기업에서 인공지능을 사용한다는 말은 하나의 행동을 뜻하지 않습니다. 고객 문의를 분류하거나 이미지를 판독할 수도 있고, 데이터를 분석하거나 글을 생성할 수도 있습니다. 이 글은 그 가운데 문서와 텍스트를 분석하는 AI, 즉 Eurostat가 written-language analysis 또는 text mining으로 분류하는 기술을 사용하는 기업 비율만 따로 봅니다. 2025년 자료에는 유럽 32개국이 포함되어 있으며, 각 값은 해당 국가의 조사 대상 기업 가운데 이 기술을 사용한다고 답한 기업의 비율입니다.
32개국의 값은 2.10%에서 29.10%까지 넓게 벌어집니다. 가장 높은 덴마크는 29.10%이고, 가장 낮은 폴란드는 2.10%입니다. 중앙값은 10.30%, 단순 평균은 12.48%입니다. 평균이 중앙값보다 높은 것은 20%를 넘는 상위 국가들이 전체 평균을 끌어올리기 때문입니다. 따라서 한두 개 선도국만 보고 유럽 기업 전체가 비슷한 수준이라고 해석하면 실제 분포를 놓치기 쉽습니다.
목차
2025년에는 덴마크와 핀란드가 30%에 가까웠다
상위권은 북유럽과 서유럽 국가가 많이 차지합니다. 덴마크는 29.10%, 핀란드는 28.49%, 스웨덴은 25.84%였고 룩셈부르크도 25.04%를 기록했습니다. 노르웨이 23.09%, 벨기에 23.01%, 네덜란드 22.93%, 오스트리아 21.92%까지 모두 20%를 넘었습니다. 32개국 중 20% 이상인 국가는 8개입니다. 반대로 폴란드는 2.10%, 몬테네그로 2.91%, 튀르키예 3.14%, 알바니아 3.38%, 루마니아 3.57%로 낮았습니다.
| 국가 | 문서·텍스트 분석 AI 사용 기업 비율 |
|---|---|
| Denmark | 29.10% |
| Finland | 28.49% |
| Sweden | 25.84% |
| Luxembourg | 25.04% |
| Norway | 23.09% |
| Belgium | 23.01% |
| Netherlands | 22.93% |
| Austria | 21.92% |
이 차이는 “AI를 쓰는 기업 전체 비율”과 같지 않습니다. 한 기업은 여러 종류의 AI 기술을 동시에 사용할 수 있고, 문서 분석 기술을 전혀 사용하지 않더라도 이미지 인식이나 음성 인식, 생성형 AI, 머신러닝 같은 다른 AI를 사용할 수 있습니다. 반대로 text mining을 사용한다고 해서 생성형 AI를 사용한다고 단정할 수도 없습니다. 이 자료는 AI 활용의 한 세부 기능을 비교하는 지표입니다.
중앙값 10.3%를 기준으로 보면 국가 차이가 더 선명하다
32개국 중앙값은 10.30%입니다. 절반의 국가는 이보다 높고 절반은 낮습니다. 하위 25% 경계는 약 6.63%, 상위 25%가 시작되는 경계는 약 17.45%입니다. 다시 말해 6~7% 부근과 17~18% 부근 사이에 많은 국가가 모여 있지만, 상위권에서는 20%를 훌쩍 넘는 값이 여러 개 나타납니다. 이런 분포에서는 평균 12.48%만 제시하는 것보다 중앙값과 사분위 범위를 함께 보는 편이 실제 국가 차이를 이해하는 데 유리합니다.
프랑스 10.23%, 슬로바키아 10.37%, 아일랜드 10.52%는 중앙값 부근에 있습니다. 스페인 10.05%, 크로아티아 9.76%, 라트비아 9.13%도 비슷한 구간입니다. 이처럼 중간권에서는 몇 퍼센트포인트 차이가 순위를 크게 바꿀 수 있지만, 값 자체는 서로 가까울 수 있습니다. 따라서 순위 한두 칸보다 실제 비율 차이를 보는 것이 더 중요합니다.
낮은 값도 “AI를 거의 쓰지 않는다”는 뜻은 아니다
| 국가 | 문서·텍스트 분석 AI 사용 기업 비율 |
|---|---|
| Poland | 2.10% |
| Montenegro | 2.91% |
| Türkiye | 3.14% |
| Albania | 3.38% |
| Romania | 3.57% |
| Bulgaria | 4.97% |
| Hungary | 5.31% |
| Cyprus | 5.95% |
하위권 값은 특정 AI 기능의 사용률이 낮다는 뜻이지 기업의 디지털화 수준 전체를 평가하는 점수가 아닙니다. 예를 들어 문서 분석보다 다른 AI 기능을 먼저 도입한 기업이 많을 수 있고, 산업구조나 기업 규모 구성, 언어 환경, 소프트웨어 도입 방식에 따라 어떤 AI 기능이 먼저 확산되는지도 달라질 수 있습니다. 이번 데이터만으로 각 국가의 차이가 왜 생겼는지 원인을 확정할 수는 없습니다.
또한 국가별 비율은 조사 대상 기업 수 자체를 뜻하지 않습니다. 대규모 경제에서 10%가 사용하는 경우와 작은 경제에서 20%가 사용하는 경우 실제 기업 수는 다를 수 있습니다. 이 지표는 조사 범위 안에서 “기업 중 몇 퍼센트가 이 기술을 사용했는가”를 비교하는 비율입니다. 기업 수, 투자액, 생산성 효과 또는 AI 관련 매출을 비교하려면 별도 자료가 필요합니다.
이 지표가 세는 기업과 기술 범위를 정확히 봐야 한다
Eurostat의 기업 ICT 조사는 기본적으로 종사자 10명 이상 기업을 대상으로 하며, 2025년 AI 통계는 제조업부터 정보통신, 전문 서비스 등 정해진 NACE 활동 범위에 적용됩니다. 즉 1~9명 규모의 아주 작은 기업과 조사 범위 밖의 업종까지 포함한 “모든 기업” 통계가 아닙니다. 국가 간 비교를 할 때는 같은 조사 정의를 적용한 비율이라는 점이 장점이지만, 한 국가의 전체 사업체 생태계와 동일시해서는 안 됩니다.
이번 지표의 핵심 기술은 written-language analysis입니다. 쉽게 말하면 많은 문서나 텍스트에서 패턴, 주제, 키워드, 관계를 찾아내는 text mining 계열입니다. 고객 의견 분류, 계약서나 보고서 분석, 문서 검색 보조처럼 글을 “읽고 분석하는” 작업에 가깝습니다. 자연어를 새로 생성하는 natural language generation과는 별도 분류입니다. Eurostat는 2025년 EU 전체에서 문서 분석 AI를 11.75%의 기업이 사용했다고 설명하며, 여러 AI 기술 가운데 가장 흔한 유형으로 제시했습니다.
생성형 AI 사용률과 혼동하면 안 되는 이유
최근 AI 관련 검색에서는 ChatGPT 같은 생성형 AI가 먼저 떠오르지만, 이 데이터의 분자는 “생성형 AI를 사용하는 기업”이 아닙니다. 텍스트를 생성하는 기술과 텍스트를 분석하는 기술은 조사 문항부터 다릅니다. 생성형 AI가 문서 분석 기능도 제공할 수 있기 때문에 현실의 제품 수준에서는 기능이 겹칠 수 있지만, 통계에서는 기업이 어떤 기술 유형을 사용한다고 응답했는지를 구분해 집계합니다. 따라서 이번 29.10%나 2.10% 같은 값을 생성형 AI 보급률로 바꾸어 말하면 지표 의미가 달라집니다.
이 구분은 연도 간 비교에서도 중요합니다. AI 제품은 빠르게 기능이 합쳐지고 있지만 통계 시계열은 정의가 유지되어야 비교할 수 있습니다. 같은 Eurostat 표 안에서 문서 분석, 음성 인식, 이미지 분석, 워크플로 자동화, 머신러닝, 자연어 생성 등 서로 다른 기술이 별도 항목으로 제공되는 이유도 여기에 있습니다. 특정 기술의 확산 속도를 보려면 같은 지표 코드를 반복해서 비교해야 합니다.
32개국 차트를 읽을 때 기억할 세 가지
- 범위: 제공된 값은 2025년 Eurostat 자료의 유럽 32개국이며, 유럽의 모든 국가를 0으로 채운 자료가 아닙니다.
- 분모: 종사자 10명 이상이면서 Eurostat 조사 대상 활동에 속한 기업 중 해당 AI 기술을 사용하는 기업의 비율입니다.
- 의미: 문서·텍스트 분석 AI 사용 여부를 측정하며, 기업의 전체 AI 성숙도·생산성·투자 규모·생성형 AI 이용률을 직접 측정하지 않습니다.
지도보다 순위형 차트를 대표 시각화로 사용한 것도 같은 이유입니다. 이 데이터는 32개 국가만 포함하며, 값이 없는 주변 국가를 회색으로 채운 지도를 만들면 “조사했지만 값이 없다”와 “이번 추출 범위에 포함되지 않았다”가 쉽게 혼동될 수 있습니다. 순위 차트는 제공된 32개 값만 정확하게 보여 주면서 국가 간 격차를 읽기에 더 직접적입니다.
자료 출처와 계산 방법
원자료는 Eurostat 데이터셋 isoc_eb_ai의 E_AI_TTM 항목이며, 2025년·종사자 10명 이상 기업·해당 산업 범위·기업 대비 비율(PC_ENT) 조건을 사용했습니다. Eurostat의 2025년 AI 이용 설명은 공식 2025년 기업 AI 통계 안내에서도 확인할 수 있습니다. 이 글의 32개국 평균, 중앙값, 사분위수와 순위는 제공된 32개 국가값을 직접 계산했습니다. 값이 없는 국가를 0으로 추가하지 않았습니다.
한 해의 단면을 장기 추세로 확대 해석하지 않는다
국가별 차이를 장기 추세로 해석하려면 같은 지표의 과거 연도도 함께 확인해야 합니다. 한 해의 비율은 기업의 신규 도입, 기존 시스템 교체, 조사 응답 방식과 산업별 경기 상황에 영향을 받을 수 있습니다. 특히 AI는 제품 기능이 빠르게 바뀌기 때문에 “2025년에 몇 퍼센트였는가”와 “몇 년 동안 얼마나 증가했는가”는 다른 질문입니다. 이번 비교는 2025년 단면을 보여 주며, 성장 속도나 정책 효과를 평가하려면 동일한 E_AI_TTM 정의의 2021~2024년 자료를 별도로 연결해 변화폭을 계산해야 합니다. 또한 국가 간 격차가 기업 규모에서 비롯되는지 보려면 소기업·중기업·대기업을 나눈 Eurostat 세부 자료가 필요합니다. 전체 비율만으로는 대기업의 높은 도입률이 국가 평균을 얼마나 끌어올렸는지 분리할 수 없습니다. 따라서 이 차트는 현재 위치를 비교하는 출발점으로 읽는 것이 적절합니다.
자주 묻는 질문
2025년 문서·텍스트 분석 AI를 사용하는 기업 비율이 가장 높은 국가는 어디인가요?
제공된 32개국 가운데 덴마크가 29.10%로 가장 높고, 핀란드 28.49%, 스웨덴 25.84%, 룩셈부르크 25.04%가 뒤를 잇습니다.
이 수치는 생성형 AI를 사용하는 기업 비율인가요?
아닙니다. Eurostat의 E_AI_TTM은 written-language analysis, 즉 문서·텍스트 분석(text mining) 기술 사용 비율입니다. 자연어 생성 등 생성형 AI 관련 항목은 별도 지표입니다.
모든 기업이 조사 대상인가요?
아닙니다. 기본적으로 종사자 10명 이상이며 Eurostat 기업 ICT 조사 범위에 포함되는 업종의 기업을 대상으로 한 비율입니다.
32개국 평균과 중앙값은 얼마인가요?
제공된 32개국의 단순 평균은 12.48%, 중앙값은 10.30%입니다. 상위 국가들의 높은 값 때문에 평균이 중앙값보다 높습니다.
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