AI 전환은 이제 기업의 핵심 전략으로 자리잡고 있으며, 제조업을 포함한 다양한 산업에서 그 중요성이 증가하고 있습니다. 특히 국내 제조업은 스마트 제조와 AI 인프라 구축을 통해 운영 효율성과 생산성을 극대화하기 위해 노력을 기울이고 있습니다. 중소·중견기업들은 제한된 자원의 제약 속에서도 AI 대전환의 필요성을 절감하고 있으며, 이를 지원하기 위한 정책과 프로그램들이 시행되고 있습니다. 이와 함께, 글로벌 제조 강국인 독일, 미국, 일본에서의 성공 사례들은 한국 제조업체에게 중요한 벤치마킹 기회를 제공하고 있습니다. 이러한 국제적 동향은 AI를 통한 스마트 제조로 나아가는데 필수적인 기준을 제시합니다. 또한, 대기업 SK그룹의 CEO 세미나에서 강조된 비즈니스 코어의 재편은 AI 혁신에 대한 진지한 접근을 나타내며, AI 데이터센터로의 전환과 이를 통한 종합 솔루션의 제공을 목표로 하고 있습니다. 이러한 맥락에서, AI 기술은 단순한 도구가 아닌 조직의 본질을 재정의하는 요소로서 전면에 나서고 있습니다.
AI 혁신을 위해서는 조직 내에서의 역량 조직화와 통합이 필수적입니다. 정지용 교수의 주장처럼, 대기업이 스타트업의 혁신 속도를 따라잡기 위한 통합 전략이 중요하며, 이는 AI 도구를 활용한 문제 해결 능력과 조직 내 협업 역량을 강화하는 데 중점을 두어야 합니다. 벤처·창업 생태계에서는 AI 도입에 대한 관점이 변화하고 있으며, 공공기관과 대학교의 협업을 통한 AI 혁신 생태계 조성이 이루어지고 있습니다. 실제로, 안성시의 AI 브랜딩 프로젝트와 같이 창업자들이 AI 실무 능력을 배양할 수 있는 다양한 프로그램이 운영되고 있습니다. 이러한 변화는 인력 재편과 함께 AX 혁신가 양성의 필요성을 더욱 부각시키고 있으며, HR의 전략적 전환도 필수적입니다.
마지막으로, AI 전략 로드맵과 차세대 기술 트렌드는 기업이 AI 기술을 통해 얻을 수 있는 비즈니스 가치를 극대화하기 위한 청사진을 제시합니다. Generative AI, Agentic AI 등 새로운 기술들이 다가오는 미래의 비즈니스 환경을 변화시키는 동시에, 이 기술들이 어떻게 조직 내에서 통합될 수 있을지를 고민하는 것이 중요합니다. 이는 기업이 경쟁력을 유지하고 지속 가능한 성장을 도모하는 데 필요한 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.
국내 제조업은 AI 전환의 핵심으로 스마트 제조와 AI 인프라 구축이 강조되고 있습니다. 국내 다양한 산업 분야에서 AI 기술을 도입하여 운영 효율성과 생산성을 높이기 위한 노력이 진행되고 있으며, 특히 중소·중견기업의 AI 대전환이 경쟁력 확보의 관건으로 떠오르고 있습니다. 스마트 제조는 AI, 소프트웨어, 센서, 로봇, 클라우드 등 다양한 기술이 융합되어 이루어지며, 이러한 기술들은 제품의 품질 향상과 비용 절감을 동시에 도모할 수 있습니다.
특히, 2025년부터 시작된 여러 정책적 지원과 함께 AI 제조 지원 체계가 구축되고 있습니다. 중앙정부와 지방자치단체, AI 기술 공급업체는 협업하여 다양한 지원을 제공하고 있습니다. 이러한 원스톱 지원 체계는 제조업체들이 필요로 하는 정보와 기술을 신속하게 제공하여 AI 전환을 용이하게 하고 있습니다. 하지만 여전히 많은 기업들은 AI 도입에 있어 인력 부족, 데이터 부족 등의 문제에 직면해 있습니다.
AI 인프라 구축을 위한 데이터 표준화와 활용 체계 마련이 필요하며, 이를 위해 다양한 산업 분야에서 AI 경쟁력을 확보하기 위한 AI 공급 기업의 육성도 진행되고 있습니다. 각 업종별로 특화된 지원이 중요한 만큼, 정부는 자동차, 반도체, 바이오 등 업종별 맞춤형 지원 전략을 마련해야 합니다.
마지막으로, AI 제조 혁신은 기술적 도입을 넘어 현장에서의 학습과 적응을 요구합니다. 제조업체들은 데이터가 지속적으로 축적되고 내부 인력이 AI 기술에 대한 이해를 높여 실무형 AI 인력으로 양성하는 것이 필수적입니다.
중소·중견기업의 AI 전환을 지원하기 위한 다양한 정책과 프로그램이 시행되고 있습니다. AI 기술 도입의 장애물 중 하나는 자본과 인력이 제한적인 중소기업이기 때문에, 이들을 지원하는 체계가 필요합니다. 정부는 재정 지원과 기술 지원을 통해 이러한 기업들이 AI를 활용하여 경쟁력을 높일 수 있도록 지속적으로 노력하고 있습니다.
현재 AI 컨설팅을 제공하는 기관과의 협업을 통해 제조업체들은 자신의 상황에 맞는 AI 솔루션을 찾을 수 있으며, 이를 통해 기술적 장벽을 낮추는 효과를 보고 있습니다. 또한, AI 기반 시스템을 도입하여 공정 최적화와 불량률 감소 등의 성과를 기대할 수 있습니다.
중소·중견기업의 AI 대전환을 성공적으로 이끌기 위해서는 현장의 목소리가 반영된 지원 체계가 중요합니다. 정부와 기업 간의 긴밀한 협력이 이루어져야 하며, 기업이 원하는 시점에 필요한 지원을 빠르게 받을 수 있도록 시스템이 갖추어져야 합니다. 예를 들어, 기업이 AI 도입으로 인한 장단점을 미리 알 수 있도록 실증 사례를 공유하거나, 성공적인 AI 전환 사례를 바탕으로 학습 기회를 제공하는 것이 필요합니다.
AI 전환을 위한 세계적인 동향은 한국 제조업체에게 중요한 벤치마킹 기회를 제공합니다. 독일, 미국, 일본 등 제조 강국들은 산업 생태계를 지원하기 위해 정부 주도로 AI 기술 개발과 도입을 추진하였으며, 그 결과 고부가가치를 창출하는 스마트 제조 시스템이 구축되었습니다.
예를 들어, 독일의 '인더스트리 4.0' 모델은 데이터와 정보를 연결하여 제조 프로세스를 혁신하는 것을 목표로 하고 있습니다. manufacturing execution systems (MES)와 산업 IoT 기술을 활용하여 생산 과정의 실시간 모니터링과 최적화를 이루어내고 있습니다. 이러한 사례들은 국내 기업들이 AI를 포함한 스마트 제조 전환을 위한 실질적인 기준을 제시합니다.
일본은 '로봇 혁명'을 통해 로봇 기술을 산업 현장에 접목하여 생산성을 향상시키고 있으며, 이러한 접근 방식은 한국 제조업체들도 적용 가능한 전략입니다. 글로벌 사례를 통해 국내 제조업 체질 개선의 필요성은 더욱 강조되고 있으며, 이들 사례를 학습하여 우리 현실에 맞게 조정하는 것이 중요합니다.
2025년 11월 6일부터 8일까지 경기도 이천 SKMS연구소에서 열린 ‘2025 SK그룹 CEO세미나’는 대기업 SK그룹 내의 비즈니스 코어 재편에 대한 중요한 논의가 이루어진 자리였습니다. 이 세미나에서는 최태원 회장과 여러 CEO들이 참석하여, AI 시대에 걸맞는 새로운 사업 구조와 운영 개선 방향에 대해 심도 깊은 대화를 나누었습니다. SE의 주요 메시지는 단순한 비용 절감이나 운영 개선을 넘어서 각 사의 비즈니스 본질을 근본적으로 재정의해야 한다는 점이었습니다.
최 회장은 세미나에서 O/I(운영 개선)의 중요성을 강조하며, ‘기본기가 있어야 AI 전환이 가능하다’고 설명했습니다. 그는 AI의 가능성을 최대한 발휘하기 위해서는 무엇보다 각 기업의 도메인 지식을 확보하고 이를 바탕으로 AI를 접목해야 한다고 덧붙였습니다. 이러한 기본기가 없다면 AI는 단순한 도구에 지나지 않으며, 각 산업의 전문성 없이는 새로운 경쟁력을 창출할 수 없다고 경고했습니다.
SK그룹은 AI 전환을 위해 단순한 구조 개선을 넘어서 각 계열사가 속한 산업의 특성을 반영한 맞춤형 모델을 개발하기로 하였습니다. 이는 반도체, 에너지, 통신, 소재 분야의 AI 기반 비즈니스 코어로의 재편을 포함하며, 이러한 전략은 소비자와 고객에게 통합적 해법을 제공하기 위한 것입니다.
특히 SK는 메모리 반도체 사업을 넘어선 AI 인프라의 확장을 주문했으며, AI 데이터센터로의 전환 촉진이 그 핵심이라 할 수 있습니다. 메모리 반도체와 같은 전통적인 강점을 활용하되, 이를 AI 데이터센터와 결합하여 종합 솔루션 기업으로 진화하는 것을 목표로 삼았습니다. 이러한 목표는 SK의 역량을 결집하고 파트너들과 협력하여 대한민국 AI 생태계의 발전에 기여하기 위한 포부를 담고 있습니다.
AI 데이터센터 전환 전략은 SK그룹이 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖추기 위한 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. SK는 AI 인프라의 필요성을 절감하고 이를 기반으로 다양한 산업에서 AI 기술을 활용한 비즈니스 모델을 개발할 계획을 세우고 있습니다.
이 과정에서 기업은 정보보안 및 준법경영을 강화하고, 지속 가능한 성장과 고객 가치를 동시에 추구할 수 있도록 전략을 다각화할 것입니다. 이러한 방안들은 AI 대전환기에 선제적으로 대응하고, 이해관계자들에게 지속적으로 기여하기 위한 기반을 마련하게 됩니다. 이는 SK그룹이 자사의 기본기를 재점검하고 기업의 운영 구조를 현대화하는 데 중점을 두고 있음을 보여줍니다.
AI 혁신의 성공은 단순한 기술 도입에 그치는 것이 아니라, 기업 내에서 AI 관련 자원과 역량을 효과적으로 조직하고 통합하는 데 크게 의존한다. 이와 관련하여 정지용 덕성여대 교수는 ‘AI 혁신의 관건은 역량 조직화와 통합’이라고 강조하며, AI를 통해 기업이 실제로 비즈니스를 혁신할 수 있는 방법에 대한 이해가 절실하다고 지적했다. 예를 들어, 스타트업에서 AI의 도입이 빠르게 이루어지는 반면, 중견기업이나 대기업에서는 기존 경영 구조와 프로세스를 고려해야 한다는 점에서 더 복잡한 상황에 처해 있다. 이 때문에, 대기업들이 스타트업의 혁신 속도를 따라잡기 위해서는 좋은 통합 전략이 반드시 필요하다.
AI 기술의 발전으로 인해 벤처 투자자와 창업가는 이제 기술 도입의 단순한 실행을 넘어, AI가 조직의 구조와 운영 방법에 얼마나 깊이 통합될 수 있는지를 중요하게 고려하고 있습니다. 예를 들어, 알토스벤처스의 김한준 대표는 AI가 고객의 요구를 효율적으로 충족시킬 수 있는 도구로 자리 잡았으며, 이는 회사를 바꾸는 기술이 아니라 태도와 구조를 변화시키는 계기로 작용한다고 강조했습니다. 이와 같은 맥락에서 창업자들은 AI 도입에 대한 확신을 갖고, 이를 통해 더 혁신적인 운영 구조를 구축할 필요가 있습니다.
최근 가천대학교는 한국수자원공사와의 협약을 통해 물 분야에서의 AI 전환과 혁신 창업 생태계 조성을 위한 프로젝트를 시작했습니다. 이 협약은 AI 기반의 창업 아이디어 발굴과 공동 연구 협력을 목표로 하고 있으며, 이는 공공 데이터와 대학의 기술, 인재를 결합한 개방형 혁신 모델입니다. 이러한 협업은 창업 생태계에서 AI 활용의 모델이 될 수 있으며, 학생들의 창의적 아이디어가 실제 스타트업으로 이어지는 경로를 제시하고 있습니다.
안성시는 여성 예비 창업자를 대상으로 AI 브랜딩 실무 아카데미 과정을 운영하여 실전형 창업 역량을 강화하고 있습니다. 교육 프로그램은 기본형과 심화형으로 나누어져 있으며, AI를 활용한 브랜드 개발 및 콘텐츠 제작 능력을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다. 이와 같은 프로그램은 창업자들이 AI를 통해 업무 효율성을 높이고, 자립적인 브랜드 운영 능력을 배양하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI의 도입은 실무 교육을 통해 창업 경쟁력을 크게 향상시킬 수 있습니다.
인공지능(AI)의 도입 및 발전에 따라 HR(인사관리)의 역할은 단순한 지원 기능을 넘어서, 조직의 전략적 파트너로서의 위치를 점차 강화하고 있습니다. 현대의 HR 실무자는 경영 환경의 변화 속에서 CEO와 함께 조직의 생존과 성과 창출에 기여해야 하는 주요한 책임을 지고 있습니다. 즉, HR은 인사 데이터 분석을 통해 직무와 개인의 역량을 진단하고, 핵심 인력 관리를 종합적으로 수행하는 방향으로 나아가야 합니다.
HR 실무자들은 데이터 기반 HR 플랫폼의 도입을 통해 채용, 평가, 보상 등 다양한 기능을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이를 통해 인사 프로세스의 효율성을 높이며, 전략적 의사결정을 지원하는 역할을 해야 합니다. 따라서, 이러한 변화에 적응하기 위해서는 HR 실무자들이 데이터 리터러시를 키우고, 직무 중심 인사 제도의 운영 역량을 강화해야 합니다.
AX(인공지능 전환) 혁신가는 문제 해결에 대한 태도와 AI 기술을 활용해 업무를 자동화하는 역할을 수행하는 인재입니다. 이러한 혁신가는 각자의 전문성을 바탕으로 AI를 학습하고, 이를 통해 팀과 조직의 업무 표준을 높이는 데 기여합니다. 주요 특징으로는 문제를 명확히 정의하고, 필요한 실험을 빠르게 반복하여 실질적인 성과를 도출해내는 능력이 강조됩니다.
이러한 AX 혁신가들은 조직 내에서 빠르게 변화하는 도구와 협업 환경에 적응하며, AI 도구를 활용하여 업무의 병목을 해결하는 데 핵심적입니다. 조직의 경쟁력은 이들이 얼마나 광범위하게 분포되어 있는지에 크게 의존하며, 따라서 인재 교육 프로그램은 문제 해결 경험을 중심으로 설계되어야 합니다. 즉, 이들은 단순한 기술 지식 외에도, 동료와의 협업, 책임 있는 거버넌스, 결과 공유 능력과 같은 다양한 역량을 갖추어야 합니다.
CIO(최고정보책임자)는 AI 우선 조직을 만드는데 필수적인 역할을 하며, 이들은 IT 인력의 기술력을 강화하는 방향으로 조직을 이끌어야 합니다. AI 기술 커리큘럼 외에도, 기술 역량을 평가하고 이를 기반으로 지속적으로 기술 관리를 해야 합니다. CIO는 IT팀의 현재 능력을 분석하고, AI에 적합한 인력을 양성할 수 있는 전략을 마련해야 합니다.
이를 위해서는 HR과의 긴밀한 협력이 필요합니다. HR 부서는 AI 역량을 갖춘 인력을 개발하는 데 필요한 교육 및 훈련 프로그램을 설계해야 하며, CIO는 AI와 관련된 소프트, 기술, 인지적 역량을 평가하여 필요 기술을 파악해야 합니다. 이러한 프로세스를 통해 조직은 AI 기반의 비즈니스 가치 창출을 극대화하고, 빠른 시장 변화에 기민하게 대응할 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.
Generative AI(제네레이티브 AI)는 이제 단순한 실험적 기술에서 실용적인 도구로 발전하였습니다. 오늘날, 개발자들은 이 기술을 활용하여 혁신적인 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 이를 통해 챗봇, 콘텐츠 생성 도구, 지능형 자동화 시스템 등을 만들 수 있습니다. Gen AI 개발을 시작하기 위해 필요한 주요 단계는 다음과 같습니다.
먼저, Generative AI의 기본 개념을 이해해야 합니다. Generative AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이는 텍스트, 이미지, 코드, 오디오, 비디오 등의 다양한 형태일 수 있습니다. 가장 일반적인 Generative AI 모델 유형으로는 텍스트 생성용 대형 언어 모델(LLM), 이미지 생성을 위한 확산 모델, 기타 미디어 유형을 위한 특화된 모델이 있습니다.
Gen AI 애플리케이션 구축에 대한 접근 방법은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 사전 구축된 API를 활용하는 것입니다. OpenAI, Anthropic, Google 또는 Cohere와 같은 제공자의 API를 활용하면 AI 전문 지식 없이도 신속하게 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이는 대부분의 비즈니스 애플리케이션에 적합하고, 정기적인 모델 업데이트와 신뢰할 수 있는 인프라를 제공받을 수 있습니다.
둘째, 기존 모델의 미세 조정(fine-tuning)입니다. 여기서는 사전 훈련된 모델을 사용하여 특정 사용 사례에 맞게 조정합니다. 이렇게 하면 도메인 특화 지식이나 특정 응답 스타일이 필요한 경우 일반 모델이 제공하지 못하는 맞춤형 결과를 얻을 수 있습니다.
셋째, 맞춤형 모델(training custom models) 구축입니다. 이는 상당한 전문 지식, 컴퓨팅 자원 및 훈련 데이터를 요구합니다. 이 접근법은 기존 모델이 해결할 수 없는 특수 요구가 있는 조직이나 자신의 AI 시스템을 완벽하게 관리해야 하는 경우에 적합합니다.
Agentic AI는 자율적으로 행동하는 인공지능 시스템을 지칭하며, 이는 환경을 인식하고, 목표를 설정하며, 이를 달성하기 위한 조치를 계획하고 실행하는 기능을 갖추고 있습니다. 최근의 기술 진보와 함께 Agentic AI는 비즈니스에서의 자동화를 넘어 진정한 '경영' 역할을 수행할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다.
Agentic AI의 중요성은 세 가지 주요 트렌드에 힘입어 그 가능성이 커지고 있음을 알 수 있습니다. 첫째, 대형 기본 모델은 유연한 추론 및 언어 기술을 제공함으로써 에이전트가 목표를 해석하고, 코드를 작성하며, 결과를 요약할 수 있도록 돕습니다. 둘째, 도구와 오케스트레이션 기능이 결합되어 Agent를 활용하여 실제 서비스를 안정적으로 호출할 수 있습니다. 셋째, 비즈니스는 엔드 투 엔드 워크플로우를 수행할 수 있는 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
Agentic AI는 고객 지원, DevOps 자동화, 영업 및 지식 작업 강화와 같은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 고객 지원에서의 Agentic AI는 고객 요청을 우선 순위에 따라 분류하고, 필요한 컨텍스트를 수집하여 고객의 문제를 해결하는 작업을 자동으로 수행합니다.
이러한 시스템의 도입으로 작업 속도와 일관성을 높이며, 운영 효율성을 증대시키는 효과를 가져옵니다. 그러나 Agentic AI의 성공적 구현을 위해서는 까다로운 디자인과 지속적인 모니터링이 필수적입니다.
AI 트랜스포메이션 로드맵을 수립하는 것은 기업이 기술적 투자에 대해 명확한 비즈니스 목표를 설정하는데 도움을 줍니다. 이는 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라, 각 기술이 기업의 비즈니스 가치에 어떻게 기여할 수 있는지를 명확하게 합니다.
AI 트랜스포메이션을 위한 로드맵은 다음과 같은 요소를 포함해야 합니다. 첫째, 명확한 목적을 세우고 이 목적을 달성하기 위한 기술 목표를 정의합니다. 둘째, 목표와 기술이 일치하도록 조정하며, 실질적인 이정표를 설정하여 진행 상황을 측정할 수 있도록 해야 합니다. 셋째, 데이터 준비 점검과 기술적 선택, 역량 개발 등을 포함하여 모든 단계를 계획적으로 실행합니다.
예를 들어, 중소기업에서 시작할 수 있는 간단한 사용 사례로는 고객 지원 자동화나 예측 분석을 선택하고, 이를 기반으로 차근차근 기술적 역량과 자원을 확장해 나갈 수 있습니다.
AI의 도입은 계속해서 진화하는 과정이기 때문에, 로드맵은 단순한 정적 문서가 아니라 지속적으로 업데이트하고 조정해야 하는 살아있는 계획이 되어야 합니다.
가트너가 선정한 2026년의 주요 기술 트렌드는 AI 기반의 초연결 사회에서의 기업의 변화를 이끌고 있습니다. 이 리스트에는 AI 네이티브 개발 플랫폼, AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼, 멀티에이전트 시스템, 도메인 특정 언어 모델(DSLM), 피지컬 AI 등이 포함되어 있습니다.
특히, AI 네이티브 개발 플랫폼은 소프트웨어 개발에서 창의적인 과정을 자동화하고, 비기술 전문가도 쉽게 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원합니다. 이는 실시간 데이터 처리와 지능적인 의사 결정을 캠페인이 포함된 혁신적인 환경을 제공합니다.
AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 기존 AI 모델 훈련을 위한 고성능 시스템을 도입하여 효율성을 극대화하고 있습니다. 또한, 디지털 프로비넌스 및 안전한 데이터 보호와 같은 높은 보안 요구 사항을 충족하고, 규제를 준수하는 기반이 마련되어 있습니다.
이러한 각 기술들은 복잡한 비즈니스 환경 속에서 기업이 경쟁력을 가질 수 있도록 지원하며, 특히 인공지능이 기업 운영 전반에 걸쳐 점점 더 핵심적인 요소로 자리 잡고 있음을 시사합니다.
2025년 11월 09일 현재, 기업의 AI 전환은 단순한 기술 도입을 넘어서는 포괄적인 변화 과정을 요구하고 있습니다. 제조 생태계의 스마트화, 비즈니스 코어의 재편, 역량 조직화와 맥락 확보, 창업 생태계에서의 AI 활용 증대, 인력 재편과 AX 혁신가 육성, 그리고 AI 전략 로드맵 수립 등 총 6대 핵심 전략을 통해 기업은 지속 가능한 경쟁력을 유지해야 합니다. 각 기업은 이에 따라 자사의 상황을 면밀히 분석하고 우선순위를 적절히 설정하여 전환 과제를 체계적으로 완수해야 하며, 정부, 산업계, 학계와의 협력을 통해 생태계를 적극적으로 형성해야 할 것입니다.
앞으로 AI 기술의 발전과 regulatory 환경의 변화는 더욱 가속화될 전망입니다. 따라서 기업은 이를 유연하게 반영할 수 있는 전략적인 재조정 방안을 마련할 필요가 있으며, AI를 통한 혁신을 통해 준비된 기업만이 미래의 경쟁 시장에서 성공할 가능성이 높습니다. 지속적인 학습과 개선, 협업을 통한 혁신의 기회가 바로 이러한 AI 전환에서 확인될 것이며, 앞으로의 발전 방향은 기업의 비즈니스 모델과 더불어 사람들의 생활을 변화시키는 중요한 기반이 될 것입니다. 따라서 AI 기술을 기반으로 한 전략의 실행은 이제 선택이 아닌 필수로 볼 수 있습니다.