AI 전환(AX) 시대, 한국의 경쟁력과 과제

1. 요약

• 현재 한국은 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능(AI) 전환(AX) 시대로 진입하고 있으며, 이를 통해 글로벌 경쟁에서 유리한 입지를 다지고 있습니다. 손정의 소프트뱅크 회장이 강조한 AX 개념은 한국의 AI 기술 발전 방향에 중대한 영향을 미치고 있으며, 이는 서울대 CHAMP 센터의 개소와 SK텔레콤의 AI 에이전트 ‘에이닷’ 개발 등 다양한 실천 사례에서 드러나고 있습니다. 이러한 진전을 통해 한국은 AI 산업의 강점을 바탕으로 디지털 생태계에서의 경쟁력을 높이고 있습니다. 이는 한국어 기반의 AI 모델 개발을 통해 더욱 특화된 산업 발전 가능성을 마련할 것입니다.

• 그러나 생성형 AI 플랫폼의 확산과 함께 저작권 및 윤리적 쟁점이 대비되고 있습니다. AI 기술의 활용이 늘어남에 따라, 기업과 정부는 AI 기술을 효과적으로 관리하고 규제하기 위한 적절한 대책을 마련해야 합니다. 본 보고서는 이러한 주요 이슈들을 다양한 관점에서 분석하고 있으며, 향후 AX 시대에 한국이 직면할 과제를 체계적으로 정리하였습니다. 이를 통해 독자는 한국의 AI 산업이 현재 어떤 위치에 있으며, 어떤 전략적 과제가 긴급하게 해결되어야 하는지를 명확히 이해할 수 있을 것입니다.

2. DX에서 AX로의 전환 배경

• 2-1. 데이터 기반 추론의 중요성

• 데이터는 AI의 힘을 가능하게 하는 근본적인 요소입니다. 손정의 회장은 자율주행차, 스마트 팩토리 등 AI 기술의 발전이 데이터의 양을 급격히 증가시킬 것이라고 예측합니다. 이에 따라 기업들은 방대한 데이터를 수집하고 분석하여 경쟁 우위를 확보해야 합니다. 이러한 데이터 기반의 추론은 정확한 비즈니스 결정을 가능하게 하여, 기업의 효율성과 생산성 향상의 주춧돌이 됩니다. 실제로 AI를 도입한 기업들은 반복 업무의 자동화 및 효율성을 증대시키며, 보다 창의적인 업무를 수행할 수 있는 여건을 마련하게 됩니다.

3. 한국 AI 산업의 모멘텀

• 3-1. 서울대 CHAMP 개소식

• 2025년 4월 20일, 서울대학교 데이터사이언스대학원에서 ‘초거대 AI 모델 및 플랫폼 최적화센터(CHAMP)’의 개소식이 열렸습니다. 이 행사에는 앤드루 응 스탠퍼드대 겸임교수가 참석하여 미래 AI 기술에 대한 비전을 공유하였고, AI 기술이 단순한 IT 솔루션이 아닌 범용 기술로 자리잡아야 한다고 강조했습니다. 응 교수는 한국의 AI 산업이 다른 아시아 국가들과 비교했을 때, 뛰어난 학계와 발전된 반도체 산업을 기반으로 강력한 생태계를 형성하고 있다고 평가했습니다.

• 서울대 CHAMP는 2030년까지 대규모 언어모델(LLM) 기술 확보를 목표로 하고 있으며, 초기 국비 지원 135억원과 스타트업 등으로부터 기부금을 포함해 총 140억원의 예산을 확보했습니다. 이 센터는 한국어 기반의 AI 언어 모델 개발을 통한 산업 발전에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.

• 3-2. 학계·산업 생태계 강점

• 한국 AI 산업의 모멘텀은 동시다발적인 학계와 산업계의 협력으로 인해 더욱 강화되고 있습니다. 국내 AI 관련 기업들은 급속히 발전하는 기술과 인프라를 활용해 경쟁력을 강화하고 있으며, 서울대 CHAMP와 같은 연구 센터들이 이러한 생태계를 뒷받침하고 있습니다.

• 특히, 한국의 반도체 산업은 AI 기술의 핵심 요소로 자리잡고 있으며, 이는 글로벌 AI 경쟁에서 한국이 중요한 역할을 하는 데 기여하고 있습니다. 응 교수는 이러한 기술적 기반이 한국이 미래 AI 시장에서 지속적으로 우위를 점할 수 있는 이유라고 설명합니다.

• 3-3. 글로벌 비교 우위

• 한국의 AI 산업은 글로벌 경쟁력에서도 주목받고 있으며, 여러 전문가들이 이는 한국이 제공하는 높은 수준의 연구 및 교육과 밀접하게 연결되어 있다고 말합니다. 앤드루 응 교수는 한국이 AI 기술의 선도국가가 될 수 있는 이유로, 복잡한 개념을 이해하고 이를 실용적으로 활용할 수 있는 산업계의 역량을 꼽았습니다.

• 2025년 현재, 한국은 글로벌 AI 시장에서의 입지를 더욱 넓히고 있으며, 세계 여러 나라들이 한국의 AI 기술을 배우고 협력하고자 하는 움직임이 활발하게 일어나고 있습니다. 이러한 변화는 한국이 AI 전환 시대의 주도 국가로 자리매김하는 데 기여하고 있습니다.

4. AI 에이전트와 지능형 인터페이스

• 4-1. ‘AI 에이전트’ 개념과 역할

• AI 에이전트는 사용자의 요청에 대응하여 정보를 제공하거나 특정 작업을 수행하는 자동화된 시스템을 지칭합니다. 이러한 시스템은 자연어 처리(NLP), 머신 러닝, 딥 러닝 등의 기술을 활용하여 인간과 상호작용하며, 사용자의 요구를 보다 효과적으로 충족시키도록 설계되었습니다. 이러한 AI 에이전트는 고객 서비스, 개인 비서, 정보 검색 등 다양한 분야에서 활용되며, 사용자 경험을 향상시키는 데 기여하고 있습니다.

• AI 에이전트의 핵심 기능은 사용자와의 상호작용 및 요구 분석입니다. 이러한 능력을 통해 AI 에이전트는 사용자의 요구를 이해하고 이를 반영하여 적절한 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, AI 에이전트는 사용자의 일정을 관리하고, 이메일을 필터링하며, 미리 설정된 작업을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기능은 사용자의 생산성 향상에 기여하며, 반복적인 작업에서 해방시켜 줍니다.

• 4-2. SK텔레콤 ‘에이닷’ 사례

• SK텔레콤의 AI 에이전트, '에이닷'은 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 최신 AI 기술을 도입했습니다. 에이닷은 개인의 통화 기록과 메모를 분석하여 사용자의 일정을 관리하고 리마인드해주는 기능을 제공합니다. 이와 같은 기능은 사용자의 맥락을 이해하고, 필요시에 적절한 정보를 제공하여 사용자의 효율성을 높이고 있습니다.

• 특히, 에이닷은 음성 인식 기반의 서비스에서 진화하여 통화 요약, 일정 등록, 그리고 다양한 외부 API와의 연동을 통해 보다 직관적인 사용자 경험을 제공합니다. 무엇보다도 사용자와의 자연스러운 대화가 가능해짐에 따라, 사용자는 이전보다 더 풍부한 상호작용을 경험할 수 있게 되었습니다.

• 4-3. 컨퍼런스 주요 발표 내용

• 2025년 3월 27일 개최된 ‘AI 에이전트와 지능형 인터페이스 시대’ 컨퍼런스에서는 AI 에이전트의 발전 가능성과 기업 환경에서의 적용이 주요하게 다루어졌습니다. 다양한 기업들이 자사 AI 에이전트를 어떻게 도입하고 운영하고 있는지에 대한 사례가 발표되었으며, 특히 더존비즈온의 AI 기반 ERP 시스템과 NC AI의 콘텐츠 제작 AI에 대한 논의가 눈길을 끌었습니다.

• AI를 도입한 기업들이 공통적으로 언급한 점은, AI 에이전트를 통해 반복적인 업무의 자동화와 조직 내 혁신을 이끌어낼 수 있다는 것입니다. 이는 곧 미래의 기업 환경에서 AI 에이전트가 중요한 역할을 하게 될 것임을 시사합니다. 기업들은 이러한 AI 기술의 발전을 통해 내부 프로세스를 혁신하고, 더 나아가 조직 문화를 변화시킬 필요성을 느끼고 있습니다.

5. 생성형 AI 플랫폼 확산과 쟁점

• 5-1. 플랫폼 동향

• 생성형 AI 플랫폼은 최근 몇 년간 폭발적인 성장을 이루어 왔습니다. 다양한 산업 분야에서 생성형 AI의 활용이 증가하며, 특히 콘텐츠의 자동 생성 및 사용자 맞춤형 서비스가 주목받고 있습니다. AI 플랫폼들은 이제 단순히 데이터를 분석하거나 정보를 제공하는 수준을 넘어, 창작물의 실제 제작에까지 관여하고 있습니다. 예를 들어, AI를 활용한 이미지 생성, 텍스트 작성, 음악 작곡 등이 그 예입니다. 이러한 플랫폼들은 고도의 알고리즘을 기반으로 수많은 데이터를 학습하여 사용자에게 적합한 결과물을 생성합니다. 이는 기업들이 고객의 요구에 맞춘 서비스를 제공할 수 있는 기회를 확대하는 동시에 효율성을 높이고 있습니다.

• 5-2. 창의력 조력자 vs 사고 외주사

• 최근의 논의에서 생성형 AI는 창의력의 조력자로서의 역할이 강조되고 있습니다. AI가 작품 생산의 초기 단계에서 도움을 줄 수 있지만, 이는 항상 인간의 창의성과 협력하는 형태를 취해야 한다는 입장입니다. 반면 일부 전문가들은 AI가 인간의 사고를 외주화하는 형상으로 발전할 위험이 있다고 경고합니다. 즉, 사람들이 AI에 창작 작업을 전적으로 의존하게 되면, 인간 본연의 창의성이 약화될 수 있다는 것입니다. 실제로, AI가 생성한 콘텐츠는 때론 일반적인 패턴을 따르거나 기존의 콘텐츠를 변형하는 수준에 그치기도 하며, 이는 창의성의 오히려 부정적 영향을 미칠 가능성을 내포합니다. 이러한 지적은 AI가 창의적 과정에서 어떻게 역할을 수행해야 하는지에 대한 지속적인 논의가 필요하다는 점을 보여줍니다.

• 5-3. 법·윤리적 고려

• AI의 활용 확산에 따라 법적 및 윤리적 쟁점이 대두되고 있습니다. 특히 생성형 AI가 만들어낸 콘텐츠의 저작권 문제는 해결해야 할 중요한 과제로 떠올랐습니다. 최근 생성형 AI로 만들어진 작품의 저작권이 누가 소유해야 하는지에 관한 논의가 활발히 진행되고 있습니다. 네덜란드 로테르담 지방법원은 AI를 활용한 형사 판결문 제작 시험을 통해 비슷한 문제를 논의했습니다. AI는 사건의 초안을 작성하는 데 도움을 주었으나, 최종 결정 과정에서 인간의 역할이 필요하다는 점을 명확히 하였습니다. 또 AI의 비윤리적인 사용과 같은 문제도 제기되고 있습니다. 특정 AI 시스템이 사람의 심리에 부정적인 영향을 미쳤던 실례가 보고되었으며, 이는 개발자와 기업들이 AI의 설계와 운영에서 윤리적 고려를 반영해야 하는 이유입니다.

6. 한국 AX 추진 전략 및 과제

• 6-1. 정책과 인프라 구축 방향

• 한국 정부는 인공지능(AI) 전환(AX) 시대에 발맞춰 체계적이고 전방위적인 정책 추진을 통해 AI 생태계를 구축하고 있습니다. 2025년 5월 18일 현재, 정부는 이미 '전 국민 AI 일상화 실행계획'을 수립하였으며, 이에 따라 AI를 산업 전반에 통합하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이와 함께 AI 인프라의 기반이 되는 데이터 관리 체계와 클라우드 인프라의 확장을 고려하고 있습니다. 정부는 또한 AI 기술의 발전을 위해 R&D 투자를 확대하고 공공 부문에서의 AI 솔루션 적용을 지원할 예정입니다. 이러한 정책은 AI의 적용 범위를 더 넓히고, 디지털 전환(DX)을 넘어 AX로의 전환을 가속화하는 데 기여할 것입니다.

• 6-2. 인재 양성 전략

• AX 시대에 필요한 전문 인력을 양성하기 위해, 한국 정부는 다양한 교육 프로그램을 운영하고 있습니다. 서울대의 CHAMP 센터와 같은 기관은 고급 AI 기술을 연구하고 개발하는 다양한 프로젝트를 수행하고 있으며, 기업과 대학 간 협력을 통해 실무형 인재를 양성하고 있습니다. 예를 들어, AI 관련 전공의 학생들은 데이터 분석, 머신러닝, AI 시스템 설계 등의 커리큘럼을 통해 실무 경험을 쌓고 있습니다. 이러한 노력은 결국 한국 산업의 경쟁력을 높이고, AI가 대체할 수 없는 창의적이고 문제 해결 능력이 뛰어난 인재를 양성하는 데 기여할 것입니다.

• 6-3. 규제 및 윤리 가이드라인

• AI의 발전과 관련하여 윤리적 지침과 법적 규제도 필수적입니다. 많은 전문가가 AI 기술의 사용이 윤리적 문제를 초래할 수 있다는 우려를 표명하고 있으며, 이에는 개인정보 보호, 알고리즘의 편향성, 그리고 AI 의사결정의 책임 소재 등이 포함됩니다. 한국은 이러한 문제를 해결하기 위해 'AI 윤리 헌장'을 제정하고 AI 관련 규제를 강화하는 방향으로 나아가고 있습니다. 정부는 기업들이 자율적으로 AI 기술을 발전시키되, 윤리적 기준과 사용자 보호를 위해 필요한 가이드라인을 마련할 것입니다. 이는 AX 시대에 한국이 글로벌 AI 윤리 기준을 선도하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

결론

• 한국은 DX에서 AX로의 전환을 통해 AI 주도권을 확보할 수 있는 유리한 위치에 있으며, 업계와 학계의 협력이 강화되고 있습니다. 특히 서울대 CHAMP 센터와 같은 연구 기관은 고급 AI 기술 개발과 산업 적용을 선도하고 있습니다. 그러나 생성형 AI 관련 저작권, 윤리적 문제, 안전 규제 등 복합적인 과제를 해결해야 지속 가능한 발전을 꾀할 수 있습니다. 이는 한국이 글로벌 AI 시장에서의 위상을 더욱 높이고, 경쟁력을 유지하기 위해 꼭 필요한 부분입니다.

• 앞으로 한국 정부와 산업계는 R&D 투자를 늘리고, 인프라 확충을 통해 혁신 생태계를 강화해야 하며, 대학과 기업, 스타트업 간의 협력을 통해 AI 주도 사회에 기여할 전문 인재를 양성하는 데 집중해야 합니다. 미래에는 글로벌 협의체에 참여하고, 표준 선도 및 공공 서비스의 AI 적용을 확대함으로써 한국형 AX 모델을 세계적으로 확립할 여지가 커질 것입니다. 이는 한국이 AI 전환 시대의 주도 국가로 나아가는 초석이 될 것입니다.

용어집

• AX (AI 전환): AX(Artificial Intelligence Transformation)는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 산업 전반의 디지털화와 혁신을 목표로 하는 전환을 의미합니다. 한국은 AX 시대에 접어들며 글로벌 경쟁력을 높이고 있으며, 이를 기반으로 AI 기술과 생태계 발전을 추진하고 있습니다.

• DX (디지털 전환): DX(Digital Transformation)는 디지털 기술을 활용하여 기업이나 조직의 프로세스, 문화, 고객 경험 등을 혁신하는 과정을 의미합니다. 한국은 DX를 넘어 AX로의 전환을 추진하고 있습니다.

• AI 에이전트: AI 에이전트는 사용자의 요청에 따라 정보를 제공하거나 특정 작업을 수행하는 자동화된 시스템을 의미하며, 자연어 처리(NLP)와 머신 러닝 기술을 활용하여 사용자와 상호작용합니다. 대표적인 사례로 SK텔레콤의 '에이닷'이 있습니다.

• CHAMP: CHAMP는 '초거대 AI 모델 및 플랫폼 최적화센터'의 약자로, 서울대학교에 위치하며 대규모 언어 모델(LLM) 기술 개발과 AI 연구를 지원합니다. 2025년 현재, CHAMP는 한국어 기반 AI 모델 개발을 통해 AI 산업에 기여할 예정입니다.

• 손정의: 손정의는 일본 소프트뱅크 그룹의 회장으로, AX 개념을 강조하며 한국 AI 산업의 발전에 중요한 영향을 미치고 있습니다. 그는 AI 기술이 데이터 기반으로 발전해야 한다고 주장하며 한국의 AI 생태계에 대한 지지를 보이고 있습니다.

• 앤드루 응: 앤드루 응은 스탠퍼드 대학교의 교수이자 AI 분야의 권위자로, 한국 AI 산업에 대한 비전과 협력의 중요성을 강조하고 있습니다. 그는 서울대학교 CHAMP 개소식에도 참석하여 AI 기술의 미래에 대한 의견을 나누었습니다.

• 생성형 AI: 생성형 AI는 사용자의 요구에 맞춰 콘텐츠를 자동으로 생성하는 AI 시스템으로, 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 창작물을 만들어낼 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 이러한 플랫폼이 급격히 성장하고 있습니다.

• 플랫폼: AI 플랫폼은 다양한 AI 기술과 서비스를 통합하여 사용자에게 제공하는 시스템을 의미합니다. 이러한 플랫폼은 데이터 분석 및 콘텐츠 생성을 지원하여 기업의 경쟁력을 강화하는 역할을 합니다.

• 지능형 인터페이스: 지능형 인터페이스는 사용자의 요구에 맞춰 정보를 제공하고 상호작용할 수 있는 인공지능 기반의 사용자 환경을 의미합니다. 이는 고객 경험을 향상시키고 다양한 비즈니스 분야에서 활용됩니다.

• LLM (대규모 언어 모델): LLM(large language model)은 대량의 언어 데이터를 학습하여 자연어 처리(NLP) 작업을 수행하는 인공지능 모델입니다. 이 모델은 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등 다양한 언어 관련 작업에 활용됩니다.

• 법·윤리적 쟁점: AI 기술의 발전과 확산에 따라 발생하는 법적 및 윤리적 문제들로, 개인정보 보호, 저작권, 알고리즘 편향성 등이 포함됩니다. 이는 AI 기술 사용에 대한 규제 및 가이드라인 마련의 필요성을 강조하고 있습니다.

출처 문서

• 한국 'AX' SWOT 분석https://v.daum.net/v/20240101180131939
• 팩플 49페이지 | 중앙일보https://www.joongang.co.kr/factpl?page=49
• AI 에이전트와 지능형 인터페이스 시대(2편)https://brunch.co.kr/@@1kRw/266
• AI플랫폼은 창의력 조력자인가 생각의 외주사인가 [Daily]https://www.newjournalist.today/detail.php?number=2048&thread=24r03