[오순영 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합 AI미래포럼 의장] 최근 주요 경제 매체에서는 글로벌 기업들의 인공지능(AI) 기술 도입이 제조·금융·의료·소비재 등 전 산업 분야에서 가속화되고 있음을 연일 언급하고 있다. 특히 작년 하반기에 발표된 PwC 보고서에 따르면 2030년까지 AI 기술이 세계 GDP에 기여하는 규모가 수십조 달러에 이를 것으로 전망되며, 이는 단순한 생산성 향상을 넘어 전 세계 경제 패러다임을 재편할 수 있는 잠재력을 가진 것으로 평가된다. 이러한 국제적 흐름 속에서 국내외 대기업들은 AI 활용 역량 강화를 위한 대규모 투자 계획을 속속 발표하고 있고, 각국 정부 역시 법·제도 정비 및 AI 허브 구축에 속도를 내며 미래 산업 생태계 선점 경쟁에 돌입하고 있다. 이러한 변화는 곧 기존 산업 구조와 비즈니스 전략을 근본적으로 재검토해야 한다는 신호일 수 있으며, 기업들은 AI 기술 파급력이 그 어느 때보다 광범위하고 깊숙하게 산업의 기본 틀을 뒤흔들 수 있음을 직시해야 한다. 이는 단순히 생산성 향상이나 비용 절감이 아닌 그 이상의 변화를 의미하는 것으로 기업에 ▲비즈니스 모델의 전환 ▲가치사슬 재편 ▲산업 간 융합 등 기민하고 전략적인 대응은 필수가 됐다. 특히 경제적 관점에서 볼 때, AI는 기업가치와 시장에서의 지위, 나아가 국가 경쟁력까지 좌우할 핵심 주제가 될 것이다. 이러한 AI 대전환 시대에 기업들은 무엇을 준비해야 하며, 구체적으로 어떤 전략적 포지셔닝을 할지 살펴볼 필요가 있다.

AI 기술 역량 내재화와 인적 자원 재배치

AI 시대에 기업이 우선적으로 고민해야 할 사항은 기술 역량에 대한 확보다. 많은 기업들이 외부 솔루션을 도입하는 방식으로 초기에 대응할 수는 있지만, 중장기적으로 진정한 경쟁우위를 확보하기 위해서는 내부적으로 AI 역량을 구축하는 것이 관건이다. 이를 위해서는 데이터 사이언티스트·머신러닝 엔지니어·클라우드 전문가·빅데이터 분석가 등 다양한 분야의 전문인력을 확보하고 양성하는 전략이 필수적이다. 단순히 관련 인력을 채용하는 것에 그치지 않고, 기존 직원들에게도 AI 활용 스킬에 대한 학습 기회를 확대함으로써 기업 내 AI 활용 저변을 넓히고 AI 수용력을 높여야 한다. 이를 통해 기업은 기술 의존도를 완화할 수 있으며, 기업 자체의 AI 내재화를 통해 지속 가능한 혁신 동력을 확보할 수 있다.

특히 조직 내 AI 도입은 업무 자동화를 통한 생산성 향상 그 이상의 의미를 가진다. 이는 기업 전반의 의사결정 구조를 바꾸고, 기존 직무 역할을 재정의하는 계기가 될 수 있다. 자동화로 인해 반복적 업무는 AI 직원으로 대체될 것이고, 인간 직원은 보다 창의적이고 전략적인 업무로 역할을 전환해야 한다. 즉, AI와 인간의 공존에 대한 측면에서 기업은 이러한 업무 재배치 과정에서 발생할 수 있는 저항이나 불안을 최소화하고, 직원들의 역량 개발을 지원하는 업스킬링(Upskilling) 및 리스킬링(Reskilling) 프로그램에 적극 투자해야 한다. 이는 궁극적으로 기업의 인적 자본 가치를 높이고, 혁신적인 조직문화를 형성하는 데 기여할 것이다.

데이터 거버넌스 및 윤리적·법적 준수 강화

AI 시대에 기업이 경쟁우위를 확보하는 또 다른 관건은 그 기업만이 가지고 있는 자산인 데이터이며, 데이터는 AI 시스템이 학습하고 진화하는 데 필수적인 자원이다. 하지만 데이터 활용 과정에는 ▲윤리적 이슈 ▲개인 정보 보호 문제 ▲보안 취약성 등 다양한 리스크가 잠재되어 있으며, 경제적 관점에서 이러한 리스크에 대해 사전에 대비하지 않는다면 브랜드 이미지 추락, 각종 법적 소송 증가 등 막대한 비용을 유발할 수 있다. 따라서 기업은 데이터 관리 및 활용에 있어 명확한 거버넌스 구조를 확립하고, 내부 규정 및 프로세스를 정립하는 데 주력해야 한다. 또한 국제적으로 강화되고 있는 개인정보 보호 규제, 예를 들어 유럽연합의 일반정보보호규정(GDPR)이나 각국에서 새롭게 제정하는 데이터 보호법 등을 면밀히 모니터링하고, 이에 적합한 데이터 처리 방식과 관리 체계를 구축해야 한다. 동시에 AI 알고리듬의 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 편향성과 차별 문제를 최소화하기 위한 모델 검증 및 감사 프로세스를 갖추는 것이 필요하다. 이러한 노력은 기업의 AI 도입과 활용에 있어 신뢰받는 기업 브랜드를 구축하는 데 중요한 역할을 할 것이며, 이는 장기적으로 기업 가치 제고와 시장 점유율 확대에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

비즈니스 모델 재점검 및 가치사슬 재편

숨 가쁘게 진화하고 있는 AI 기술은 기존 가치사슬을 근본적으로 재편하면서 기업 비즈니스 모델의 본질적 변화를 촉진하고 있다. 예를 들어, 제조업에서는 로봇 자동화와 예측 분석을 통해 생산성이 비약적으로 증가하고, 공급망 관리가 고도화되며, 서비스 업종에서는 챗봇·콜봇·아바타 등을 통한 고객 응대 자동화로 고객경험 관리가 혁신된다. 금융권에서는 ▲알고리듬 트레이딩 ▲신용 리스크 분석 자동화 ▲맞춤형 금융 상품 추천 등이 확산됨에 따라 금융 서비스의 효율성과 고객 맞춤형 가치 제공이 크게 향상된다. 이에 대해 기업들은 이러한 변화를 수동적으로 수용하는 데 그치지 말고, 적극적으로 비즈니스 모델과 가치사슬을 재점검해야 한다. AI를 활용하여 생산 공정과 업무 프로세스를 최적화하고, 데이터 분석을 바탕으로 새로운 수익 창출 기회를 발굴하는 전략을 수립해야 한다. 예를 들어 제조 기업이라면 제품 생산 이후 사후관리나 예측 정비 서비스를 통해 부가가치를 높일 수 있고, 리테일 기업이라면 소비자 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 개발하는 식의 비즈니스 모델 혁신을 시도할 수 있다. AI는 ▲단순 비용 절감 수단을 넘어 ▲새로운 시장 진입과 파트너십 형성 ▲고객 가치 재창출의 기회를 제공할 수 있기 때문이다.

글로벌 경쟁 환경 대응 및 파트너십 전략 수립

AI 기술력이 곧 국가 경쟁력이라는 표현이 자연스러울 정도로 전 세계의 AI 기술에 대한 투자 경쟁이 치열하다. 주요 선진국들은 AI 인프라와 생태계 구축에 막대한 자원을 투입하고 있으며, 글로벌 테크 기업들은 AI 스타트업 인수나 전략적 제휴를 통해 미래 경쟁우위를 확보하고 있다. 이런 상황에서 개별 기업이 독자적으로 모든 AI 역량을 확보한다는 것은 매우 어려운 이야기다. 따라서 글로벌 파트너십, 기술 제휴, 개방형 혁신을 통한 공동 발전 전략이 중요해질 수 밖에 없으며, 글로벌 밸류체인 내에서 기업들은 AI 솔루션 공급자, 클라우드 서비스 제공 기업, 전문 컨설팅 업체와 협력하며 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 것이 필요하다. 특히 국가 간 기술 표준 경쟁이 치열해질 것으로 예상되는 만큼, 적절한 표준과 인증을 준수하고 협업 네트워크를 구축하는 것이 향후 기업의 시장 진출과 확장에 유리하게 작용할 것이다. 덧붙여 AI 시대에는 기업 생태계 간 경계가 모호해짐에 따라, 경쟁 기업과의 전략적 협력도 얼마든지 검토할 수 있으며, 고려해야 한다. 이를 통해 새로운 시장 창출과 산업 패러다임 변화에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.

거시 경제 변화에 대한 선제적 대응 전략 수립

AI 도입과 확산은 기업 내부 문제를 넘어 거시 경제 전반의 변화를 가져올 것이다. ▲노동시장 구조 변화 ▲산업간 격차 심화 ▲생산성 증대 ▲국제 무역 패턴의 변동 ▲국가 간 기술 격차 확대 등 거시적 요인을 면밀히 모니터링하는 것은 기업 전략 수립에 빠질 수 없는 부분이다. 예를 들어, AI 자동화로 인해 특정 분야의 노동 수요가 감소할 경우, 관련 산업의 축소나 임금 하락으로 이어질 수 있으며, 반대로 AI가 신기술 기반의 산업을 창출할 경우 고숙련 인력에 대한 수요 증가로 이어질 것이다.

기업은 이러한 거시 변화에 민감하게 대응하기 위해 다양한 시나리오에 대한 계획과 리스크 관리 전략을 준비해야 한다. 국제 정치 경제 질서 변화나 기술 표준 경쟁 등 불확실한 요인을 면밀히 주시하고, 산업생태계의 패러다임 전환에 대비해야 한다. 또한 정부 정책 변화, 특히 AI 관련 규제나 산업 진흥책에 유연하게 대응할 수 있는 체계를 갖춰야 한다. 이를 위해 기업 내 전략기획 기능을 강화하고, 전문가 네트워크를 활용하거나 다양한 싱크탱크 그룹들과 협력하는 방식으로 정보 수집 및 분석 역량의 수준을 끌어올릴 수 있다.

기업 문화 혁신과 조직 유연성 강화

AI가 가져올 변화는 기술적 측면에 그치지 않으며 전방위적인 변화로 이해해야 한다. 특히 아이러니하게도 AI 도입과 활용에 대한 성공의 열쇠는 사람에게 있다. 아무리 고성능의 알고리듬과 풍부한 데이터가 준비되어 있더라도, 이를 통해 의미 있는 전략을 도출하고 변화에 맞춰 조직을 재설계하는 것은 결국 인간의 몫이기 때문이다. 기술적 혁신이 조직 전반에 스며들어 유의미한 성과로 이어지려면, 변화를 수용하고 실천하는 인재들의 마인드셋과 조직 문화가 뒷받침되어야 한다. 

따라서 AI 도입과 활용에 있어서 가장 중요하지만 놓칠 수 있는 부분이 바로 기업문화와 조직 DNA의 전환이다. 전통적인 수직적 의사결정 체제나 부서 간 칸막이 문화로는 고도의 데이터 기반 의사결정과 빠른 시장 대응이 어렵다. AI 시대에는 ▲실험적이고 개방적인 문화 ▲실패를 용인하는 문화 ▲소프트스킬과 협업 능력 ▲창의적 사고를 장려하는 환경 속에서 가능하며, 이러한 환경 안에서 자연히 인재들이 AI를 활용하여 새로운 가치 창출로 이어질 수 있도록 독려해야 한다. 이를 위해 기업은 내부 커뮤니케이션 채널과 협업 툴을 개선하고, 수평적이고 유연한 조직 구조를 지향해야 한다. 또한 혁신적인 아이디어를 적극적으로 발굴하고 구현할 수 있는 사내 벤처 프로그램이나, 사외 스타트업과의 협업 플랫폼 구축 등 다양한 방식을 통해 AI 시대를 선도할 조직 문화를 형성해야 한다. 

이러한 문화 혁신은 단순히 내부 효율성을 넘어 기업 혁신을 가속화하고, 빠르게 변화하는 시장 환경에 대해 탄력적으로 대응할 수 있는 기반을 마련해줄 것이다.

 AI 시대는 이미 우리 곁에 와 있으며, 그 파급력은 경제·사회·문화 등 전방위적으로 확산되고 있다. 기업들이 이러한 AI 대전환의 시대에 생존하고 번영하기 위해서는 단편적인 대응책이 아니라, 기술·인력·거버넌스·전략·문화 전반을 아우르는 종합적인 준비가 필요하다. ▲AI 역량 확보와 인재 육성 ▲데이터 거버넌스 강화와 윤리적 활용 ▲비즈니스 모델 혁신과 가치사슬 재편 ▲글로벌 경쟁 전략 수립 ▲거시경제 변화 대응 ▲환경·사회·지배구조(ESG) 관점에서의 책임경영 ▲그리고 혁신적인 기업문화 조성에 이르기까지, AI 시대에 기업들이 준비해야 할 과제는 복합적이자 다면적이다.

이러한 종합적 준비를 통해 기업들은 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, AI를 가치 창출의 핵심 동력으로 삼고 지속 가능한 경쟁우위를 구축할 수 있을 것이다. 그리고 이러한 과정에서 얻어지는 경제적 성과는 기업 내부에 머무르지 않고 전반적인 산업 생태계와 국가 경쟁력 강화로 이어질 것이다. 궁극적으로 AI 시대의 도래는 기업이 기존 성공 방정식을 재해석하고 혁신할 수 있는 기회임과 동시에, 신중하고 장기적인 시각에서 미래를 설계해야 하는 도전의 시기이기도 하다. 이제 기업들은 이 거대한 변곡점을 지혜롭게 넘기기 위한 치밀한 준비에 돌입해야 할 때다.

필자는 도서 , <2025 AI 대전환: 주도권을 선점하라> 저자이다. 한글과컴퓨터 최초 여성 CTO 및 계열사 최연소 CEO로의 SW 및 AI에 대한 전략부터 R&D 및 서비스 제품화까지의 경험과 KB국민은행 금융AI센터장의 금융AI에 대한 경험을 바탕으로 현재는 과학기술분야의 NGO인 과실연 AI미래포럼에서 전국민의 AI 리터러시를 높이기 위한 활동을 하고 있다.

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