사진=오픈AI

2026년 6월 기업 코덱스 출력 토큰 비중 64%로 집계

법무·영업·채용 코덱스 사용 증가세, 비개발 직군 확산

핵심 요약

  • 오픈AI는 기업용 AI 활용이 단순 질의응답에서 AI 에이전트에 복잡한 업무를 위임하는 방식으로 이동하고 있다고 8월 13일 밝혔다.
  • 2026년 6월 기준 AI 활용 상위 10%인 프런티어 기업은 일반 기업보다 활성 사용자 1인당 8.3배 많은 출력 토큰을 생성했다.
  • 2026년 2월 이후 기업의 주간 활성 코덱스 사용자는 법무 분야에서 108배, 영업과 채용 분야에서 각각 41배 증가했다.

오픈AI(OpenAI)는 기업용 인공지능(AI) 활용이 단순 질의응답에서 여러 단계의 업무를 맡기는 AI 에이전트 중심으로 이동하고 있다고 8월 13일 발표한 ‘엔터프라이즈 시그널(Enterprise Signals)’ 보고서에서 밝혔다.

보고서는 기업용 AI가 질문에 답하거나 아이디어를 제시하는 보조 도구를 넘어, AI 에이전트에 복잡한 업무를 위임하는 방식으로 발전한다고 진단했다. 오픈AI에 따르면 AI 활용 상위 10%인 프런티어 기업은 같은 AI 모델을 쓰면서도 업무 맥락과 데이터, 도구, 반복 가능한 업무 흐름을 AI에 더 빠르게 연결했다.

AI 에이전트는 기업의 컴퓨터와 업무 도구에 접근해 정보를 찾고 파일을 수정하는 등 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행하거나 사람의 감독 아래 처리하는 소프트웨어다. 기존 AI 어시스턴트가 문서 작성과 아이디어 구상을 돕는 역할에 가까웠다면, AI 에이전트는 실제 업무 실행에 초점을 둔다.

오픈AI는 코덱스(Codex)와 챗GPT 워크를 대표적인 에이전트형 AI 제품으로 제시했다. 2026년 6월 기준 기업 고객의 코덱스와 챗GPT 전체 출력 토큰 가운데 코덱스 비중은 64%로 집계됐다. 오픈AI는 장시간 복잡한 작업을 수행하는 에이전트형 AI가 일반 질의응답보다 더 많은 연산과 출력을 요구한다는 점에서 업무 위임이 확대되는 흐름을 보여준다고 설명했다.

기업 간 활용 격차도 커졌다. 2026년 6월 기준 월간 AI 사용량 상위 10%인 프런티어 기업은 일반 기업보다 활성 사용자 1인당 8.3배 많은 출력 토큰을 생성했다. 이 격차는 2026년 1월 2.6배에서 5개월 만에 크게 벌어졌다.

산업별로는 정보·기술 산업의 프런티어 기업과 일반 기업 간 격차가 11.7배로 가장 컸고, 제조업은 5.3배로 상대적으로 낮았다. 다만 오픈AI는 출력 토큰이 곧 비즈니스 가치를 뜻하지는 않으며, 직원들이 AI에 얼마나 많은 업무를 맡기는지 보여주는 활용 깊이의 간접 지표라고 설명했다.

AI 에이전트가 실무를 처리하려면 기업의 업무 맥락과 데이터, 관련 도구에 접근해야 한다. 오픈AI는 재사용 가능한 업무 지침인 ‘스킬’과 기업 데이터·도구·업무 시스템을 연결하는 ‘앱’을 결합해 특정 업무 흐름을 수행하도록 지원하고 있다.

프런티어 기업은 고급 기능도 더 적극적으로 썼다. 주간 활성 사용자 기준 플러그인 사용률은 프런티어 기업 21%, 일반 기업 9%였고, 스킬 사용률은 각각 19%와 3%로 나타났다.

AI 에이전트 활용은 소프트웨어 개발자 밖으로도 확산했다. 2026년 2월 이후 기업의 주간 활성 코덱스 사용자는 법무 분야에서 108배 증가했다. 영업과 채용 분야는 각각 41배, 마케팅 분야는 26배 늘었고 엔지니어링 분야 증가 폭은 5배였다.

10만건 이상의 메시지 분석에서는 제품별 쓰임새 차이가 드러났다. 챗GPT에서는 글쓰기와 커뮤니케이션이 가장 일반적인 활용 방식이었지만, 에이전트형 AI 메시지에서는 코딩과 시스템·에이전트 운영이 전체의 약 75%를 차지했다.

업종별로는 전문·과학·기술 서비스업이 코덱스 도입률과 API 활용 강도에서 모두 가장 높은 수준을 기록했다. 예술·엔터테인먼트·레크리에이션 분야는 챗GPT 도입률이 가장 높았고, 제조업은 챗GPT 활용 강도는 높았지만 코덱스와 API 활용 강도는 상대적으로 낮았다.

오픈AI는 기업의 AI 경쟁력이 어떤 모델을 쓰는지보다 AI를 업무 데이터와 도구, 반복 가능한 프로세스에 얼마나 깊게 연결하느냐에 따라 달라진다고 봤다. 기업 AI 시장에서는 모델 성능 경쟁과 함께 에이전트가 실제 업무를 수행할 개발·운영 환경 구축이 핵심 경쟁 요소로 떠오를 전망이다.