왜 많은 기업에서 ‘사내 AX’가 아니라 ‘개인 AI’가 더 빨리 퍼질까요?

회의록 요약을 급히 끝내야 하는데 사내 AI 포털은 VPN을 타야 하고, 권한은 아직 승인 대기 중입니다. 문서 검색도 느리고, 결과는 그럴듯하지만 우리 회사 문맥이 비어 있습니다. 결국 직원은 브라우저를 하나 더 열어 개인 계정 AI에 붙여넣고 일을 마칩니다.

이 장면은 ‘일탈’이 아니라 업무 마찰(friction)이 만들어낸 결과입니다. 실제로 Microsoft·LinkedIn의 2024 Work Trend Index는 AI 사용자 중 78%가 회사가 제공하지 않은 AI 도구를 업무에 가져와 쓴다(Bring Your Own AI; BYOAI)고 밝힙니다_{Microsoft·LinkedIn}. 

이에 따라 조직의 보안 문제로 개인 AI 사용을 단속하곤 하는데, 그보다는 사내 AX를 운영 가능한(operational) 체계로 끌어올리는 것이 먼저입니다.

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이 글(Part 1)에서 다룰 내용은 세 가지입니다.

• 섀도우 AI(Shadow AI)·BYOAI가 확산되는 이유: 현업이 개인 AI를 선택하는 현실
• 사내 AX를 사용하지 않게 되는 5가지 운영 결함: 직원들이 우회하게 만드는 구조적 원인
• 개인 AI 확산의 비용: 보안 이슈를 넘어 ROI·운영비가 새는 구조와, 이를 ‘수요 신호’로 해석해야 하는 이유

(해법과 4~6주 전환 로드맵, 그리고 Articul8 접근은 Part 2에서 이어서 다룹니다.)

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이 글은 이런 분들께 도움이 됩니다.

• DT·IT 리더: 전사 AX/GenAI를 책임지는 분
• 보안·컴플라이언스 리더: BYOAI·Shadow AI로 인한 리스크를 관리해야 하는 분
• 경영·혁신 리더: 현업 생산성을 “조직 성과”로 전환해야 하는 분

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Shadow AI·BYOAI는 왜 생기는가: 현업이 개인 AI를 선택하는 현실

요즘의 Shadow AI(섀도우 AI)는 사내 AI 규제 속에서 “몰래 재미로 쓰는 툴”이 아닙니다. 마감과 산출물을 위해 비승인 AI를 쓰는 흐름입니다. 생성형 AI는 진입 장벽이 낮고, 개인 계정만 있으면 당장 쓸 수 있습니다. 즉, 조직이 준비되기 전에 현업이 먼저 움직입니다.

여기서 많은 조직이 “사용 금지”라는 단순한 처방을 떠올립니다. 하지만 이 접근은 지속되기 어렵습니다. 현업이 AI를 쓰는 이유가 “편의”가 아니라 업무 성과(속도, 품질, 생산성)이기 때문입니다. 대안이 불편하거나 느리면 우회는 반복됩니다.

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결국 중요한 질문은 “왜 쓰는가”가 아니라, 왜 사내 AX로는 해결되지 않는가입니다.

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사내 AX가 밀리는 이유: 직원이 개인 AI로 우회하는 5가지 운영 결함

아래 5가지는 직원의 태도 문제가 아니라 사내 AX의 운영 요건 미충족에서 발생합니다. 각 항목은 현장에서 자주 나오는 발화(증상) → 구조적 원인 → 결과(우회 행동) 순으로 정리했습니다.
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접근/권한 문제: “승인 대기”가 BYOAI를 만든다

증상

• “권한 승인 기다리면 오늘 마감 못 맞춰요.”
• “망분리/VPN 등 때문에 접속부터 번거롭습니다.”
  

구조적 원인
라이센스 갯수(seats), 수동 승인, 네트워크 제약이 누적되면 첫 사용까지의 시간(time-to-first-value)이 길어집니다. 이 지점에서 사내 도구는 경쟁력이 급격히 떨어집니다.

결과
직원은 개인 범용 AI 계정으로 즉시 해결합니다. 한 번 우회가 자리 잡으면, 이후에는 “허용된 경로”로 되돌리기가 더 어려워집니다.
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컨텍스트(사내 지식 연결) 결핍: ‘붙여넣기’가 리스크가 되는 순간

증상

• “답은 그럴듯한데 우리 제품/정책/계약 맥락이 없어서 결국 다시 내가 고쳐야 해요.”
• “사내 위키나 문서와 연결이 안 돼서 활용도가 낮아요.”
  
  

구조적 원인
사내 AX가 기업 지식(문서·위키·정책·프로젝트 산출물)과 연결되지 않으면, 생성형 AI는 일반론 수준을 벗어나기 어렵습니다. 컨텍스트가 부족하면 AI는 “설명”은 할 수 있어도 “업무”를 끝내주지 못합니다.

결과
직원이 개인 AI에 문서를 붙여넣기 시작합니다. 이 순간부터 문제는 사용률이 아니라 데이터 통제(Data control)와 감사 가능성(Auditability)으로 확장됩니다.
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워크플로우 통합 실패: 별도 포털은 사용되지 않는다

증상

• “업무는 메일/문서/메신저/티켓/IDE에서 하는데 AI는 따로 들어가야 해요.”
• “복사-붙여넣기-재정리 반복이라 오히려 번거롭습니다.”
  
  

구조적 원인
AI가 업무 흐름 안에 임베딩(embedded)되지 못하고 별도 포털로 존재하면, 현업 입장에서는 “추가 절차”로 인식됩니다. 사용 동선이 길어지는 순간, 현업은 가장 가까운 도구(대개 개인 AI)로 이동합니다.

결과
사내 AX는 ‘시범 운영’에서 멈추고, 실제 업무는 개인 AI로 흘러갑니다.
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품질·신뢰(검증 비용) 문제: 애매한 답이 가장 비싸다

증상

• “틀린지 맞는지 검증하느라 시간이 더 걸려요.”
• “안전하게 쓰라고 해서 썼는데 결과 품질이 일정하지 않습니다.”
  
  

구조적 원인
모델 선택 제한, 컨텍스트 길이, 도메인 적합성 부족, 평가·개선 루프 부재는 결과 품질의 변동성을 키웁니다. 현업이 원하는 건 “그럴듯한 문장”이 아니라 승인 가능한 결과물(approval-ready output)입니다.

결과
직원은 성능이 더 낫다고 체감되는 개인 AI로 이동합니다. 조직은 사용은 늘었는데 성과는 측정되지 않는, 즉 개인 생산성은 올랐지만 조직 역량으로 축적되지 않는 상태에 빠지기 쉽습니다. 더불어 개인 AI를 ‘잘 사용하는’ 직원간 개인차도 존재하기 때문에, 전반적 품질 관리(quality control)의 또 다른 리스크가 됩니다. 
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운영성(감사·변경관리) 부재: 너무 빡빡하거나, 너무 헐겁거나

증상

• “누가 어떤 데이터로 뭘 했는지 로그가 남나요?”
• “프롬프트/지식 업데이트가 통제되나요? 롤백이 되나요?”
  
  

구조적 원인
기업 환경에서 AI는 ‘기능’이 아니라 운영 체계입니다. 접근, 데이터 통제, 감사, 변경관리 중 하나라도 비면 현업은 불편하고, 보안/컴플라이언스는 불안해집니다. 게다가 이 운영 공백은 교육 공백과 함께 나타나는 경우가 많습니다. 예컨대 SAP News Center의 2025년 WalkMe Survey설문에서 ‘광범위한 AI 교육을 받았다’고 답한 비율은 7.5%에 그쳤습니다_{SAP News Center}.

결과
현업은 ‘편한 개인 AI’로, 관리 조직은 ‘전면 금지’로 향합니다. 이 구도가 굳어지면 조직은 생산성과 통제력을 동시에 잃습니다.

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개인 AI 확산의 비용: 데이터 유출만이 아니라 ROI·운영비가 새는 구조

개인 AI 확산을 데이터 유출 문제로만 보면 해결은 단속으로 수렴합니다. 그러나 실제 비용은 더 넓습니다. 조직 운영 관점에서 최소 세 가지 손실이 발생합니다.
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데이터·규제 리스크가 ‘상시 비용’이 되는 이유

개인 계정 기반 사용은 통제와 감사가 어렵습니다. 사고가 발생하지 않더라도, 리스크 대응을 위한 감시·정책·예외 처리 비용이 상시적으로 발생합니다. 무엇보다 “어디서 무엇이 처리되는지 모르는 상태”가 운영 부담을 키웁니다. Netskope의 Cloud and Threat Report: 2026는 평균 조직에서 생성형 AI로 민감 데이터가 전송되는 데이터 정책 위반이 월 223건 발생한다고 보고합니다_{Netskope Threat Labs}.
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ROI 손실: 개인 생산성이 조직 자산으로 축적되지 않는다

개인 AI로 업무가 빨라져도, 조직 관점에서는 다음이 남지 않습니다.

• 재사용 가능한 템플릿/워크플로우(표준화)
• 어떤 업무가 얼마나 개선됐는지(측정)
• 품질 기준과 승인 흐름(운영)
  
  

성과가 조직 자산으로 축적되지 않으면, AI는 결국 “각자 잘 쓰는 사람만 쓰는 도구”로 남습니다. 기업 AI가 여러 직원과 상호작용하며 조직 자산이 축적되어야만, 계속해서 일관되고 품질 높은 답변을 출력할 수 있습니다. 
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섀도우 프로세스: 팀마다 제각각이면 운영비가 폭발한다

팀마다 다른 도구, 다른 프롬프트, 다른 품질 기준이 생기면 재작업과 조율 비용이 누적됩니다. 시간이 갈수록 “AI를 도입했다”가 아니라 “AI가 각자도생”이 됩니다.

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관점 전환: Shadow AI는 ‘통제 대상’이 아니라 ‘AX 운영을 재점검해야 할 신호’다

Shadow AI를 직원 문제로 보면 처방은 ‘금지’입니다. 그러나 현상을 더 정확히 들여다 보면, 운영의 문제로 파악됩니다.

• 직원들은 이미 AI로 일을 하고 있다(AI 사용 니즈(needs)가 존재).
• 조직이 제공한 AX 환경이 그 요구조건(속도·맥락·통합·운영)을 채우지 못하면, 우회가 생긴다.
  
  

따라서 질문은 “어떻게 막을까”가 아니라 “어떻게 사내로 회수해 운영 가능한 방식으로 쓰게 할까”가 되어야 합니다.

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Part 1 정리

이번 편에서는 직원들이 사내 AX 대신 개인 AI(BYOAI)로 우회하는 이유가 업무 마찰과 운영 결함에서 비롯된다는 점을 짚었습니다. 특히 접근/권한, 컨텍스트(사내 지식 연결), 워크플로우 통합, 품질·신뢰(검증 비용), 운영성(감사·변경관리) 다섯 가지가 반복적으로 실패 지점이 되며, 이 공백이 Shadow AI를 구조적으로 만든다는 결론에 도달했습니다. 또한 개인 AI 확산은 단순 보안 이슈를 넘어, 조직 성과의 비가시화(측정 불가), 표준화 실패(재사용 불가), 운영비 증가(각자도생)로 이어진다는 점을 확인했습니다. 결과적으로 Shadow AI는 “통제 대상”이라기보다, 사내 AX가 운영 관점에서 부족하다는 수요 신호로 해석해야 합니다.

다음 편에서는 운영 가능한 AX로 전환해 Shadow AI를 사내로 회수하는 방법을 다룹니다. 구체적으로 기업형 GenAI 운영 체크리스트 6가지를 기준으로, 무엇을 먼저 고정해야 재발을 막을 수 있는지 정리합니다. 이어서 4~6주 안에 파일럿을 운영 조건 하에서 도입하고, 프로덕션으로 확장하는 실행 로드맵을 단계별로 제시합니다. 마지막으로 “땜질”이 아니라 기업 맞춤형 GenAI를 처음부터 기획할 때 어떤 설계가 필요한지, Articul8 관점에서 연결해 보겠습니다.

다음 단계: Articul8과 1:1로 귀사의 AI 현황을 빠르게 진단해보세요

운영 가능한 AI를 도입하고 싶다면, 지금 조직의 AI관련 상태를 확인하는 것이 가장 빠릅니다. Articul8 1:1 상담에서 귀사의 필요 요건을 기반으로 바로 실행 가능한 파일롯을 함께 설계해드립니다.

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