같은 AI, 산업마다 향한 곳은 달랐습니다

1편에서 확인한 변화는 분명했습니다. 기업의 AI 활용은 채팅을 넘어 문서 생성과 회의 기록 같은 업무 기능으로 넓어지고 있었습니다.

그런데 이 변화를 산업별로 나누어 보니, 확장 경로는 같지 않았습니다. 같은 기능을 두고도 제조와 금융이 먼저 선택한 기능이 달랐고, 병원과 제약사가 손을 뻗은 곳은 또 달랐습니다.

웍스AI를 도입한 기업들은 산업에 따라 AI의 자리를 어떻게 만들어가고 있을까요? 업종별 데이터를 따라가 봤습니다.

공통 기능을 지나자 산업별 선택이 보였습니다

웹 검색·리서치는 산업을 가리지 않고 높은 도입률을 보였습니다. 금융·보험 96%, 공공·지방자치 94%, 제조와 IT·소프트웨어 82%, 의료·제약·바이오 79%였습니다. 정보를 찾는 일은 이미 AI가 널리 맡고 있는 공통 업무가 됐습니다.

산업별 차이는 그 밖의 업무 기능에서 선명해졌습니다.

[표] 산업별 주요 기능 도입률 (2026년 6월 기준)

검색이 산업 전반에 고르게 도입된 것과 달리, 이미지 생성과 프롬프트 도우미, 회의록, 문서 생성·변환의 조합은 산업마다 달랐습니다. 어떤 산업은 이미지와 초안 작성 기능을 폭넓게 도입했고, 다른 산업은 회의 기록이나 문서 작업에 더 많은 자리를 내줬습니다.

같은 검색에서 출발한 산업들은 AI에게 어떤 역할을 더 맡기고 있을까요? 주요 업종별로 그 흐름을 살펴보겠습니다.

제조: 여러 업무에 고르게

제조에서는 하나의 기능이 두드러지기보다 여러 기능이 비교적 고르게 도입됐습니다. 검색 82%를 비롯해 이미지 생성 66%, 프롬프트 도우미 54%, 번역 46%, 회의록 43%로 이어졌고, 보안·관리와 문서 생성·변환도 각각 31%, 30%를 기록했습니다.

특히 번역 도입률이 46%로 회의록보다 높다는 점이 눈에 띕니다. 비교 대상 가운데 번역이 이 정도 비중을 차지한 산업은 제조였습니다. 해외 거래처와의 커뮤니케이션, 외국어 기술 자료, 수출 관련 문서 등 제조업의 업무 환경과 맞닿은 결과로 해석할 수 있습니다.

다만 이 분포만으로 특정 부서가 어떤 기능을 사용했다고 단정할 수는 없습니다. 분명한 것은 제조에서 AI가 하나의 대표 업무에 집중되기보다, 정보 탐색과 콘텐츠 제작, 번역, 기록, 문서 작업 등 여러 종류의 업무에 폭넓게 도입됐다는 점입니다.

의료·제약·바이오: 논의를 기록으로

의료·제약·바이오에서는 회의록 도입률이 45%로 나타났습니다. 제조의 43%, 금융·보험의 29%, IT·소프트웨어의 26%보다 높은 수치입니다. 문서 생성·변환도 31%를 기록했습니다.

의료·제약·바이오 분야에서는 검토와 협의의 과정뿐 아니라 그 근거와 결정 내용을 기록으로 남기는 일이 중요합니다. 회의록과 문서 생성 기능의 도입률은 이러한 업무 환경에서 AI가 기록과 정리의 도구로 선택되고 있을 가능성을 보여줍니다.

AI가 답을 만드는 데만 쓰이는 것이 아니라, 조직에서 오간 논의를 정리하고 이후 업무에 활용할 수 있는 형태로 남기는 데에도 들어가고 있는 것입니다.

이 산업에서 두드러진 것은 기능의 수보다 역할입니다. 의료·제약·바이오는 AI에게 조직의 논의를 기록으로 남기는 역할을 맡기고 있었습니다.

금융·보험: 통제 안에서 넓게

금융·보험은 검색 96%, 이미지 생성 79%, 프롬프트 도우미 64%, 문서 생성·변환 39%를 기록했습니다. 비교한 민간 산업 가운데 여러 업무 기능의 도입률이 전반적으로 높았습니다.

규제가 많은 산업은 AI 활용 범위도 좁을 것이라고 생각하기 쉽습니다. 그러나 이번 데이터에서는 다른 모습이 나타났습니다. 금융·보험은 검색뿐 아니라 이미지 생성과 프롬프트 지원, 문서 작업까지 다양한 기능을 도입하고 있었습니다.

이를 단순히 금융·보험이 AI에 더 개방적이라고 해석하기는 어렵습니다. 오히려 보안과 관리가 가능한 기업용 환경 안에서 활용 범위를 넓힌 결과로 보는 편이 적절합니다. 기능을 제한하는 것만으로 위험을 관리하기보다, 관리 가능한 조건을 갖추고 그 안에서 여러 기능을 활용하는 방식입니다.

금융·보험의 데이터는 통제와 확장이 반드시 반대 방향으로 움직이지 않는다는 점을 보여줍니다. 통제할 수 있는 환경이 오히려 더 넓은 활용을 가능하게 할 수 있습니다.

IT·소프트웨어: 선별적 도입

IT·소프트웨어에서는 검색 도입률이 82%로 나타났습니다. 반면 이미지 생성은 47%, 프롬프트 도우미는 44%, 문서 생성·변환과 회의록은 각각 26%였습니다. 다른 산업과 비교하면 검색 이후의 기능 도입률이 상대적으로 높지 않습니다.

그렇다고 확장이 멈춘 것은 아닙니다. 상반기 동안 프롬프트 도우미는 23%p, 문서 생성·변환은 22%p 증가했습니다. 모든 기능을 동시에 넓히기보다 필요성이 확인된 기능을 추가해 나가는 흐름에 가깝습니다.

특히 프롬프트 도우미의 성장은 AI 결과를 얻는 것에 그치지 않고, 입력 방식과 결과 품질을 정교하게 관리하려는 수요를 보여줍니다. 문서 생성·변환의 증가 역시 AI 활용이 탐색에서 구체적인 결과물 제작으로 확장되고 있음을 시사합니다.

IT·소프트웨어의 특징은 기능을 적게 쓴다는 데 있지 않습니다. 필요성과 효용이 확인된 기능을 선택적으로 추가하는 데 있습니다.

공공·지방자치: 문서 업무의 중심으로

공공·지방자치에서는 문서 생성·변환 도입률이 56%로, 비교한 산업 가운데 가장 높았습니다. 회의록도 47%로 높은 수준이었습니다.

계획서와 보고서, 공문, 회의록처럼 공공 업무의 많은 과정은 문서로 남습니다. 정보를 찾고 대화하는 데서 그치지 않고, 검토한 내용을 정리해 정해진 형식의 결과물로 만드는 일이 중요합니다. 이런 업무 특성이 문서 생성·변환과 회의록 기능의 높은 도입률에 반영된 것으로 보입니다.

1편에서 확인한 ‘채팅에서 업무 기능으로의 확장’도 공공·지방자치에서 가장 구체적인 모습을 드러냈습니다. 업무의 결과물이 문서인 조직일수록 AI의 자리 역시 대화창보다 문서 작업에 가까워지고 있었습니다.

산업별 차이가 남긴 질문

산업별 기능 도입률은 어떤 기능이 더 우수한지 보여주는 순위표가 아닙니다. 조직마다 AI에 맡기려는 업무가 다르다는 사실을 보여주는 지도에 가깝습니다.

따라서 다른 기업의 도입률은 정답이라기보다 비교 기준으로 봐야 합니다. 같은 산업의 기업이 선택한 기능을 살펴보되, 그 조합을 그대로 따르기보다 우리 조직에서 반복되는 업무와 남겨야 하는 결과물, 지켜야 하는 조건을 먼저 확인해야 합니다.

정보를 찾는 일인지, 회의를 기록하는 일인지, 문서를 만드는 일인지에 따라 필요한 기능 조합은 달라집니다.

AI 활용의 확장은 기능을 많이 켜는 일이 아니라, 조직의 업무 모양에 맞는 자리를 만드는 일이기 때문입니다.

이제 기업이 물어야 할 질문도 달라져야 합니다.

“어떤 기능을 더 켤 것인가”가 아니라, “우리 업무에서 AI가 맡아야 할 자리는 어디인가.”

이어지는 시리즈 마지막 3편에서는 웍스AI 고객사의 모델별 도입률 변화를 통해 기업의 AI 모델 선택이 어떻게 다변화되고 있는지 살펴봅니다. 한 가지 모델에 머무르지 않고 여러 모델을 함께 활용하는 흐름과, 이러한 변화가 기업의 AI 활용에 남긴 과제를 짚어보겠습니다.

데이터 해석 안내

본 글은 2026년 상반기 웍스AI 고객사의 기능 도입 현황을 분석한 결과입니다. 각 수치는 기능의 활성화 또는 도입 여부를 나타내며, 실제 사용 빈도나 업무 성과를 직접 의미하지 않습니다. 또한 분석 결과에는 웍스AI 고객 구성의 특성이 반영돼 있어 전체 기업 AI 시장의 현황과는 차이가 있을 수 있습니다.

출처: AI3, 「고객사 업종별 기능, 모델 데이터_26년 상반기」, 2026.