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LS, AI '업무' 넘어 '산업 운영'으로…전사 디지털 혁신 본격화로 제조 혁신 축 이동 [경제일보] 전력·소재 중심 산업 기업 LS그룹이 생성형 AI 도입을 계기로 '업무 자동화'를 넘어 제조·설비·농업까지 아우르는 전사 디지털 전환에 속도를 내고 있다. AI를 단순 효율화 수단이 아닌 생산성과 수익성을 좌우하는 핵심 인프라로 끌어올리겠다는 전략이다. LS그룹의 AI 전략은 올해 초부터 방향성이 명확해졌다. 구자은 회장은 지난 1월 신년사에서 직접 AI를 활용해 메시지를 생성하는 과정을 임직원에게 공개하며 "저부가가치 업무는 AI로 처리하고 핵심 업무에 역량을 집중해야 한다"고 강조했다. 단순한 도입을 넘어 조직 전반의 업무 방식 자체를 바꾸겠다는 선언이었다. 이 같은 기조 아래 LS는 자체 생성형 AI 플랫폼 'LS GPT'를 비롯해 'LS Biz 인텔리전스', 'HR AI 에이전트' 등을 도입하며 사무·관리 영역의 디지털화를 빠르게 추진하고 있다. 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하고 반복 업무를 자동화해 생산성을 끌어올리는 데 초점이 맞춰졌다. 눈에 띄는 변화는 제조 현장에서 나타나고 있다. LS전선은 강원 동해 해저케이블 공장에 제조운영관리(MOM) 시스템을 도입해 원료 입고부터 출하까지 전 과정을 디지털로 관리하고 있다. 이를 기반으로 전 사업부에 스마트팩토리 구축 노하우를 확산시키며 그룹 전반의 디지털 전환을 가속화하는 모습이다. 최근에는 디지털 트윈과 AI를 결합해 공정 최적화 수준까지 끌어올리고 있다. 실시간 불량 예측과 시뮬레이션 기반 생산관리 체계를 구축하며 품질과 생산성을 동시에 개선하는 구조다. 협력사와의 연계도 강화되고 있다. IoT 센서를 활용한 '아이체크(i-Check)' 시스템은 전력 설비의 이상 상태를 실시간 감지해 사고를 사전에 차단하는 역할을 한다. 산업단지를 중심으로 도입이 확대되면서 전력 인프라 안전 관리 영역에서도 AI 활용도가 높아지고 있다. LS일렉트릭은 제조 자동화의 고도화를 통해 AI 적용 효과를 수치로 입증하고 있다. 청주사업장 스마트 공장 도입 이후 저압기기 생산량은 기존 대비 약 2.5배 증가했고 에너지 사용량은 60% 이상 절감됐다. 불량률 역시 글로벌 최고 수준인 7PPM까지 낮아졌다. 단순 자동화를 넘어 AI 기반 검사·용접·물류 시스템이 생산 효율을 구조적으로 끌어올린 결과다. 여기에 더해 LS일렉트릭은 물리적 검증이 어려운 고압 설비를 가상환경에서 시뮬레이션하는 '디지털 검증 체계'구축에도 나서고 있다. 제조 공정의 안전성과 정밀도를 동시에 확보하려는 시도다. 소재 분야에서도 변화는 뚜렷하다. LS MnM은 울산 온산 제련소에 'ODS(온산 디지털 스멜터)'를 도입해 원료부터 출하까지 데이터를 통합 관리하고 있다. AI 기반 설비 운영 최적화와 고장 예측 시스템을 통해 에너지 효율과 설비 안정성을 동시에 개선하고 있다. 특히 AI 비전 시스템을 활용한 전기동 검사 자동화는 기존 검사 한계를 보완하며 품질 신뢰도를 끌어올렸다는 평가다. 농업 분야로의 확장도 눈에 띈다. LS엠트론은 '마이파머스' 등 디지털 농업 플랫폼을 통해 데이터 기반 영농 의사결정 체계를 구축하고 있다. 작물·기상·병해충 정보를 AI가 분석해 맞춤형으로 제공하는 방식으로 농업 생산성과 수익성을 동시에 개선하겠다는 전략이다. 산업용 제조를 넘어 1차 산업까지 AI 적용 범위를 넓히는 흐름이다. 에너지 사업에서도 AI는 핵심 역할을 맡고 있다. E1은 설비 데이터를 실시간 분석해 고장 위험과 잔여 수명을 예측하는 예지보전 시스템을 도입했다. 유지보수 비용을 줄이는 동시에 안전성을 높이는 효과를 동시에 노리고 있다. 이처럼 LS그룹의 AI 전략은 단순한 '업무 자동화'를 넘어 '산업 운영 체계 재설계' 수준으로 확장되고 있다는 평가가 나온다. 특히 전선·전력기기·제련·에너지 등 전통 제조업 중심 포트폴리오에 AI를 결합하면서 생산성 개선과 비용 절감이라는 실질적인 성과로 이어지고 있다는 점이 특징이다. 업계에서는 LS의 행보를 제조업 AI 전환의 전형적인 사례로 보고 있다. 기존 제조 경쟁력이 설비 투자와 규모의 경제에 기반했다면 이제는 데이터와 AI 활용 역량이 성과를 좌우하는 구조로 바뀌고 있기 때문이다. 특히 전력 인프라와 소재 산업은 품질 안정성과 설비 운영 효율이 핵심인 만큼 AI 도입 효과가 상대적으로 크게 나타나는 분야로 꼽힌다. 향후 관건은 AI 활용 범위를 '현장 단위 최적화'에서 '사업 간 연결'로 확장하는 데 있다. 계열사 간 데이터 통합과 플랫폼 고도화가 이뤄질 경우 그룹 차원의 시너지 창출이 가능하기 때문이다. 동시에 AI 투자 확대에 따른 비용 부담과 보안, 인력 재교육 등 과제도 병행될 전망이다.2026-04-07 17:55:12
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엔씨 이어 크래프톤도 AI 경쟁 참전…크래프톤, 멀티모달 AI '라온' 공개 [경제일보] 크래프톤이 자체 AI 모델 브랜드를 공개하며 게임업계의 인공지능(AI) 경쟁이 본격화되고 있다. 엔씨가 게임 산업의 AI 활용에 가장 앞서가는 것으로 평가되는 가운데 게임사들이 AI 기술을 단순 연구 수준을 넘어 실제 개발·서비스 전반에 적용하면서 AI 기반 게임 산업 경쟁이 빠르게 확대되는 모습이다. 2일 크래프톤은 AI 모델 브랜드 '라온'을 론칭하고 음성 지원 대규모 언어 모델(LLM), 실시간 음성 대화 모델, 텍스트-음성 변환(TTS) 모델, 비전 인코더 등을 글로벌 플랫폼 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. AI의 발전으로 인해 기존 대비 게임 제작 비용은 최대 10분의 1 수준으로 줄고 개발 속도는 최대 60배까지 빨라지고 있는 것으로 나타나고 있다. 원재호 앵커노드 대표는 지난 2월 열린 'AI&게임 산업 포럼'에서 "과거에는 수개월에서 1년 이상 걸리던 작업을 단 6일만에 완료했다"며 AI의 유용성을 설명했다. 이에 크래프톤도 AI 모델 브랜드인 '라온'을 론칭하는 등 AI 사업에 뛰어든 것으로 풀이된다. 특히 데이터 수집부터 모델 학습, 성능 평가까지 파운데이션 모델 개발 전 과정을 자체적으로 수행했다는 점에서 AI 기술 내재화를 진행한 것으로 분석된다. 이번에 공개된 모델은 '라온-Speech', '라온-SpeechChat', '라온-OpenTTS', '라온-VisionEncoder' 등 4종이다. 음성 이해·생성, 실시간 음성 대화, 음성 합성, 이미지 이해 기능을 포함해 멀티모달 AI 역량을 확보한 것이 특징이다. 라온-Speech는 90억 파라미터 규모 음성 언어 모델로 음성 텍스트 변환, 음성 기반 질의응답 등 다양한 태스크에서 사용 가능하도록 설계됐고, 라온-SpeechChat은 실시간 양방향 대화가 가능한 풀 듀플렉스 기술을 적용해 사용자와 자연스럽게 대화가 가능하다. 또한 라온-OpenTTS는 공개 음성 데이터 기반으로 학습된 텍스트-음성 변환 모델이며, 라온-VisionEncoder는 이미지 정보를 AI가 이해 가능한 형태로 변환하는 비전 인코더다. 크래프톤이 멀티모달 AI 모델을 공개한 것은 향후 게임 개발과 서비스 전반에 AI를 적용하기 위한 전략으로 풀이된다. 음성 기반 NPC, 자동 스토리 생성, 실시간 캐릭터 상호작용 등 새로운 게임 경험 구현이 가능해지기 때문이다. 최근 글로벌 게임업계에서도 AI 도입이 빠르게 확산되고 있다. 생성형 AI를 활용한 NPC 대화, 자동 콘텐츠 제작, 개발 자동화 등 AI 기반 게임 제작 방식이 새로운 흐름으로 자리 잡고 있다. 게임 개발 비용 증가와 콘텐츠 제작 속도 경쟁이 심화되면서 AI 도입 필요성도 커지고 있다. 최근 엔씨는 자체 AI 기술을 외부에 개방하며 산업 생태계 확장에 나섰다. 이를 위해 별도 AI 전문 법인 NC AI를 설립하고 AI 기반 제작 솔루션을 상용화했다. NC AI의 대표 솔루션인 'VARCO' 라인업은 게임 제작 전반을 자동화하는 것이 특징이다. 2D 이미지를 3D 모델로 자동 변환하는 VARCO 3D, 이미지 기반 사운드 생성 기능을 제공하는 VARCO Sound, 게임 특화 번역 기능을 지원하는 VARCO Trans 등이 포함된다. NC AI는 해당 기술을 통해 제작 시간은 최대 75%까지 단축하고 사운드 및 현지화 비용도 크게 줄일 수 있다고 설명했다. 임수진 NC AI 상무는 'AI&게임 산업 포럼'에서 "지난해 기술 검증을 마쳤고 올해는 AI 기반 게임이 본격적으로 시장에 등장하는 원년이 될 것"이라며 "AI는 개발 효율성을 높이는 것을 넘어 게임 제작 방식 자체를 바꾸는 핵심 기술"이라고 말했다. 크래프톤도 지난해 개인용 AI 비서 KIRA를 공개하는 등 AI 에이전트, CPC(Co-Playable Character) 등 AI 기반 상호작용 기술을 개발해 게임 적용을 추진하고 있다. 게임사별로 AI 기술 적용 방향이 다양해지면서 AI 중심 경쟁이 본격화될 전망이다. 게임사들이 자체 AI 모델 확보에 나서면서 향후 AI 기반 게임 콘텐츠 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 분석된다. 특히 음성·대화·시각 인식 기술이 결합된 AI 캐릭터와 자동 콘텐츠 생성 기술이 차세대 게임 경험의 핵심 요소로 부상할 것으로 전망된다. 이강욱 크래프톤 CAIO는 "이번 '라온' 모델 시리즈 공개는 AI 기술 역량을 축적해 나가는 과정의 중요한 이정표"라며 "대규모 학습 데이터와 핵심 모델을 오픈소스로 공유해 연구자와 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 하고 멀티모달 기술 발전과 국내 AI 생태계의 성장에 기여하기를 기대한다"고 말했다.2026-04-02 16:59:04
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패트릭 쇠더룬드 넥슨 회장 "우유부단함이 비용 키웠다"…'효율성' 향한 대대적 수술 시작 [경제일보] 패트릭 쇠더룬드 넥슨 일본법인 회장이 취임 후 첫 자본시장 브리핑에서 던진 화두는 ‘비용’과 ‘결단’이었다. 쇠더룬드 회장은 31일 일본 도쿄에서 열린 간담회에서 “넥슨의 성장을 가로막는 것은 기술 부족이 아닌 ‘우유부단함’이었다”며, 2027년 매출 7조원 목표 달성을 위해 대대적인 체질 개선과 프로젝트 구조조정을 단행하겠다고 선언했다. 이번 발표는 넥슨이 그간 유지해온 ‘다작(多作) 전략’에서 ‘선택과 집중’으로의 완벽한 패러다임 전환을 의미한다. 넥슨은 2025년 사상 최대 매출인 4750억 엔을 기록하며 외형상으로는 견실한 성장세를 이어왔다. 메이플스토리, 던전앤파이터 등 핵심 IP(지식재산권)의 수익성은 여전히 탄탄하다. 그러나 쇠더룬드 회장이 진단한 넥슨의 속사정은 달랐다. “광범위한 포트폴리오가 오히려 경영 효율을 갉아먹고 있다”는 것이다. 실제로 넥슨은 최근 수년간 공격적인 신작 출시를 위해 개발 인력을 대거 확충했으나 개발비 증가 속도가 매출 성장세를 앞지르며 영업이익률에 압박을 받아왔다. 여기에 신작 출시 지연과 ‘메이플스토리’ 관련 거버넌스 이슈는 넥슨의 신뢰도와 마진율을 동시에 갉아먹었다. 쇠더룬드 회장이 “훌륭한 게임을 만드는 데 기여하지 못하는 프로젝트라면 과감히 줄이겠다”고 공언한 것은 더 이상 ‘묻지 마 투자’를 허용하지 않겠다는 의지다. ◆ ‘인력 동결’과 ‘슬림화’ 그리고 ‘맥락 있는 AI’ 쇠더룬드 회장이 제시한 개혁안은 명확하다. △인력 증원 동결 △비효율 프로젝트 취소 △지원 기능 슬림화다. 이는 단순한 구조조정을 넘어 넥슨이라는 거대 조직을 기민한 ‘애자일(Agile)’ 조직으로 재편하겠다는 뜻이다. 주목할 점은 AI 기술에 대한 그의 시각이다. 그는 많은 기업이 AI 도구 자체에만 투자하는 실수를 범하고 있다고 지적했다. 대신 넥슨의 독보적 자산인 ‘장수 게임의 축적된 데이터와 맥락’에 AI를 접목하겠다는 전략을 내놓았다. 넥슨이 수십 년간 쌓아온 게임 내 경제 지표와 이용자 행태 데이터를 AI가 학습하게 함으로써 개발 효율은 높이고 서비스 운영 리스크는 낮추겠다는 것이다. 이는 범용적인 생성형 AI 도입을 넘어 ‘게임 특화 AI 에이전트’를 통한 자동화 역량을 확보하겠다는 의미로 해석된다. 이번 체질 개선이 안착한다면 넥슨은 ‘고효율 고수익’ 구조를 회복하며 글로벌 시장에서의 경쟁력을 한층 높일 전망이다. 특히 거버넌스 이슈를 겪었던 메이플스토리의 운영 방식을 이중 보고 체계 강화로 보완함으로써 이용자 신뢰를 재건하고 선택과 집중을 통해 확보된 자원을 글로벌 타겟의 신작 프로젝트에 집중 투입하는 선순환 구조가 예상된다. 글로벌 게임 시장은 현재 ‘빅게임’ 선호 현상이 뚜렷해지며 웰메이드 작품 하나가 기업 전체의 밸류에이션을 결정짓는 시기다. 넥슨은 이번 포트폴리오 정비를 통해 개발 비용을 획기적으로 낮추면서도 성공 확률이 높은 프로젝트에 자원을 집중해 마진율을 끌어올릴 것으로 보인다. 쇠더룬드 회장은 넥슨의 ‘우유부단함’을 비판하며 스스로 ‘구조조정의 칼’을 뽑아 들었다. 이는 글로벌 게임 기업으로 거듭나기 위한 넥슨의 뼈아픈 성장통이자 필수적인 과정이다. 2027년까지 7조 원 매출이라는 목표는 여전히 높은 벽이지만 쇠더룬드 회장이 제시한 ‘비효율 제거’와 ‘맥락 기반 AI 도입’이 실질적인 성과로 연결된다면 넥슨은 단순한 게임사를 넘어 글로벌 테크 기업으로 진정한 도약을 이뤄낼 것이다.2026-03-31 18:53:29
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징둥 오픈소스 AI 공개…중국 상용화 경쟁 가속 [경제일보] 중국 유통 기업 징둥이 오픈소스 AI 모델을 공개하며 인공지능 상용화 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 25일 업계에 따르면 징둥(JD.com)은 최근 ‘JoyAI-LLM Flash’ 모델을 공개하고 AI 기술 적용 확대 전략을 발표했다. 징둥은 모델 최적화와 클라우드 비용 절감 응용 중심 전략을 통해 AI 도입 비용을 낮추겠다는 방침이다. 징둥은 동시에 ‘롱샤’ 시리즈 AI 제품을 출시해 개발 진입 장벽을 낮추고 있다. 디지털 휴먼 ‘JoyStreamer’와 피지컬 AI ‘JoyInside’도 물류 유통 등 다양한 산업 현장에서 적용을 확대하고 있다. 징둥은 대규모 데이터와 자체 산업 인프라를 기반으로 AI 기술을 실제 사업에 적용하는 데 속도를 내고 있다. 시장에서는 중국 기업들이 AI 기술 경쟁에서 상용화 단계로 빠르게 이동하고 있다는 평가가 나온다. 중국 기업들은 보아오 아시아 포럼을 통해 해외 협력도 확대하고 있다. 보아오 아시아 포럼(Boao Forum for Asia) 창립 25주년을 맞아 주요 기업들이 글로벌 사업 네트워크 구축에 나서고 있다. 중국에너지건설거저우바그룹(China Energy Engineering Group Gezhouba)은 포럼에 다섯 차례 연속 참가하며 해외 프로젝트와 협력 관계를 확대했다. 회사는 청정에너지 수자원 인프라 사업을 중심으로 글로벌 시장 진출을 강화하고 있다. 중국 산업에서는 첨단 기술 분야 성장도 이어지고 있다. 중국 당국에 따르면 2026년 1~2월 첨단 산업 매출은 전년 대비 16.1% 증가했다. 첨단 서비스업과 제조업은 각각 17.2% 14.5% 증가했다. 항공우주와 전자통신 분야가 성장을 주도했다. 기술 서비스와 지식재산 기반 산업도 확대되며 산업 경쟁력이 강화되는 흐름이 나타났다.2026-03-25 17:33:25
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삼성SDS, AI·클라우드 중심 체질 전환 선언…AX 시장 공략 속도 [경제일보] 삼성SDS가 인공지능(AI)과 클라우드 중심의 사업 구조 전환을 가속화하며 AI 인프라 확대에 속도를 낸다. 클라우드 사업 성장으로 실적 개선 흐름이 이어지고 있는 가운데 AI 데이터센터 구축과 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업 진출 등을 통해 AI 인프라 시장 공략을 본격화한다는 전략으로 풀이된다. 18일 삼성SDS는 서울 송파구 삼성SDS 캠퍼스에서 제41기 정기 주주총회를 개최하고 재무제표 승인, 정관 일부 변경, 사내·외 이사 선임, 감사위원회 위원 선임, 이사 보수 한도 승인 등의 안건을 의결했다. 이번 주주총회에서는 최근 확대되고 있는 AI 사업 전략과 클라우드 중심의 사업 구조 재편 방향도 함께 소개됐다. 삼성SDS는 이날 기업의 AI 전환(AX)을 지원하기 위한 'AI 풀스택' 전략을 중심으로 사업 포트폴리오를 재편하고 있다고 설명했다. AI 인프라, AI 플랫폼, AI 솔루션을 아우르는 구조를 통해 기업 고객의 AI 도입과 운영 전반을 지원하는 것을 목표로 하는 것이다. 삼성SDS는 데이터센터 설계·구축·운영을 대신 수행하는 'DBO' 사업에도 본격적으로 진출하는 등 AI 인프라 분야에서는 데이터센터 사업을 확대한다. DBO는 기업이 자체 데이터센터를 구축할 때 설계부터 구축, 운영까지 전 과정을 위탁하는 방식의 사업 모델로 30년 이상 축적된 데이터센터 운영 경험을 기반으로 기존 클라우드 서비스 제공(CSP)과 클라우드 관리 서비스(MSP)에 이어 새로운 수익 모델을 확보한다는 전략이다. AI 인프라 확대의 핵심은 신규 데이터센터 구축이다. 삼성SDS는 경북 구미에 대규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있으며, AI 연산에 필요한 고성능 GPU 운영에 최적화된 하이퍼스케일급 시설로 조성할 계획이다. 이를 통해 생성형 AI 서비스 확대에 대응할 수 있는 인프라 경쟁력을 확보한다는 구상이다. 클라우드 사업 역시 성장세를 이어가고 있다. 지난해 삼성SDS의 매출은 클라우드 사업이 견인했다. IT서비스 부문 매출 6조5435억원 가운데 클라우드 매출은 전년 대비 15.4% 증가한 2조6802억원을 기록했다. 클라우드 매출 비중은 IT서비스 부문 매출의 41%를 넘어섰다. 삼성SDS는 이 같은 성장 흐름을 기반으로 올해 AI 인프라 사업에서 DBO 사업을 추가해 수익 구조를 다변화하고 성장세를 이어간다는 방침인 것으로 풀이된다. 생성형 AI 서비스 사업도 확대한다. 삼성SDS는 생성형 AI 서비스 플랫폼 '패브릭스'를 통해 다양한 글로벌 대형 언어 모델(LLM)과 기업 업무 시스템을 연계하는 AI 플랫폼 전략을 추진 중이다. 기업 고객이 기존 업무 시스템과 생성형 AI를 결합해 업무 자동화와 데이터 기반 의사결정 구현 지원을 목표하는 것이다. 특히 지난해 말부터 오픈AI의 '챗GPT 엔터프라이즈' 리셀러 파트너로 참여하면서 공공, 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업군에서 고객사를 확보하고 있다. 기업용 생성형 AI 도입 수요가 확대되면서 관련 사업도 빠르게 성장할 것으로 전망된다. AI 기반 업무 혁신 솔루션 사업도 강화하고 있다. 삼성SDS는 자사의 AI 협업 솔루션 '브리티웍스'를 비롯해 엠로, 오나인, 세일즈포스 등 글로벌 솔루션을 결합해 기업 맞춤형 AI 서비스 제공 범위를 확대하고 있다. 기업의 업무 자동화와 데이터 기반 의사결정을 지원하는 AI 솔루션 사업을 확대한다는 계획으로 분석된다. 삼성SDS는 AI 인프라, AI 플랫폼, AI 솔루션을 아우르는 사업 구조를 기반으로 대외 사업 확대에도 속도를 낼 방침이다. AX센터를 중심으로 AI 사업 실행력을 강화하고 글로벌 기업과의 전략적 파트너십을 확대해 AI 기반 서비스 사업을 확장할 전망이다. 이준희 삼성SDS 대표는 "지난해 매출 13조9299억원, 영업이익 9571억원을 기록했다"며 "클라우드 사업이 IT서비스 부문 매출의 41% 이상을 차지하는 등 클라우드와 생성형 AI 중심으로 사업 구조 전환이 가시적인 성과를 내고 있다"고 말했다.2026-03-18 11:18:31
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"1인 1 AI 에이전트"…SKT, 사내 업무 AI 혁신 본격화 [경제일보] 통신사가 인공지능(AI)을 활용한 업무 혁신에 속도를 내고 있다. 네트워크 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 기반 기업으로 전환하기 위해 내부 업무 방식부터 AI 중심으로 재편하는 움직임이 본격화되는 것으로 풀이된다. 16일 SK텔레콤은 "함께 만들어가는 변화, AX(AI 전환)"를 캐치프레이즈로 전사 AI 전환을 가속화한다고 밝혔다. 이번 SK텔레콤의 AX는 '1인 1 AI 에이전트'를 목표로 한다. SK텔레콤은 단순히 업무 자동화 도구를 도입하는 수준을 넘어 전 구성원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 활용하는 체계를 구축한다고 설명했다. 개발자뿐 아니라 비개발 직군을 포함한 모든 직원이 자신의 업무에 특화된 AI 에이전트를 직접 만들고 활용할 수 있도록 돕는다. 코딩 경험이 없는 직원도 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 여러 업무형 AI 플랫폼을 제공하는 것이다. SK텔레콤은 이를 위해 범용 업무 AI 플랫폼 '에이닷 비즈', 마케팅과 데이터 분석에 특화된 '폴라리스', 네트워크 데이터 분석과 코딩을 지원하는 '플레이그라운드' 등을 임직원에게 지원했다. 이를 통해 구성원들은 자연어로 질문을 입력하거나 모듈을 블록처럼 조합하는 방식으로 업무에 필요한 AI 에이전트를 직접 만들 수 있다. 이날부터 SK텔레콤은 구성원이 제출한 AI 혁신 아이디어와 개발 진행 상황, 피드백 등을 공유하는 사내 플랫폼인 'AXMS(AX 매니지먼트 시스템)'를 정식 가동한다. 또한 프론티어 교육, 디자인 캠프, 부트캠프 등 단계별 교육 과정을 통해 직원들의 AI 활용 능력을 강화할 계획이다. 상반기에는 사내 해커톤을 열어 AI 혁신 아이디어를 발굴하고 하반기에는 추가 AX 프로젝트를 선정해 우수 사례를 선정할 방침이다. 고객 인사이트 기업 풀뷰의 기업 AI 통계에 따르면 업무에 AI를 도입 시 생산성을 약 26~55%를 상승시키는 것으로 나타났다. SK텔레콤이 공개한 우수 사례에 따르면 구성원이 직접 개발한 '보안 코딩 검증 자동화 시스템'은 AI가 코드를 분석하고 오류 탐지 및 수정 방안을 제시해 관련 업무 시간을 연간 약 30% 절감한 것으로 집계됐다. 또한 AI 기반 위치 분석 솔루션인 '리트머스'는 교통 및 유동 인구 분석 알고리즘을 고도화해 지자체 등에 공급되는 B2B·B2G 서비스로 확장되는 등 AI 전환이 실제 수익 모델 창출로 이어진 것으로 나타났다. 최근 기업의 AI 전략이 단순히 외부 기술을 도입하는 수준을 넘어 내부 조직 문화와 업무 프로세스 전반을 개선하는 '업무 혁신' 단계로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 마이크로소프트는 사내 협업 도구에 생성형 AI 기능을 결합한 '코파일럿'을 도입해 문서 작성, 데이터 분석, 회의 정리 등 업무 자동화를 확대하고 있으며 아마존은 사내 개발 조직을 중심으로 AI 기반 코딩 도구를 도입했고 고객 서비스 분야에서는 AI 상담 지원 시스템 적용으로 업무 혁신을 이루고 있다. 다만 SK텔레콤처럼 전사적으로 모든 내부 업무 방식을 AI 중심으로 바꾸는 사례는 적은 것으로 알려졌다. 전략컨설팅 기업 맥킨지 앤 컴퍼니의 2025년 통계에 따르면 글로벌 기업 중 71%가 업무에 생성형 AI를 사용하지만 AI를 실제 전사적으로 확대한 기업은 약 38%에 불과하며 업무 혁신까지 이룬 기업은 더 적은 것으로 분석된다. 이에 기업 내부 업무 체계까지 AI 중심으로 전환하는 시도가 향후 경쟁력에 영향을 미칠 전망이다. AI 기술을 얼마나 빠르게 조직 전체에 확산시키고 실제 업무에 활용하느냐가 기업 생산성의 새로운 변수로 떠오르고 있다. 정재헌 SK텔레콤 대표는 "AI 전환은 화려한 기술이 아닌, 각자의 업무 현장에서 문제를 가장 잘 아는 구성원들의 작은 개선에서 시작된다"며 "우리들의 문제는 현장에 답이 있다는 '우문현답'의 자세로 AI를 통해 불편을 해결하려는 시도가 모여 SK텔레콤만의 AX 플라이휠을 돌리는 강력한 동력이 될 것"이라고 말했다.2026-03-16 14:47:38
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![[편집인 칼럼] 노란봉투법이 앞당긴 무인화(無人化)의 역습](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/13/20260313170846557504.jpg)
'노란봉투법'이 앞당긴 무인화(無人化)의 역습 산업 현장의 비명, ‘대화’의 강요가 ‘절교’의 선택으로 개정 노동조합법, 이른바 ‘노란봉투법’이 시행된 지 불과 사흘 만에 대한민국 산업 생태계는 미증유의 대혼란에 직면했다. 하청 노동조합들이 일제히 원청 기업 사장을 상대로 교섭과 면담을 요구하며 들이닥치는 진풍경은, 이제 우리 산업 현장이 생산의 공간이 아닌 소송과 대치의 전장(戰場)으로 변질되었음을 극명하게 보여준다. 노동계는 이를 ‘실질적 지배력’에 바탕을 둔 정당한 권리 행사라 강변하지만, 경영계가 맞닥뜨린 현실은 ‘업무 마비’라는 생존의 위협이다. 기업의 본질은 이윤 창출과 효율성 제고에 있다. 그러나 지금의 법체계는 원청 사장으로 하여금 본연의 경영 판단 대신, 수백 개 하청 업체의 노사 갈등을 조정하고 면담하는 데 모든 에너지를 쏟게 만들고 있다. 책임은 무한대인데 권한은 모호한 이 모순된 상황에서 자본이 선택할 길은 자명하다. 바로 ‘사람 없는 공장’, 즉 인공지능(AI)과 로봇을 활용한 노동력의 원천적 대체다. 노란봉투법이 노동자의 권익을 보호하겠다는 당초 취지와 달리, 오히려 노동자의 일자리를 지우는 ‘기술적 숙청’의 트리거(Trigger)가 되고 있다는 점은 실로 뼈아픈 역설이다. AI와 로봇, ‘불확실성’을 제거하는 자본의 피난처 경제학의 기본 원칙은 비용과 리스크의 최소화다. 과거 기업들이 해외로 공장을 옮기는 ‘오프쇼어링(Offshoring)’을 선택했다면, 이제는 국내 사업장 내부에서 노동력을 기계로 바꾸는 ‘인 테크노쇼어링(In-technoshoreing)’에 열을 올리고 있다. 노란봉투법 시행으로 인한 노사 관계의 불확실성은 기업가들에게 인건비 상승보다 더 무서운 ‘예측 불가능한 경영 리스크’로 다가왔다. AI는 파업하지 않는다. 로봇은 원청 사장에게 면담을 요구하며 집무실을 점거하지도, 복잡한 법적 해석을 따지지도 않는다. 고도의 연산 능력과 정밀한 물리 제어 능력을 갖춘 AI 로봇은 이제 단순 반복 업무를 넘어 물류, 조립, 심지어는 현장 관리 업무까지 침투하고 있다. 기업들은 이제 노동력 확보를 위한 채용 공고 대신, 스마트 팩토리 구축을 위한 알고리즘 설계와 로봇 하드웨어 도입에 천문학적인 자금을 쏟아붓고 있다. 이는 단순한 기술 발달의 결과가 아니라, 경직된 노동법이 강요한 ‘생존형 탈출’에 가깝다. 공존(共存)인가, 구축(驅逐)인가: 뒤바뀐 노동의 가치 그렇다면 AI 노동력과 인간의 공존은 가능한가. 노란봉투법이 초래한 현재의 대립 구도 하에서는 공존보다는 ‘구축(Crowding out)’의 속도가 압도적일 수밖에 없다. 인류의 고전 『도덕경』 제29장에는 ‘천하히기 불가위야(天下神器 不可爲也)’라는 구절이 있다. 세상은 신령한 기물이라 억지로 다스리려 하면 망친다는 뜻이다. 노동 시장이라는 유기적인 생태계를 법이라는 잣대로 억지로 옭아매려 할 때, 시장은 기술이라는 방어기제를 통해 인간을 밀어내는 법이다. 상식적 수준에서 볼 때, 노동의 가치는 숙련도와 생산성에 비례해야 한다. 그러나 법적 강제에 의해 원청의 책임만 비대해진 상황에서, 숙련된 인간 노동자는 기업 입장에서 ‘가장 다루기 까다롭고 위험한 비용’으로 전락했다. 반면, AI는 도입 초기에 막대한 비용이 들지만 시간이 흐를수록 한계 비용이 제로(0)에 수렴하며 안정성을 제공한다. 결국 노란봉투법은 역설적으로 기술 자본주의의 도래를 수십 년 앞당기는 결과를 초래할 것이다. 상생(相生)의 길은 법조문이 아닌 현장의 유연성에 있다 우리는 기술과 인간이 조화를 이루는 미래를 꿈꾸지만, 현재의 입법 폭주는 그 가교를 끊어버리고 있다. 진정한 노동 권익 보호는 기업이 지속 가능할 때 비로소 가능하다. 공장이 멈추고 사장이 사법 리스크에 매몰된 나라에서 노동자의 자리는 존재할 수 없다. 이제라도 정치권과 노동계는 냉철한 현실을 직시해야 한다. AI와 로봇이 인간의 자리를 대체하는 속도는 이미 가속페달을 밟았다. 노란봉투법과 같은 징벌적 규제가 지속된다면, 미래의 노동 시장에는 '보호받아야 할 노동자' 자체가 사라질지도 모른다. 인류 경전의 가르침처럼, 만물은 조화 속에서 성장한다. 기업은 기술을 도입하되 인간의 존엄을 지키는 '기술 인본주의'를 고민해야 하고, 노동계는 투쟁의 대상이 원청 사장이 아닌 '기술적 경쟁력' 확보여야 함을 깨달아야 한다. 정부 또한 규제를 통한 강제적 평등이 아니라, 기술 변화에 적응하는 노동 전환 교육과 유연한 노사 관계 구축에 정책의 역량을 집중해야 한다. 노란봉투법은 결코 만병통치약이 아니다. 오히려 우리 경제의 실핏줄인 제조 및 산업 현장을 무인화의 광풍 속으로 밀어 넣는 독약이 될 우려가 크다. AI 노동력과의 건강한 공존을 원한다면, 우선 '사람'을 고용하는 것이 기업에 부담이 아닌 축복이 되도록 법과 제도를 정상화해야 한다. 법이 시장의 순리를 거스르려 할 때, 시장은 반드시 인간을 배제하는 방식으로 응징한다는 사실을 우리는 잊지 말아야 한다. 대한민국 경제가 노사 갈등의 늪을 넘어 기술 진보와 인간 노동이 상생하는 진정한 선진국으로 거듭나기 위해서는, 지금의 극단적 입법 질주를 멈추고 '상식과 법치의 균형'을 되찾는 것이 시급하다.2026-03-15 06:00:00
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LG CNS, "기업 데이터 꿰뚫는 팔란티어 마법" LG가 가장 먼저 쓴다 [경제일보] LG CNS(대표 현신균)가 글로벌 인공지능(AI) 소프트웨어 기업 팔란티어 테크놀로지스와 손잡고 국내 기업용 AI 플랫폼 시장 공략에 본격 나선다. 기업 내부 데이터를 통합하는 강력한 플랫폼에 생성형 AI를 결합해 차원이 다른 AI 전환(AX) 서비스를 제공하겠다는 구상이다. LG CNS는 미국 현지시간 11일 팔란티어의 연례행사 'AIP콘(AIPCon)' 개막에 앞서 팔란티어와 전략적 파트너십 계약을 체결했다. 이날 체결식에는 현신균 사장과 알렉스 카프 팔란티어 창업자 겸 최고경영자 등 양사 주요 경영진이 대거 참석해 협력 의지를 다졌다. 팔란티어는 기업 내부에 분산된 데이터를 통합 정제해 운영 체계를 구축하는 '파운드리'와 통합 데이터 환경에 생성형 AI를 결합해 실시간 의사결정을 지원하는 'AIP'를 보유한 세계적인 데이터 분석 기업이다. LG CNS는 이번 파트너십을 통해 팔란티어의 핵심 플랫폼을 고객사별 환경에 최적화해 제공할 방침이다. 이를 위해 팔란티어 사업을 전담하는 'FDE(전방배치 엔지니어링)' 조직을 새롭게 신설했다. 신설된 FDE 조직은 팔란티어와 긴밀히 협력해 제조와 에너지 및 물류 등 다양한 산업 분야에서 고부가가치 AX 적용 과제를 발굴하고 실행하는 역할을 맡는다. 사업 확장의 첫 무대는 LG그룹이다. LG CNS는 팔란티어 플랫폼 도입을 검토 중인 LG 계열사를 시작으로 대외 사업을 넓혀갈 계획이다. 이미 LG 계열사 1곳의 품질 관리 영역에서 파운드리와 AIP 적용을 위한 개념검증(PoC)을 성공적으로 마쳤으며 이를 바탕으로 최근 본사업 계약까지 체결했다. 사내 자체 시스템에도 파운드리와 AIP 플랫폼 검증을 완료해 사업 및 운영 데이터를 실시간으로 분석하고 리스크 예측과 의사결정 지원 체계를 구축하는 역량을 확보했다. 관련 업계는 두 회사의 동맹이 국내 기업용 AI 지형도를 크게 뒤흔들 것으로 전망한다. 2026년 현재 글로벌 시장에서 AI 수익화의 진짜 승자로 불리는 팔란티어의 플랫폼은 산재한 데이터를 신속하게 엮어내는 독보적인 효율성을 자랑한다. HD현대 등 주요 대기업들이 앞다퉈 파운드리를 도입하며 산업 AI 전환을 가속화하는 상황에서 IT 서비스 역량이 뛰어난 LG CNS와의 협력은 강력한 시너지를 낼 수밖에 없다. LG CNS의 풍부한 산업 전문성과 결합할 경우 도입 기업은 데이터 연동과 AI 구축에 드는 천문학적인 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있다. 실제 산업 현장에서 실시간 데이터를 기반으로 AI가 최적의 공정 수율이나 물류 경로를 제시하는 등 기업의 체질 자체가 데이터 중심으로 변모하게 된다. 현 사장은 "이번 전략적 파트너십 체결은 LG CNS의 AX 사업을 글로벌 수준으로 확장하는 중요한 전환점이 될 것"이라며 "LG CNS의 산업 전문성과 팔란티어의 AI 플랫폼 역량을 결합해 고객의 AX 혁신을 이끌어 나갈 것"이라고 강조했다. 국내 유수의 대기업들이 앞다퉈 AI 도입 주도권 경쟁을 벌이는 가운데 강력한 무기를 장착한 LG CNS의 향후 행보에 시장의 이목이 쏠리고 있다.2026-03-12 10:54:04
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AI 경쟁 '모델 규모'에서 '효율'로…노타, LLM 경량화 기술 개발 [경제일보] 수천억개의 파라미터를 갖춘 인공지능 모델을 구동하기 위해 필요한 대규모 GPU 인프라와 막대한 메모리가 기업의 AI 도입 장벽으로 작용하면서 대형 언어모델(LLM)의 운영 비용이 인공지능 산업의 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이에 글로벌 AI 기업들이 모델 성능을 유지하면서도 비용을 낮추기 위한 경량화·최적화 기술 경쟁에 속도를 내는 가운데 국내 기업들도 관련 기술 개발에 나서고 있다. 5일 AI 경량화 및 최적화 전문 기업 노타는 업스테이지의 대형 언어모델 '솔라'의 모델 크기를 대폭 압축해 추론 비용을 줄이고 처리 속도를 높이면서도 높은 정확도를 유지하는 차세대 양자화 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 개발은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 일환으로 진행됐다. 노타는 업스테이지의 '솔라 오픈 100B' 모델에 자체 경량화·최적화 기술을 적용해 성능은 유지하면서 메모리 효율을 크게 개선했다고 설명했다. 해당 프로젝트는 국내 독자 AI 모델 생태계 구축을 목표로 추진되는 사업으로 모델 개발뿐 아니라 학습·추론 효율을 높이기 위한 핵심 기술 확보도 중요한 과제로 꼽힌다. 특히 이번 기술은 최근 차세대 LLM 구조로 확산되고 있는 'MoE(전문가 혼합 구조)' 모델의 기술적 난제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. MoE는 입력에 따라 일부 전문가 모델만 선택적으로 작동하는 방식으로 구글과 메타 등 글로벌 빅테크들이 차세대 LLM 구조로 채택하고 있는 기술로 알려졌다. 모델 전체가 동시에 작동하는 기존 방식보다 연산 효율을 높일 수 있어 초대형 모델 설계에 유리하지만, 구조 특성상 기존 양자화 방식으로는 성능 저하가 발생하기 쉽다는 한계가 있었다. 노타는 MoE 구조에 최적화된 독자 알고리즘 '노타 MoE 양자화' 방법론을 개발해 해당 문제를 해결했다고 설명했다. 모델 전체를 일괄적으로 압축하는 기존 방식과 달리 연산 중요도에 따라 정밀도를 차등 적용해 양자화 과정에서 발생하는 성능 저하를 최소화했다. 즉, 성능에 영향을 크게 미치는 연산은 정밀도를 유지하고 상대적으로 영향이 작은 부분만 압축해 효율성과 정확도를 동시에 확보하는 방식이다. 노타에 따르면 100B(1000억개) 파라미터 규모의 솔라 모델에 해당 기술을 적용해 기존 약 191.2GB(기가바이트) 수준이던 메모리 사용량을 약 72.8% 감소한 51.9GB까지 줄인 것으로 나타났다. 성능 지표인 PPL은 6.81을 기록해 원본 모델의 6.06과 큰 차이를 보이지 않는 수준을 유지했다. 일부 범용 양자화 기법이 적용될 경우 성능이 크게 저하되는 것과 비교하면 메모리 효율과 정확도를 동시에 확보한 결과라는 설명이다. 이 같은 경량화 기술은 향후 온디바이스 AI와 피지컬 AI 확산에도 중요한 기반이 될 전망이다. 그동안 초대형 LLM은 막대한 GPU 자원을 요구해 데이터센터 중심으로 운영될 수밖에 없었다. 그러나 모델을 경량화하면 로봇, 자율주행차, 스마트 디바이스 등 다양한 엣지 환경에서도 고성능 AI를 구현할 수 있는 가능성이 커진다. 스탠퍼드대학교 인간중심 AI 연구소가 발간한 'AI 인덱스 리포트'에 따르면 최근 인공지능 산업에서는 모델 성능 경쟁과 함께 추론 비용과 연산 효율성이 주요 경쟁 지표로 부상하고 있다. 보고서는 초대형 모델 규모가 빠르게 커지면서 이를 운영하기 위한 GPU 인프라와 전력 비용이 급증하고 있으며 이에 글로벌 AI 기업들이 모델 압축, 양자화, 추론 최적화 등 효율성 기술 확보에 투자를 확대하고 있다고 분석했다. 앞으로는 LLM 경쟁이 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 효율성 경쟁으로 확장될 전망이다. 미국과 중국을 중심으로 모델 경량화와 엣지 AI 기술 연구가 활발하게 진행되는 가운데 국내에서도 파운데이션 모델 개발과 함께 최적화 기술 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 채명수 노타 대표는 "이번 성과는 한국형 AI 파운데이션 모델인 솔라 100B에 노타만의 양자화 기법을 적용해 메모리를 대폭 줄이면서도 성능을 유지했다는 점에서 의미가 크다"며 "디바이스에 대규모 모델을 구현해야 하는 수요가 커질수록 노타의 경량화·최적화 기술이 고성능 AI를 실현하는 핵심적인 역할을 해나갈 것"이라고 말했다.2026-03-05 09:54:56
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보험사 올해 키워드도 'AI'…조직재편·서비스 등 기술 혁신 가속화 [이코노믹데일리] 삼성생명·신한라이프 등 보험사에서 올해 인공지능(AI) 혁신을 주요 경영 키워드로 설정하고 조직개편·시스템 구축을 추진하고 있다. 특히 AI 도입 분야는 기존의 고객 서비스·업무 효율성 중심에서 영업 채널까지 빠르게 확대되는 중이다. 25일 업계에 따르면 신한라이프·KB손해보험·동양생명 등 보험사에서 올해 AI 분야 조직 개편을 실시했다. 신한라이프는 자사 디지털 전환(DX) 그룹 내 AI 전환(AX)·디지털본부를 신설했다. 이를 통해 '인공지능·디지털 가속화'를 목표로 AI 역량을 강화하겠다는 방침이다. KB손보는 기존 DT추진본부를 AI데이터본부로 재편했으며 AI·디지털 기술을 고객 서비스와 연계하기 위해 해당 부서 산하에 고객 콜센터 조직을 편제했다. 동양생명도 올해 조직개편을 통해 AI·데이터팀을 고객 정보기술(IT) 부문장 직속으로 편제하면서 AI 기반 부서를 정비했다. 보험업계는 AI 중심 조직개편 외에도 실제 고객·임직원 업무 분야에 AI 기반 서비스를 연달아 탑재하고 있다. 신한라이프는 이달 생성형 AI 기반 가입 설계 서비스 'LICO'를 오픈했다. 해당 서비스는 AI가 고객의 기본 정보·보장 내용을 분석한 후 고객별 한도·특약 간 규칙 등을 고려한 설계안을 추천 스크립트와 함께 제공한다. 설계사가 이를 기반으로 수정을 거쳐 고객에게 보장 설계를 제안하는 방식이다. 신한라이프는 지난해 LICO 시스템의 상표권을 출원했으며 AI 기반 보험 가입설계 방법론을 비즈니스모델로 활용하기 위해 특허 출원을 추진 중이다. DB손해보험은 고객 사고 접수·보상 안내 업무에서 활용되는 AI 에이전트 시스템을 오픈했다. 고객이 자동차 사고 접수 시 AI 에이전트가 자동으로 초기 안내·기초 정보 취득을 진행하며 이를 기반으로 보험금을 지급하는 서비스를 제공한다. 보험사의 AI 전략 강화는 상품 경쟁 확대·손해율 상승 등 수익성 확보가 어려워진 경영 환경 속에서 미래 성장 돌파구를 마련하기 위함으로 풀이된다. 특히 삼성·한화생명 등 대형 보험사에서도 올해 AI 고도화를 주요 경영 전략으로 설정하는 등 보험사 간 AI 확대 경쟁은 더욱 심화할 전망이다. 삼성생명은 이달 컨퍼런스콜을 통해 △AI 활용 기술 ∙ 인프라 환경 고도화 △AI 및 빅데이터 활용 업무 생산성 제고 △채널별 영업 지원 AI 서비스 도입 등의 경영 전략을 발표했다. 한화생명도 AI 기반 디지털 혁신을 통한 본업 경쟁력 강화, 디지털 전환 가속화를 통한 고객 편의·업무 생산성 제고 등의 경영 전략을 제시했다. 업계 관계자는 "지난해 대부분 보험사들의 당기순이익이 감소하는 등 전반적으로 경영 환경이 위축된 모양세"라며 "이에 대응하기 위해 올해부터는 AI 기반의 실질적인 성과 창출, 경영 의사결정에서의 AI 중요도 확대 등 본격적인 환경 변화가 나타나고 있는 것"이라고 말했다.2026-02-25 06:07:00
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국가 주도 AX 전략…시장 왜곡보단 인프라 확보 시급성 무게 [이코노믹데일리] 정부가 인공지능(AI)을 중심으로 산업 구조를 재편하는 'AX(AI 전환)'를 국가 핵심 전략으로 추진하면서 산업계의 기대와 우려가 동시에 커지고 있다. 제조, 금융, 공공 등 산업 전반에 AI를 도입하고 데이터·GPU·클라우드 인프라 구축에 대규모 재정을 투입하는 국가 주도형 전환 모델이 본격화되고 있다. 24일 정부는 '국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축', '전 산업 AI 확산', '공공 AX 전환' 등을 핵심 정책으로 추진하고 있다. 특히 AI 산업의 핵심 기반인 GPU 확보와 데이터센터 구축에 국가 차원의 투자를 확대하고 있으며 공공기관을 중심으로 AI 도입을 의무화하거나 권장하는 정책도 병행하고 있다. AX는 단순한 디지털 전환을 넘어 업무 구조와 의사결정 체계를 AI 중심으로 재설계하는 과정이다. 생산 계획, 품질 관리, 금융 리스크 분석, 고객 대응, 행정 서비스 등 핵심 의사결정 영역에 AI를 적용해 생산성과 효율성을 근본적으로 개선하는 것이 목표다. 정부는 이를 통해 산업 경쟁력과 국가 생산성을 동시에 끌어올리겠다는 구상이다. 과학기술정보통신부는 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 산업 AX 지원을 위해 향후 수조 원 규모의 투자를 단계적으로 추진할 계획이다. 공공기관과 주요 산업에 AI를 우선 적용하고 이를 통해 민간 기업 확산을 유도하는 '공공 선도형 AX 전략'을 채택했다. 공공이 초기 수요자가 되어 산업 생태계를 육성하는 방식이다. 이 같은 국가 주도형 AX의 가장 큰 장점은 속도와 규모로 분석된다. AI 인프라 구축에는 막대한 초기 비용이 필요하지만 정부가 이를 지원하면 기업들은 부담 없이 AI 도입을 추진할 수 있다. 특히 중소·중견기업 입장에서는 GPU, 데이터, 클라우드 등 인프라 확보가 가장 큰 장애물로 기능하며 이에 정부 지원은 AX 확산의 핵심 촉매 역할을 할 수 있다. 글로벌 주요 국가들도 유사한 전략을 추진하고 있다. 미국은 '국가 AI 이니셔티브'를 통해 AI 연구개발과 공공 도입을 적극 지원하고 있으며 일본은 디지털청을 중심으로 행정과 산업 전반의 AI 전환을 추진하고 있다. 유럽연합 역시 'AI법'을 통해 규제와 산업 육성을 동시에 추진하며 공공 중심 AI 확산 전략을 실행 중이다. OECD(경제협력개발기구)가 지난해 9월 발간한 '인공지능 투자 측정의 발전' 보고서에 따르면 AI는 향후 국가 생산성과 경제 성장의 핵심 동력으로 작용할 것으로 전망되며 정부의 정책적 지원은 AI 도입 속도를 높이는 중요한 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 한국 정부 역시 공공 부문을 AX 전환의 출발점으로 삼고 있다. 행정 업무 자동화, 민원 대응, 데이터 분석, 정책 의사결정 등 공공 업무 전반에 AI를 도입하는 프로젝트가 확대되고 있으며 이를 통해 국내 AI 기업들이 실증 사례를 확보할 수 있는 환경이 조성되고 있다. 국가 주도형 AX가 반드시 긍정적인 결과만을 가져오는 것은 아니다. 가장 큰 우려는 시장 자율성이 위축될 가능성이다. 정부 중심 사업이 확대될 경우 기업들이 시장 경쟁보다 정책 방향에 맞추는 데 집중하게 될 수 있다. 이는 기술 경쟁보다 정책 대응 능력이 경쟁력이 되는 구조를 만들 수 있어 신규 기업 진입을 제한할 수 있다. 공공 발주 중심 구조가 고착화되면 대형 IT 서비스 기업 중심으로 시장이 재편될 가능성도 있다. 대규모 프로젝트 수행 능력을 갖춘 일부 기업에 사업이 집중되면서 산업 생태계 다양성이 약화될 수 있다는 지적이다. 여러 연구에서 공공 조달 구조는 기존 공급자 중심 시장을 강화하고 신규 기업 진입을 제한할 수 있는 요인으로 지목된다. 앞서 정부는 이 같은 문제를 인식해 지난 2013년에 공공 SW 조달 시장에서 상호출자제한 대상 대기업집단의 참여를 전면적으로 금지하는 '대기업 참여제한' 제도를 시행했고 공공 SW 시장에서 대기업의 비중은 대폭 감소해 지난 2010년 76.4%에서 지난 2018년 7.4%까지 내려간 바 있다. 다만 정부가 이러한 시장 왜곡 가능성을 감수하면서도 국가 주도형 AX를 추진하는 것은 AI가 개별 기업 차원을 넘어 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 부상했기 때문으로 풀이된다. AI 인프라는 반도체, 전력망, 통신망과 마찬가지로 초기 투자 규모가 막대하고 단기간 내 수익 회수가 어려운 특성이 있어 민간 주도만으로는 구축 속도와 규모에 한계가 있는 것으로 분석된다. 특히 GPU, 데이터센터, 산업 데이터 플랫폼 등은 선제적 대규모 투자가 이뤄지지 않으면 글로벌 기술 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 김정관 산업부 장관은 지난해 12월 'M.AX 얼라이언스 정기총회'에서 "1000개가 넘는 대표 기업 등이 자발적으로 얼라이언스에 참여한 것은 기업의 생존 문제라는 절박한 인식 때문"이라며 빠른 AX의 필요성을 강조했다. AI 경쟁은 이미 국가 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡았다. 정부가 추진하는 국가 주도형 AX가 산업 혁신의 촉매가 될지 아니면 또 다른 정책 중심 산업 구조로 이어질지는 향후 정책 설계와 실행에 달려 있을 것으로 전망된다.2026-02-24 18:09:45
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"외주 줄이고 생산성 높인다"…게임사 AI 도입 가속 [이코노믹데일리] 게임업계 경영진이 실적발표 자리에서 인공지능(AI) 도입을 통해 개발 비용을 절감하고 생산성을 높이겠다는 방침을 잇달아 밝혔다. 15일 업계에 따르면 배동근 크래프톤 최고재무책임자(CFO)는 최근 실적발표에서 “AI를 활용하면 외주 용역비를 과거보다 줄일 수 있을 것”이라고 말했다. 애셋 제작과 품질보증(QA), 인프라 개발 등 외부에 맡기던 업무를 AI로 대체하겠다는 취지다. 업계에서는 이러한 흐름이 장기적으로 개발 인력 축소로 이어질 가능성도 제기한다. 크래프톤은 ‘AI 퍼스트’ 기업 전환을 선언하고 약 1천억원을 투자해 개발과 업무 전반에 AI를 도입해 왔다. 지난해 말에는 ‘자발적 퇴사 선택 프로그램’을 실시해 약 200명이 회사를 떠난 것으로 알려졌으며 신작 확대 과정에서 진행하던 채용 규모도 조정했다. 엔씨소프트와 카카오게임즈 역시 비슷한 방향을 제시했다. 박병무 엔씨소프트 공동대표는 “AI 생산성 향상 태스크포스(TF)를 가동해 오픈소스 AI와 자체 기술을 활용한 생산성 혁신을 추진하겠다”고 강조했다. 카카오게임즈 한상우 CEO도 AI 개발 도구 도입이 전환 단계에 있지만 향후 인력 증가 없이도 업무 수행이 가능한 환경을 구축해 왔다고 설명했다. 다만 생성형 AI가 기존 게임을 대체할 것이라는 우려에 대해서는 선을 그었다. Google이 공개한 상호작용형 콘텐츠 생성 모델 ‘지니 3’가 게임처럼 조작 가능한 세계를 만들어 주목받았지만 단기간 내 산업을 대체하기는 어렵다는 평가다. 김창한 크래프톤 CEO는 “지니 3가 게임을 곧바로 대체할 수준은 아니다”라며 높은 GPU 요구량과 제한된 구동 시간 등을 한계로 꼽았다. 박병무 엔씨소프트 대표 역시 “AI가 생산성을 높일 수는 있지만 Grand Theft Auto VI 같은 대형 게임을 제작하기는 어렵다”며 이용자들의 AI 콘텐츠에 대한 거부감도 여전히 존재한다고 말했다.2026-02-15 16:32:00
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"올해는 AI 수익화 분기점"…네이버·카카오, AI로 실적 증명 나선다 [이코노믹데일리] 국내 양대 플랫폼 기업인 네이버와 카카오가 일제히 실적 발표와 컨퍼런스콜을 마무리하며 'AI 수익화'의 청사진을 제시했다. 공통 키워드는 AI였지만 접근 방식과 무게중심은 뚜렷하게 엇갈렸다. 대화하는 AI와 구글, 오픈AI 등의 파트너십을 앞세운 카카오, 검색·광고·커머스 등에 특화된 버티컬 AI를 깊숙이 심는 네이버의 전략이 대비된다. ◆카카오, '전략적 전환 원년' 선언…카카오톡을 AI 허브로 카카오는 지난 1년간 계열사 축소와 조직 슬림화를 마치고 올해를 'AI로의 전략적 전환' 원년으로 선포했다. 한때 150개에 달했던 계열사를 94개로 줄이며 핵심 사업 중심으로 재편했고 목적형 조직인 '스튜디오' 체제를 AI 전 조직에 확대 적용해 서비스 출시 속도를 높이겠다는 구상이다. 핵심 축은 카카오톡이다. 카카오는 카카오톡을 대화형 AI 에이전트 생태계의 허브로 진화시키겠다는 목표를 분명히 했다. 지난해 선보인 '챗GPT 포 카카오'는 출시 3개월 만에 이용자 800만 명을 돌파했다. AI 도입 이후 카카오톡 일평균 체류 시간이 약 4분 증가하는 등 체류시간 확대 효과도 나타났다는 설명이다. 회사는 연초 제시했던 체류시간 20% 확대 목표 달성을 자신하고 있다. 자체 AI 서비스 '카나나'도 전면에 내세웠다. 대화 맥락을 기반으로 AI가 먼저 말을 거는 '선톡' 기능이 이용자 락인 효과를 높이고 있다는 분석이다. 카카오는 1분기 중 안드로이드와 iOS에서 정식 서비스를 출시할 계획이다. 글로벌 빅테크와의 역할 분담도 병행한다. 구글과는 온디바이스 AI 및 클라우드 인프라 협력을, 오픈AI와는 B2C AI 서비스 고도화를 추진한다. 카카오톡 대화 맥락과 챗GPT 간 연계성을 강화해 대화형 AI 경험을 확장한다는 전략이다. 궁극적으로는 '에이전틱 AI' 생태계 구축이 목표다. AI가 일정 관리, 정보 탐색, 커머스 실행까지 자율적으로 수행하는 구조를 만들고 외부 파트너를 플랫폼에 연결해 '에이전틱 커머스'로 수익화를 본격화하겠다는 구상이다. 카카오는 올해 최소 3개 이상의 핵심 파트너를 확보해 생태계 확장을 가속화할 방침이다. 정신아 카카오 대표는 "올해는 지난 1년간 응축해온 에너지를 바탕으로 카카오의 핵심인 AI로의 전략적 전환을 성공적으로 완수할 것"이라고 말했다. ◆네이버, 검색·광고·커머스 전면 재설계…AI로 수익 고도화 반면 네이버는 기존 주력 사업에 특화 AI를 깊숙이 접목해 구조적 경쟁력 강화를 시도하고 있다. 단순 기능 개선을 넘어 검색, 쇼핑, 광고, 배송 인프라 전반을 재설계하겠다는 전략이다. 검색 영역에서는 'AI 브리핑'을 중심으로 사용자 경험 변화를 가속화하고 있다. 통합 검색 쿼리의 20%까지 AI 브리핑을 확대 적용해 15자 이상 롱테일 쿼리가 두 배 이상 증가하며 검색 행태 변화도 나타났다. 개인화 기술 적용 이후 후속 질문 클릭률이 20% 이상 상승하는 등 체류와 탐색의 깊이가 구조적으로 개선된 것으로 알려졌다. 광고 사업에서도 AI 기반 추천·타기팅 고도화를 강조했다. 네이버는 생태계 내 광고 경쟁력 강화와 동시에 외부 매체와 옥외광고 시장까지 확장해 온·오프라인 통합 광고 집행 환경을 구축하겠다는 계획을 밝혔다. 생성형 AI 경험을 반영한 'AI 탭'을 상반기 내 출시하고 AI가 광고 매출에 기여하는 비중은 55% 수준이며 추가 성장을 목표한다는 구상이다. 커머스 분야에서는 쇼핑 AI 에이전트를 비공개 베타 단계까지 완성했으며 이달 말 일반 고객 대상으로 공개할 예정이다. 네이버플러스 멤버십을 통한 이용자 락인 강화, 스마트스토어 거래액 두 자릿수 성장 목표 등도 제시했다. 배송 경쟁력 역시 단계적으로 확대해 3년 내 커버리지를 50% 이상으로 높이겠다는 중장기 목표를 세웠다. 최수연 네이버 대표는 "2025년 AI가 회사 광고 매출에 기여하는 비중이 55% 수준"이라며, "아직 AI 활용 여력이 충분히 남아있는 만큼 추가 성장 가능성도 크다"고 말했다. ◆같은 AI, 다른 해법…플랫폼 진화의 갈림길 양사는 모두 올해를 AI 수익화의 본격적인 출발점으로 판단해 행동에 나서고 있다. 카카오는 카카오톡을 중심으로 한 대화형 AI 에이전트 생태계 구축과 글로벌 빅테크와의 협업을 통해 외연을 확장하고, 새로운 트래픽과 커머스 모델을 창출하는 데 집중한다. 조직 구조까지 AI 중심으로 재편하며 속도전에 나섰다. 네이버는 검색·광고·커머스 등 기존 캐시카우에 AI를 정교하게 결합해 수익 구조를 고도화하는 전략을 택했다. 초대규모 AI 기반 추천·타기팅과 버티컬 AI 확장을 통해 광고 효율과 거래액을 동시에 끌어올리겠다는 구상이다. 올해는 국내에서 AI가 실제 매출과 이익 증가로 이어지는지에 대한 평가대가 될 전망이다. 조직 전환과 생태계 확장에 방점을 찍은 카카오, 기존 플랫폼의 구조적 경쟁력 강화에 집중한 네이버 가운데 누가 먼저 뚜렷한 수익화 성과를 입증할지 주목된다.2026-02-13 10:43:28
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네이버 D2SF가 찍은 '반달AI·시냅스AI'… AI 생태계 새 표준 제시한다 [이코노믹데일리] 네이버의 기업주도형 벤처캐피털(CVC)인 D2SF(대표 양상환)가 인공지능(AI) 생태계의 질서 재편을 이끌 유망 스타트업 두 곳에 신규 투자를 단행했다. AI 학습 데이터의 정당한 대가 지불과 멀티 모델 시대의 운영 효율화라는 글로벌 AI 산업의 핵심 과제를 해결할 팀들을 선제적으로 확보하며 네이버 AI 생태계의 외연을 확장하겠다는 포석이다. 네이버 D2SF는 AI 콘텐츠 라이선싱 플랫폼 개발사 ‘반달 AI(Vandal AI)’와 멀티 AI 워크플로우 자동화 솔루션 기업 ‘시냅스AI(Cnaps.AI)’에 투자했다고 5일 밝혔다. 이번 투자는 AI 기술이 단순 구현을 넘어 수익 모델 정립과 운영 최적화 단계로 진입함에 따라 이를 뒷받침할 인프라 성격의 스타트업을 발굴하기 위해 진행됐다. 반달 AI(대표 조나단 멍크)는 AI 전용 프리미엄 콘텐츠 라이선싱 플랫폼 ‘캐시미어(Cashmere)’를 운영한다. 최근 글로벌 시장에서 뉴욕타임스 등 주요 언론사와 출판사가 오픈AI 등 빅테크를 상대로 저작권 소송을 제기하는 등 ‘데이터 주권’ 문제가 화두로 떠오른 가운데 반달 AI는 이에 대한 기술적 해법을 제시했다. 캐시미어는 AI 환경에 최적화된 콘텐츠 포맷 ‘옴니펍(OmniPub)’을 통해 출판사의 지식재산권(IP)을 보호하는 동시에 AI 기업에는 고품질의 합법적인 데이터를 제공한다. 토큰 단위로 접근 권한을 설정하고 사용량을 추적해 수익을 정산하는 시스템은 AI 시대의 새로운 콘텐츠 유통 표준으로 평가받는다. 이미 하버드 비즈니스 퍼블리싱 등 글로벌 출판사 및 퍼플렉시티 등 AI 유니콘들과 협력하며 사업성을 입증하고 있다. 시냅스AI(대표 유인환)는 기업들이 쏟아지는 수많은 AI 모델 중 목적에 맞는 최적의 조합을 찾을 수 있도록 돕는 ‘시냅스 스튜디오(Cnaps Studio)’를 개발했다. 엔비디아와 구글 리서치 출신의 베테랑들이 설립한 이 팀은 텍스트, 이미지를 넘어 음성, 비디오 등 멀티 모달리티 환경에서 가장 효율적인 AI 워크플로우를 자동으로 구축해 준다. 기업 입장에서는 매주 쏟아지는 최신 모델들을 일일이 테스트할 필요 없이 시냅스AI의 인텔리전스 매핑을 통해 성능과 비용 사이의 최적점을 찾을 수 있다. 이는 AI 도입 비용 부담이 커진 이커머스나 콘텐츠 산업군에서 큰 호응을 얻고 있으며 글로벌 시장 진출 가능성도 높게 점쳐진다. ◆ 네이버 D2SF의 전략: ‘AI-Native’ 인프라 선점과 생태계 확장 업계에서는 네이버 D2SF의 이번 투자를 두고 단순한 자본 투입을 넘어 네이버의 초대규모 AI ‘하이퍼클로바X’와 시너지를 낼 수 있는 ‘위성 생태계’ 구축 전략으로 분석한다. 양상환 네이버 D2SF 센터장은 “캐시미어는 콘텐츠를 AI 전용 데이터로 전환하고 시냅스AI는 AI와 AI를 최적으로 연결하고 있다”며 “달라진 AI 환경에서 새로운 표준을 제시하는 창업가들을 지속 발굴할 것”이라고 강조했다. 실제로 네이버는 최근 사우디아라비아 등 글로벌 시장에서 ‘소버린(Sovereign) AI’ 수출을 추진하며 현지 데이터와 인프라의 결합을 강조하고 있다. 반달 AI의 라이선싱 기술과 시냅스AI의 최적화 솔루션은 네이버가 글로벌 시장에 패키지 형태로 제안할 수 있는 강력한 무기가 될 수 있다. 전문가들은 2026년 AI 시장이 ‘거품론’을 뚫고 실질적인 부가가치를 창출하기 위해서는 데이터 저작권 해결과 운영 비용 효율화가 필수적이라고 지적한다. 네이버가 이번 투자를 통해 이 두 가지 핵심 병목 구간을 해결할 기술력을 확보함에 따라 향후 글로벌 AI 플랫폼 경쟁에서 한발 앞서 나갈 수 있는 발판을 마련했다는 평가다.2026-02-05 16:02:18
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![[① 대한민국 AI 생존 보고서-보고서를 찢고 코드를 읽어라]](https://image.ajunews.com//content/image/2026/02/04/20260204175735517064.png)
[이코노믹데일리] 2026년 어느새벽, 서울 도심 오피스 빌딩의 불빛은 꺼질 줄 모른다. 재계의 내로라하는 의사결정권자들의 집무실 책상 위에는 여전히 화려한 그래픽과 형용사로 점철된 보고서가 놓여 있다. 그 안에는 'AI(인공지능)를 통한 생산성 30% 향상'이나 '초거대 모델을 활용한 비즈니스 혁신' 같은 장밋빛 구호가 가득하다. 하지만 이 보고서를 읽는 리더의 시선이 그 이면의 기술적 본질을 꿰뚫지 못한다면 그 기업의 수천억원대 투자는 허공에 뿌려지는 재가 될 가능성이 크다. 과거 대한민국을 산업화의 반석에 올린 창업주들은 기계 소리만 듣고도 엔진의 결함을 잡아내고 철판의 두께를 손끝으로 가늠하던 현장형 리더들이었다. 삼성의 선대 회장들이 반도체 웨이퍼의 수율을 직접 챙기고 현대차의 리더들이 엔진 조립 라인을 발로 뛴 이유는 단순하다. 기술을 모르면 사기를 당하거나 아니면 시장의 거대한 변곡점을 놓치기 때문이다. 2026년 지금, AI라는 인류 사상 최대의 문명 인프라 앞에서 우리 리더들이 직면한 위기는 바로 이 '현장적 감각'의 실종이다. AI는 더 이상 IT 부서의 전유물이 아니다. 기업 전체의 현금 흐름과 생존 전략을 결정하는 핵심 변수다. 이제 리더는 보고서에 적힌 '최적화'라는 단어 대신 '토큰(Token)당 비용'과 '추론(Inference) 지연 시간'이 미치는 재무적 영향을 이해해야 한다. 예를 들어 고객 응대 시스템에 거대언어모델(LLM)을 도입할 때 모델 파라미터 수가 늘어남에 따라 발생하는 클라우드 인프라 비용의 기하급수적 증가를 리더가 계산할 수 없다면 그 사업은 시작부터 적자 늪에 빠지게 된다. 실제로 국내 대기업들 사이에서는 AI 도입 후 뒤늦게 청구되는 '전기료와 인프라 사용료 폭탄'에 당황하는 사례가 적지 않다. 이는 기술적 문해력(Tech Literacy)이 결여된 리더가 실무진의 보고서만 믿고 과감한 베팅을 지시했으나 정작 그 기술이 발휘되는 '물리적 한계'를 간과했기 때문에 벌어지는 참사다. 젠슨 황 엔비디아 대표, 사티아 나델라 마이크로소프트 대표 같은 글로벌 빅테크 사령관들이 직접 코드를 읽고 아키텍처를 논하는 이유는 그것이 곧 '돈의 흐름'과 직결되기 때문이다. ◆ HBM 사태가 준 교훈, 보고서의 행간에 숨은 기술적 패착 우리가 목격한 반도체 시장의 주도권 변화는 리더의 기술적 통찰이 얼마나 중요한지를 보여주는 생생한 사례다. 과거 특정 메모리 기술의 시장성이 불투명하다는 보고서 한 줄에 투자를 망설였던 순간, 경쟁사는 기술적 아키텍처의 필연적 변화를 읽고 사활을 걸었다. 결과는 참혹했다. 1등 기업이 2등의 뒤를 쫓는 수모를 겪어야 했다. 보고서는 과거의 데이터를 요약할 뿐, 미래의 기술적 변곡점을 예측하지 못한다. 오직 리더의 날카로운 기술적 직관만이 그 간극을 메울 수 있다. 재계의 의사결정 타워들은 이제 '보고서 경영'이라는 안락한 감옥에서 벗어나야 한다. 단순히 "AI 전문가를 영입하라"는 지시만으로는 부족하다. 영입한 전문가가 가져온 아키텍처가 우리 기업의 데이터 주권에 부합하는지 아니면 글로벌 빅테크의 종속성만 키우는 '독이 든 성배'인지를 가려낼 안목이 리더에게 있어야 한다. 모델의 학습 원리와 벡터 데이터베이스의 활용법을 모르는 리더에게 AI는 그저 값비싼 장난감일 뿐이다. 희망적인 변화도 감지된다. 최근 우리 주요 기업 집단의 젊은 리더들은 직접 코딩 캠프에 참여하거나 실무진과 밤샘 토론을 하며 AI의 '코드'를 익히고 있다. 이들은 AI가 가져올 윤리적 리스크와 '할루시네이션(환각)' 현상의 기술적 한계를 명확히 인지하고 있다. 기술적 한계를 아는 리더는 허황된 목표를 세우지 않는다. 대신 현실 가능한 단계적 자동화와 고부가 가치 서비스 창출에 집중한다. 진정한 AI 강국으로 도약하기 위한 첫 번째 단추는 결국 사령탑의 변화다. 리더가 AI 인프라의 핵심인 전력 소모량과 데이터 정제 과정의 난이도를 직접 이해할 때, 비로소 조직 전체가 일사불란하게 움직인다. 리더의 기술 수준이 곧 조직의 천장(Ceiling)이다. 리더가 알지 못하는 기술은 조직 내에서 결코 꽃피울 수 없다. AI는 지출이 아니라 문명 인프라를 구축하는 일이다. 이 거대한 공사 현장에서 리더는 설계도를 읽을 줄 모르는 건축주가 되어서는 안 된다. 철근이 몇 개 들어가는지 콘크리트의 강도가 얼마인지 직접 따져 묻는 리더만이 100년 기업의 성을 쌓을 수 있다. 대한민국의 경제를 이끄는 리더들이여, 지금 당장 보고서를 찢고 코드를 읽어라. AI 모델의 가중치가 어떻게 변하는지 우리 데이터가 어떤 경로로 지능이 되는지 질문하라. 당신의 기술적 호기심이 대한민국 AI 영토의 크기를 결정한다. 2026년의 전장은 더 이상 보고서 속에 있지 않다. 리더의 뇌와 서버실의 열기 그 사이에 존재한다.2026-02-04 18:03:55
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