AI를 잘 쓰고 있는지 어떻게 아나 — 느낌이 아니라 숫자로 보는 법

논문이 쓴 잣대 넷

논문 저자들도 "하나의 숫자로는 실제 사용을 못 잡는다"고 씁니다. 그래서 넷을 같이 봤습니다.

• 넓이 — 직원 중 몇 명이 매주 쓰나. 많이 퍼졌는지.
• 깊이 — 쓰는 사람 한 명이 얼마나 많이 쓰나. 소수라도 진하게 쓰는지.
• 만드는 양 — AI가 직원 한 명당 얼마나 많은 글을 만들어 냈나. 결과물 위주인지.
• 몰아 쓰기 — 쓰는 주에는 얼마나 집중해서 쓰나.

학교 도서관 이용을 재는 것과 비슷합니다. 몇 명이 오나, 오는 학생은 몇 권 빌리나, 한 번에 몇 권 빌리나. 하나만 보면 "도서관 잘 되네"인데, 넷을 같이 보면 "몇 명이 거의 다 빌려 간다"가 보입니다.

넷을 같이 보면 우리 회사 유형이 나옵니다

넓고 얕음 — 다들 한 번씩 써 봤지만 일에 안 들어갔습니다. 신기해서 써 보고 끝난 상태입니다. 첫 자리 하나를 정해야 합니다.

좁고 깊음 — 한두 명(대개 신입이나 마케팅)이 혼자 진하게 씁니다. 논문이 본 가장 흔한 모습입니다. 이 사람이 만든 것이 회사에 남게 해야 합니다. 안 그러면 이 사람이 나갈 때 같이 나갑니다.

안 씀 — 계정만 있습니다. 대개 "뭘 넣어도 되는지" 규칙이 없어서 무서워서 안 쓰는 경우입니다.

어느 유형인지 알면 다음 할 일이 정해집니다. 모르면 "AI 교육을 더 하자"로 갑니다. 교육은 대개 답이 아닙니다.

6개월 곡선 — 오르고 있나, 멈췄나

논문의 첫 번째 사실. 이미 AI를 산 회사들의 사용량이 9개월 동안 4배가 됐습니다. 잘 심은 회사는 산 다음에도 계속 오릅니다.

우리 회사에서는 깊이와 만드는 양을 달마다 그려 보면 됩니다. 세 가지 모양이 나옵니다.

계속 오름 — 자리를 찾고 있는 중입니다. 정상입니다.

첫 달 반짝, 이후 평평 — 신기해서 써 보고 끝났습니다. 자리가 없습니다.

계단처럼 오름 — 새 자리를 하나 넣을 때마다 한 칸씩 올라갑니다. 가장 좋은 모양입니다.

다섯째 잣대 — 회사에 남는 비율

논문 저자들이 스스로 밝힌 한계가 있습니다. "무슨 일에 썼는지는 보이지만, 그 결과가 실제 업무에 어떻게 쓰였는지는 못 본다."

바로 그 빈칸이 회사가 채워야 할 잣대입니다. 마음컴퍼니는 이렇게 부릅니다. 정착률 — AI가 만든 것(초안·분류·요약) 중 회사 시스템(고객 기록·견적·정산·문서함)에 저장된 비율.

신입이 개인 계정에서 견적서 초안을 열 개 만들었는데 회사 견적 시스템에는 하나도 안 들어갔으면, 정착률은 0입니다. 그 신입이 나가면 열 개가 같이 나갑니다. 시스템이 초안을 바로 견적 시스템에 저장하면 정착률이 오르고, 회사에 남습니다.

이 숫자는 회사 시스템이 있어야 잴 수 있습니다. ChatGPT 관리자 화면에는 없습니다. 그래서 마음컴퍼니의 월간 성과 리포트에 이 줄이 있습니다.

자주 묻는 질문