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번역부터 표지까지 AI가 만든다…출판업계 뒤흔드는 생성형 AI
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 출판업계 전반의 제작 방식을 빠르게 바꾸고 있다. 과거에는 기획부터 번역, 교정, 마케팅까지 대부분 인력 중심으로 이뤄졌던 출판 업무가 AI 기반 자동화와 협업 구조로 재편되며 업계 전반의 변화가 본격화되고 있다. 특히 콘텐츠 제작 속도가 빨라지고 글로벌 유통 장벽이 낮아지면서 출판 시장 구조 자체가 달라질 것으로 전망된다. 9일 업계에 따르면 최근 국내 출판업계에서는 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작 과정이 빠르게 변하고 있다. AI는 단순 문장 생성 수준을 넘어 자료 조사와 초안 작성, 번역, 교정, 요약, 홍보 문구 제작 등 출판 제작 과정 전반에 활용되고 있다. 특히 최근 사회적 이슈나 특정 사건이 발생한 직후 관련 서적이 빠르게 출간되는 사례가 늘어나면서 AI 활용 가능성에 대한 관심도 커지고 있다. 과거에는 관련 자료를 수집하고 원고를 정리해 출간하기까지 상당한 시간이 필요했지만 최근에는 AI를 통해 자료 정리와 초안 작성 속도를 크게 단축할 수 있게 됐기 때문이다. 생성형 AI가 출판 제작의 속도 경쟁을 더욱 심화시키고 있는 것으로 분석된다. 일부 전자책과 실용서는 기획부터 출간까지 걸리는 기간이 과거 대비 크게 짧아지고 있으며, 특히 전자책과 웹소설 시장에서는 빠른 제작 주기와 콘텐츠 공급 속도가 중요해지면서 AI 활용도가 더욱 높아지고 있다. AI 번역 기술 발전 역시 출판업계 변화의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 최근 생성형 AI 기반 번역 품질이 빠르게 개선되면서 해외 도서의 국내 출간 속도도 빨라지고 있다. 기존에는 전문 번역과 감수 작업에 수개월이 걸렸지만 최근에는 AI가 초벌 번역을 수행하고 사람이 이를 다듬는 방식으로 제작 효율이 크게 높아지고 있는 것이다. 이 같은 변화는 국내 콘텐츠의 해외 진출에도 영향을 미치고 있다. AI 번역을 통해 웹소설과 전자책, 실용 콘텐츠 등을 다양한 언어로 빠르게 변환할 수 있게 되면서 중소 출판사나 소규모 창작자들도 글로벌 시장 진출 기회를 확보할 것으로 평가된다. 출판 부가 작업에서도 AI 활용 범위는 확대되고 있다. 생성형 AI를 활용해 책 표지 디자인 시안을 제작하거나 홍보 문구와 소개 글, 추천 문장 등을 자동 생성하는 사례가 늘고 있다. 독자 성향에 맞춘 요약 콘텐츠 제작이나 맞춤형 추천 기능에도 AI 기술이 활용되고 있다. 특히 플랫폼 기반 출판 시장에서는 AI 활용이 더욱 활발하다. 전자책과 웹소설 플랫폼들은 AI 추천 시스템과 자동 편집 기능, 요약 서비스 등을 강화하며 이용자 체류 시간을 늘리는 전략을 확대하고 있다. 또한 기존 수십만원까지 필요한 표지 이미지와 일러스트를 AI를 통해 저렴하게 제작해 사용하는 등 활발하게 AI가 사용되고 있다. 다만 일부 독자층에서는 AI 생성 콘텐츠에 대한 거부감도 나타나고 있다. 정보 전달 중심 콘텐츠에서는 AI 활용에 대한 수용도가 높아지고 있지만 문학이나 에세이처럼 감성과 개성이 중요한 영역에서는 여전히 인간 작가의 역할이 중요하다는 인식이 강한 것으로 알려졌다. 업계에서는 생성형 AI가 출판인을 완전히 대체하기보다는 생산성을 높이는 협업 도구로 자리 잡을 가능성이 크다고 보고 있다. 단순 반복 작업은 AI가 맡고 기획력과 창의성, 최종 편집과 큐레이션은 사람이 담당하는 구조로 변화할 것이라는 전망이다. 생성형 AI 확산은 출판업계의 제작 방식뿐 아니라 콘텐츠 소비와 유통 구조까지 바꾸는 핵심 변수로 떠오르고 있다. 제작 속도와 글로벌 확장성이 중요해지는 환경 속에서 AI 활용 역량이 출판업계의 새로운 경쟁력으로 자리 잡을 가능성이 커지고 있다.
2026-05-09 08:00:00
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LG CNS·삼성SDS, '챗GPT 에듀' 들고 교육시장 정면 승부
[경제일보] 국내 주요 IT 서비스 기업들이 교육 분야 생성형 인공지능(AI) 시장 공략에 나서고 있다. 기업용 AI 도입을 넘어 대학과 교육기관으로 적용 범위를 넓히며 시장 선점 경쟁이 시작되는 것으로 분석된다. 27일 LG CNS와 삼성SDS는 각각 오픈AI의 교육기관 전용 서비스 '챗GPT 에듀' 관련 사업 권한을 확보하고 교육 시장 확대에 나선다고 밝혔다. LG CNS는 기존 '챗GPT 엔터프라이즈' 리셀러 사업에 이어 '챗GPT 에듀'까지 확보하며 적용 영역을 교육 분야로 확장했다. 단순 서비스 공급을 넘어 대학 대상 투어 프로그램과 AI 교육 세미나를 운영하고 향후 커리큘럼 제작과 해커톤 등으로 활용 범위를 넓힐 계획이다. 교육기관이 AI를 실제 수업과 연구에 적용할 수 있도록 도입 이후 활용 단계까지 연결하는 구조다. 또한 LG CNS는 '오픈AI 론치 센터'를 중심으로 컨설팅과 기술 지원을 통합 제공한다. AI 엔지니어와 아키텍트, 컨설턴트가 참여하는 조직을 기반으로 교육기관의 도입과 운영 전반을 지원하는 방식이다. LG CNS는 앞서 도입한 기업용 챗GPT의 경험을 바탕으로 교육 시장에서도 적용 범위를 넓힌다는 설명이다. 삼성SDS는 챗GPT 에듀 판매 권한을 확보하고 학교, 출판사, 교육기관 등을 대상으로 서비스 공급 확대에 나선다. 특히 사용자 대화 데이터가 AI 학습에 활용되지 않도록 설계된 구조와 기업 수준의 보안 체계를 기반으로 사업을 확장한다. 또한 AI 컨설팅부터 개발·운영, 클라우드·보안을 아우르는 '엔드투엔드' 체계를 기반으로 교육기관의 도입을 지원한다. 현재 국립 한국방송통신대학교를 대상으로 개념증명(PoC)을 진행하는 등 실제 적용 사례 확보에도 나서고 있다. 기업 시장에서 축적한 AX 전환 경험을 교육 분야로 확장하는 전략이다. 생성형 AI 도입 흐름이 기업 중심에서 교육 영역으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 해외의 주요 대학들은 챗GPT 기반 서비스를 도입해 강의, 연구, 행정 업무 전반에 활용하고 있으며 일부 국가는 공교육 체계에도 적용을 시도하고 있는 것으로 알려졌다. 국내에서도 대학을 중심으로 AI 활용 수요가 늘어나면서 관련 인프라와 서비스 도입 움직임이 이어지고 있다. 교육기관 특성상 데이터 보안과 관리 요구 수준이 높은 만큼 안정적인 운영 환경과 지원 체계가 주요 변수로 작용하고 있다. 이에 IT 서비스 기업들은 단순 솔루션 공급을 넘어 도입, 운영, 활용까지 포함한 통합 모델 구축에 나서고 있다. 기업용 AI 시장에서 형성된 경쟁 구도가 교육 분야로 확장될 것으로 분석된다. 교육 시장은 학생과 교수, 연구 인력 등 대규모 사용자를 기반으로 장기적인 수요가 형성되는 영역으로 AI를 학습과 연구 전반에 적용하는 과정에서 서비스 사용 범위가 빠르게 확대되고 있다. 기업 중심으로 시작된 생성형 AI 도입 경쟁이 교육 분야로 확장되면서 IT 서비스 기업 간 적용 모델과 사업 전략 경쟁도 함께 이어질 전망이다. 김태훈 LG CNS AI클라우드사업부장 부사장은 "챗GPT 엔터프라이즈 사업을 통해 고객 적용 사례를 빠르게 확대하며 성과를 쌓아온 가운데, 이번 챗GPT 에듀 리셀러 계약까지 체결하며 교육 AX 분야로 사업을 확장하게 됐다"며 "앞으로 더 많은 학생과 교육기관이 AI를 활용해 학습과 연구의 생산성을 높일 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 "챗GPT 에듀를 통해 교육 현장에서 보다 안전하게 생성형 AI를 활용할 수 있는 환경이 마련되고, 사용자 경험 또한 빠르게 확산될 것으로 기대한다"며 "삼성SDS는 OpenAI와의 지속적인 협력을 바탕으로 단순한 리셀러를 넘어 기업 AI 운영 체계를 설계하고 확산·지원하는 AX 파트너로서의 역할을 강화해 나가겠다"고 말했다.
2026-04-27 16:31:23
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데이터는 원유다…AI 산업, '무상 원료' 끝나면 밸류체인 뒤집힌다
※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 산업의 부 재분배 필요성을 제기한 가운데 시장의 시선은 오히려 AI 산업의 '원가 구조'로 향하고 있다. 그동안 사실상 무상에 가까웠던 데이터 활용 방식이 한계에 부딪히면서 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자원 산업으로 성격을 바꿔가고 있다는 분석이 나온다. 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 △자동화된 노동에 대한 과세 △고소득 자본 과세 강화 △공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 초지능 시대에 대비한 정책 제안이지만 산업 현장에서는 이보다 더 근본적인 질문이 제기된다. AI를 움직이는 핵심 원료인 데이터가 누구의 것이며, 기업이 이를 어떤 경로로 확보하고 있는지 그리고 그 활용에 대해 정당한 대가가 실제로 지급되고 있는지에 대한 문제다. 특히 뉴스·출판물·이미지·개인정보 등 다양한 형태의 데이터가 학습 과정에 광범위하게 활용되는 가운데 데이터 생산 주체와 활용 주체 간 권리·보상 체계가 명확히 정립되지 않았다는 점이 산업 전반의 구조적 쟁점으로 부상하고 있다. 현재 AI 산업은 반도체·전력기기·정유 등 전통 제조업과 달리 명확한 원가 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다. 철강 산업이 철광석 가격에, 정유 산업이 원유 가격에 수익성이 좌우되는 것과 달리 AI 기업들은 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원을 사실상 무상에 가깝게 활용해왔다. 이 같은 무상 원료 구조는 AI 산업의 고수익성을 떠받친 핵심 기반이었다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 연산 인프라에는 비용을 지불하면서도 정작 모델 성능을 좌우하는 데이터에는 가격이 매겨지지 않는 '밸류체인 비대칭'이 고착화된 셈이다. 하지만 이 구조는 점차 균열을 보이고 있다. 글로벌 언론사와 출판사들이 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하고 각국에서 개인정보 보호 규제가 강화되면서 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구하는 움직임이 확산되고 있다. 데이터가 더 이상 공짜가 아닌 가격이 붙는 자원으로 전환될 가능성이 커지고 있는 것이다. 이 경우 AI 산업의 수익 구조는 근본적으로 달라질 수밖에 없다. 지금까지는 데이터 비용이 거의 반영되지 않았던 만큼 사용료가 제도화되면 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 빠르게 드러날 가능성이 크다. 데이터 확보 능력과 비용 관리 역량이 곧 경쟁력으로 직결되는 구조로 전환되는 셈이다. 최근 논의되는 '로봇세' 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있지만 업계에서는 방향이 다소 어긋나 있다는 지적도 나온다. 자동화로 인한 이익을 사후적으로 과세해 분배하겠다는 취지이지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상 체계가 우선이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 저작권 침해, 개인정보 활용, 노동 대체 과정에서의 보상 문제에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가다. 결국 AI 산업은 현 시점 '기술 경쟁'에서 '자원 경쟁'으로 넘어가는 분기점에 서 있다. 반도체가 연산 능력을, 데이터가 성능과 수익성을 좌우하는 구조에서 데이터는 더 이상 부수적 요소가 아닌 핵심 원료로 자리 잡고 있다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 본격 도입될 경우 AI 기업의 사업 모델과 시장 내 경쟁 구도 전반이 다시 짜일 것으로 보고 있다. 데이터 확보 전략, 비용 설계, 그리고 이를 둘러싼 규칙을 누가 먼저 정립하느냐가 향후 산업 주도권을 가르는 핵심 변수가 될 것이라는 전망이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 연산 능력과 알고리즘 성능이 시장을 좌우하던 시대를 지나 데이터 확보 방식과 비용 구조 설계가 기업의 성패를 가르는 '원가 경쟁' 단계로 전환되는 흐름이다. 더 이상 중요한 것은 연산 속도만이 아니다. 데이터의 출처를 정당하게 확보하고 그 대가를 설계할 수 있는 능력, 그리고 이를 지속 가능한 비용 구조로 통제할 수 있는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 기술이 아니라 데이터를 둘러싼 질서를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.
2026-04-12 08:00:00
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AI 산업, '데이터 무상 활용' 구조 흔들…로봇세 논의 이전 '사용료 체계' 부상
[경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 자동화된 노동에 대한 과세 개념인 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 시대의 부 재분배 필요성을 제기했다. 이 가운데 정작 AI 산업이 '데이터 무상 활용' 구조 위에서 성장해온 점이 부각되며 비용 체계 재편 논의가 본격화하고 있다. 9일 AI 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 자동화된 노동에 대한 과세, 고소득 자본 과세 강화, 공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 미래 대비를 위한 정책 제안이지만 시장에서는 이를 계기로 AI 산업의 근본적인 수익 구조를 둘러싼 논쟁이 재점화되는 분위기다. 특히 AI 모델이 학습 과정에서 활용하는 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원이 사실상 무상에 가깝게 사용돼 왔다는 점이 쟁점으로 떠올랐다. 반도체·전력기기 등 전통 제조업이 원재료와 설비, 인건비를 모두 비용으로 반영하는 것과 달리 AI 산업은 데이터라는 핵심 원료에 대해 명확한 가격 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다는 지적이다. 이 때문에 AI 산업이 '원가 없는 성장 모델' 위에 구축됐다는 평가도 나온다. 실제 글로벌 언론사와 출판사들은 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하며 데이터 사용에 대한 정당한 대가를 요구하고 있다. 콘텐츠를 생산하는 주체와 이를 학습에 활용하는 플랫폼 간 갈등이 수면 위로 떠오르면서 데이터 사용료 체계 도입 가능성도 점차 높아지는 모습이다. 로봇세 논의 역시 이러한 구조적 문제와 맞닿아 있다. 자동화로 인한 생산성 증가분을 과세해 사회에 환류하겠다는 취지지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상이 우선돼야 한다는 지적이 적지 않다. 현재도 개인정보 활용, 저작권 침해, 노동 대체 과정에서의 보상 문제는 충분히 논의되지 않았다는 이유에서다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 권리 침해에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가도 나온다. 이에 따라 AI 산업이 '이익은 민간이, 비용은 사회가 부담하는 구조'로 굳어질 수 있다는 우려도 제기된다. 결국 향후 AI 산업의 경쟁력은 단순한 기술력이나 연산 능력을 넘어 데이터 확보 방식의 정당성과 비용 구조를 어떻게 설계하느냐에 의해 좌우될 가능성이 크다. 특히 데이터 사용에 대한 대가 지급이 제도화될 경우 지금까지 사실상 무상 원료에 기반해 형성된 수익 구조가 흔들리면서 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 본격적으로 드러날 수 있다는 분석이다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 정립되면 AI 기업의 사업 모델은 물론 시장 내 경쟁 구도까지 전반적으로 재조정되는 변화가 불가피하다는 전망도 나온다.
2026-04-09 15:49:03
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