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LG전자·GS건설, AI홈 공동개발…'자이'에 초개인화 주거 입힌다
[경제일보] LG전자가 GS건설과 손잡고 인공지능(AI) 홈 솔루션 사업 확대에 나선다. AI홈 허브를 중심으로 가전과 사물인터넷(IoT), 아파트 단지 인프라를 하나의 플랫폼으로 연결해 차세대 스마트 주거 시장을 선점하겠다는 전략이다. LG전자는 지난 10일 서울 종로구 그랑서울에서 GS건설과 '차세대 AI홈 공동개발을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 13일 밝혔다. 협약식에는 류재철 LG전자 최고경영자(CEO) 사장과 허윤홍 GS건설 대표를 비롯한 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협약을 통해 LG전자는 AI홈 허브 '씽큐 온(ThinQ ON)'을 중심으로 가전과 IoT 기기, 각종 생활 서비스를 연계한 AI홈 솔루션을 GS건설의 주거 브랜드 '자이(Xi)' 단지 인프라와 결합해 차세대 스마트 주거 환경을 구축할 계획이다. 양사는 집 안의 가전 제어를 넘어 조명과 난방, 환기, 콘센트, 가스밸브 등 생활 설비를 통합 관리하고, 엘리베이터 호출과 주차 위치 확인, 방문 이력 조회, 커뮤니티 시설 예약 등 아파트 단지 서비스까지 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있도록 구현한다. AI를 활용한 초개인화 서비스도 강화한다. AI가 사용자의 생활 패턴과 대화 맥락을 이해해 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행함으로써 거주자 맞춤형 생활 환경을 제공한다는 구상이다. 이번 협력은 양사가 지난 4월 체결한 '미래형 주거 로봇 서비스 모델 구축' 업무협약의 후속 프로젝트다. 당시 양사는 로봇 친화형 아파트 설계 기준을 마련하고 홈로봇 'LG 클로이(CLOi)'와 자율주행 서빙·배송 로봇을 활용한 주거 서비스를 공동 개발하기로 했다. 이번에는 AI홈 솔루션까지 결합해 AI와 로봇, 주거 공간이 유기적으로 연결되는 통합 스마트홈 생태계를 구축한다는 전략이다. 업계에서는 AI 기술이 가전 제어를 넘어 주거 플랫폼 전반으로 확산되면서 건설사와 전자업체 간 협력이 빠르게 확대되고 있다고 보고 있다. 단순 빌트인 가전 공급에서 벗어나 AI 플랫폼과 로봇, 생활 서비스를 결합한 통합 솔루션 경쟁이 본격화되는 모습이다. LG전자는 그동안 축적한 빌트인 가전 경쟁력과 AI홈 플랫폼 기술을 기반으로 건설사 대상 B2B 사업을 확대하고 있다. 앞으로도 AI홈과 로봇, 플랫폼 서비스를 결합한 주거 솔루션을 앞세워 국내외 스마트홈 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 류재철 LG전자 CEO 사장은 "LG전자의 AI홈 솔루션과 자이의 단지 인프라를 결합해 고객의 일상을 더욱 편리하고 가치 있게 만드는 새로운 주거 경험을 제공할 것"이라며 "양사의 협력을 통해 AI와 로봇, 공간이 조화를 이루는 미래 주거의 새로운 표준을 만들어 가겠다"고 말했다. 허윤홍 GS건설 대표는 "미래 주거는 단순히 새로운 기기를 추가하는 것이 아니라 AI와 공간이 하나의 경험으로 통합될 때 완성된다"며 "LG전자와 함께 고객이 체감할 수 있는 차세대 AI 주거 서비스를 구현해 새로운 주거 문화를 만들어 나가겠다"고 말했다. LG전자 관계자는 "이번 AI홈 솔루션은 GS건설과 함께 추진 중인 미래형 주거 모델을 기반으로 우선 신규 단지를 중심으로 적용을 검토하고 있으며, 향후 주요 도시정비사업 등으로 확대될 가능성도 있다"며 "가전과 단지 인프라를 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있도록 씽큐(ThinQ) 플랫폼 기반의 통합 서비스를 개발하고 있다"고 설명했다. 이어 "LG전자의 AI홈은 초개인화 경험을 핵심으로 하는 만큼 가족이 함께 거주하는 환경에서도 사용자별 생활 패턴을 구분해 각각에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 방향으로 개발하고 있다"며 "AI가 이용자의 생활 맥락을 이해해 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행하는 차세대 주거 환경을 구현하는 것이 목표"라고 말했다.
2026-07-13 16:38:27
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NHN, AI 게임 인재 키운다…채용 연계 해커톤 'NAN 2026' 개최
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 게임 개발 전반으로 확산되면서 게임업계의 AI 인재 확보 경쟁도 치열해지고 있다. AI를 활용한 콘텐츠 제작부터 게임 운영, NPC(논플레이어 캐릭터), 개발 생산성 향상까지 활용 범위가 넓어지는 가운데 NHN이 채용 연계형 해커톤을 통해 미래 게임 AI 인재 확보에 나선다. 13일 NHN은 게임 및 AI 인재 발굴을 위한 채용 연계형 해커톤 행사 '넥스트 AI 네트워크 2026(NAN 2026)' 참가자 모집을 시작했다고 밝혔다. 이번 행사는 NHN이 추진 중인 AI 기반 업무 혁신 전략의 일환으로, 게임 산업에서 AI를 활용한 새로운 개발 경험과 아이디어를 발굴하기 위해 마련됐다. NAN은 AI로 확장되는 NHN의 새로운 도전을 의미하는 행사로, 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원이 후원한다. 참가 대상은 만 19세 이상으로 개인 또는 3인 이하 팀 단위로 지원할 수 있으며, 참가자는 오는 8월 10일까지 신청서와 사전 과제를 제출해야 한다. 본선은 오는 9월 4일부터 6일까지 경기 성남시 판교 NHN 사옥 '플레이뮤지엄'에서 열린다. 본선 진출팀은 주제 공개 이후 48시간 동안 게임 프로토타입과 AI 에이전트 설계서, 디렉팅 명세서 등을 개발해 제출하게 된다. 최종 심사를 거쳐 대상 5000만원, 최우수상 2000만원, 우수상 1000만원 등 총 8000만원 규모의 상금이 수여된다. 특히 수상자 전원에게는 NHN 채용 절차에서 최종 면접 기회가 제공된다. 채용이 확정될 경우 근속 기간에 따라 별도 보너스도 지급하는 등 우수 AI 인재를 실제 채용으로 연계한다는 계획이다. 최근 게임업계는 AI를 활용한 게임 개발 경쟁이 본격화되고 있다. 생성형 AI를 활용한 그래픽과 콘텐츠 제작은 물론 NPC의 행동과 대화, 게임 운영 자동화, 이용자 맞춤형 콘텐츠 제공 등 AI 활용 범위가 빠르게 확대되고 있다. 이에 게임 개발 역량과 AI 기술을 동시에 갖춘 인재 확보가 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. NHN도 AI 역량 강화에 속도를 내고 있다. 지난 3월에는 그룹사 임직원의 AI 활용 능력 향상을 위한 'NHN AI 스프린톤'을 진행했으며, 이달에는 NHN클라우드와 NHN두레이 등 그룹사와 함께 '2026 에이전틱 데이'를 개최해 AI 에이전트 기술 적용 사례를 공유했다. 이번 해커톤 역시 AI 기반 게임 개발 역량을 강화하고 실무형 인재를 확보하기 위한 전략의 연장선이라는 설명이다. NHN은 앞으로도 해커톤을 비롯한 다양한 AI 프로그램을 통해 게임 분야 AI 인재를 지속 발굴하고, AI 기술을 활용한 게임 개발과 서비스 혁신을 확대해 나갈 계획이다. 김상호 NHN 게임사업부문 대표는 "'NAN 2026'은 게임에서 AI를 활용해 새로운 경험을 제안하고 이를 실제 결과물로 구현해볼 수 있는 게임 특화 해커톤 행사"라며 "NHN은 오랜 기간 축적해온 데이터와 서비스 운영 역량을 기반으로 AI를 활용한 게임 혁신을 지속해 나갈 것이며, 단순히 AI 도입에 그치지 않고 실질적인 성과를 만들어 나가기 위해 노력할 계획"이라고 말했다.
2026-07-13 14:30:11
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산단 10년을 5년으로…기업형 첨단도시, 결국 '사람'이 답이다
[경제일보] 정부가 '산단 조성 10년' 시대를 끝내겠다고 선언했다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업의 3대 축으로 육성하기 위해 기업이 원하는 부지를 신속하게 공급하고 공장과 연구시설이 집적된 첨단산업 거점을 조성하겠다는 구상이다. 그러나 산업계에서는 이번 프로젝트의 성패가 인허가 기간 단축보다 우수 인재의 정착과 지속 가능한 산업 생태계 구축 여부에 달려 있다는 분석이 나온다. 반도체와 AI 산업은 공장만 세운다고 경쟁력이 확보되는 산업이 아니다. 세계적인 연구개발(R&D) 인력과 협력기업, 대학, 병원, 교육·문화시설이 유기적으로 연결돼야 지속적인 투자와 기술 혁신이 가능하다. 첨단산업 경쟁의 무게중심이 생산시설 확충에서 인재와 산업 생태계를 갖춘 도시 조성으로 옮겨가고 있다는 분석이 나오는 이유다. 이재명 대통령은 지난달 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 제시하며 기업형 첨단도시 조성을 핵심 정책으로 내세웠다. 정부는 산단 기획부터 공장 가동까지 통상 10년 이상 걸리던 절차를 5년 이하로 단축하고 기업과 인재가 함께 모이는 새로운 산업도시를 조성하겠다는 목표를 제시했다. 산단에서 첨단도시로…정부가 바꾸려는 산업 지도 이번 구상의 핵심은 산업단지를 단순한 생산기지가 아닌 생활권과 결합한 첨단도시로 조성하겠다는 데 있다. 정부는 기업 맞춤형 입지 공급과 함께 주거·교육·문화·의료 시설을 확충하고 정주지까지 30분, 공항과 항만 등 물류 거점까지 1시간 이내 이동할 수 있는 교통망 구축을 추진하기로 했다. 지역 거점 국립대와 연계한 인재 양성 체계도 함께 마련한다는 계획이다. 정부가 이처럼 '도시'를 강조하는 이유는 첨단산업 경쟁력을 좌우하는 요소가 달라졌기 때문이다. 과거 제조업 시대에는 공장을 빠르게 건설하고 생산능력을 확대하는 것이 경쟁력의 핵심이었다. 그러나 AI 시대에는 반도체 공장과 데이터센터, 피지컬 AI 생산시설이 하나의 산업 생태계로 연결되고 이를 운영할 고급 인력이 지속적으로 유입돼야 경쟁력을 유지할 수 있다. 실제 반도체 기업들의 투자 판단 기준도 달라지고 있다. 단순한 부지 확보를 넘어 엔지니어가 장기간 근무할 수 있는 주거 환경과 교육 여건, 의료 서비스, 교통 접근성, 협력사와 연구기관이 밀집한 연구개발 기반 등이 종합적으로 고려된다. 최첨단 공장을 구축하더라도 우수 인력을 안정적으로 확보하지 못하면 생산성과 연구개발 역량을 유지하기 어렵기 때문이다. 결국 투자 경쟁력은 공장 자체보다 우수 인력이 장기간 머물 수 있는 정주 여건에서 갈린다는 것이 산업계의 공통된 시각이다. TSMC·인텔이 보여준 교훈…공장만으로는 생태계 못 만들어 이 같은 변화는 해외 주요 반도체 클러스터에서도 확인된다. 대표적인 사례가 미국 애리조나다. 세계 최대 파운드리 기업 TSMC는 미국 정부의 반도체 육성 정책에 맞춰 대규모 생산시설을 건설하고 있지만 초기에는 반도체 설비를 설치할 숙련 기술인력 부족으로 공장 가동 일정이 연기됐다. 현지 인력 확보에 어려움을 겪으면서 대만 엔지니어를 파견해 교육을 병행하는 등 인력 문제가 사업 추진의 핵심 변수로 떠올랐다. 대규모 투자만으로 첨단산업 생태계가 완성되지 않는다는 점을 보여준 대표 사례로 평가된다. 인텔 역시 미국 오하이오주에 대규모 반도체 생산단지를 조성하며 '실리콘 하트랜드(Silicon Heartland)' 구축에 나섰지만 시장 환경 변화와 투자 일정 조정, 기반시설 조성 등의 영향으로 당초 계획보다 공장 완공 시점이 늦춰졌다. 업계에서는 대규모 첨단산업 클러스터는 생산시설 건설만으로 완성되는 것이 아니라 인재 확보와 협력기업 유치, 도시 기반시설 확충이 함께 이뤄져야 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있다는 점을 보여준 사례로 보고 있다. 국내 상황도 크게 다르지 않다. 삼성전자 용인 반도체 클러스터와 평택캠퍼스는 세계 최대 규모의 생산거점으로 성장하고 있지만 상당수 연구개발 인력은 용인과 분당, 수지, 동탄 등 수도권 생활권을 기반으로 근무하고 있다. 연구개발 인력과 협력기업, 대학, 교통망이 이미 집적돼 있다는 점이 수도권 반도체 클러스터의 경쟁력을 뒷받침하는 요소로 꼽힌다. '빠른 산단'보다 '머물고 싶은 도시'가 경쟁력 반면 앞으로 조성될 서남권 반도체 클러스터와 AI 데이터센터, 피지컬 AI 거점은 생산시설과 함께 새로운 생활권을 구축해야 하는 과제를 안고 있다. 산업계에서는 우수 인력이 장기간 정착하려면 주거·교육·의료·문화 등 생활 인프라가 함께 구축돼야 한다고 보고 있다. 이런 점에서 정부가 이번 메가 프로젝트에서 기업형 첨단도시를 별도 축으로 제시한 것은 기존 산업단지 정책과 결이 다르다는 평가가 나온다. 과거 국가산업단지나 혁신도시 정책이 생산시설 공급이나 공공기관 이전에 초점을 맞췄다면 이번에는 산업과 주거, 연구개발, 교육, 교통을 하나의 생태계로 연결하는 데 방점을 찍고 있기 때문이다. 기업과 대학, 연구기관, 협력사가 유기적으로 연결되는 혁신 거점을 구축하겠다는 것이 정책의 핵심이다. 다만 정부 구상이 현실화되기 위해서는 정주 여건뿐 아니라 산업 기반시설 확보라는 과제도 해결해야 한다. 기업들이 요구하는 수준의 전력망과 용수 확보, 환경영향평가, 주민 수용성, 교통 인프라 구축 등이 계획대로 이뤄질지가 사업 추진 속도를 좌우할 것으로 보인다. 지역 거점 대학이 반도체와 AI 산업이 요구하는 고급 인력을 안정적으로 공급할 수 있을지도 기업형 첨단도시의 경쟁력을 결정하는 핵심 변수다. 산업계에서는 이번 정책이 단순히 산단 조성 기간을 절반으로 줄이는 데 그쳐서는 안 된다고 입을 모은다. 기업이 원하는 것은 빠른 인허가가 아니라 연구개발과 생산, 생활이 유기적으로 연결되는 지속 가능한 산업 생태계라는 것이다. 결국 정부가 제시한 '산단 10년에서 5년'이라는 목표의 진짜 의미는 공장을 더 빨리 짓는 데 있지 않다. AI 시대 국가 경쟁력은 생산시설의 규모보다 우수 인재와 기업이 지속적으로 모여 혁신을 이어갈 수 있는 기반을 얼마나 갖추느냐에 달려 있다. 기업형 첨단도시 역시 '빠른 산단'이 아니라 기업과 인재가 머물고 성장하는 혁신 거점으로 자리 잡을 때 비로소 800조원 규모 메가 프로젝트를 뒷받침하는 지속 가능한 성장 기반이 될 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "반도체 산업은 결국 사람이 모여야 하는 산업인 만큼 주거·교육·의료·문화 등 정주 여건이 전력과 용수 못지않게 중요한 투자 요소"라며 "협력사와 소부장 기업이 함께 집적되고 지역 대학과 연계한 인재 양성 체계가 구축돼야 지속 가능한 반도체 생태계를 만들 수 있다"고 말했다.
2026-07-10 17:17:57
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한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편
[경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.
2026-07-09 16:51:36
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길안내 넘어 숏폼까지…티맵, AI 기반 이동 플랫폼 키운다
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 숏폼 콘텐츠가 플랫폼 경쟁의 핵심으로 떠오르면서 내비게이션 서비스도 단순 길 안내를 넘어 장소 탐색과 콘텐츠 소비를 결합하는 방향으로 진화하고 있다. 티맵모빌리티는 이용자가 직접 제작한 숏폼 콘텐츠를 기반으로 AI 추천 기능을 고도화하며 '이동 라이프 플랫폼' 전환에 속도를 내는 것으로 분석된다. 9일 티맵모빌리티는 이용자가 방문한 장소를 짧은 영상으로 기록하고 공유할 수 있는 '티맵 숏폼' 서비스를 선보인다고 밝혔다. 티맵 숏폼은 이용자가 직접 방문한 장소를 영상으로 공유하고, 다른 이용자는 숏폼을 시청한 뒤 해당 장소의 후기와 영업 시간, 메뉴 등 상세 정보를 확인하거나 길 안내를 받을 수 있도록 설계됐다. 콘텐츠 소비부터 장소 탐색, 실제 방문까지 하나의 서비스 안에서 연결하는 것이 특징이다. 콘텐츠는 장소와 운전, 라이프 등 3개 분야로 구성된다. 맛집과 카페, 여행지 정보를 비롯해 초보 운전 팁과 차량 관리 노하우, 블랙박스 영상, 쇼핑 정보와 생활 콘텐츠 등 다양한 주제를 제공한다. 콘텐츠 확보를 위해 '티맵 인증 크리에이터'와 일반 이용자가 함께 참여하는 구조도 마련했다. 출시 초기에는 이용자의 선호도와 인기 콘텐츠를 중심으로 추천하고, 향후에는 이용자의 시청과 방문 데이터를 AI가 학습해 개인 맞춤형 콘텐츠와 장소를 추천할 계획이다. 티맵모빌리티는 숏폼을 단순 콘텐츠 서비스가 아닌 AI 기반 장소 추천을 위한 핵심 데이터 자산으로 활용한다는 전략이다. 이용자가 영상을 시청하고 장소를 저장하거나 방문하는 과정에서 축적되는 데이터를 AI가 분석해 추천 정확도를 높이고, 향후 대화형 AI 에이전트에도 활용한다는 구상이다. 특히 티맵모빌리티는 향후 대화형 AI 에이전트가 이용자의 리뷰와 사진, 숏폼 영상 등을 종합적으로 분석해 최적의 장소와 이동 경로를 추천할 수 있도록 서비스를 고도화할 예정이다. 숙소와 관광지, 액티비티를 연계한 여행 코스 추천과 차량 내 음성 AI 에이전트도 순차적으로 선보일 계획이다. 이번 숏폼 출시 역시 내비게이션 서비스를 이동 전 탐색부터 이동 후 기록과 공유까지 아우르는 '이동 라이프 플랫폼' 전략의 연장선이다. 티맵모빌리티는 그동안 장소 추천 서비스 '어디갈까'를 비롯해 AI가 리뷰를 분석하는 'AI 해시태그 리뷰', 특정 메뉴를 검색하는 '메뉴 검색', 음성 AI 에이전트, '이동 로그', '오픈 프로필' 등을 잇달아 선보이며 서비스 영역을 확대해 왔다. 최근 생성형 AI와 이용자 생성 콘텐츠(UGC)를 결합해 추천 서비스를 고도화하는 경쟁이 치열해지고 있다. 단순 검색보다 이용자의 취향과 이동 맥락을 반영한 개인화 추천이 플랫폼 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르면서 AI 학습에 활용할 수 있는 데이터 확보도 중요성이 커지고 있다. 이에 티맵모빌리티는 월간 모바일 이용자 약 1550만명을 기반으로 축적한 이동 데이터와 20여개 완성차 업체에 적용된 '티맵 오토' 데이터를 결합해 AI 기반 이동 서비스를 강화할 방침이다. 모바일과 차량을 아우르는 데이터를 활용해 자율주행 시대에도 개인 맞춤형 이동 경험을 제공하는 플랫폼으로 진화한다는 전략이다. 전창근 티맵모빌리티 최고제품책임자(CPO)는 "티맵은 길 안내 서비스를 넘어 이동 전 탐색부터 이동 중 주행, 이동 후 기록과 공유까지 연결하는 이동 라이프 플랫폼으로 진화하고 있다"며 "이동 데이터와 콘텐츠를 AI와 결합해 차별화된 이동 경험을 제공하고, AI 네이티브 서비스로 진화해 모바일과 인카인포테인먼트 시장 내 경쟁력을 강화하며 미래 모빌리티 시대를 선도해 나가겠다"고 말했다.
2026-07-09 15:49:50
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