금지할까 깔아줄까, 승인 밖 생성형 AI 실태 파악이 먼저입니다

팀원이 어떤 생성형 AI 도구에 어떤 자료를 넣는지 파악하지 못한 팀 리더가 많을 수 있습니다. 금지부터 할지, 공식 도구를 깔아줄지 정하려면 먼저 지금 무슨 일이 벌어지는지 알아야 합니다. 이 글은 공개된 조사 결과를 바탕으로 그 출발점을 정리합니다.

"금지"는 이미 해본 회사가 있습니다

연합뉴스에 따르면 삼성전자는 2023년 4월 DX 부문에 사내 PC의 생성형 AI 사용을 한시적으로 제한한다고 공지했습니다. 당시 DX 부문 설문에서 65%가 보안 리스크가 있다고 응답했고, DS 부문에서는 사내 메일 본문 업로드와 소스코드 전체 입력 같은 오남용이 확인됐다고 보도됐습니다. 이 보도는 업계 소식통을 근거로 한 것이어서 내부 사정을 모두 확인한 내용은 아닙니다.

눈여겨볼 점은 제한만 하지 않았다는 것입니다. 같은 보도에 따르면 DX 부문은 사내 PC 사용을 제한했고, DS 부문에서는 팀장 교육과 입력 글자 수 제한이 이뤄졌습니다. 번역, 요약, 개발 지원용 자체 AI 도구도 준비 중인 것으로 알려졌습니다. 다만 금지가 실제로 효과가 있었는지를 보여주는 근거는 이 자료에 없습니다. 제 의견으로는, 금지는 그 자체로 끝이 아니라 대안과 함께 움직이는 조치로 보는 편이 안전합니다.

숫자로 보는 현실: 승인 밖의 사용

삼성SDS 인사이트 1편(2026년 5월, 재직자 1,750명 블라인드 설문, 응답 8,744건)에서는 생성형 AI 도구 사용 사례 중 38%가 회사 승인 없이 개인 비용으로 쓰는 경우였습니다. 직원의 38%가 아니라 사용 사례의 38%라는 점에 유의해야 합니다. 같은 조사에서 회사가 엔터프라이즈 버전을 정식 계약해 제공하는 경우는 24%, 자체 구축은 1%였습니다. 이 조사는 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 파는 벤더가 한 것이고, 표본 모집 방식과 기업 규모 구성은 원문에 적혀 있지 않습니다.

사용 시간도 길었습니다. 같은 조사에서 하루 2시간 이상 쓰는 비율은 2025년 11월 18%(630명)에서 2026년 5월 72%(1,750명)로 나왔습니다. 다만 두 조사의 표본 크기가 다르고 같은 사람을 추적한 조사인지 원문에 나와 있지 않으므로, 단순한 증가 추세로 읽기는 어렵습니다. 업종별로는 IT와 통신이 하루 평균 3.8시간, 공공과 국방이 2.75시간으로, 규제와 보안이 엄격한 곳에서 낮았습니다.

왜 승인 밖에서 쓰게 될까

삼성SDS 인사이트 2편을 보면, AI 에이전트를 업무에 쓰지 못하는 이유 1위는 회사 가이드나 정책 부재(34%), 2위는 회사가 제공하거나 허용하지 않음(33%)이었습니다(AI 에이전트 개념을 정확히 이해한 비사용자 274명 기준, 복수응답). 또 원문은 "조사 대상의 47%"가 "회사의 AI 보안 지침이 부족하다"고 진단했다고 쓰는데, 이 수치는 도표와 기준이 따로 표기돼 있지 않습니다(조사 전체 규모는 1,750명). 같은 글은 보안 규정을 완벽히 준수하는 전용 AI 에이전트 플랫폼이 제공되면 "전체 응답자의 95%"가 활용 의향이 있다고 쓰지만, 이 수치도 뒷받침하는 도표나 문항 기준은 공개돼 있지 않고, 의향이지 실제 행동은 아닙니다. 두 수치 모두 조사를 수행한 벤더가 쓴 본문 서술입니다. 이 항목은 AI 에이전트를 쓰지 않는 이유를 물은 것이어서, 승인 밖 생성형 AI 사용 이유를 직접 물은 결과는 아닙니다.

별개의 조사로 Microsoft Work Trend Index 2024는 AI 사용자 중 78%가 개인 AI 도구를 업무에 가져온다고 밝혔고, 중요한 과제에 AI를 쓴 것을 인정하기 꺼리는 비율을 52%로 제시했습니다(31개국 31,000명). 2024년 자료이며 위 삼성SDS 조사와는 모집단과 정의가 달라 숫자를 직접 비교할 수 없습니다. 이런 설문을 근거로 한 원인 해석, 즉 정책과 도구가 비어 있어서 개인 도구로 향한다는 설명은 제 의견입니다.

무엇이 위험한가

IBM 보도자료(2025년 7월, 침해를 겪은 600개 조직 대상)에 따르면 셰도우 AI 관련 침해를 겪은 조직은 5곳 중 1곳이었습니다. 셰도우 AI 사용 수준이 높은 조직은 낮거나 없는 조직보다 침해 비용이 평균 67만 달러 높았지만, 이는 평균 차이이며 셰도우 AI가 원인이라는 뜻은 아닙니다. 침해를 겪은 조직 중 63%는 AI 거버넌스 정책이 없거나 수립 중이었고, 정책이 있는 조직 중 비승인 AI를 정기 감사하는 곳은 34%였습니다. 침해를 겪은 조직만 대상이므로 일반 기업의 발생률로 읽으면 안 됩니다.

Infosecurity Magazine가 전한 Gartner 발표(2025년 11월)에서는 보안 책임자의 69%가 직원의 공개 생성형 AI 업무 사용 증거를 갖고 있거나 의심한다고 했습니다. 같은 발표는 2030년까지 글로벌 기업의 40% 넘게 비승인 AI로 보안과 컴플라이언스 사고를 겪을 것이라고 '예측'했습니다. 예측은 예측일 뿐이고, 기사를 통한 2차 확인이라 Gartner 원문은 확인하지 못했습니다.

AX는 가시성 확보부터: 3분류와 첫 90일

IDG 기고를 삼성SDS 인사이트가 전재한 셰도우 AI 대응 전략 글(2026년 4월)에는 도구를 승인, 제한, 금지로 나누고, 자가 등록과 설문, 네트워크 모니터링으로 사용 현황을 파악하며, 역할별 교육을 하라는 내용이 있습니다. 삼성SDS 인사이트 2편에서 AI 에이전트 개념을 정확히 이해한 응답자 중 직접 만들어 본 사람(n=221)에게 구현 환경을 물은 복수응답 항목 중 하나로, 40%가 사내 업무시스템(ERP와 CRM 등)이나 DB와 연계하는 환경이라고 답했습니다. 이 소집단에서는 기존 시스템 연동 환경을 다룬 사람이 적지 않았다는 뜻이어서, 제 해석으로는 시스템 연동이 현실의 과제일 수 있습니다. 다만 일반 기업 전체로 넓혀 읽기는 어렵습니다.

개인정보와 관련해서는 개인정보보호위원회 보도자료(2025년 8월)에 생성형 AI 개발과 활용을 위한 개인정보 처리 안내서 공개 소식이 있으니 참고할 만합니다.

아래는 위 자료를 바탕으로 한 제 제안입니다. 근거가 있는 부분은 자료 방향과 맞췄고, 일정과 순서는 제 의견입니다.

• 0~2주, 현황 파악: 처벌이 아니라는 점을 분명히 한 자가 신고와 설문을 합니다. 가능하면 로그도 봅니다.
• 2~6주, 기준 공표: 도구 3분류 목록과 데이터 등급표(고객정보, 재무, 소스코드는 제한 또는 금지, 저위험 자료는 허용 후보)를 알리고 요청 절차를 만듭니다.
• 6~12주, 공식 도구 제공: 승인 도구를 한두 개 정해 제공합니다. 도구별 비용은 이번 조사 범위 밖이라 따로 알아봐야 합니다.
• 상시, 교육과 감사: 역할별 교육과 정기 감사를 합니다. 앞의 IBM 수치처럼 정책이 있어도 감사하는 조직은 많지 않았습니다.

금지는 대안이 있을 때만 꺼내는 편이 낫다는 것이 제 의견입니다. 도구별 학습 사용 여부, 데이터 보관, 개인 계정과 법인 계정 차이는 약관을 직접 확인해야 합니다. 팀 리더라면 이번 주에 세 가지를 물어보세요. AI에 붙여 넣은 자료에 고객, 계약, 코드가 있었는지, 승인 도구가 있는데도 개인 계정을 쓰는 이유가 무엇인지, 사고가 나면 누구에게 보고하는지입니다. 전담 보안 인력이 없는 조직이라면 3분류 문서 한 장과 승인 도구 한두 개로 시작하는 것도 방법입니다. 이 역시 출처가 있는 사실이 아니라 제 의견입니다.