회사가 직원별 AI 사용료를 추적하기 시작했습니다, 무엇을 바꿔야 할까
인사·급여 소프트웨어 회사 리플링이 직원과 팀 단위로 AI 사용료를 집계하고 그만큼 성과가 났는지까지 보여주는 도구를 내놨습니다.
이 회사는 연구개발 인건비 예산의 40%를 AI 사용량 요금으로 쓸 궤도였고, 추세가 이어지면 이듬해엔 90% 수준이 될 상황이었습니다.
회사가 AI 지출을 사람 단위로 보기 시작했으니, 모든 일에 최고 모델을 쓰던 습관부터 정리하세요.
회사 계정으로 챗봇을 쓰는 일은 이제 특별하지 않습니다. 그런데 그 사용료가 누구 이름으로 얼마씩 쌓이는지 생각해 본 분은 많지 않을 겁니다. 이번 소식을 고른 이유도 신제품 자체보다 그 제품이 나온 경위 쪽에 있습니다.
제품보다 먼저 나온 것은 청구서였습니다
리플링이 AI 스펜드 콘솔이라는 도구를 공개했습니다. 회사 전체의 AI 지출을 직원·팀·직무 단위로 쪼개 보여주고, 쓴 돈만큼 실제로 성과가 났는지를 함께 확인하도록 설계했다는 것이 회사 설명입니다. 사용을 막는 도구가 아니라 어디에 얼마가 갔는지 드러내는 도구에 가깝습니다.
이 제품은 남의 문제를 보고 만든 것이 아닙니다. 회사가 밝힌 자체 수치 기준으로, 리플링은 연구개발 인건비 예산의 40%를 AI 사용량 요금으로 쓸 궤도에 올라 있었습니다. 연구개발 조직에 지급하는 급여의 40%에 해당하는 금액이 토큰 요금, 그러니까 AI가 글을 읽고 쓴 분량에 매겨지는 사용료로 나가고 있었다는 뜻입니다. 증가세가 그대로 이어졌다면 이듬해에는 그 비율이 90%까지 올라갈 상황이었습니다.
원인은 "너무 많이 썼다"가 아니었습니다
여기서부터가 일하는 사람에게 쓸모 있는 대목입니다. 회사가 지출을 뜯어보고 지목한 원인은 사용량 자체가 아니었습니다. 직원들이 어떤 작업이든 가장 최신이고 가장 비싼 모델을 기본으로 골라 쓰고 있었다는 점이었습니다.
생각해 보면 자연스러운 습관입니다. 모델 목록에서 제일 위에 있고 이름이 제일 새것인 쪽을 고르는 데는 특별한 판단이 필요하지 않으니까요. 문제는 회의록 정리나 메일 초안처럼 난이도가 낮은 일에도 같은 선택이 반복된다는 것입니다. 결과물의 차이는 크지 않은데 요금은 몇 배로 벌어집니다.
오늘 바꿀 수 있는 것
회사가 AI 지출을 사람 단위로 보기 시작했으니, 모든 일에 최고 모델을 쓰던 습관부터 정리하세요. 요약이나 초안처럼 쉬운 작업은 기본 모델로 바꿔 보세요. 도구 대부분이 모델 선택 메뉴를 대화창 안에 두고 있어서 오늘 바로 할 수 있는 일입니다. 결과가 아쉬우면 그때 상위 모델로 다시 물으면 됩니다.
다만 범위는 정확히 잡아 두는 편이 좋겠습니다. 이건 한 회사가 자사 경험을 제품으로 만든 사례이고, 모든 회사가 내일부터 직원별 AI 사용 내역을 들여다본다는 뜻은 아닙니다. 회사 계정이 아니라 개인 계정으로 쓰는 경우라면 집계 대상도 아닙니다. 그래도 비용을 조직 단위가 아니라 사람 단위로 보려는 시도가 실제 제품으로 나왔다는 사실은 알아 둘 만합니다. 팀의 AI 비용을 관리해야 하는 위치라면, 사람별 순위표를 먼저 만들기보다 작업 종류별로 지출을 쪼개 보는 쪽이 대화를 훨씬 수월하게 만듭니다.
출처
이 글은 자체 리서치 파이프라인의 자료 조사를 바탕으로 작성했습니다.