글로벌 AI 활용 현황: OpenAI·Anthropic 최신 리포트로 본 실제 사용 트렌드

데이터로 확인하는 AI 활용의 현실

OpenAI와 Anthropic이 발표한 두 건의 주요 연구는 AI가 실제 비즈니스 및 개인 영역에서 어떻게 활용되고 있는지를 데이터 기반으로 보여줍니다.

AI에 대한 관심은 넘쳐나지만, 실제로 사람들이 AI를 어떻게 사용하고 있는지에 대한 신뢰할 수 있는 데이터는 많지 않다.

이번에 공개된 OpenAI 보고서와 Anthropic의 보고서는 그 빈틈을 메운다. 각각 150만 건의 ChatGPT 대화와 100만 건의 Claude.ai 사용 내역을 분석해, 사용자들이 어떤 목적과 방식으로 AI를 활용하는지 구체적으로 보여준다.

이 보고서들은 단순한 트렌드 요약이 아니다.

• 어떤 작업이 AI에 의해 자동화되고 있는지,
• 누가 더 많이 활용하고 있으며,
• 어떤 방식으로 업무에 통합되고 있는지를 실제 사용자 행동 데이터를 통해 보여준다.

이 글에서는 두 기관의 데이터를 종합해 AI 활용의 현주소를 살펴보고,
기업이 이 흐름에서 어떤 기회를 포착해야 할지, 그리고 어떻게 대응 전략을 세울 수 있을지에 초점을 맞춰 정리한다.

1. AI는 어디에 쓰이고 있는가? — 핵심 사용 유형

OpenAI와 Anthropic의 데이터는 사람들이 AI를 어떤 목적으로 활용하는지를 보여준다. 다만 통계를 해석할 때 분류 기준의 차이를 이해하는 것이 중요하다.

🔹 OpenAI 자체 분류: 3가지 큰 영역

OpenAI는 소비자 대화 150만 건을 크게 세 가지로 나눴다.

• 실용적 조언 (약 28~29%): 생활, 학업, 자기계발, 건강 관리 등 실제 문제 해결에 도움을 주는 활용
• 글쓰기·편집 (약 24%): 이메일, 보고서, 번역, 요약 등 텍스트 작업 지원
• 정보 탐색 (약 24%): 검색 엔진 대신 ChatGPT에서 직접 지식·설명·레시피 등을 얻는 활용

이 분류는 사용자 입장에서 직관적으로 이해하기 쉽게 묶은 것이다.

🔹 O*NET 기반 세분화: “ChatGPT 주요 활용 유형 분포” 데이터

반면 연구 분석에서는 같은 데이터를 O*NET 체계를 이용해 분류한다.
👉 **O*NET(Occupational Information Network)**은 미국 노동부가 제공하는 공식 직업 데이터베이스로, 직무에 필요한 업무 활동, 기술, 지식을 체계적으로 정리해둔 것이다. 연구자들은 AI 대화를 여기에 맞춰 분류함으로써, AI가 실제로 어떤 직무 활동을 대체하거나 보조하는지 비교할 수 있다.

예를 들어 OpenAI가 단일 카테고리로 묶은 “글쓰기·정보 제공”은 O*NET 분류에서는 여러 활동으로 흩어진다. 서두에 나오는 “ChatGPT 주요 활용 유형 분포”에 따르면:

• 정보 획득(Getting Information): 19.3%
• 타인을 위한 정보 해석(Interpreting Information): 13.1%
• 정보 기록 및 문서화(Documenting/Recording Information): 12.8%
• 상담 및 조언 제공(Consultation/Advice): 9.2%
• 창의적 사고(Thinking Creatively): 9.1%
• 기타 활동으로 분산

즉, 큰 그림으로는 OpenAI의 3대 영역과 비슷하지만, O*NET 분류는 업무 활동을 세부적으로 보여준다는 차이가 있다.

요약하면, OpenAI의 단순화된 분류(28%, 24%, 24%)와 O*NET 기반의 세분화된 수치(19.3%, 13.1%, 12.8% …)는 같은 현상을 서로 다른 분석 렌즈로 본 결과다.

🔹 Anthropic: 기술 중심 활용의 강세

Anthropic의 Claude는 성격이 조금 다르다. 2025년 8월 데이터에 따르면 전체 대화의 36%가 코딩·기술 작업에 집중돼 있다. 특히 API 사용자 쪽은 44%가 컴퓨터·수학 관련 업무였다. 이는 Claude가 더 기술적이고 자동화 지향적인 활용에 강점을 갖고 있음을 보여준다.

2. 일과 삶의 경계: 업무 vs 비업무 사용 비중

AI가 업무에만 쓰이는 시대는 지났다. OpenAI의 ChatGPT 사용자 데이터에 따르면, 2025년 현재 전체 대화의 약 73%가 비업무 목적, 즉 개인적 용도로 활용되고 있다. 업무 관련 사용은 **27%**에 불과하다.

이 수치는 2024년 중반과 비교했을 때 의미 있는 변화다. 당시에는 업무 목적이 47%에 달하며 사실상 비업무 사용과 비슷한 수준이었다. 하지만 최근 1년 사이, 개인적인 사용량이 더 빠르게 증가하며 비율 차이가 확연해졌다. 이러한 데이터는 현재의 AI 활용 현황이 업무 중심에서 일상 중심으로 빠르게 전환되고 있음을 보여준다.

🔹 비업무 사용의 확대 이유

비업무 사용이 증가한 데에는 몇 가지 이유가 있다:

• 정보 탐색과 조언 요청의 편의성
  사용자들은 검색 엔진보다 간결하고 문맥에 맞는 답변을 AI에게서 더 빠르게 얻을 수 있다. 단순한 질문은 물론, 취미, 여행 계획, 식단 관리 등 다양한 주제에서 도움을 받는다.
• 자기개발과 학습 목적
  특히 젊은 층은 AI를 학업 도우미나 코칭 툴처럼 활용한다. 토익 공부 계획 세우기, 논술 첨삭 요청 등 생산적인 개인 목적에 AI를 활용하는 비중이 증가하고 있다.

🔹 Anthropic: 개인 vs 업무 사용 구분 대신, 과업 중심 분류

Anthropic은 사용자를 업무/비업무로 구분하지 않고, 과업(Task) 중심으로 분류한다. 특히 API를 통한 기업 사용에서는 업무 자동화가 더 두드러진다. 예를 들어 Claude API 사용의 약 44%가 컴퓨터 및 수학 관련 작업, 즉 개발, 분석, 데이터 처리 등에 집중돼 있다.

반면, 일반 사용자 대상의 Claude.ai 플랫폼에서는 보다 다양한 사용 사례가 나타난다. 업무 보조도 있지만, 문서 요약, 이메일 초안 작성 등 생산성 중심의 작업이 주류다. 결국 현재의 AI 활용 현황은 단순히 업무와 비업무로 나뉘지 않고, 목적과 맥락에 따라 훨씬 더 유연하게 적용되고 있음을 시사한다.

결국, AI의 쓰임새는 점점 더 개인의 생활과 조직의 업무 양쪽에서 동시에 확장되고 있다. 기업이 AI 도입을 고려할 때, 직원들이 AI를 어떤 목적으로 얼마나 자주 활용하는지 파악하는 것은 내부 전략 수립의 핵심 기초 데이터가 될 수 있다. AI 활용 현황을 이해하는 것 자체가 경쟁력이다.

3. 자동화와 협업의 변화: AI에게 ‘지시’하는 시대

AI 사용 방식은 단순한 질문-응답(Q&A)에서 벗어나고 있다. 사용자는 이제 AI에게 단순히 묻는 것을 넘어, 지시하고, 일임하는 방식으로 점점 더 많이 전환하고 있다. 이 변화는 특히 Anthropic의 데이터에서 뚜렷하게 나타난다.

🔹 Claude 사용자: ‘지시형’ 상호작용 급증

Anthropic에 따르면, Claude 사용자 중 AI에게 직접 작업을 맡기는 ‘Directive Interaction’ 비율은 **8개월 만에 27% → 39%**로 크게 증가했다.
이는 사용자가 AI를 보조도구가 아니라, 하위 담당자 혹은 반자동 실행자로 인식하고 있다는 신호다.

예시:

• “이 데이터를 기반으로 보고서 작성해줘.”
• “아래 내용을 이메일 형식으로 정리해.”
• “이 코드의 오류를 수정해서 재작성해줘.”

즉, 사용자와 AI 간의 협업이 아니라 일방적 위임으로 패턴이 이동 중이다.

🔹 OpenAI도 유사한 흐름

OpenAI의 대화 유형 분류에서도 유사한 변화가 보인다. 전체 대화의 약 40%는 ‘Doing’ 유형, 즉 AI에게 무언가를 실행시킨 경우였다. 반면 단순한 정보 요청이나 질문(‘Asking’)은 49%로 줄어드는 추세다.

즉, 사용자들은 ChatGPT를 점점 더 작업 실행 도구로 활용하고 있으며, 이는 일반 소비자 사이에서도 AI를 통한 반복 업무 위임 습관이 자리잡고 있음을 보여준다.

🔹 기업 입장에서의 시사점

• 이 변화는 곧 AI가 도입된 후 조직 내 역할 정의가 바뀔 수 있음을 의미한다.
• 단순한 챗봇 이상의 역할을 요구받는 만큼, AI 활용 정책과 보안 프로토콜 역시 ‘실행 단위’로서의 AI를 전제로 설계할 필요가 있다.
• 업무 표준화가 되어 있는 분야(고객 응대, 보고서 작성, 기술 문서화 등)는 빠르게 AI에게 일임되는 대상이 될 가능성이 높다.

이제 AI는 단순한 답변기가 아니다. 사용자는 AI를 생산력 있는 동료 혹은 준매니저로 다루기 시작했다. 이 변화는 앞으로의 조직 설계, 직무 정의, 교육 방식에 깊은 영향을 줄 것이다.

4. 국가별 AI 사용 격차: 부의 격차가 AI 격차로?

AI의 확산은 전 세계적으로 빠르게 진행되고 있지만, 누가, 얼마나 자주 AI를 사용하는가는 국가별로 큰 차이를 보인다. 이 격차는 단순한 기술 수준이 아니라, 경제력, 디지털 인프라, 교육 접근성 등 구조적 요인과 직결된다.

🔹 Anthropic: 고소득 국가 중심의 높은 사용률

Anthropic은 국가별 Claude 사용률을 기반으로, 인구 대비 AI 활용 수준을 측정한 **Anthropic AI Usage Index (AUI)**를 공개했다. 이는 각국의 실제 사용 비중을 해당 국가의 생산 가능 인구 비율과 비교한 수치다.

• 이스라엘: 7배 높은 AUI
• 싱가포르: 4.6배
• 호주: 4.1배
• 뉴질랜드, 한국, 미국: 3.6~4배 수준

즉, 경제적으로 풍요롭고 디지털 인프라가 잘 갖춰진 국가일수록 AI를 적극적으로 활용하고 있다. 특히 정부와 민간에서 AI를 조기 도입한 국가들의 사용률이 눈에 띄게 높다.

반면, 인도, 나이지리아, 인도네시아 등 개발도상국은 사용량이 기대치보다 훨씬 낮다. 이는 인터넷 접근성, 언어 장벽, 교육 격차 등 복합적 요인이 반영된 결과다.

🔹 OpenAI: 저소득국 사용 증가 속도는 더 빠르다

흥미로운 점은 OpenAI의 데이터다. 전체 사용량 자체는 고소득 국가가 많지만, 저소득 국가의 ChatGPT 사용자 수는 1년 사이에 4배 이상 빠르게 증가했다. 특히 아프리카, 동남아시아, 남아시아 지역의 사용 성장률이 매우 높다.

이는 잠재적으로 AI가 디지털 격차를 해소하는 기회가 될 수 있음을 시사한다. 단, 아직까지는 사용 빈도나 질적인 측면에서 격차가 분명 존재한다.

🔹 기업과 정책입안자를 위한 시사점

• 글로벌 서비스나 플랫폼을 운영하는 기업은 지역별 AI 도입 수준을 고려한 콘텐츠 설계, 언어 지원, UX 최적화 전략이 필요하다.
• 신흥시장 공략을 위해 AI 접근성을 높이는 투자가 경쟁력으로 연결될 수 있다.
• 정부·교육기관과 협업하여 AI 리터러시 교육을 확산시키는 것도 브랜드 신뢰도 확보에 도움이 된다.

AI는 전 세계적으로 확산되고 있지만, 접근 방식과 빈도는 여전히 불균형적이다. 기업은 이 격차를 리스크가 아닌 기회로 해석해야 한다.

5. 성별·세대별 사용자 변화: 초기 편향에서 대중화로

AI 사용자는 더 이상 일부 기술 집단에 국한되지 않는다. OpenAI의 데이터를 보면, ChatGPT는 불과 1년 만에 성별·세대 측면에서 훨씬 더 대중적인 플랫폼으로 변화하고 있다.

🔹 성별 격차 해소: 여성 사용자 비율 52%로 역전

2024년 초까지만 해도, ChatGPT 사용자 중 **여성 비율은 약 37%**로 상대적으로 낮았다. 그러나 2025년 중반 기준으로 이 수치는 52%로 증가했다.
이는 단순한 비율 변화가 아니라, AI 사용 목적과 방식의 다양화를 의미한다.

여성 사용자층의 확대는 다음과 같은 방향성과 연결된다:

• 콘텐츠 제작, 학습, 자기개발 등 비기술적 활용 확대
• UI/UX에 대한 민감도 증가 → 플랫폼 개선 유도
• 서비스 접근성, 언어 친화성, 감성적 상호작용 기능에 대한 수요 증가

이러한 변화는 향후 AI 제품 설계에서 성별 다양성을 반영한 인터페이스와 기능이 중요해질 수 있음을 시사한다.

🔹 세대별 편중: Z세대의 집중적 활용

OpenAI는 사용자의 나이를 직접 수집하지 않지만, 이름, 사용 패턴, 대화 유형 등을 기반으로 연령대를 추정했다. 이에 따르면 전체 메시지의 약 46%가 18~25세 사용자로부터 발생하고 있다.
이는 Z세대가 AI를 검색 엔진 이상의 도구로 받아들이고 있다는 강력한 증거다.

특징적인 사용 경향은 다음과 같다:

• 학습 보조 (에세이 피드백, 시험 대비)
• 콘텐츠 창작 (SNS 콘텐츠 아이디어, 문장 다듬기)
• 일상적 대화 및 감정 공유 (심리적 위로, 상담)

이들은 AI를 단순히 정보 제공자가 아니라 멀티 도구로 사용하며,
자연스럽게 AI와의 협업 능력을 디지털 역량의 일부로 인식한다.

🔹 시사점: 사용자 중심 서비스 전략 필요

• 제품 기획과 마케팅은 이제 남성·개발자 중심 접근에서 벗어나야 한다.
• Z세대는 조직 내에서도 빠르게 영향력을 확장하고 있는 세대이므로, 기업 내부 교육과 툴 설계에서 직관적이고 대화형 UI가 더욱 중요해진다.
• 기업 고객이라면, 자사 서비스가 젊은 세대와 여성 사용자에게 어떤 경험을 주는지 검토할 필요가 있다.

이제 AI는 누구나 쓰는 도구다. 그렇다면, “누가 더 잘 활용하고 있는가”가 곧 경쟁력이 된다.

6. 기업이 주목해야 할 AI 활용 인사이트

AI는 이제 ‘도입할지 말지’의 문제가 아닙니다. 기업에게 중요한 건 어떻게, 어떤 방식으로 활용할지에 대한 전략 수립입니다. OpenAI와 Anthropic의 데이터를 바탕으로 살펴본 AI 활용 현황은 단순한 기술 동향을 넘어, 기업의 의사결정과 조직 설계에 직접적인 영향을 줍니다.

아래 표는 두 플랫폼의 사용자 데이터를 비교한 요약입니다. 이를 통해 각 플랫폼의 강점과 특징, 그리고 기업이 고려해야 할 방향을 구체적으로 파악할 수 있습니다.

OpenAI vs Anthropic: 주요 지표 비교

🔹 AI는 ‘도우미’가 아니라 ‘담당자’로 진화하고 있다

Claude 사용자 중 AI에게 직접 작업을 맡기는 ‘지시형 상호작용’ 비율은 8개월 만에 27%에서 39%로 증가했습니다. 단순한 질문 응답을 넘어, AI에게 명확한 과업을 지시하고 실행을 맡기는 패턴이 빠르게 확산되고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT에서도 비슷한 흐름이 나타나며, 전체 대화 중 40%는 ‘Doing’ 유형으로 분류됩니다. 이는 AI 활용 현황이 협업에서 자동화 중심으로 전환 중임을 보여줍니다.

🔹 플랫폼 특성에 따라 활용 전략도 달라진다

OpenAI(ChatGPT)는 다양한 업무 목적과 사용자층을 아우르는 범용형 플랫폼으로, 콘텐츠 작성, 고객 응대, 문서 요약 등 여러 분야에서 유연하게 활용됩니다. 반면 Anthropic의 Claude는 기술 중심의 자동화 및 분석 작업에 더 적합하며, 특히 기업 API 사용자 비중이 높고 활용 패턴도 집중적입니다. 기업은 자사 업무의 특성과 목표에 따라 두 플랫폼 중 어떤 방향이 더 적합한지 판단해야 합니다. AI 활용 현황을 정확히 이해하는 것이 전략 수립의 출발점입니다.

🔹 사용자 특성도 전략에 반영해야 한다

OpenAI의 데이터에 따르면, 최근 1년간 여성 사용자 비율은 37%에서 52%로 증가했고, 전체 메시지의 46%는 18~25세 사용자에 의해 생성되었습니다. 이처럼 AI 사용자층은 빠르게 다양화되고 있으며, 성별과 세대에 따라 AI 활용 목적과 방식도 달라지고 있습니다. 기업은 내부 교육, 도입 툴 설계, UI/UX 개발에서 실제 사용자 기반의 니즈와 특성을 반영한 접근이 필요합니다.

AI 도입은 단순한 기술 선택이 아니라, 조직의 업무 방식과 인적 자원 전략까지 연결되는 핵심 의사결정입니다. 지금의 AI 활용 현황을 정확히 이해하고, 그에 맞는 방향을 설계하는 기업만이 경쟁에서 앞설 수 있습니다.

7. 결론: AI의 현실은 이미 데이터 속에 있다

AI에 대한 기대와 논쟁은 계속되지만, 진짜 중요한 질문은 이제 이것이다:
“사람들은 실제로 AI를 어떻게 활용하고 있는가?”

OpenAI와 Anthropic의 대규모 사용자 데이터를 통해 우리는 그 해답을 확인했다.

• AI는 더 이상 신기한 도구가 아니라 일상과 업무의 필수적인 도구로 자리 잡고 있다.
• 사용자의 성별, 연령, 국가, 직무에 따라 활용 방식은 다르지만, 공통적으로 나타나는 흐름은 하나다: AI는 ‘질문’에서 ‘지시’로, ‘도움말’에서 ‘담당자’로 진화하고 있다.

기업 입장에서 이 데이터가 주는 메시지는 명확하다.

1. AI는 도입이 아닌 설계의 대상이다.
   어떻게 쓸지 결정하는 순간, 이미 전략이 된다.
2. 사용자 기반을 세분화하라.
   성별·세대·직무별로 AI 사용 방식이 다르므로, 제품 설계와 내부 교육도 그에 맞춰야 한다.
3. 자동화와 보조의 균형을 잡아야 한다.
   Claude처럼 자동화 중심의 활용도 있고, ChatGPT처럼 범용적 협업 도구로 활용하는 방법도 있다. 조직의 목표에 따라 적합한 접근이 다르다.

AI를 잘 쓰는 개인은 경쟁력이 되고,
AI를 잘 설계한 조직은 시장을 선도하게 될 것이다.

지금은 AI를 도입할 시점이 아니라, 제대로 활용할 전략을 고민할 시점이다.

대한 내부 전략 수립이다.
이제 단순한 도입이 아닌, 정밀한 선택과 배치의 시대에 접어들고 있다.

Meta Keywords:

AI usage patterns, OpenAI report 2025, Anthropic report 2025, ChatGPT usage data, Claude usage data, AI in business, AI adoption trends, AI work vs personal use, AI demographics 2025, global AI adoption, ONET AI analysis, AI for business strategy, AI automation vs augmentation, ChatGPT statistics, Claude statistics, AI 활용 현황, OpenAI 보고서 2025, Anthropic 보고서 2025, ChatGPT 사용 데이터, Claude 사용 데이터, 기업용 AI 활용, AI 도입 트렌드, 업무용 vs 개인용 AI, AI 사용자 통계 2025, 글로벌 AI 확산, ONET 기반 AI 분석, 비즈니스 전략과 AI, AI 자동화와 보조 활용, ChatGPT 통계, Claude 통계