직원 57%가 민감한 데이터를 GenAI(생성형 AI)에 입력한다 — Fuel iX가 제시하는 대응 전략

점심시간에 커피를 마시며 동료와 대화를 나누던 A씨는 최근 맡은 보고서를 준비하면서 ChatGPT 같은 GenAI 도구를 사용했다고 털어놓았습니다. 상사의 지시에 맞게 빠르게 요약본을 만들 수 있었고, 글의 톤도 훨씬 매끄러워졌습니다. 하지만 문제는 보고서에 포함된 일부 데이터가 회사 내부의 민감한 재무 정보였다는 사실입니다. 그는 “이 정도는 괜찮겠지”라는 생각으로 입력했지만, 사실상 회사 외부로 중요한 자료가 흘러들어간 셈이었습니다.

이와 같은 사례는 단순히 재무 정보에 국한되지 않습니다. 직원들은 때때로 고객 이름, 이메일, 전화번호와 같은 개인정보까지 무심코 입력하기도 합니다. 이런 데이터는 기업 보안뿐만 아니라 법적 책임과도 직결되며, 잘못 관리될 경우 고객 신뢰에 치명적인 손상을 줄 수 있습니다.

이처럼 GenAI 활용은 생산성을 끌어올리지만 동시에 새로운 리스크를 만들어냅니다. Fuel iX의 최신 보고서에 따르면, 실제로 직원의 57%가 민감한 데이터를 GenAI에 입력하고 있으며, 이는 단순한 개인의 편의 차원을 넘어 기업 전체의 보안과 신뢰를 위협하는 심각한 문제로 이어질 수 있습니다.

여기서 등장하는 개념이 바로 **섀도우 AI(Shadow AI)**입니다. 이는 회사가 승인하지 않은 방식으로 직원들이 GenAI 같은 도구를 활용하는 현상을 말합니다. 마치 과거에 ‘섀도우 IT’가 기업 보안의 사각지대였던 것처럼, 지금은 GenAI가 그 자리를 대신하고 있습니다.

이 블로그에서는 Fuel iX 보고서를 중심으로 직원들이 왜 GenAI를 사용하게 되는지, 어떤 데이터가 위험에 노출되고 있는지, 그리고 기업이 어떻게 대응 전략을 세워야 하는지를 차근차근 살펴보겠습니다. 나아가, 섀도우 AI를 단순히 “위험”이 아닌, 새로운 기회와 혁신의 출발점으로 바라볼 수 있는 관점도 함께 제시할 것입니다. (Download the full report)

1. GenAI 도입의 양면성: 생산성과 위험

B씨는 마케팅 부서에서 근무하는 직원입니다. 그는 매주 작성해야 하는 캠페인 보고서 때문에 늘 시간에 쫓기곤 했습니다. 그러던 중 동료가 알려준 GenAI를 활용해 보니, 불과 몇 분 만에 요약본과 슬로건 초안을 뽑아낼 수 있었습니다. 덕분에 야근 없이 결과물을 제출했고, 상사에게서도 긍정적인 평가를 받았습니다.

이처럼 GenAI는 빠른 속도와 편리함이라는 매력을 앞세워 직장인들의 일하는 방식을 바꾸고 있습니다. 실제로 Fuel iX 보고서에 따르면, 직원들이 GenAI를 사용하는 이유는 명확합니다.

• 60%: 업무를 더 빠르게 처리할 수 있다
• 57%: 일이 더 쉽다고 느낀다
• 49%: 자신의 성과가 개선된다고 답했다

이 수치는 단순한 체감이 아니라, 이미 직장 내 업무 문화 전반에 GenAI가 깊숙이 자리 잡고 있음을 보여주는 지표입니다. 실제로 C씨(재무팀)는 장황한 데이터 정리 업무를 GenAI로 처리하면서 보고서 작성 시간을 절반으로 줄였다고 말했습니다. 반면, 그는 무심코 내부 재무 데이터를 그대로 입력하면서 “조금 불안했지만 편리함이 더 컸다”라는 솔직한 심정을 덧붙였습니다.

GenAI 활용: 장점 vs 위험

바로 이 지점이 문제입니다. 편리함에 의존하는 순간, 직원들은 무심코 회사 내부의 데이터를 입력하게 되고, 이는 곧 민감한 정보 유출로 이어질 수 있습니다. 마치 단축키를 누르는 습관처럼 자연스럽게 흘러가는 과정에서 중요한 정보가 외부 서버로 전송되는 것이죠.

결국 GenAI는 직장인에게는 생산성과 위험이 공존하는 도구입니다. 한쪽에서는 시간을 절약하고 업무 효율을 높이는 혁신의 상징이지만, 다른 한쪽에서는 기업이 감당하기 어려운 보안 위협의 새로운 출발점이 될 수 있습니다. 한쪽에서는 기업이 감당하기 어려운 보안 위협의 새로운 출발점이 될 수 있습니다.

결국 GenAI는 업무 효율을 높여주는 동시에, 기업 내부의 데이터가 보안의 울타리를 벗어나 외부로 흘러가는 경로가 될 수 있습니다. 이것이 바로 Shadow AI가 단순한 편의 문제가 아니라, 기업 생존과 직결되는 보안 리스크로 주목받는 이유입니다.

2. 민감한 데이터, 어디로 흘러가나

D씨는 고객 서비스 부서에서 근무합니다. 그는 고객 불만 접수 내용을 정리하다가, 빠른 답변 문장을 만들기 위해 GenAI에 대화 로그 일부를 그대로 붙여 넣었습니다. 덕분에 고객에게 신속히 대응할 수 있었지만, 사실상 이는 고객 개인정보가 외부 서버로 전송된 상황이었습니다. “잠깐 편의를 위해 입력했을 뿐”이라고 생각했지만, 실제로는 민감한 데이터 유출 가능성을 만든 셈입니다.

Fuel iX 보고서에 따르면 직원들이 GenAI에 입력하는 민감한 데이터 유형은 다음과 같이 구분됩니다.

직장인 입장에서는 단순히 편리함을 위해 몇 줄의 데이터를 입력했을 뿐이지만, 기업 차원에서는 그 몇 줄이 곧 고객 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 치명적 위험이 됩니다. 특히 금융, 의료, 공공기관처럼 규제가 강한 산업에서는 이러한 데이터 입력이 곧바로 법적 책임으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어 고객의 계좌번호나 진료 기록이 포함된 내용을 무심코 입력했다면, 해당 정보가 제3자 서버에 저장되어 추후 악용될 가능성이 생깁니다. 이는 단순한 개인 차원의 문제가 아니라, 회사 전체의 보안 체계와 평판을 흔드는 사건으로 비화할 수 있습니다.

결국 GenAI는 업무 효율을 높여주는 동시에, 기업 내부의 데이터가 보안의 울타리를 벗어나 외부로 흘러가는 경로가 될 수 있습니다. 이것이 바로 Shadow AI가 단순한 편의 문제가 아니라, 기업 생존과 직결되는 보안 리스크로 주목받는 이유입니다.

3. 정책의 공백: 섀도우 AI를 키우는 환경

E씨는 인사팀에서 근무합니다. 그는 직원 만족도 설문 보고서를 작성하던 중, 문항 요약을 위해 GenAI를 활용했습니다. 하지만 회사의 AI 사용 가이드라인을 잘 몰랐고, 실제로 정책이 존재하는지도 알지 못했습니다. “다들 쓰는데 나만 안 쓰면 뒤처질 것 같았다”는 그의 말처럼, 많은 직원들은 명확한 규정이나 교육이 없는 상황에서 본능적으로 편리한 도구를 선택하고 있습니다.

Fuel iX 보고서에 따르면, 많은 직원들이 GenAI 관련 정책과 교육의 공백 속에서 도구를 사용하고 있습니다. 절반은 가이드라인 준수 여부조차 확신하지 못하고, 상당수는 회사에 정책이 존재하는지도 모릅니다. 이러한 격차는 Shadow AI 확산의 핵심 배경이 됩니다.

이러한 결과는 Shadow AI가 단순히 “직원의 잘못된 선택”에서 비롯된 것이 아님을 보여줍니다. 오히려 기업이 명확한 정책과 교육을 마련하지 못한 환경이 섀도우 AI의 확산을 키우는 원인이 되고 있습니다. 결국, 직원들은 편리함을 좇아 도구를 쓰지만, 그 배경에는 조직 차원의 대비 부족이 자리 잡고 있는 것입니다.

GenAI는 업무 효율성을 높이는 동시에 새로운 보안 리스크를 만든다는 점에서, 기업의 대응은 개인 차원의 경고나 제재만으로는 부족합니다. 보다 근본적인 해결책은 정책·교육·문화 차원의 체계적 접근이며, 이를 마련하지 않는다면 Shadow AI는 앞으로도 보이지 않는 위험으로 남아 있을 것입니다.

4. Fuel iX 보고서의 핵심 발견

F씨는 IT 부서에서 근무하는 관리자입니다. 그는 최근 팀 회의에서 “우리 직원들이 개인 계정으로 GenAI를 쓰는 경우가 많다”는 사실을 뒤늦게 알게 되었습니다. 회사는 이미 보안 검증이 완료된 도구를 제공하고 있었지만, 많은 직원들은 여전히 개인 계정에 익숙해져 있었던 것입니다. 이 사례는 Fuel iX 보고서에서 지적한 현상과 정확히 맞아떨어집니다.

보고서에 따르면, 68%의 직원이 회사 계정이 아닌 개인 계정을 통해 ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini와 같은 GenAI 도구를 사용하고 있었습니다. 더욱 놀라운 점은, 이들 중 57%가 민감한 데이터를 입력했다는 사실입니다. 이는 Shadow AI가 단순히 “사용 빈도”의 문제가 아니라, 기업 보안을 직접적으로 위협하는 심각한 요인임을 보여줍니다.

보고서는 또한 민감 데이터 노출 패턴에 대해 다음과 같은 신호를 포착했습니다.

• 단순한 편의를 위해 고객 대화, 내부 문서, 프로젝트 기밀이 외부로 흘러가고 있음
• 교육이나 정책이 부족할수록 민감 데이터 입력 빈도가 높아짐
• 일부 직원들은 위험성을 인지하면서도 “생산성이 더 중요하다”는 이유로 도구를 계속 사용

여기서 주목할 점은 산업별로 리스크 양상이 다르게 나타난다는 것입니다.

• 금융업계에서는 고객 계좌번호, 대출 내역 등 민감한 금융 데이터가 GenAI에 입력될 위험이 크며, 이는 금융당국 규제 위반으로 직결될 수 있습니다.
• 의료 분야에서는 환자 진료 기록, 검사 결과 등이 유출될 경우 HIPAA(미국), GDPR(유럽) 같은 규정 위반으로 거액의 벌금과 소송으로 이어질 수 있습니다.
• 제조업에서는 신제품 설계 도면이나 공정 관련 기밀이 입력될 수 있는데, 이는 곧바로 경쟁사의 기술 유출이나 특허 분쟁으로 연결될 수 있습니다.

이러한 발견은 기업 리더에게 세 가지 중요한 메시지를 전달합니다.

• 섀도우 AI는 이미 조직 내부에서 현실화된 문제다.
• 직원의 행동은 규정이 아니라 업무 효율성과 편의성에 의해 좌우된다.
• 대응 전략은 기술적 차단이 아니라 정책·교육·보안 인프라의 종합적 접근이어야 한다.

결국 Fuel iX 보고서는 Shadow AI를 막연한 가능성이 아니라, 지금 이 순간에도 기업 내부에서 활발히 진행 중인 현상으로 규정합니다. 특히 금융, 의료, 제조업처럼 데이터 민감도가 높은 업계는 대응을 더 늦출 수 없습니다. 기업이 이를 방치한다면, 단순한 실수 한 번이 회사의 신뢰와 고객 데이터를 송두리째 흔들 수 있는 위험으로 이어질 수 있습니다.

5. Fuel iX의 대응 전략과 솔루션

많은 기업들이 섀도우 AI의 위험성을 인지하고 있음에도 불구하고, “사용을 막을 수 없다면 어떻게 관리할 것인가”라는 과제에 직면합니다. 단순히 차단하는 방식은 직원들의 반발을 불러오고, 오히려 비공식적인 사용을 더 조장할 수 있기 때문입니다. 이 문제를 해결하기 위해 Fuel iX는 세 가지 축을 중심으로 한 대응 전략을 제시합니다.

Fuel iX Core – 중앙 집중 관리

Core는 기업 내 모든 GenAI 사용 현황을 한눈에 파악할 수 있는 중앙 통제 플랫폼입니다. 이를 통해 관리자는 어떤 부서에서 어떤 AI 도구를, 어떤 데이터와 함께 사용하는지 실시간으로 추적할 수 있습니다. 예를 들어, IT 부서 관리자는 Core를 활용해 직원들이 개인 계정으로 ChatGPT를 사용하는 빈도를 확인하고, 필요하다면 공식 엔터프라이즈 계정으로 전환하도록 안내할 수 있습니다.

Fuel iX Copilots – 안전한 엔터프라이즈 AI

Copilots는 보안이 내장된 AI 도우미입니다. 단순한 텍스트 요약부터 코드 작성, 이미지 처리까지 지원하지만, 모든 데이터는 암호화되어 기업 내부에서만 활용됩니다. 실제로 한 글로벌 컨설팅 회사는 Copilots를 도입해 민감한 고객 데이터가 외부로 전송되는 것을 막으면서도, 직원들의 생산성은 기존 대비 30% 이상 향상시킨 사례를 보고했습니다.

Fuel iX Fortify – 보안 취약점 점검

Fortify는 AI 보안 취약점을 자동으로 탐지하는 레드팀 테스트 솔루션입니다. 총 139가지 공격 시나리오를 기반으로 AI 도우미가 해킹, 데이터 변조, 프롬프트 인젝션 등에 얼마나 취약한지 점검합니다. 예를 들어, 한 의료 기업은 Fortify를 통해 자사의 AI 챗봇이 단순한 우회 질문에도 환자 정보를 노출할 위험이 있다는 사실을 발견하고, 즉시 모델을 보완했습니다.

Fuel iX의 접근법은 단순히 규제나 차단이 아니라, “생산성과 보안의 균형”을 추구하는 데 있습니다. 직원들이 원활히 GenAI를 활용할 수 있도록 도와주되, 동시에 기업의 데이터는 안전하게 지켜내는 것이죠. 이 균형이야말로 Shadow AI 시대를 살아가는 기업이 반드시 갖추어야 할 핵심 경쟁력입니다.

6. 기업이 취할 수 있는 단계별 대응 방안

Fuel iX 보고서는 Shadow AI가 단순히 “막아야 할 위험”이 아니라, 기업이 올바르게 관리해야 할 현실적인 과제라고 말합니다. 그렇다면 기업은 어떤 방식으로 대응해야 할까요? 단순한 지침을 넘어서, 실제로 적용 가능한 단계별 접근이 필요합니다.

1단계: 내부 현황 점검

첫 번째 단계는 직원들이 어떤 GenAI 도구를 사용하고 있는지 파악하는 것입니다. 공식 계정과 비공식 계정을 구분하고, 어떤 데이터가 입력되고 있는지를 점검해야 합니다.

• 사례: IT팀은 로그 분석을 통해 직원들이 개인 계정으로 ChatGPT를 얼마나 자주 활용하는지 추적했고, 그 결과 전체 직원의 30%가 최소 주 1회 이상 사용하고 있다는 사실을 발견했습니다.

2단계: 명확한 정책 수립과 공유

조직 차원에서 “무엇이 허용되고, 무엇이 금지되는지”를 분명하게 정의해야 합니다. 단순히 문서로만 존재하는 정책이 아니라, 직원이 실제 업무에서 참고할 수 있는 구체적 지침이어야 합니다.

• 사례: 인사팀은 직원 교육자료 작성 시 GenAI를 활용할 수 있도록 허용하되, 인사 기록이나 성과 평가 자료는 절대 입력하지 않도록 금지 규정을 명확히 했습니다.

3단계: 안전한 도구 제공

직원들이 위험한 개인 계정을 쓰지 않도록, 보안이 강화된 엔터프라이즈 GenAI 도구를 제공해야 합니다. Fuel iX Copilots처럼 내부 암호화와 접근 통제가 적용된 솔루션을 공식적으로 지원한다면, 직원들은 불법적인 우회 대신 안전한 선택을 하게 됩니다.

• 사례: 영업팀은 고객 제안서 초안을 작성할 때 개인 계정 대신 회사에서 제공하는 GenAI Copilot을 사용하여, 고객 정보가 외부 서버에 노출되지 않도록 보장받았습니다.

4단계: 교육과 훈련 강화

AI 도구의 이점과 위험성을 모두 이해시키는 교육이 필요합니다. 단순히 “쓰지 마라”가 아니라, **“이렇게 쓰면 안전하다”**라는 메시지를 전달해야 합니다.

• 사례: 한 금융기업은 정기 워크숍을 통해 직원들에게 “고객 계좌번호를 입력하는 대신, 예시 데이터로 시뮬레이션”하는 방법을 가르쳤습니다. 이를 통해 실제 데이터 유출 위험을 크게 줄일 수 있었습니다.

5단계: 지속적 모니터링과 문화 정착

마지막 단계는 단발성 점검이 아닌, 지속적인 모니터링과 “책임 있는 AI 사용” 문화를 정착시키는 것입니다. 보안팀은 주기적으로 GenAI 사용 현황을 점검하고, 경영진은 책임 있는 사용 사례를 적극적으로 칭찬하거나 보상할 수 있습니다.

• 사례: 한 글로벌 제조기업은 분기마다 GenAI 사용 보고서를 발행해, 보안 규정을 잘 지킨 부서를 공개적으로 칭찬했고, 이 덕분에 직원들이 자발적으로 안전한 AI 사용 습관을 정착시켰습니다.

결국 대응의 핵심은 차단이 아니라, 직원과 기업 모두가 만족할 수 있는 균형을 만드는 것입니다. Shadow AI를 통제할 수 없는 적으로 두는 것이 아니라, 관리 가능한 자산으로 전환하는 것이 기업이 나아가야 할 길입니다.

7. 사례와 시사점: 안전한 GenAI 활용의 길

Shadow AI의 문제는 단순히 이론 속에서만 존재하는 것이 아닙니다. 이미 여러 산업에서 GenAI 활용과 보안 위험이 공존하는 사례가 확인되고 있습니다.

금융업계의 교훈

한 글로벌 은행은 직원들이 고객 대출 내역을 GenAI에 입력한 사실이 외부 보안 감사에서 드러나면서 곤란을 겪었습니다. 비록 실제 유출 사고로 이어지지는 않았지만, 감독 기관으로부터 **“데이터 관리 부실”**이라는 지적을 받았습니다. 이 사건 이후 해당 은행은 Fuel iX Core를 도입해 내부 GenAI 사용 현황을 전면적으로 모니터링하기 시작했습니다.

의료기관의 대응

한 대학 병원은 의료진이 환자 진료 기록 요약에 GenAI를 사용했다가 의료 개인정보보호법 위반 가능성이 제기되었습니다. 병원은 즉시 Fuel iX Copilots를 적용해, 내부 환자 데이터는 폐쇄망 안에서만 활용되도록 바꿨습니다. 그 결과, 의료진은 여전히 GenAI의 편리함을 누리면서도 규제 리스크를 줄일 수 있었습니다.

제조업의 사례

A 제조기업은 엔지니어가 신제품 설계 일부를 GenAI에 입력한 것을 발견했습니다. 만약 이 데이터가 외부로 흘러갔다면 수백억 원 규모의 손실로 이어질 수 있었습니다. 이후 회사는 Fuel iX Fortify를 통해 사내 AI 사용 도구의 취약점을 점검하고, 설계 데이터는 절대 외부 AI에 입력할 수 없도록 하는 규정을 강화했습니다.

교육·공공기관의 교훈

한 교육청에서는 교사가 수업 자료를 요약하기 위해 GenAI를 활용하다가, 학생 성적 데이터 일부를 그대로 입력한 사실이 드러났습니다. 비록 의도하지 않았지만, 이는 학생 개인정보 보호 규정 위반으로 이어질 수 있는 상황이었습니다. 이후 해당 기관은 “공식 승인된 AI 도구만 사용할 것”이라는 지침을 내렸고, Fuel iX Copilots를 도입해 교사들이 안전하게 교육 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원했습니다.

다음은 금융, 의료, 제조, 교육·공공기관에서 발생할 수 있는 GenAI 데이터 위험 유형과 리스크를 정리한 표입니다.

📊 산업별 GenAI 위험 사례 (Fuel iX 보고서 기반)

이러한 사례들이 말해주는 메시지는 명확합니다.

• GenAI는 이미 업무의 일부가 되었고, 막을 수는 없다.
• 위험은 산업마다 다르지만, 모두에게 보안과 신뢰는 공통된 과제다.
• 안전한 활용을 위해서는 정책·도구·문화가 함께 작동해야 한다.

결국 Shadow AI는 두 얼굴을 가진 현상입니다. 기업이 이를 무시하면 보안 위협이 되지만, 올바르게 관리하면 오히려 혁신을 가속화하는 동력이 될 수 있습니다.

8. 결론: GenAI 시대, 기업의 선택은 명확하다

지금까지 살펴본 것처럼 GenAI는 직원들에게 업무 효율성과 창의성이라는 막강한 도구를 제공하는 동시에, 기업에는 보안과 신뢰를 위협하는 새로운 리스크를 만들어냈습니다. Fuel iX 보고서가 보여준 수치는 결코 단순한 통계가 아닙니다. 그것은 이미 우리 일상 속에서 벌어지고 있는 현실을 반영합니다.

Shadow AI를 단순히 “위험”으로만 볼 수도 있습니다. 하지만 더 중요한 관점은, 이것을 관리 가능한 자산으로 전환하는 것입니다. 기업이 명확한 정책을 세우고, 안전한 도구를 제공하며, 교육과 문화를 통해 책임 있는 사용을 장려한다면 GenAI는 더 이상 위협이 아닌, 혁신을 가속화하는 동력이 될 수 있습니다.

결국 선택은 명확합니다.

• 준비하지 않는 기업은 Shadow AI가 불러오는 보안 사고와 신뢰 추락에 직면할 것입니다.
• 준비된 기업은 GenAI를 활용해 더 빠르고, 더 안전하며, 더 혁신적인 미래로 나아갈 것입니다.

지금이 바로 결단의 순간입니다. 여러분의 조직은 과연 어느 쪽을 선택하시겠습니까?

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