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DX를 넘어 AX로: 한국 AI 전환 전략과 산업별 융합 동향

일반 리포트 2025년 05월 20일
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목차

  1. 요약
  2. AX 전환의 개념과 국내 전망
  3. 학계·기업 주도의 AI 플랫폼 혁신
  4. 생성형 AI 확산과 법·제도 논의
  5. 산업별 AI 융합 동향
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 20일 현재, 한국은 디지털전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX) 시대로 진입하고 있습니다. 이는 손정의 회장의 AX 비전과 국내 산업 및 학계의 독창적인 플랫폼 고도화 노력을 기반으로 하고 있음을 알 수 있습니다. 특히, 초거대 AI 모델 및 플랫폼 최적화센터(CHAMP)의 개소와 SK텔레콤의 AI 에이전트 개발은 한국 AI 생태계의 혁신을 이끌고 있습니다. 이러한 변화는 기업들이 AI 기술을 보다 효과적으로 도입하고 활용할 수 있는 기반을 마련하고 있으며, 제조, 유통, 금융 등 다양한 산업에서의 AI 융합 사례들이 지속적으로 증가하고 있습니다. 또한, 생성형 AI의 확대와 관련하여 법적 및 문화적 쟁점들이 등장하고 있으며, AI 플랫폼의 혁신이 산업 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 세미나와 연구개발 투자 확대를 통한 정책적 지원은 한국이 AI 전환을 성공적으로 이끌어 갈 수 있는 중요한 요소로 작용할 것입니다. 이에 따라, 한국의 AI 산업은 향후 더욱 더 중요한 글로벌 경쟁력을 갖춘 혁신 체계로 자리잡을 수 있습니다.

2. AX 전환의 개념과 국내 전망

  • 2-1. AX 정의와 필요성

  • AX(인공지능 전환)는 디지털 전환(DX)의 진화를 의미하며, 기업과 산업이 인공지능을 통합하여 운영 프로세스를 혁신하는 것을 목적으로 합니다. 손정의 소프트뱅크그룹 회장은 AX가 단순한 기술 도입을 넘어 데이터를 기반으로 미래 예측 능력을 갖춘 AI를 통해 산업의 지속 가능성을 높일 수 있다고 강조했습니다. 데이터는 현대 사회에서 가장 중요한 자원 중 하나로, AI는 이를 분석하고 활용하여 효율적인 의사결정을 가능하게 합니다. 이러한 이유로 AX는 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

  • 2-2. SWOT 분석 핵심 요약

  • SWOT 분석을 통해 AX의 강점, 약점, 기회, 위협을 정리해보면 다음과 같습니다: - **강점**: AX는 기업의 생산성을 극대화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터 분석을 통해 작업 시간을 단축하고, 비용을 절감하며, 품질을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, SK하이닉스는 AI 도입으로 에너지 비용을 142억원 절감했습니다. - **약점**: AI 도입을 위한 고비용, 복잡한 기술 체계 및 전문 인력 부족이 AX 확산의 주요 장애 요소로 작용하고 있습니다. 특히, 중소기업은 자금과 인력이 부족하여 AI 도입에 어려움을 겪고 있습니다. - **기회**: AI는 빅데이터, IoT(사물인터넷), 클라우드 등 타 기술과의 융합을 통해 새로운 비즈니스 모델을 창출할 가능성을 가지고 있습니다. 이는 기업의 경쟁력 강화로 이어질 수 있습니다. - **위협**: AI 시스템의 의사결정에 대한 법적 책임, 잘못된 의사결정으로 인한 신뢰성 문제, 인력의 기술 부족 등이 위협 요소로 남아 있습니다. AI 도입이 증가함에 따라 발생할 수 있는 윤리적 문제도 중요한 고려사항입니다.

  • 2-3. 손정의 회장의 AI 고도화 비전

  • 손정의 회장은 AX를 통한 대전환의 필요성을 지속적으로 강조해왔습니다. 그는 AI 기술이 산업 생태계의 발전을 이끄는 핵심 동력이라는 점을 분명히 했습니다. 2021년 그의 발언에 따르면, "인간 진화의 원천은 사물을 추론하는 힘"이라고 하며, 데이터 기반의 분석이 AI의 가장 큰 강점임을 주장했습니다. 이는 AI가 자율주행과 같은 첨단 기술을 통해 데이터 양이 폭발적으로 증가할 것이라는 예측과 연결됩니다. 이러한 비전은 한국의 산업이 AX를 통해 글로벌 경쟁력을 확보하는 기반이 될 것입니다.

3. 학계·기업 주도의 AI 플랫폼 혁신

  • 3-1. CHAMP 개소식과 목표

  • 2025년 4월 20일, 서울대학교 데이터사이언스대학원에서 '초거대 AI 모델 및 플랫폼 최적화센터(CHAMP)'가 개소하였습니다. 이 개소식에서는 앤드루 응 스탠퍼드대 겸임교수가 참석해 AI 기술의 가능성과 발전 방향에 대해 강연하였습니다. CHAMP의 목표는 한국어 기반의 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하여 AI 산업 전반의 혁신을 주도하는 것입니다. 2030년까지 AI 관련 원천 기술 확보를 목표로 한 이 센터는 과학기술정보통신부에서 선정된 과학기술 분야 선도 연구 센터(ERC)로, 약 140억 원의 예산을 확보하였습니다. 이로 인해 한국의 AI 연구 및 응용이 가속화될 것으로 기대됩니다.

  • 3-2. SK텔레콤 AI 에이전트 현황

  • SK텔레콤은 최근 AI 에이전트 개발에 속도를 내고 있으며, 그 중 '에이닷'이라는 서비스를 통해 LLM 기반의 AI 에이전트를 제공합니다. 기존 음성 인식 기반의 '누구' 서비스에서 진화한 에이닷은 통화 요약, 일정 등록과 같은 개인화 서비스를 통해 사용자에게 보다 나은 경험을 제공하고자 하고 있습니다. AI 에이전트의 발전은 사용자가 기대하는 보다 직관적이고 자연스러운 상호작용을 목표로 하고 있습니다. SK텔레콤의 에이닷은 다양한 AI 모델을 활용하여 서비스의 질을 높이며, 다양한 플랫폼에서의 연토로 확장을 계획하고 있습니다.

  • 3-3. 지능형 인터페이스 발전 방향

  • AI 분야에서 지능형 인터페이스는 특히 사용자 경험을 개선하는 중요한 주제로 부각되고 있습니다. 더존비즈온은 AI 기술을 조직 내에서 효율적으로 활용하는 방안에 대해 논의하며, 데이터 관리와 재교육의 필요성을 강조하였습니다. AI를 통한 반복적인 비효율 업무의 제거 및 스마트한 업무 환경 조성이 중요하다는 것이 발표의 핵심이었습니다. 특히, 기존의 프로세스를 재고하고 AI 에이전트를 활용하여 조직의 목표를 달성하는 방식으로 변화해야 한다는 점이 강조되었습니다. 이는 기업들이 AI 도입에 있어 직면하는 도전 과제를 극복하고 미래 경쟁력을 확보하는 데 중요한 전략이 될 것입니다.

4. 생성형 AI 확산과 법·제도 논의

  • 4-1. 생성형 AI 활용 영역 확대

  • 생성형 AI는 현재 법률, 교육, 문화 등 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있으며, 이는 인공지능 기술의 발전과 사회적 수용도가 높아진 결과로 볼 수 있습니다. 특히, AI 기술은 대규모 데이터 처리와 패턴 인식에 우수한 성능을 보여주면서, 인간의 능력을 보조하거나 대체하는 방향으로 빠르게 진화하고 있습니다. 최근에는 AI가 자동으로 형사 판결문 초안을 작성하는 등 법률 분야에서도 그 활용성이 증가하고 있습니다. 네덜란드의 로테르담 지방법원은 AI를 도입하여 사건의 전반적인 정보를 바탕으로 초안을 작성하고, 판사가 이를 검토·수정하는 방식을 취하고 있습니다. 이러한 실험 결과는 AI가 문서 작성의 효율성을 높이고, 법적 안내의 질을 개선하는 데 도움을 줄 수 있음을 보여주고 있습니다.

  • 또한, 교육 분야에서는 AI가 학습 도우미 역할을 활발히 수행하고 있는 시점입니다. 많은 부모와 교사들은 챗GPT와 같은 AI 도구를 활용하여 학생들에게 필요한 정보를 제공하며, 이를 통해 학습 효과를 높이고 있습니다. 이는 AI가 보다 높은 접근성과 개인화된 학습 경험을 제공하는 데 기여할 수 있음을 나타냅니다. 다만, AI의 광범위한 사용은 윤리적인 고민도 동반하고 있습니다. 특히 아동과 청소년의 경우, AI에 대한 비판적 사고 능력을 배양하는 것이 중요한데, 이를 통해 학생들이 AI의 정보에 무비판적으로 의존하지 않도록 하는 교육이 요구됩니다.

  • 4-2. 저작권·윤리 쟁점

  • 생성형 AI의 발전은 저작권 및 윤리적인 논의를 촉발하고 있습니다. AI가 생성한 콘텐츠에 대한 저작권의 소유 여부는 복잡한 문제로 부각되고 있으며, 이는 기업과 개인 모두에게 명확한 가이드라인을 제공해야 할 필요성을 제기합니다. 현재 AI가 만든 콘텐츠는 법적으로 저작권 보호를 받을 수 없는 경우가 많아, 생성된 이미지나 텍스트의 소유권에 대해 명확한 규정이 필요합니다. 예를 들어, AI가 생성한 그림이나 음악의 저작권은 결국 누가 가질 것인가 하는 문제는 여전히 해결되지 않은 이슈입니다. 이는 AI가 다양한 창작 활동에 미치는 영향력을 고려했을 때 더욱 중요한 질문이 됩니다.

  • AI와 관련된 윤리 문제 또한 간과할 수 없습니다. AI가 생성한 콘텐츠에 의존할 경우, 예를 들어 잘못된 정보를 포함하는 경우에도 이를 검증할 수 있는 주체가 불명확해지기 때문에 공공의 신뢰에 심각한 타격을 줄 수 있습니다. 이에 따른 법제도 마련이 시급하며, 기업들은 AI 콘텐츠를 생성하며 발생할 수 있는 윤리적 쟁점에 대해 주의 깊은 접근이 필요합니다.

  • 4-3. 엔터프라이즈 LLM 세미나 주요 결론

  • 2025년 4월 22일, 서울에서 열린 '우리 조직에 맞는 엔터프라이즈 LLM 세미나'에서는 생성형 AI가 모든 산업에 미치는 영향과 법제도 문제에 대한 심도 깊은 논의가 있었습니다. 세미나에서 발표된 내용에 따르면, 생성형 AI의 도입은 기업 경쟁력을 높이고 있지만, 기존의 법적 체계에서 발생할 수 있는 여러 문제들을 의식해야 한다는 점이 강조되었습니다. 전문가들은 AI 도입에 따른 데이터 보안과 저작권 문제를 해결하기 위해서 신뢰할 수 있는 법제도의 마련이 필요하다고 입을 모았습니다.

  • 이 외에도 엔터프라이즈 AI 도입을 위한 통합 플랫폼 구축의 중요성이 강조되었으며, 이는 기업이 AI를 활용하여 생산성을 높이면서도, 법적 규제를 준수할 수 있는 기반이 될 것으로 기대됩니다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 제도적 정비에 대한 업계의 요구도 점차 증가할 것으로 보입니다. 따라서 정부와 기업은 대화와 협력을 통해 AI와 관련한 규제를 효과적으로 정립하고 실행해야 합니다.

5. 산업별 AI 융합 동향

  • 5-1. 스마트 팩토리와 제조업 혁신

  • 스마트 팩토리는 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등의 첨단 기술을 결합하여 자동화된 제조 환경을 구현하는 개념입니다. 이러한 변화는 제조업에서 생산 과정의 효율성과 유연성을 크게 향상시키고 있으며, 데이터 기반으로 자재 관리와 생산 계획을 수립할 수 있도록 합니다. 예를 들어, GE와 지멘스와 같은 글로벌 기업은 스마트 팩토리에 대규모 투자를 하여 생산 측면에서의 경쟁력을 강화하고 있습니다. 실제로 지멘스는 암베르크 공장에서 75%의 자동화 수준을 달성하여 생산 품질을 한층 개선한 바 있습니다. 이러한 환경에서 생산라인의 중단 시간을 줄이는 것은 물론, 맞춤형 상품을 소량 생산할 수 있는 시스템으로의 전환이 이루어지고 있습니다.

  • 스마트 팩토리로의 전환은 또한 노동 시장에도 큰 변화를 일으키고 있습니다. 자동화가 진행되면서 단순하고 반복적인 비숙련 노동자는 줄어들게 되고, 이에 따라 고급 기술 능력을 갖춘 인재에 대한 필요성이 증가하게 됩니다. 이에 따라 기업들은 새로운 기술을 습득한 인력을 찾는 데 주력하고 있으며, 이는 제조업의 기술 발전 속도를 가속화하는 요소로 작용하고 있습니다.

  • 5-2. 유통 4.0과 자동화

  • 유통 4.0은 AI와 빅데이터, 가상현실(VR) 기술이 결합하여 소비자 경험을 혁신하는 새로운 유통 모델을 의미합니다. 이 모델은 소비자와 판매자가 물리적으로 만나는 것을 넘어, 데이터와 자동화 프로세스를 통해 고도화된 고객 서비스를 제공합니다. 예를 들어, AI 기반의 상품 추천 시스템은 소비자의 구매 패턴을 분석하여 맞춤형 상품을 제안합니다. 이는 소비자가 필요로 할 때 미리 예측하여 배송하거나, 오프라인 매장에서 상품을 가져가는 즉시 자동 결제되는 시스템으로 발전하고 있습니다.

  • AI와 유통의 융합은 고객 응대의 여러 방면에서도 변화하고 있습니다. 예를 들어, 매장 내 AI 키오스크는 인력을 대신하여 고객 상담이나 주문 처리를 수행하고 있습니다. 이러한 기술들은 고객 편의성을 극대화하며, 동시에 고객의 행동 데이터를 분석하여 맞춤형 서비스를 제공하는 데 큰 기여를 하고 있습니다.

  • 5-3. 자율주행 모빌리티 발전

  • 자율주행 기술은 AI의 발전으로 현실화되고 있으며, 이는 교통의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 이 기술을 통해 자동차는 스스로 경로를 판단하고, 주변 환경을 인식하여 안전하게 주행할 수 있습니다. 현재 자율주행차는 일상적인 도시 환경에서도 테스트되고 있으며, GM과 같은 대기업은 자율주행 택시와 배송 서비스를 실제 도로에서 운영하고 있는 상황입니다.

  • 자율주행의 발전은 사용자가 이동하는 동안 자유로운 시간을 활용할 수 있는 가능성을 제시합니다. 또한, 이러한 기술은 교통사고의 발생률을 감소시키고 대중교통 요금을 낮출 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 그러나 자율주행차의 안전성과 책임 소재 또한 중요한 이슈로 대두되고 있으며, 이에 대한 법적 규제와 사회적 논의가 필요합니다.

  • 5-4. 로보어드바이저와 금융 자동화

  • 로보어드바이저는 AI를 활용하여 개인의 자산을 관리하고 투자 결정을 지원하는 서비스입니다. 이 서비스는 고객의 투자 성향과 재무 상태를 분석하여 최적의 포트폴리오를 추천하는 기능을 가지고 있습니다. 최근 한국에서는 특히 젊은 세대를 중심으로 로보어드바이저 서비스의 이용이 증가하고 있으며, 이는 더욱 개인화된 금융 소비를 가능하게 하고 있습니다.

  • AI는 또한 금융 분야에서 고객 상담 자동화에도 기여하고 있습니다. 챗봇 기술이 도입되면서 24시간 고객 상담이 가능해졌고, 사용자의 문의에 즉각적으로 대응할 수 있는 구조가 마련되었습니다. 그러나 이러한 자동화가 진행되면서 사용자 데이터의 안전성과 개인정보 보호 문제가 대두되고 있으며, 이를 해결하기 위한 기술적 대응이 요구되고 있습니다.

결론

  • 2025년 현재, 한국은 디지털전환을 기반으로 한 인공지능 전환의 가속화 과정에 있습니다. AX 전환은 강력한 산업 및 학계 생태계를 통해 이루어지고 있으며, 여러 AI 플랫폼 혁신 사례들이 출현하고 있습니다. 그러나 데이터 관리, 저작권 문제, 인재 양성, 그리고 법제도의 정비 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있습니다. 정부와 민간은 이와 같은 도전 과제를 해결하기 위해 연구개발 투자 확대, 규제 샌드박스 운영, 그리고 산학 협력 강화를 통해 AX 전략을 구체화해야 합니다. 특히, 창의적이고 실용적인 AI 활용 방안을 모색하는 과정에서 글로벌 협업도 필수적입니다. 이러한 노력이 지속적으로 이루어질 때 한국은 차세대 AI 혁신을 선도할 수 있는 포지션을 확립하게 될 것이며, 이는 나아가 글로벌 AI 생태계에서의 경쟁력 강화로 이어질 것입니다.

용어집

  • AX: AX(인공지능 전환)는 기업과 산업이 인공지능을 통합하여 운영 프로세스를 혁신하는 것을 목표로 하는 개념입니다. 이는 디지털 전환(DX)의 진화를 의미하며, 산업의 지속 가능성을 높이기 위해 데이터 기반의 미래 예측 능력을 갖춘 AI를 강조합니다.
  • DX: DX(디지털 전환)는 기업이 디지털 기술을 활용하여 비즈니스 모델, 업무 프로세스 및 고객 경험을 혁신하는 과정을 말합니다. 한국은 DX를 넘어 AX로의 전환을 강조하고 있으며, 이는 AI 기술의 도입을 통해 이루어집니다.
  • AI 전환: AI 전환은 기업이 인공지능 기술을 도입하여 기존의 운영 방식을 혁신하는 과정을 일컫습니다. 현재 한국은 AX 전환을 통해 AI 기술의 도입과 활용을 확대하고 있는 상황입니다.
  • 생성형 AI: 생성형 AI는 대량의 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이는 최근 법률, 교육, 문화 등 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있으며, AI의 발전과 사회적 수용도가 높아진 결과입니다.
  • 앤드루 응: 앤드루 응은 스탠퍼드 대학의 교수이자 AI 분야의 저명한 전문가입니다. 그는 2025년 4월 20일, 서울대학교에서 개소된 초거대 AI 모델 및 플랫폼 최적화센터(CHAMP)에서 AI 기술의 가능성과 발전 방향에 대해 강연하였습니다.
  • AI 에이전트: AI 에이전트는 사용자의 요청을 처리하고, 개인화된 서비스를 제공하는 AI 기반의 소프트웨어입니다. SK텔레콤의 '에이닷' 같은 서비스가 있으며, 이는 LLM 기반으로 진화하여 사용자 경험을 개선하고 있습니다.
  • 엔터프라이즈 LLM: 엔터프라이즈 LLM(대규모 언어 모델)은 기업이 활용할 수 있는 AI 기반의 언어 처리 기술로, 고객의 요청을 이해하고 처리할 수 있는 능력을 가진 시스템입니다. 이는 고객 응대의 자동화를 통해 비즈니스 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.
  • 스마트 팩토리: 스마트 팩토리는 AI, IoT, 빅데이터와 같은 첨단 기술을 결합하여 자동화된 제조 환경을 구현하는 개념입니다. 이는 제조업의 생산성과 효율성을 높이고, 데이터 기반으로 자재 관리와 생산 계획을 수립하게 합니다.
  • 로보어드바이저: 로보어드바이저는 AI를 활용하여 개인의 투자 결정을 지원하는 서비스로, 고객의 투자 성향과 재무 상태를 분석하여 최적의 포트폴리오를 추천하는 기능을 갖춥니다. 특히 젊은 세대를 중심으로 이용이 증가하고 있습니다.
  • CHAMP: 초거대 AI 모델 및 플랫폼 최적화센터(CHAMP)는 서울대학교 데이터사이언스대학원에서 개소한 기관으로, 한국어 기반의 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하여 AI 산업의 혁신을 주도하는 것이 목표입니다.
  • 저작권: 저작권은 창작자가 만든 작품의 사용 및 보호에 관한 권리를 의미합니다. 생성형 AI의 발전 및 활용에 따라 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 저작권 문제는 복잡한 법적 쟁점으로 대두되고 있습니다.
  • AI 플랫폼: AI 플랫폼은 AI 기술을 기반으로 다양한 응용 프로그램과 서비스 개발을 지원하는 시스템입니다. 이는 기업이 AI 기술을 활용하는 데 필요한 인프라와 도구를 제공합니다.
  • 법적 책임: 법적 책임은 개인이나 기업이 법적으로 지켜야 할 의무를 이행하지 않았을 경우, 그에 대한 결과와 책임을 지는 것을 의미합니다. AI 의사결정 시스템의 법적 책임 문제는 AI 활용 증가에 따라 중요한 쟁점으로 다루어지고 있습니다.

출처 문서