AI 도입 걸림돌을 시원하게 해결하는 방법
전 세계 인공지능(AI) 시장 규모가 2023년 1502억달러(약 200조원)에서 2030년에는 1조3452억달러(약 1800조원)로 9배가량 성장한다는 예측이 나왔습니다. 특히 비전 AI가 시장을 견인할 것으로 내다보고 있는데요. 글로벌 리서치 전문 마켓앤마켓에 따르면, 2030년까지의 글로벌 AI 시장이 연평균 성장률 36.8%로 성장할 것이라고 전망하였습니다.
2030년까지 AI 시장을 확대하는 중요 동인으로 '자율 AI(Autonomous AI)', 즉 AI 에이전트를 들었습니다. 이는 기업 운영을 최적화, 산업 비용 절감을 이끌 핵심 요소로 보았습니다. 또한 AI 시장에서 가장 높은 성장률을 기록할 분야로는 생성형 AI가 아닌, 비전 AI(컴퓨터가 이미지를 인식하고 해석할 수 있게 하는 기술)를 꼽았습니다. 자율주행과 보안, 안전 등 현 산업에 바로 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문이라고 이유를 들었습니다.
국내 시장도 마찬가지입니다. 다양한 산업에서 AI 도입을 가속화하는 가운데, 디지털 기술과 산업 기술이 융합된 인공지능 생태계가 강화되고 여러 서비스 사업 혁신이 이뤄지면서 AI 시장 성장을 견인하고 있습니다. 또한 더 많은 기업이 AI 관련 전문지식을 확보하기 위한 투자를 이어감에 따라 성장 추세가 지속될 것으로 전망됩니다.
김현정 한국 IBM 컨설팅 대표는 “AI 도입은 기업 생존의 문제로, CEO부터 사원까지 사내 전 구성원이 AI 솔루션 활용의 필요성을 인식해야 한다”면서 “사내 AI 솔루션의 성공적인 도입을 위해 신뢰할 수 있는 데이터와 거버넌스를 갖추고 통합적인 관점에서 AI 모델을 학습시키는 것이 중요하다”고 언급했습니다.
AI 도입의 걸림돌?
2025년 올해 글로벌 CEO들이 꼽은 투자가 확대된 1순위는 AI입니다. 딜로이트의 ‘글로벌 CEO들이 말하는 2025년 경제·산업 전망’ 보고서에 따르면, 2025년에 투자 계획을 세우거나 확대하고자 하는 분야가 무엇이냐는 질문에, 47%가 AI를 지목했습니다. 1년전 같은 조사에서 29%였으나, 18%가 증가하여 가장 큰폭으로 증가한 것을 확인할 수 있었습니다. 그 이유로 AI 투자를 통해 디지털 전환으로 산업 전반에 걸친 생산성과 효율성 향상 기대 그리고 AI와 디지털 기술의 급속한 발전이 새로운 제품과 서비스 개발의 인프라 제공 등을 얘기하고 있습니다.
그런데 아래에 보이는 바와 같이 딜로이트가 글로벌 CEO들을 대상으로 한 조사에 따르면, 적합한 용처를 발굴하지 못했다거나, 대규모 데이터를 분석하는 역량이 내부적으로 부족하거나 아니면 AI 도입 전략이 없는 등 다양한 이유로 인공지능을 도입하는 데에 어려움을 겪고 있는 실정입니다.
위 문제점을 5가지로 요약해보면 아래와 같습니다.
적합한 용처 미발굴
디지털 성숙도 부족
데이터 분석 및 인프라 구축 역량 부족
AI 전략 부족
리더십, 리더의 비전 부재
이번 콘텐츠에서는 이러한 주요 걸림돌을 딛고 기업과 CEO가 주도해 AI 도입을 강화한 사례를 소개해드리겠습니다. 우리 회사에서도 이러한 문제로 어려움을 겪고 있다면, 아래 사례를 통해 해결 방법을 모색해 보는 것은 어떨까요?
1. 적합한 용처 미발굴
업종별 AI 알고리즘 및 비즈니스 도입 사례를 통해 발굴해보세요.
AI에 대해 아직 적합한 용도를 찾지 못하셨다면, 업종별 AI 알고리즘과 비즈니스 도입 사례를 확인하는 것이 첫 번째입니다. 특히 C레벨과 임원이 해당 내용을 이해하는 것이 제일 중요합니다. AI는 종류도 다양하고, 산업 및 업무 목적에 따라 적용 알고리즘도 천차만별입니다.
한국 IDG가 주최했던 '클라우드 & AI 이노베이션' 컨퍼런스에서 '현장에서 듣는 AI 비즈니스 적용 고민과 해결 방안'(Add AI to your Business)를 주제가 발표되었습니다. 그중, '어떤 업무에 적용할 수 있을까?'라는 질문에 대해 8가지 범주가 제시되었습니다. 자동차&로봇, 생산 및 제조, 유지 관리 및 품질, 유통 및 물류, 헬스케어, 금융&서비스, 영업 및 마케팅, 공공 분야가 바로 그것입니다.
자동차 로봇 공학 같은 경우는 강화 학습같이 비교적 고성능의 연산 리소스를 필요로 하는 알고리즘이 많이 사용되는 반면, 물류 분야는 이미지 분류와 같이 비교적 가벼운 연산을 수행하는 시스템을 사용하는 식입니다. 이로 인해 요구되는 AI 플랫폼과 솔루션도 달라진다는 점을 감안해야 할 것입니다. 그렇기 때문에 AI를 제대로 이해하고, 목적에 맞는 기술을 잘 적용하면 강력한 경쟁력이 될 수 있습니다. 경영진이 AI의 종류와 알고리즘을 전략적으로 바라보아야 할 때입니다.
2. 디지털 성숙도 부족
"작은 것부터 시작해보세요" Small Success!
기업사례1)하림그룹은 곡물유통, 운송, 사료, 사육, 신선육에서 육가공에 이르기까지 잘 계열화된 사업 포트폴리오를 가지고 있습니다. 그중에서도 사육사업을 중심으로 성장해 왔는데요. 사육사업은 곡물시세, 육류시세, 환율 등의 시장 변화와 온도, 습도 등 사육환경의 변화에 매우 민감한 사업입니다. 시장이든 환경이든 변화를 세심히 살피고, 즉각적인 대응과 다가오는 미래를 준비하는 것이 다른 사업 영역에 비해 상대적으로 더 중요하다고 할 수 있습니다. 그러다 보니 실행을 통한 '탁월함' 리더십이 강조되어 왔고, 이를 발전시켜 내재화하고 있습니다. 하림그룹은 '탁월함' 리더십이 자연스럽게 자리잡은 것처럼 디지털 리더십도 자리잡고 발전되어야 한다고 믿고 있습니다.
그래서 하림그룹에서는 디지털 전환이라는 거대한 로드맵을 수립하기보다는 ▲고객이 디지털 세상에 쏟아내는 의미 있는 말들을 분석해서 업무에 활용할 수 있다는 것을 알게 하고 ▲클라우드 환경이 더 많은 데이터를 손쉽게 활용할 수 있게 한다는 것을 알게 하고 ▲비즈니스 도메인 내에 좋은 아이디어만 있으면 얼마든지 디지털 기술을 가지고 애자일하게 활용할 수 있다는 것을 리더들에게 알려주고 직접 실행을 해볼 수 있도록 노력해 왔습니다.
흔히 시니어 이상의 리더들은 데이터 부족을 느끼지 못하는 경우가 많습니다. 보고 싶은 보고서를 요구하면 팀원들이 어떻게든 그 보고서를 만들어 오기 때문입니다. 진정한 디지털 리더십을 발현시키려면 데이터가 만들어지는 원천이 잘 확보됐는지, 그 데이터를 다루는 과정은 체계를 이루고 있는지 살펴봐야 합니다. 결과만 보는 것이 아니라 과정상에서 발생하는 데이터를 가지고 조직 내에서 장벽 없이 의사소통이 되도록 이끌어 주어야 합니다. 하림그룹의 디지털 전환도 '탁월함' 리더십에 기초해 고객 중심의 혁신, 데이터 기반의 혁신, 에코 시스템 하에 개방형 혁신을 진행하면서 그 실행력을 높여가고 있습니다. 선도기업에 비해 앞서 있지는 않지만 하림의 경영철학에 맞게 디지털 기술의 이해와 실행력을 바탕으로 디지털 시대에 걸맞은 선도적인 식품기업이 되기 위해 노력하고 있습니다. *내용 출처 : HR인사이트
기업사례2) 인천교통공사는 공사 내부 직원들의 역량을 강화하여 과제를 도출하고 실제 개발을 통해 Small Success 사례를 만들어나가고 있습니다. 사내 각 분야에서 10명의 디지털 인재를 선발하여 8개월 동안 DX L&D 전문기관 이노핏파트너스와 함께 ▲조직역량 강화를 위한 디지털혁신 역량 진단 및 분석 ▲DT기술 활용 영역 확대를 위한 전문 역량 강화 교육 ▲비대면 교육 Tool을 활용한 프로젝트 수행 지식 학습 ▲4차산업혁명 기술을 활용한 디지털 혁신 과제 개발 ▲디지털 혁신 과제 실행의 여러 단계를 거쳐 최종 솔루션 개발을 완료했습니다. 이번 프로젝트에서 디지털 인재들은 창의적인 문제정의와 솔루션 기획, 실무 적용 가능한 수준의 완성도를 목표로 자연어 처리와 DB구축을 통한 업무 지원 챗봇인 <인천교통공사 임직원 업무용 챗봇: 이로미>, 열차 위치 시각 정보 공유를 위한 <열차 안전운행을 위한 통합 안내 시스템: I-view> 두 건의 솔루션 개발을 완료했습니다.
해당 프로젝트는 디지털 핵심기술을 활용해 도시철도의 디지털 인프라를 구축하고 디지털 혁신 역량을 갖춘 조직내 전문가를 양성하기 위해 추진된 사업으로, 24년도에는 특히 프로젝트의 결과물이 바로 현업에 적용될 수 있는 수준으로 개발되도록 방향을 설정하고 프로젝트를 진행하였습니다.
[이노핏파트너스 고객사례] 인천교통공사 DX 문제해결 과정
3. 데이터 분석 및 인프라 구축 역량 부족
외부 협력 및 내부직원에 투자하세요.
외부 협력 - 데이터 부족을 협업하는 방식으로 시장 공략
데이터를 많이 확보할수록 신용평가모델도 더 정교하게 만들 수 있습니다. 하지만 하나카드는 국내 카드시장 점유율이 7~8% 정도로 신한카드 등 점유율이 높은 회사와 비교해 데이터를 충분히 확보하고 있지 못합니다. 반면 나이스정보통신은 올해 상반기를 기준으로 국내 카드결제승인대행(VAN)시장 점유율 23.4%로 1위를 차지하고 있으며 하루 평균 1천만 건 이상의 온라인 및 오프라인 신용카드거래 승인을 처리하고 있습니다. 이에 권길주 하나카드 대표이사 사장은 국내 카드결제승인대행(VAN)시장 점유율 1위 사업자인 나이스정보통신과 협력해 신용평가 모델을 정교하게 개발하고 경쟁력을 확보한다는 계획을 추진했습니다. 하나카드 관계자는 “직접 사업을 추진하기보다는 나이스신용평가와 협업하는 방식으로 시장을 공략하려 한다”며 “나이스정보통신이 그동안 카드결제승인대행사업을 하며 쌓아온 데이터와 역량 등이 경쟁력을 갖추는 데 충분한 도움이 될 것으로 보고 있다”고 말했습니다.
외부 협력 - AI 운송 플랫폼 도입해 물류 혁신
LG유플러스와 토스의 사례처럼 AI 기술을 보유한 기업과의 기술 제휴, 각 기업의 IP 데이터를 상호 공유한 형태의 협력 사례가 증가하고 있습니다.
내부 직원 투자 - 인력난의 해답은 '장기적인 직원 투자'
부족한 인재 시장 속에서 금융서비스 회사인 캐피탈 그룹의 경쟁 비결은 장기적인 직원 투자 전략에 집중하는 것입니다. 캐피탈 그룹의 경영진은 직원 만족이 고객 만족만큼이나 중요하다고 생각하며, 그 중 핵심은 직원들이 회사 내에서 경력을 쌓을 수 있도록 충분한 기회를 보장하는 것입니다. 주요 방안으로는 내부 부트 캠프, 주제별 전문 지식 개발 과정, 조직 내에서 인력 유동성을 높이는 사내 인재 시장 등이 있습니다. 직원들은 또한 25개월 동안의 경력 개발 프로그램인 TREX(Technology Rotational Experience)를 통해 3개의 서로 다른 IT 팀에 참가하여 다양한 커리어 경로를 탐색할 수 있습니다. TREX를 통해 직원들은 다른 부서에서 경험을 쌓고, 새로운 기술로 작업하고, 앞으로 나아가기 위해 관심을 가질만한 새로운 것이 있는지 확인하게 되는 것이지요. 글로벌 CIO인 마르타 자라가는 “우리는 장기적 관점에 초점을 맞춘다"라며 "모든 의사결정은 장기적 조직의 건전성에 기초해 내려진다”라고 말했습니다.
인프라에 ‘투자’하라
SK텔레콤은 AI 도입을 비즈니스에 전면적으로 도입하면서 AI 데이터 센터 등 인프라를 구축하고, 초거대언어모델(LLM) 에이닷을 개발한 후, 국내외 AI 얼라이언스와의 다양한 협업 모델을 구체화하고 있습니다.
또한 최근 빅테크 기업들은 작년 대비 42%이상 AI 인프라에 투자를 하고 있으며 설비투자액이 무려 2000억 달러(275조원)에 이를 것이라는 전망입니다. 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)는 24년 10월 컨퍼런스콜에서 “올해 자본 지출은 약 750억달러에 달하고 내년에는 더 늘어날 것”이라며 “AI는 일생일대의 큰 기회”라고 말한 바 있습니다.
4. AI 전략 부족
기술뿐 아니라 비즈니스와 연결해서 보세요.
AI 적용으로 사업 모델 혁신하겠다는 통신 3사!
2025 전략은 모두 AX - AICT기업으로
SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 통신3사가 인공지능(AI) 사업을 더욱 구체화하고 실행 속도를 높이고 있습니다. 유영상 SK텔레콤 사장은 25년 3월 26일 개최한 주총에서 'AI 피라미드 2.0' 전략을 소개했습니다. 지난 2023년 공개한 'AI 피라미드' 전략을 더욱 고도화한 것으로 선택과 집중을 통해 실질적 성과 창출에 나서겠다는 전략입니다.
또한 올해 AI B2B 에이전트 '에이닷 비즈'를 통해 수익화를 본격 추진하고, B2C(소비자대상) 영역은 국내 가입자 890만명을 넘은 AI 에이전트 '에이닷'의 입지를 공고히 하고, 글로벌 AI 에이전트 '에스터'를 연내 미국에 출시해 해외시장 확장에도 나섰습니다.
KT도 25년 3월 31일 열린 주총에서 "2028년까지 기업 대상 AI 전환(AX) 매출을 2023년 대비 300% 성장시키겠습니다"며 "올해는 B2B AX(인공지능 전환), AI 기반의 CT(통신기술), 미디어 사업 혁신을 통해 AICT 기업으로의 완전한 변화를 달성하고 기업가치 향상을 가속화할 것"이라고 밝혔습니다.
LG유플러스도 이번 주총에서 "AX 중심의 사업 전략을 바탕으로 핵심 기술 역량을 강화해 미래 성장 동력을 확보하는데 집중할 계획"이라고 밝혔습니다. LG유플러스는 AI 에이전트 서비스 '익시오'의 중동 진출을 위해 현지 최대 통신 사업자 '자인그룹'과 협력한다고 발표하기도 했습니다. 자인그룹은 익시오가 제공하는 온디바이스 AI 기반의 △실시간 보이스피싱 탐지 △보이는 전화 △통화 녹음 및 요약 △통화 후 검색 정보 제공 등 AI 기반 서비스를 활용해 통신 서비스 경쟁력을 강화할 계획이다. 일단 LG유플러스는 사우디아라비아 3위 통신 사업자 '자인KSA'와 협업해 익시오를 연내 출시할 방침이다.
통신 3사처럼 실제 비즈니스 모델을 AI 중심으로 전환하는 사례를 보면, AI 전략은 단순한 기술 문제가 아니라 비즈니스 전략과 연결되어야 한다는 것을 알 수 있습니다. AI를 기술이 아닌 ‘사업모델’로 접근하고 있다는 점입니다. AI 전략이 부족하다고 느껴진다면, 기술부터가 아니라 우리 비즈니스부터 다시 봐야 합니다. 고객과의 접점을 어떻게 바꿀 수 있을까? 우리 내부 프로세스를 AI로 어떻게 혁신할 수 있을까? 데이터를 수집·분석해 새로운 사업 기회를 만들 수 있을까? 이런 질문에서 출발해야, 실질적인 AI 전략이 만들어질 수 있습니다.
5. 리더십과 비즈니스 가치 불일치 그리고 리더의 비전 부재
기업의 우선순위에 따라 AI 스케일업을 하세요. 그리고, 끝없이 공부하는 리더가 매우 중요합니다.
기업 우선순위 따라 비즈니스 가치에 적합한 AI를 적용하라
글로벌 컨설팅사 맥캔지앤컴퍼니 파트너 앵커 퓨리는 다양한 뿐야 및 지역에 걸쳐 있는 1000여 개 기업을 대상으로 진행한 조사를 인용해 AI에 대한 장밋빛 전망들은 많지만 실제로 업무에 제대로 적용한 기업은 2% 남짓에 달한다고 밝혔습니다. 실패하는 주요 이유로는 성급하게 조직 전체에 AI를 적용하려고 시도하거나 연결성 및 확장성에 대한 고민이 없었기 때문이라고 설명했습니다. 또 현재의 업무 상황에 대한 고려 없이 무조건 적용부터 하려는 것 역시 실패 확률을 높이는 원인이라고 강조했습니다. 이어 AI 적용을 통한 스케일업에 성공하려면 먼저 기업의 전략적 우선순위를 따지는 것이 중요하다고 짚었습니다. 회사의 비즈니스 우선순위와 AI 도입 타당성 등을 따져 봐야한다는 게 골자입니다. 다음으로 사일로를 없애기 위해 전담 다기능 팀을 만들고 이들에게 과감하게 권한을 부여해야 한다고 꼬집었습니다.
좋은 결정 내리기 위해선 '호기심과 배움'이 해답
LG전자의 조주완 사장은 리더십에 대해 다음과 같이 말했습니다. 그는 "리더의 공부는 곧 기업의 성장이다.”라며 좋은 결정을 내리는 리더는 호기심과 배움 그리고 외부의 의견까지 반영한 균형감이 필요하다"고 강조했습니다. 특히 고객경험 혁신을 위한 통찰력은 많은 호기심과 꾸준한 배움에서 나오며, 한쪽으로 치우친 판단을 하지 않도록 외부시각까지 고려한 균형을 갖춰야 좋은 결정을 내릴 수 있다고 말했습니다. 그는 또 "아무리 어려워도 답은 항상 고객에게 있다는 믿음으로 과감한 도전과 끊임없는 혁신을 만들어 가는 '담대한 낙관주의자(Brave Optimist)'가 되자"고 주문하면서, "현재 우리가 무엇을 생각하고 행동하는지에 따라 우리의 미래가 정해질 것임을 잊지 말자"고 강조했습니다.
[기업사례] LG전자, 임원 대상 ‘AI·SW’ 교육…“미래기술 역량 강화”
LG전자는 국내 전 사업 영역의 임원을 대상으로 우선 교육해 AI와 SW의 중요성에 대한 공감대를 형성하고, 구성원과 함께 AI와 SW 역량을 높인다는 취지로 24년도에 임원 교육을 실시한 바 있습니다.
코스콤은 임원 대상 분기별 개최하는 경영자문회의에서 최신 AI 기술 동향을 공유하며, AI 기술에 대한 이해를 넓혀가고 있습니다. AI 시대에 코스콤이 가장 공들이고 있는 것은 ‘교육’과 ‘경험’이라고 합니다. 직원들이 AI 생태계에 익숙해질 수 있도록 다양한 교육과 체험 프로그램을 제공하여 생성형 AI 활용과 개발 교육을 지속적으로 진행하고 있습니다. 또한 내부 역량 강화를 위해 전문가 채용과 사내 학습 그룹을 운영하고, 연구개발(R&D)에 있어서도 데이터의 중요도와 활용도를 고려해 적용 분야(UseCase)별 활용과 성능을 검증하는 프로젝트를 진행 중이라고 합니다.
기업 사례처럼 기술과 관련된 리더십과 리더들이 없는 문제를 해결하기 위해서는 ‘끝없이 공부하는 학습 문화 만들기’가 중요합니다. 특히 DX·AX 추진 단계에 맞는 학습 모델을 만드는 것이 필요합니다.
기업 임직원의 디지털 역량 진단을 기반으로 전략적 방향성에 맞춰 단계별 로드맵을 제시하여 단계에 따른 학습 모델을 만들어야 합니다. 디지털 역량 진단은 120여문항의 심층 진단과 개인, 산업군별 및 조직별 결과 리포트로 우리 기업의 디지털 역량 현황을 파악할 수 있습니다. 이를 기반으로 체계적인 교육 설계, 인재 선발, 또는 인재의 역량 확인 등을 확인할 수 있습니다. 또한 이노핏파트너스에서는 600개 이상의 AX 역량 체계를 기반으로 맞춤형 교육 제공하며 직급과 직무에 맞는 AX 역량을 정의하고, 기업의 환경과 예산에 맞춰 컨설팅이 가능합니다.
AX와 DX 아젠다들은 단순한 IT부서만의 일이 아닙니다. 이것은 비즈니스의 모든 분야에 다양하게 영향을 미칠 수 있습니다. 작게 시작하건, 크게 시작하건 기업의 운명을 달리할 아젠다라면 그것은 CEO의 아젠다일 수밖에 없습니다.
이러한 관점에서 CIO, CDO, CTO의 역할도 중요하지만 모든 분야의 유기적 대응을 위하여 CEO가 나서야 할 것입니다. 조직원들의 변화 유무를 살펴보았을 때, 이들이 'CEO의 DX에 대한 의지를 인지하느냐'가 조절 변수로서의 역할을 크게 한다는 것 역시 필자의 연구에서 밝혀진 바 있습니다.
이에 CEO들은 'AI'를 공부해야 하고, 전략적 실행을 위하여 전사 아젠다로 가져가야 할 것입니다. 물론, 이러한 고충들은 외부 컨설팅사의 도움을 받을 수도 있으나 이 역시 일시적일뿐 입니다. 단기적인 아젠다로 가져갈 것이 아니라, 미래를 위해 내부의 역량으로 가져가 어떠한 변화에도 대응할 수 있는 준비가 필요할 것입니다.
