MAEUM BLOG · AI 도입

AI 사용 데이터를 어떻게 읽나 — OpenAI가 쓴 지표 4개를 우리 회사 대시보드로

2026-09-08 · 마음컴퍼니 — 정가를 공개하는 AI 개발사
AI 도입 효과를 "느낌"으로 말하지 않으려면 지표가 필요합니다. OpenAI 2026 논문이 기업 1,764곳을 측정한 지표는 네 개입니다 — ① 주간 활성 사용자 ÷ 직원 수(넓이) ② 메시지 ÷ 활성 사용자(깊이) ③ 출력 토큰 ÷ 직원 수(생산량) ④ 활성 주당 메시지 ÷ 직원 수(쓸 때 얼마나). 논문 각주가 그대로 말합니다: "이 넷을 함께 보면 사용이 넓은지, 소수가 깊게 쓰는지, 특정 업무에 몰렸는지 구분된다." 마음컴퍼니는 여기에 다섯째를 더합니다 — AI 결과물 중 회사 시스템에 남은 비율. SaaS 운영형(구축 70만 원부터 + 월 49·99·149만 원)의 월간 성과 리포트가 이 다섯을 담습니다.

논문이 쓴 지표 4개 — 각각 무엇을 구분하나

논문 각주 14를 거의 그대로 옮깁니다. 저자들도 "단일 지표로는 사용의 실체를 못 잡는다"고 씁니다.

지표계산구분하는 것높으면
① 넓이주간 활성 사용자 ÷ 전체 직원회사 안에서 얼마나 퍼졌나많은 사람이 쓴다
② 깊이메시지 ÷ 주간 활성 사용자쓰는 사람은 얼마나 깊게 쓰나소수라도 진하게 쓴다
③ 생산량출력 토큰 ÷ 전체 직원AI가 만들어낸 양결과물 위주 사용 (문서·코드)
④ 활성 강도활성 주의 메시지 ÷ 전체 직원쓸 때는 얼마나 쓰나쓰는 주에는 몰아 쓴다

논문의 흥미로운 결과 하나: 큰 회사일수록 도입은 더 하지만, 도입 후 직원당 사용(①②③)은 오히려 낮습니다. 회사가 클수록 "샀지만 안 퍼진" 비율이 높다는 뜻입니다. 작은 회사는 이 점에서 유리합니다 — 퍼지는 데 걸리는 시간이 짧습니다.

4지표로 읽는 우리 회사 유형

유형① 넓이② 깊이진단다음 할 일
넓고 얕음높음낮음다들 한 번씩 써봤지만 업무에 안 들어감첫 자리 1개 정하기 (4편)
좁고 깊음낮음높음한두 명(대개 신입·분석·마케팅)이 혼자 진하게 씀 — 논문 발견 3의 전형그 사람의 결과물을 시스템에 남기기 (5번째 지표)
안 씀낮음낮음계정만 있음권한·데이터 규칙이 없어서 못 쓰는 경우가 많음 (1편 12질문)
넓고 깊음높음높음통합 진행 중③생산량이 ①②만큼 오르는지 — 아니면 채팅만 많은 것

중소기업의 다수가 두 번째 줄입니다. 나쁜 게 아닙니다 — 논문이 말한 "아래에서 굴러가는" 상태입니다. 문제는 그 한두 명이 퇴사하면 끝이라는 것뿐입니다.

6개월 곡선 — 심화인가, 정체인가

논문의 발견 1: 이미 도입한 회사들의 사용량이 9개월간 4배. 잘 심은 회사는 도입 후에도 계속 오릅니다.

우리 회사에서는 ②깊이와 ③생산량을 월별로 그리면 됩니다. 세 가지 모양이 나옵니다.

그래서 대시보드는 "이번 달 숫자"보다 "6개월 선"이 중요합니다.

5번째 지표 — 결과물이 시스템에 남는 비율 (마음컴퍼니의 확장)

논문 저자들이 스스로 밝힌 한계: "메시지 내용은 보지만 그 결과물이 업무에 어떻게 쓰였는지, 생산성이 올랐는지는 측정하지 못한다."

바로 그 빈칸이 회사가 채워야 할 지표입니다. 저희는 이렇게 정의합니다.

①~④가 높은데 ⑤가 낮으면, 열심히 쓰고 있지만 회사에는 안 남는 상태입니다. 개인 계정 사용이 그렇습니다. ⑤를 올리는 유일한 방법은 AI를 시스템 안에 심는 것 — 이 시리즈 전체의 주제입니다.

정직하게 말하면, ⑤는 논문의 지표가 아니라 저희가 만든 지표입니다. 논문이 못 잰다고 한 자리를 현장에서 재기 위해서요.

대시보드 한 장 — 이렇게 생겼습니다

마음컴퍼니 SaaS 운영형의 월간 성과 리포트 AI 부분입니다. 숫자는 예시입니다.

지표이번 달지난 달판정
① 넓이 (활성/직원)8/125/12퍼지는 중
② 깊이 (메시지/활성)4138유지
③ 생산량 (토큰/직원)상승결과물 위주
④ 활성 강도안정
⑤ 정착률72%55%견적 초안이 견적 시스템으로 직접 저장되기 시작
수정률 (문의 분류)4%9%3개월 연속 5% 미만이면 표본 검토로 전환
AI 비용예산 내10편

표 한 장이면 대표가 "AI 잘 되고 있나"에 숫자로 답할 수 있습니다. 논문이 대기업 1,764곳에 쓴 잣대를 직원 12명 회사에 그대로 쓰는 겁니다.

출처 — 논문이 말한 것 / 마음컴퍼니의 확장

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자주 묻는 질문

ChatGPT 관리자 화면에도 사용 통계가 있는데, 그걸 보면 안 되나요?
①②③은 거기서 대략 봅니다. 하지만 ⑤정착률과 수정률은 회사 시스템 쪽에서만 잴 수 있습니다 — AI 결과물이 어디로 갔는지는 AI 회사가 모릅니다. 그리고 여러 AI를 쓰면 관리자 화면이 여러 개가 됩니다.
직원 5명인데 이런 지표가 의미 있나요?
①은 5명 중 몇 명이냐로 바로 나옵니다. 의미 있는 건 ②깊이와 ⑤정착률입니다. 5명 회사에서 한 명이 깊게 쓰고 그 결과가 시스템에 남으면, 그 회사는 논문의 대기업 평균보다 통합이 잘 된 겁니다.
지표가 떨어지면 실패인가요?
②깊이가 떨어지는데 ⑤정착률이 오르면 오히려 좋은 신호입니다 — 채팅으로 물어보던 게 시스템 안에서 자동으로 처리되기 시작한 겁니다. 그래서 다섯 개를 같이 봅니다. 논문도 "단일 지표로는 안 된다"고 씁니다.
이 지표를 보려면 뭘 만들어야 하나요?
AI가 시스템 안에서 돌면 로그가 자동으로 남습니다. 대시보드는 그 로그를 월별로 정리한 것입니다. SaaS 운영형에서는 월간 성과 리포트로 저희가 보내드립니다. 별도 구축 항목이 아닙니다.
비용은요?
측정 지표 3개 선정은 진단 5회권 25만 원 4회차. 리포트는 SaaS 운영형 구축 70만 원부터 + 월 49·99·149만 원에 포함(인원수 과금 없음). SI 소유형 250만 원부터는 로그·대시보드를 인도. 부가가치세 별도.

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