한 줄 해석 — 80%와 37%는 같은 질문에 대한 답이 아니라 개인 생산성과 조직 재무성과라는 서로 다른 지표라서, 두 수치를 나눠 성과 전환율로 계산하면 안 된다는 점이 보고서의 핵심 경고다. 같은 기사에는 포항제철소 소결 제어(조업 가동률 99%, 적중률 97%), 해외 상담센터 연구(시간당 해결 건수 15% 증가), METR 개발자 실험(완료시간 19% 증가)이 함께 제시돼, AI 효과가 업종과 과제에 따라 상반되게 나타난다는 점을 보여준다.
포스코경영연구원은 10월 29일 보고서에서 AI 도입이 실제 경영성과로 이어지려면 도구 도입만으로는 부족하고 업무절차·결재권한·평가보상 체계를 함께 바꿔야 한다고 제시했다. 맥킨지의 2026년 AI 현황 조사(5월 4일~6월 8일, 97개국 1719명)에서 응답자 80%는 AI가 개인 생산성을 높였다고 답했지만, 소속 조직의 이자·세전이익(EBIT)에 긍정적으로 기여했다고 답한 비중은 37%에 그쳤다. 보고서는 전략·구조·시스템·공유가치·리더십·구성원·역량을 보는 '맥킨지 7S' 틀로 승인체계와 검증비용, 평가·보상 반영 여부를 점검하라고 제안했다. 이대성 대진대 교수는 AI 성과를 사용 빈도가 아니라 고객에게 전달되는 결과와 회사의 손익 변화로 평가해야 한다고 말했다.
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