 들으면 좀 우습게 들릴 수 있어요. 직원들이 AI를 누가 더 많이 쓰는지 경쟁하고, 리더보드가 생기고, 토큰 사용량이 지위 게임이 된다고 하니까요. 그런데 가볍게 볼 일이 아니에요. 단순한 유행보다는 업무 문화가 변하는 흐름이기도 해서요.

예전에는 야근, 보고서 작성, 회의 등의 빈도로 그 직원의 성실도를 판단하곤 했어요. 그런데 AI 시대에는 다르죠. 얼마나 많은 에이전트를 돌리는지, AI를 일상적인 업무에 얼마나 활용하고 있는지로도 판단할 수 있게 되었어요. 이게 토큰맥싱의 본질이에요.

🎭 열심히 일하는 척만 할 수도 있어요

토큰을 많이 쓴다고 해서 생산성이 다 좋아지는 건 아니에요. 많이 쓰는 척, 혁신하는 척만 할 수도 있어요. 토큰을 썼다고 무조건 성과가 나는 건 아니니까요. 토큰 사용량보다는 그 토큰으로 뭘 바꿨는지가 중요한 거죠.

개발 속도가 빨라졌는지, 고객에게 응답하는 시간이 단축되었는지, 보고서를 작성하는 시간이 짧아졌는지, 품질이 좋아졌는지를 나타내는 지표를 검토해야 돼요. 토큰은 목적이 아니라 원하는 결과를 잘 가져오기 위한 요소예요.

⚙️ 그래도 토큰맥싱이 조직을 움직여요

토큰맥싱이 기업의 AX*를 빠르게 만드는 게 사실이긴 해요. 토큰맥싱은 과잉 반응처럼 보이지만, 초기 전환기엔 이런 과잉이 필요할 때가 있어요. 조직은 원래 잘 바뀌지 않으니까요. 새 도구가 들어와도 사람들은 익숙한 방식으로 돌아가요. 그런데 사용량 경쟁 같은 문화가 생기면 조직이 억지로라도 실험을 하게 돼요. 토큰맥싱은 비효율적이고 과장된 것처럼 느껴질 수 있어도, 조직이 AI를 배울 수 있도록 유도하는 기능을 해요.

AX: 조직의 업무 흐름에 AI를 집어넣어 업무 방식을 다시 짜는 일

🔄️ 사용량 대신 성과를 봐야 해요

초기에는 사용량 경쟁이 도움이 될 수 있어요. 대신 시간이 어느 정도 지난 뒤에는 성과를 돌아봐야 해요. 초반에는 충분히 써보게 하는 게 좋지만, 얼마 후에는 핵심 업무 흐름별 KPI를 붙여야 하고요. 사용량보다는 생산성, 속도, 품질, 매출 기여를 봐야 합니다. '누가 많이 썼나'가 아니라 '누가 업무 과정을 바꿨나'가 중요한 거죠.

💬 기업이 읽어야 할 메시지

✔️ AI는 이제 기술 도입 이슈가 아니라 자본 배분 이슈예요

아직도 많은 회사가 AI를 IT 부서의 파일럿 프로젝트쯤으로 생각해요. 하지만 예산을 어디에 배정할지, 어떤 부서에 먼저 붙일지, 어떤 업무를 먼저 자동화할지, 누구에게 더 많은 AI 자원을 줄지 검토해 봐야 할 중요할 문제예요.

✔️ 최고 모델을 전사에 균등하게 도입하는 방식은 비효율적이에요

ROI*가 큰 부서에 AI를 깊게 도입하는 게 전사 공통으로 넓고 얇게 뿌리는 것보다 나아요. 최고 모델은 더 비싸고 제한적이니까요. 코딩, 고객 지원, 세일즈 문서화, 리서치, 내부 지식 검색 같은 곳은 투자 대비 효과가 비교적 빠르게 나타날 거예요.

✔️ 워크플로우를 재설계하는 일이 중요해요

같은 모델을 써도 누구는 생산성이 20% 오르고, 누구는 3배가 오를 수 있어요. 어떤 데이터를 연결했는지, 어떤 도구를 붙였는지, 어떤 흐름을 설계했는지, 어디까지 자동화하고 어디부터 사람이 개입하는지에 따라 효율성에 큰 차이가 생길 수 있으니까요. OpenAI와 Anthropic이 아무리 좋은 모델을 내놔도, 우리 조직이 업무 흐름 속에 넣지 못하면 의미가 없다는 뜻이죠.

ROI: 투자 대비 수익률, Return on Investment

📢 결론: 생각해 봐야 할 다섯 가지 질문

"우리도 AI를 써야 할까?"를 고민하는 단계는 지났어요. 이제는 이렇게 생각해 볼까요?

첫째, 우리 회사에서 가장 먼저 AX가 일어나야 할 업무는 뭘까?

둘째, 토큰을 비용으로 봐야 할까, 생산 투입 요소로 봐야 할까?

셋째, 어떤 부서에 어떤 수준의 모델을 우선 배정해야 할까?

넷째, AI 사용량을 어떻게 성과로 연결해서 측정할 수 있을까?

다섯째, 이 변화의 속도를 누가 관리할 수 있을까?

AI는 더 이상 실험적인 기술이 아니에요. 기업의 생산 체계를 다시 쓰는 도구가 되었어요.

🎬 토큰맥싱, AI시대 성실함의 기준?

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그렇다면 이 변화는 실제 숫자로도 확인이 될까요? 토큰맥싱이 단순한 유행인지, 아니면 정말 기업의 업무 방식과 성과를 바꾸고 있는 변화인지 STATISTA의 Research AI가 제공하는 통계로 살펴봤어요.

먼저 AI가 실제로 돈이 되고 있는지를 볼게요. Deloitte가 2025년 미국 기업들을 조사한 결과를 보면, AI와 생성형 AI 투자로 큰 ROI를 얻었다고 답한 기업이 84%에 달했어요. 데이터 관리·아키텍처(83%), 데이터 인사이트(80%) 같은 영역도 대부분 80% 안팎으로 높았고요. 흥미로운 건 이제 막 주목받기 시작한 '에이전틱 AI'마저 첫 조사에서 69%가 큰 수익을 봤다고 응답했다는 점이에요. AI 투자가 더 이상 막연한 기대가 아니라 실제 성과로 돌아오고 있다는 뜻이죠.

* 통계 이미지를 클릭하시면 크게 확인하실 수 있습니다.

그럼 기업들은 AI를 어느 수준까지 활용하고 있을까요? 2024년에는 대부분이 아직 초기 단계에 머물러 있었어요. '초기 사용 사례를 테스트하는 단계'가 39%, '가능성을 탐색하는 단계'가 22%였죠. 그런데 2025년에는 확 달라졌어요. '전사적 대규모 도입' 비율이 5%에서 18%로 세 배 넘게 뛰었고, '제한적·부분적 도입'도 15%에서 18%로 늘었어요. 반대로 '테스트 단계'는 39%에서 13%로 크게 줄었고요. AI를 써보는 수준을 지나, 업무에 AI를 깊게 도입하게 된 거예요.

두 데이터를 함께 보면 하나의 흐름으로 연결돼요. 기업들은 AI에서 실제 수익을 확인했고, 그 확신을 바탕으로 빠르게 운영 단계로 전환하고 있어요. 바로 이 지점에서 토큰맥싱이 등장해요. 성과가 보이니 더 많이 쓰고 싶고, 더 많이 쓰니 경쟁이 붙는 거죠. 하지만 앞서 말했듯, 많이 쓰는 것과 잘 쓰는 것은 다른 문제예요. ROI를 본 기업과 그렇지 못한 기업의 차이는 결국 '얼마나 썼는지'가 아니라 '업무 흐름에 어떻게 녹였는지'에서 갈리거든요.

AI로 고수익을 얻은 기업

생성형 AI 도입 수준 변화

AI는 실제 업무에서 시간을 얼마나 줄여줄까요? 2025년 전 세계 기업의 업무별 시간 절감 효과를 보면, 업무마다 천차만별이에요. 가장 두드러진 건 직원 관계(고용) 업무인데, 원래 전체 시간의 21%를 차지하던 영역에서 AI가 42%의 시간을 절약해 전체 기준 9% 포인트를 줄였어요.

* AI를 활용하여 생성한 이미지입니다.

'어떤 일에 AI를 활용하는지'가 핵심이에요. 모든 업무에 똑같이 뿌린다고 똑같은 효과가 나는 게 아니거든요. 토큰을 많이 쓰는지 보다, 효과가 큰 업무에 제대로 배치했는지가 중요한 거죠.

업무별 생성형 AI 시간 절감 효과

🙋‍♂️관련 문의: ㈜아이디씨아시아 김태형 전무 josephkim@igroupkorea.com / 02-6968-1708

토큰맥싱은 이제 '누가 AI를 많이 쓰는가'를 자랑하는 단계를 지나, 실제로 기업 안에서 AI가 무엇을 바꿨는가를 따져야 하는 단계에 이르렀어요. 사용량 경쟁은 조직이 AI를 억지로라도 배우게 만드는 출발점은 될 수 있지만, 거기서 멈추면 유의미한 결과가 나오기는 어려워요.

결국 'AI를 어디에, 어떻게 적용하는지'가 중요해요. AI에서 큰 ROI를 본 기업은 많지만, 그 차이는 토큰을 많이 써서가 아니라 효과가 큰 업무에 제대로 배치하고 업무 흐름 자체를 다시 설계했기 때문이에요. 많이 쓰는 회사보다, 토큰 하나하나를 성과로 연결하는 워크플로우를 설계한 회사가 다음 판의 주인공이 될 거예요.

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