본 글은 가상의 상황을 시뮬레이션하여 렌탈이 구매 대비 운영 효율, 품질, 현금 흐름 측면에서 어떤 강점을 가지는지 소개합니다.

※ 실제 사례를 재구성한 예시로, 본문에 기재된 서비스 조건 및 비용과는 다를 수 있습니다. ※

1. 사례 : 중소기업 C사의 AI PC 도입 필요성 점검

AI PC는 더 이상 특정 전문가들만 사용하는 고성능 장비가 아니라, 업무용 PC를 고를 때도 점차 보편적인 기준으로 언급되고 있습니다.

2025년 초 열린 세계 최대 IT·가전 전시회인 CES에서도 인텔, AMD, 레노버 등 주요 기업들이 “PC에 AI 기능이 기본으로 탑재되는 시대”를 강조하며, 업무용 PC의 기준이 달라지고 있음을 언급했습니다.
글로벌 시장 조사 기관 가트너(Gartner) 역시 2026년이면 전 세계 PC의 약 55%가 AI PC가 될 수 있다는 전망을 제시했습니다.

이러한 흐름 속에서 C사는 AI 활용의 중요성을 인식하기 시작했고, 기존 기기와 앞으로의 업무 방식 사이에 간극이 생길 수 있다는 점을 체감하며 PC 환경을 점검할 필요성을 느끼게 되었습니다.

2. 기존 PC 환경의 한계 : AI 도구 활용이 늘수록 드러난 제약

업무 효율을 높이기 위해 AI 도구를 활용하는 일이 늘면서, C사가 마주한 기존 PC 환경의 제약은 더욱 분명해졌습니다. 동일한 작업에서도 지연이나 오류가 잦아지면서, 효율을 높이려던 시도가 오히려 업무 흐름을 끊는 경우가 발생했습니다. 이에 따라 PC 환경 전반의 교체를 본격적으로 검토하게 되었습니다.

다만 처음부터 회사 전체에 어떤 수준의 PC 환경을 마련할지는 쉽게 정하기 어려웠습니다. 직무별로 필요한 성능 수준이 다르고, 보안·호환 조건까지 함께 고려해야 하는 변수가 많았습니다. 기준이 충분히 정리되지 않은 상태에서 AI PC 도입을 확정하면 이후 조정 비용이 커질 수 있어, 확대 적용 전에 검증을 통해 기준을 먼저 확보할 필요가 있었습니다.

고민 끝에 C사는 도입 전 리스크를 최소화하고 효율적으로 기준을 마련하기 위한 방법으로, 모든 기기를 교체하기에 앞서 일부 팀부터 먼저 사용해보는 시범 운영 형태의 렌탈을 선택하게 되었습니다.

3. 시범 운영 렌탈 : 적용 범위와 운영 기준 확인

렌탈은 단순히 장비를 바꾸는 단계가 아니라, 어디에 어떤 수준으로 적용할지 범위를 가늠하는 과정이었습니다. C사는 일부 팀에 먼저 적용해 동일한 조건에서 기존 환경과의 차이를 비교했고, 그 결과 먼저 적용할 업무와 당장 바꾸지 않아도 되는 업무가 구분되기 시작했습니다. 이를 바탕으로 불필요한 확장을 피하면서, 이후 확대 단계의 적용 범위와 수량을 보다 현실적으로 설계할 수 있었습니다.

더불어 운영 방식도 함께 정리됐습니다. 시범 운영 단계에서 교체 절차와 초기 세팅을 먼저 점검하며 설치 기준을 정리했고, 이후 발생할 수 있는 이슈에 대한 대응 방식도 사전에 마련해 확대 적용 시 리스크를 낮출 수 있었습니다.

C사는 이 과정을 통해 “좋아졌다”는 체감보다, 무엇을 먼저 적용하고 어떻게 넓혀갈지 판단이 단순해졌다는 점을 더 크게 체감할 수 있었습니다.

“한 번에 결정하려고 할 때는 변수가 너무 많았습니다. 시범 운영을 해보니 효과가 나는 구간이 보였고, 운영 기준까지 함께 정리되면서 무엇을 어디까지 적용할지가 명확해졌습니다. 기준을 만든 뒤 확장하니 불확실한 비용과 시간을 줄이는 데도 도움이 됐습니다.” — C사 운영 담당자

4. 데이터로 확인되는 결과

C사는 적용 범위와 수량을 필요한 수준으로 조정했고, 그에 따라 직원 1인 기준 운영 비용이 약 7% 낮아졌습니다. 단순히 장비 가격을 줄인 게 아니라, 도입 규모가 정리되면서 예산 책정과 비용 통제도 훨씬 명확해졌습니다.

운영 측면에서도 변화가 뚜렷했습니다. 도입–관리–교체 과정에서 반복되던 작업이 기준에 맞춰 정리되면서, PC 1대당 관리 비용이 약 35% 줄었고 관련 운영 부담도 함께 완화됐습니다.
다운타임(업무가 끊기는 순간)이 75% 감소했고, 중요한 이슈의 해결 시간도 75% 개선되면서 업무 효율성도 더 분명해졌습니다.

결과적으로 C사는 시범 운영을 통해 단순한 교체가 아니라, 도입 판단부터 확장까지 무리 없이 이어갈 수 있는 운영 환경을 마련할 수 있었습니다.

[출처: IDC White Paper , “Lenovo TruScale DaaS: Generating Better User Experiences”,2023] 

[출처: Forrester Consulting TEI, “The Total Economic Impact™ Of Dell AI PCs With 5G And Dell APEX PC As A Service”,2025] 

FAQ

Q1. AI PC가 ‘특정 전문가용’이 아니라 ‘업무용 PC 기준’으로 언급되는 이유는 무엇인가요?

A1. CES에서 주요 기업들이 “PC에 AI 기능이 기본으로 탑재되는 시대”를 강조하며 업무용 PC의 기준이 달라지고 있음을 시사했습니다. 시장에서도 AI PC 비중이 커질 수 있다는 전망이 제시되고 있습니다.

Q2. AI 도구를 쓰기 시작했는데, 왜 오히려 업무가 끊기는 느낌이 생기나요?

A2. 업무 효율을 높이기 위해 AI 도구 활용이 늘면서, 기존 PC 환경의 제약이 더 분명해졌기 때문입니다. 동일한 작업에서도 지연이나 오류가 잦아지면, 효율을 높이려던 시도가 오히려 업무 흐름을 끊는 상황으로 이어질 수 있습니다.

Q3. 한 번에 도입 결정이 왜 리스크가 커지나요?

A3. 직무별 요구되는 성능 수준이 다르고 보안·호환 조건까지 함께 고려해야 하는 변수가 많기 때문입니다. 기준이 충분히 정리되지 않은 상태에서 전사 도입을 확정하면, 이후 조정 비용이 커질 수 있습니다.

Q4. ‘시범 운영’을 하면 무엇을 먼저 확인하게 되나요?

A4. 일부 팀에 먼저 적용해 동일 조건에서 기존 환경과의 차이를 비교하며, 먼저 적용할 업무와 당장 바꾸지 않아도 되는 업무가 구분되기 시작합니다. 이 구분이 확대 단계의 적용 범위와 수량을 현실적으로 설계하는 기준이 됩니다.

Q5. 이 접근에서 핵심 성과는 무엇인가요?

A5. 확대 적용 전에 운영 방식이 정리된다는 점입니다. 시범 단계에서 교체 절차와 초기 세팅을 점검해 설치 기준을 정리하고, 이후 발생 가능한 이슈에 대한 대응 방식까지 마련하면서, 확장 시 불확실성을 줄일 수 있습니다.

한국렌탈이 선택한 AI PC 상품이 궁금하다면, 아래를 클릭하세요.