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AI 공동 작업 지수 2025: 지난 1년간 AI 도입은 두 배로 늘었지만, 리더의 96%는 의미 있는 ROI를 얻지 못했습니다
Fortune 1000 기업 임원 180명과 지식 근로자 12,000명을 대상으로 한 조사 데이터를 통해, AI를 실제 비즈니스 성과로 연결하는 조직의 차이를 확인하세요.
한눈에 보는 보고서
이 보고서는 AI 도입이 개인 생산성 향상에는 기여하지만 조직 차원의 성과로는 충분히 이어지지 않고 있음을 보여줍니다. 지식 근로자들은 AI로 생산성이 평균 33% 향상되고 하루 1.3시간을 절약한다고 답했지만, 조직 효율·혁신·업무 품질에서 획기적인 개선을 보고한 리더는 4%뿐이었습니다. Atlassian은 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 정비하고, 도입률이 아닌 성과를 측정하며, 안전한 실험을 위한 가이드라인과 실습 중심의 학습 문화를 구축할 것을 권고합니다.
개인 생산성은 높아졌지만 조직 성과로 충분히 이어지지 않았습니다.
지식 근로자는 AI로 생산성이 평균 33% 높아지고 하루 1.3시간을 절약한다고 답했지만, 조직 효율·혁신·업무 품질에서 획기적인 개선을 보고한 리더는 4%에 불과했습니다.
직무에 따라 AI의 비즈니스 성과가 다르게 나타났습니다.
마케팅·인사 리더는 IT 리더보다 AI를 통해 의미 있는 비즈니스 성과를 얻었다고 답할 가능성이 2.3배 높았습니다.
빠른 실험이 혁신 성과와 연결되었습니다.
완벽한 전략을 기다리기보다 AI 도입과 실험을 장려하는 기업은 혁신에서 유의미한 성과를 보고할 가능성이 2배 높았습니다.
AI의 진짜 기회는 더 많은 일을 더 빨리 하는 데 있지 않습니다. 이전에는 해결할 수 없었던 문제를 팀이 함께 해결하는 데 있습니다.
FAQ
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