액센추어는 9월 17일 공개한 조사에서 응답 기업의 25%가 AI 예산에 토큰 지출을 포함했고, 50%는 AI 비용을 계획된 비용 증가 항목 상위 3개에 넣었다고 밝혔습니다. 조사 대상 3곳 중 1곳은 연간 토큰 예산을 초과했습니다. 액센추어는 일본을 포함한 17개국 1만 7,000개 기업의 임원을 대상으로 AI 활용과 관리 현황을 조사했습니다.

임원들은 지난 2년 동안 토큰 사용량이 78% 늘었으며 예산 추정치가 실제보다 낮은 경우가 많았다고 답했습니다. 토큰 지출이 예산보다 25% 이상 많은 기업 가운데 95%는 전체 AI 관련 지출을 늘릴 계획이라고 밝혔습니다. 액센추어는 이를 근거로 기업이 비용을 줄이도록 AI 지출 방식을 선택할 여지가 있다고 설명했습니다.

조사에서 AI 활용과 사업 성과의 명확한 연관성을 정립한 기업은 2%에 그쳤습니다. AI 투자수익률을 중요하게 여긴다는 응답은 많았지만, AI 비용과 성과를 비교해 계산할 수 있다고 답한 기업은 35%였습니다. 임원들은 작업에 맞춰 모델을 선택하는 모델 라우팅을 중요한 비용 관리 방안으로 꼽았지만, 실제 도입률은 30%였습니다.

액센추어는 공개 ONET 데이터베이스의 업무 9,368개를 분석했습니다. 프런티어 모델의 역량이 필요한 업무는 전체의 약 1%로 추산됐지만, AI 요청의 54%는 해당 업무에 필요하지 않은 경우에도 고성능 모델로 전달되고 있었습니다. 이용자나 팀별 AI 사용량에 따라 비용을 배분하는 차지백도 비용 관리 수단으로 제시됐지만, 도입한 응답 기업은 7%였습니다.

기업의 37%는 토큰 관리에 어려움을 겪는다고 답했습니다. 48%의 기업에서는 여러 IT 부서가 토큰 관리 책임을 나눠 맡고 있었습니다. 액센추어는 토큰 비용과 사업 성과를 관리하는 방안으로 AI 목표와 책임 설정, 관련 팀에 AI 비용 배정, 업무별 모델 선택, 도입 전 기대 가치·비용·규모 명확화, 직원의 효과적인 활용을 돕는 모델 선택 기준 수립 등 5가지를 제안했습니다.

액센추어는 명확한 책임 체계, 모델 라우팅, AI 비용 배분을 결합하면 사업 성과를 유지하면서 향후 2년간 토큰 비용을 최대 44% 줄일 수 있다고 추산했습니다. AI 지출과 성과를 명확히 연결하는 기업은 60%를 넘는 개선 기회를 얻을 수 있다고 밝혔습니다. 조사는 2026년 7월 연 매출 10억 달러를 넘는 기업의 임원 750명을 대상으로 진행됐으며, 응답자에는 CIO, CTO, CFO, CEO가 포함됐습니다. 조사 대상은 호주, 브라질, 캐나다, 프랑스, 독일, 인도, 일본, 멕시코, 사우디아라비아, 싱가포르, 남아프리카공화국, 영국, 미국 등 17개국에 걸쳐 있었습니다.

액센추어는 9월 17일 공개한 조사에서 응답 기업의 25%가 AI 예산에 토큰 지출을 포함했고, 50%는 AI 비용을 계획된 비용 증가 항목 상위 3개에 넣었다고 밝혔습니다. 조사 대상 3곳 중 1곳은 연간 토큰 예산을 초과했습니다. 액센추어는 일본을 포함한 17개국 1만 7,000개 기업의 임원을 대상으로 AI 활용과 관리 현황을 조사했습니다.

임원들은 지난 2년 동안 토큰 사용량이 78% 늘었으며 예산 추정치가 실제보다 낮은 경우가 많았다고 답했습니다. 토큰 지출이 예산보다 25% 이상 많은 기업 가운데 95%는 전체 AI 관련 지출을 늘릴 계획이라고 밝혔습니다. 액센추어는 이를 근거로 기업이 비용을 줄이도록 AI 지출 방식을 선택할 여지가 있다고 설명했습니다.

조사에서 AI 활용과 사업 성과의 명확한 연관성을 정립한 기업은 2%에 그쳤습니다. AI 투자수익률을 중요하게 여긴다는 응답은 많았지만, AI 비용과 성과를 비교해 계산할 수 있다고 답한 기업은 35%였습니다. 임원들은 작업에 맞춰 모델을 선택하는 모델 라우팅을 중요한 비용 관리 방안으로 꼽았지만, 실제 도입률은 30%였습니다.

액센추어는 공개 ONET 데이터베이스의 업무 9,368개를 분석했습니다. 프런티어 모델의 역량이 필요한 업무는 전체의 약 1%로 추산됐지만, AI 요청의 54%는 해당 업무에 필요하지 않은 경우에도 고성능 모델로 전달되고 있었습니다. 이용자나 팀별 AI 사용량에 따라 비용을 배분하는 차지백도 비용 관리 수단으로 제시됐지만, 도입한 응답 기업은 7%였습니다.

기업의 37%는 토큰 관리에 어려움을 겪는다고 답했습니다. 48%의 기업에서는 여러 IT 부서가 토큰 관리 책임을 나눠 맡고 있었습니다. 액센추어는 토큰 비용과 사업 성과를 관리하는 방안으로 AI 목표와 책임 설정, 관련 팀에 AI 비용 배정, 업무별 모델 선택, 도입 전 기대 가치·비용·규모 명확화, 직원의 효과적인 활용을 돕는 모델 선택 기준 수립 등 5가지를 제안했습니다.

액센추어는 명확한 책임 체계, 모델 라우팅, AI 비용 배분을 결합하면 사업 성과를 유지하면서 향후 2년간 토큰 비용을 최대 44% 줄일 수 있다고 추산했습니다. AI 지출과 성과를 명확히 연결하는 기업은 60%를 넘는 개선 기회를 얻을 수 있다고 밝혔습니다. 조사는 2026년 7월 연 매출 10억 달러를 넘는 기업의 임원 750명을 대상으로 진행됐으며, 응답자에는 CIO, CTO, CFO, CEO가 포함됐습니다. 조사 대상은 호주, 브라질, 캐나다, 프랑스, 독일, 인도, 일본, 멕시코, 사우디아라비아, 싱가포르, 남아프리카공화국, 영국, 미국 등 17개국에 걸쳐 있었습니다.