한눈에 보기
- 무엇: 유럽연합(EU) 기업이 AI에게 일을 맡기는 ‘에이전트형'(여러 단계를 대신 처리하는 AI) 사용이 늘고 있다는 오픈AI 보고서예요.
- 누가: 오픈AI 경제연구팀(OpenAI Economic Research)이 자사 기업 고객 사용 기록을 분석했어요.
- 언제: 2026년 10월 14일 공개했어요.
- 얼마: EU 표본의 챗GPT 엔터프라이즈 고객에서 출력 토큰(AI가 만들어 낸 글의 양)의 절반 넘게가 코덱스와 챗GPT 워크에서 나왔어요. EU 중소기업의 두 도구 주간 사용자는 2026년 5월 이후 8배 넘게 늘었어요(회사 발표 기준).
- 어디서: EU 회원국이 대상이에요. 나라별 차이가 커서 같은 비율이 슬로베니아 22%에서 리투아니아 85%까지 벌어졌어요.
결론부터 말하면, 이 보고서는 “EU 기업 절반이 AI 에이전트를 쓴다”는 뜻이 아니에요. 오픈AI에 돈을 내는 기업 고객이 이미 AI를 얼마나 깊게 쓰는지 보여 주는 숫자예요. 오픈AI를 쓰지 않는 기업은 숫자에 들어가지 않아요.
용어부터 짧게 풀게요. 에이전트는 계획부터 마무리까지 여러 단계를 사람 대신 이어서 처리하는 AI예요. 토큰은 AI가 글을 읽고 쓰는 최소 단위이고, 출력 토큰은 AI가 만들어 낸 글의 양이에요. 코덱스(Codex)는 오픈AI의 코딩 에이전트이고, 챗GPT 워크(ChatGPT Work)는 업무를 맡기는 에이전트 기능이에요.
숫자를 어떻게 읽어야 하나요?
보고서는 오픈AI 서비스 안의 사용 기록을 썼어요. 그래서 각 숫자가 무엇을 재는지 구분해서 읽어야 해요.
| 숫자(회사 발표 기준) | 무엇을 재나 | 무엇이 아닌가 |
|---|---|---|
| 출력 토큰의 절반 넘게가 코덱스·챗GPT 워크 | EU 표본 챗GPT 엔터프라이즈 고객이 만든 출력 가운데 에이전트 도구 비중 | EU 전체 기업의 AI 도입률이 아니에요 |
| 중소기업 주간 사용자 8배 넘게 증가 | 2026년 5월 이후 EU 중소기업의 코덱스·챗GPT 워크 주간 사용자 증가 | 사용자 수 자체는 공개하지 않았어요 |
| 22%(슬로베니아)~85%(리투아니아) | 나라별 엔터프라이즈 고객 출력 토큰 중 에이전트 도구 비중 | 그 나라 기업 전체의 사용률이 아니에요 |
| 4배·2배·10% | 사용량 상위 10% 기업(프런티어 기업)의 사용 강도 비교 | 기업 성과나 생산성 측정이 아니에요 |
보고서에서 중소기업은 직원 수가 아니라 오픈AI 계정에 연결된 사용자가 200명 이하인 기업을 뜻해요. 직원이 더 많아도 AI 사용자가 적으면 중소기업으로 잡힐 수 있어요.
사용자가 8배 넘게 늘었다는 숫자도 출발점을 알아야 해요. 처음 사용자가 적으면 증가 배수는 크게 나와요. 보고서는 출발 숫자를 밝히지 않았어요. 대신 모든 회원국에서 늘었다고 했어요.
나라마다 얼마나 다른가요?
보고서가 꼽은 가장 큰 발견은 차이예요. 엔터프라이즈 고객의 출력 토큰 중 에이전트 도구 비중은 슬로베니아가 22%로 가장 낮고, 리투아니아가 85%로 가장 높았어요(회사 발표 기준). 사람들이 챗GPT에 맡기는 일의 종류도 나라마다 다르다고 했어요. 다만 공개된 본문에는 나머지 나라별 숫자나 업무 종류의 세부 비교가 나오지 않아요.
기업 사이의 차이도 커요. 사용자 1명당 출력 토큰 기준 상위 10% 기업을 ‘프런티어 기업’이라고 불렀어요. 9월에 EU 프런티어 기업은 보통 EU 기업보다 사용자 1명당 4배 넘게 출력 토큰을 만들었어요. 그런데 EU 밖 프런티어 기업은 EU 프런티어 기업보다 다시 2배 넘게 많았어요. 전 세계 프런티어 기업 가운데 EU 기업은 10%뿐이었어요(회사 발표 기준).
오픈AI는 이를 “넓게 퍼진 사용을 깊은 사용으로 바꾸는 것”이 EU의 과제라고 정리했어요. 기술 교육, 사용 자신감, 저렴한 접근을 해법으로 들었어요. 사라 프라이어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)도 같은 메시지를 냈어요.
한국 중소기업에 주는 시사점
한국 기업 숫자는 이 보고서에 없어요. 그래서 EU 결과를 한국에 그대로 옮길 수는 없어요. 다만 한국 중소기업이 참고할 만한 점은 있어요.
- 도입보다 깊이: 보고서의 핵심은 “쓰느냐”보다 “얼마나 깊게 맡기느냐”의 차이예요. 계정만 만들고 질문만 하는 단계라면, 문서 정리나 코드 수정처럼 끝까지 맡겨 볼 업무를 하나 정해 보는 게 다음 단계예요.
- 작은 팀에도 열린 기회: 사용자 200명 이하 기업에서 사용이 빠르게 늘었어요. 큰 IT 조직이 없어도 에이전트 도구를 써 볼 수 있다는 신호로 읽을 수 있어요. 다만 성과까지 보여 준 숫자는 아니에요.
- 비용과 데이터 확인: 에이전트는 출력 토큰을 많이 쓰니 요금 구조를 먼저 확인해요. 고객 정보가 해외 서버로 가도 되는지도 개인정보보호법 기준으로 따져 봐야 해요.
- 나라별 격차의 교훈: 같은 EU 안에서도 에이전트 도구 비중이 22%에서 85%까지 벌어졌어요. 교육과 사내 사용 문화가 차이를 만드는 요인일 수 있어요(추정). 오픈AI는 원인을 따로 분석하지 않았어요.
코덱스가 어떤 기능을 갖췄는지는 데브데이 2026 실무 변화 기사에서 볼 수 있어요. 오픈AI 모델을 아시아 지역 클라우드에서 쓰는 방법은 아마존 베드록 오픈AI 모델 아시아 리전 기사에서 볼 수 있어요.
대단한 점과 아쉬운 점
| 구분 | 내용 | 근거 |
|---|---|---|
| 대단한 점 | 설문이 아니라 실제 사용 기록으로 에이전트 사용 깊이를 보여 줬어요 | 오픈AI 보고서 |
| 대단한 점 | 나라별·기업별 격차를 숫자로 드러내 정책 논의의 출발점을 줬어요 | 오픈AI 보고서 |
| 아쉬운 점 | 오픈AI 유료 기업 고객만 본 자사 데이터라 경쟁 서비스 사용자는 빠져 있어요 | 오픈AI 보고서 표본 설명 |
| 아쉬운 점 | 토큰 양은 사용량이지 생산성이나 성과가 아니에요 | 오픈AI 보고서 |
| 아쉬운 점 | 표본 크기와 증가의 출발 숫자를 공개하지 않았어요 | 오픈AI 보고서 |
| 아쉬운 점 | EU에 AI 사용 확대를 권하는 내용이라 회사 이해관계와 맞닿아 있어요 | 오픈AI 보고서 |
확장성
- 같은 틀로 다른 지역 보기: 오픈AI가 같은 방식의 분석을 다른 지역에도 내면 나라 간 비교가 가능해져요. 한국 숫자가 나온다면 EU와 견줘 볼 수 있어요.
- 사내 측정에 응용: 기업도 “몇 명이 쓰나”보다 “얼마나 일을 끝까지 맡기나”를 재 보면 도입 효과를 더 잘 볼 수 있어요.
- 예전과 차이: 이 보고서는 질문 횟수가 아니라 에이전트가 만든 출력량을 기준으로 삼았어요. 사용 깊이를 보는 방식이라는 점이 달라요(추정).
아직 모르는 것
- 표본에 몇 개 기업이 들어 있는지와 증가의 출발 숫자는 나오지 않았어요.
- 나라별 차이가 무엇 때문인지(업종 구성·언어·규제 등)는 확인되지 않았어요.
- 에이전트 사용이 실제 생산성이나 매출로 이어졌는지는 이 보고서로 알 수 없어요.
- 공개된 본문 밖의 보고서 전문에 더 자세한 숫자가 있는지는 확인하지 못했어요.
자주 묻는 질문
EU 기업 절반이 AI 에이전트를 쓰나요?
아니에요. 절반 넘는 비중은 오픈AI 유료 기업 고객(EU 표본 챗GPT 엔터프라이즈)이 만든 출력 토큰 가운데 코덱스·챗GPT 워크가 차지한 몫이에요.
챗GPT 워크는 무엇인가요?
업무를 계획부터 마무리까지 맡기는 챗GPT의 에이전트 기능이에요. 코딩용인 코덱스와 함께 보고서의 ‘에이전트 도구’로 묶였어요.
한국 기업 숫자도 있나요?
없어요. 이 보고서는 EU 회원국만 다뤄요.
출처
- OpenAI, “The EU’s next chapter in AI is agentic” (게시 2026-10-14, 확인 2026-10-15 KST) — 링크
대표 이미지: AIMAG가 AI로 생성
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