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민간 AI 인사 전면 배치한 정부…'AI 3대 강국' 실행력 시험대
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 정책을 이끌 핵심 인선을 잇달아 단행하면서 그동안 흩어져 있던 AI 정책의 방향을 정비하고 산업 현장에서 체감할 수 있는 실행력을 높이는 데 속도를 낼 전망이다. 민간 AI·정보기술(IT) 분야 경험을 갖춘 인사를 전면에 배치한 만큼 정책을 만드는 데 그치지 않고 기업의 AI 투자와 기술 개발, 서비스 확산으로 연결할 수 있을지가 관건으로 떠올랐다. 31일 업계에 따르면 정부는 최근 이해민 AI미래기획수석과 하정우 국가AI전략위원회 부위원장을 잇달아 기용하며 AI 정책 컨트롤타워 재정비에 나섰다. AI 산업을 국가 경쟁력의 핵심 축으로 삼고 대규모 투자를 추진하는 상황에서 정책을 구체화하고 부처 간 조율을 강화하기 위한 움직임으로 풀이된다. 이번 인선은 민간 현장 경험을 갖춘 인사를 AI 정책 전면에 배치한 것이 특징이다. AI 기술과 산업 현장의 변화를 직접 경험한 인사들이 정책 결정 과정에 참여하면서 기술 개발 기업과 실제 AI를 도입하는 기업 사이의 간극을 줄이는 역할을 할 것으로 전망되고 있다. AI 산업은 기술 변화 속도가 빠른 만큼 정책 결정이 늦어질 경우 기업의 투자와 사업 추진에도 불확실성이 커질 수 있을 것으로 평가된다. 기업 입장에서는 어떤 분야에 정부 지원이 집중되는지, 데이터와 컴퓨팅 인프라를 어떻게 활용할 수 있는지, AI 서비스를 둘러싼 규제가 어느 수준에서 적용되는지에 따라 연구개발과 설비투자 규모가 달라질 수 있기 때문이다. 특히 AI는 특정 산업에 국한된 기술이 아니라 제조·금융·통신·의료·유통·콘텐츠 등 산업 전반의 생산성을 좌우하는 범용 기술로 확산하고 있다. 정부가 AI를 국가 성장동력으로 제시하면서도 실제 현장에서 기업이 어떤 기준에 따라 AI를 도입해야 하는지가 명확하지 않다면 정책 목표와 산업 현장 사이에 간극이 발생할 수 있다는 지적이 나오는 이유다. 정부가 추진하는 AI 관련 대규모 투자 역시 실제 산업 성과로 이어지는 구조를 만드는 것이 중요할 것으로 전망된다. 정부가 컴퓨팅 인프라와 연구개발에 투자하더라도 기업이 이를 활용해 제품을 개발하고 매출을 만들어내지 못한다면 국가 차원의 AI 경쟁력 강화라는 목표를 달성하기 어렵기 때문이다. 특히 국내 AI 산업은 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 동시에 제조·반도체·통신·자동차 등 국내 산업의 AI 전환도 동시에 추진해야 하는 상황에 놓여 있다. 이에 AI 모델을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 업무와 생산 현장에 적용하는 수요기업까지 함께 성장할 수 있는 생태계를 만드는 것이 중요하다는 평가다. 이 과정에서 정부 정책의 일관성도 중요한 변수다. AI 기술은 정부 임기보다 긴 시간과 막대한 자본이 필요한 분야인 만큼 기업들이 단기적인 지원사업보다 중장기적인 정책 방향을 보고 투자 결정을 내릴 수 있는 환경을 만들어야 한다. 정책이 부처별로 나뉘거나 규제 기준이 빠르게 바뀔 경우 기업 입장에서는 투자 시점과 사업 방향을 결정하기 어려워질 수 있다. AI 정책 컨트롤타워가 명확해지면 이러한 불확실성을 줄일 수 있다는 기대도 나온다. AI 산업 육성, 규제 개선, 인프라 확충, 인재 양성 등 여러 정책이 개별 부처 단위로 추진되는 대신 하나의 국가 전략 아래 연계될 경우 기업이 정부 정책의 방향을 예측하고 투자와 사업 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다. 다만 이번 인선만으로 산업 현장의 변화가 자동으로 만들어지는 것은 아니다. AI 기업이 기술 개발을 위해 필요한 데이터와 GPU 등 컴퓨팅 자원을 확보할 수 있는지, 기업들이 AI 서비스를 도입할 때 불필요한 규제에 발목 잡히지 않는지, 정부 지원이 실제 매출과 수출 등 산업 성과로 이어지는 정책 결정 속도와 현장 적용력이 중요해질 전망이다. 특히 AI 도입 과정에서 기업들이 가장 우려하는 것은 기술 자체보다 정책과 규제의 불확실성이 될 수 있다. 새로운 AI 기술이 등장할 때마다 어떤 규제가 적용되는지 해석이 달라지거나 부처마다 다른 기준을 제시할 경우 기업은 기술 개발보다 규제 대응에 더 많은 시간과 비용을 투입할 수밖에 없다. 이에 정부가 'AI 3대 강국'이라는 목표를 현실화하기 위해서는 산업 현장에서 혼선을 줄이는 것이 우선 과제로 꼽힌다. AI 개발 기업에는 사업화의 길을 열고, AI를 활용하려는 기업에는 명확한 규칙을 제시하며, 필요한 인프라와 인재를 적시에 공급하는 방식으로 정책의 속도를 높여야 한다는 것이다. 정부가 민간 경험을 갖춘 AI 인사를 전면에 배치한 것도 결국 이러한 실행력을 높이기 위한 포석으로 풀이된다. 앞으로 정부가 내놓을 AI 정책의 성패 역시 새로운 조직이나 인물의 등장 자체보다 이들이 현장의 목소리를 얼마나 빠르게 정책에 반영하고 기업의 투자와 AI 도입을 실제 성과로 연결하느냐에 달릴 전망이다. 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장은 이날 취임식에서 "국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다"며 "필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다"고 말했다.
2026-08-31 18:08:08
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메가존, 한미그룹 전사 AX 정조준…제약·헬스케어 업무에 AI 심는다
[경제일보] 메가존이 한미그룹의 전사 인공지능(AI) 전환(AX) 사업에 본격 합류한다. 한미그룹이 임직원 주도의 AI 활용 과제를 발굴해 업무 혁신을 추진하는 가운데 메가존의 AI·클라우드 역량을 결합해 실제 현장에 적용할 수 있는 산업 특화형 AX 모델을 만들겠다는 구상이다. 메가존은 31일 한미사이언스와 ‘AX 기반 디지털 업무혁신을 위한 업무협약’을 체결했다고 밝혔다. 양사는 서울 송파구 한미그룹 본사에서 협약을 맺고 AX 기반 업무혁신 과제 발굴, 디지털 전환 역량 강화, AI·디지털 혁신 과제 공동 추진 등에 협력하기로 했다. 이번 협력에서 주목되는 부분은 한미그룹이 이미 전사적인 AI 활용 기반을 마련하고 있다는 점이다. 한미그룹은 이달 초 한미사이언스와 한미약품을 비롯한 전 계열사를 대상으로 ‘Hanmi AI Boost Program’을 시작했다. 임직원이 현장에서 직접 AI 활용 아이디어를 발굴하고 구현한 뒤 실제 업무에 적용하도록 하는 바텀업 방식이다. 우수 사례는 AI와 임원 평가를 거쳐 매월 5건을 선정하고, 장기적으로 효과가 확인된 사례를 그룹 내 다른 조직으로 확산한다. 메가존은 이 같은 내부 실험을 실제 AX 사업으로 연결하는 역할을 맡는다. 범용 AI를 단순 도입하는 방식에서 벗어나 제약·헬스케어 산업의 업무 특성과 규제 환경, 데이터 구조를 반영해 현업에서 사용할 수 있는 AI 서비스를 공동 기획할 계획이다. 양사는 우선 실무 협의체를 구성해 구체적인 과제를 발굴한다. 이후 검증된 업무부터 적용 범위를 넓혀 한미약품 등 주요 계열사로 확대하는 방안을 검토한다. 제약산업 특성상 연구개발뿐 아니라 영업·마케팅, 품질관리, 인허가, 경영지원 등 방대한 업무 데이터가 축적돼 있어 AI를 적용할 수 있는 영역도 넓다. 메가존 입장에서는 제조·유통에 이어 제약·헬스케어라는 고부가 산업으로 AX 사업 레퍼런스를 확대할 수 있다. 특히 메가존은 클라우드 전환, 데이터 구축, AI 모델 및 에이전트 개발·운영까지 지원하는 사업 구조를 갖추고 있어 기존 시스템과 데이터를 AI가 실제 활용할 수 있는 환경으로 바꾸는 데 초점을 맞출 것으로 보인다. 한미그룹 역시 단순한 AI 도구 사용에서 실제 생산성 향상으로 단계가 넘어가게 된다. 직원이 직접 만들어낸 AI 활용 사례를 메가존의 기술력으로 고도화하고, 검증된 결과물을 다른 계열사로 확산하는 구조가 구축되면 일회성 캠페인을 넘어 그룹 차원의 AX 체계로 발전할 수 있다. 장지황 메가존 대표는 “AI로 실질적인 사업 성과를 만들기 위해서는 기술뿐 아니라 해당 산업과 업무에 대한 깊은 이해가 함께 결합돼야 한다”며 “한미사이언스의 제약·헬스케어 전문성에 메가존의 클라우드·AI 기반 업무혁신 경험을 더해 새로운 가치를 창출할 수 있는 사업 모델을 만들어 나가겠다”고 말했다. 김재교 한미사이언스 대표는 “AI는 단순한 업무 효율화 도구를 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다”며 “이번 협약을 통해 한미그룹의 AX 기반 업무 혁신을 확대하고 임직원들이 보다 효율적으로 일할 수 있는 디지털 업무 환경을 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 이번 협력의 성패는 MOU 자체가 아니라 현장에서 나온 AI 아이디어를 얼마나 빠르게 실제 업무 시스템으로 전환하고, 이를 그룹 전체의 생산성 향상으로 연결하느냐에 달렸다. 한미그룹의 ‘AI 부스트’와 메가존의 AX 역량이 결합하면 제약·헬스케어 산업의 AI 전환을 보여주는 대표 사례가 나올지 주목된다.
2026-08-31 11:00:40
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출연연, 美 보스턴서 글로벌 사업화 승부…KIST 'G-KIC-NST 미주' 출범
[경제일보] 정부출연연구기관이 연구실에서 개발한 원천기술을 미국 시장에서 직접 검증하고 사업화하는 전진기지가 문을 열었다. 연구성과의 기술이전에서 멈추지 않고 제품화와 임상, 투자유치까지 연결해 출연연 기술의 글로벌 사업화 속도를 높이겠다는 구상이다. 국가과학기술연구회(NST)와 한국과학기술연구원(KIST)은 지난 28일(현지시간) 미국 매사추세츠주 케임브리지에서 ‘G-KIC-NST 미주’ 개소식을 열고 운영을 시작했다고 31일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 지정한 미주 권역 전략 거점으로, 정부 차원의 첫 보스턴 과학기술 거점이다. 거점이 자리 잡은 곳은 케임브리지 혁신센터(CIC)다. 지난 7월 8일 매사추세츠주 비영리법인 등록을 마쳤으며 센터장을 포함해 국내 파견과 현지 채용 등 6명 안팎으로 운영할 예정이다. 현지 규제·시장·투자 전문가로 구성된 자문단도 꾸린다. 출연연 기술사업화의 가장 큰 약점으로 꼽히는 것은 기술이전 이후 단계다. 특허나 원천기술이 기업에 넘어가더라도 실제 제품화 과정에서는 현지 규제와 임상, 추가 연구, 자금 조달 등 새로운 장벽을 넘어야 한다. G-KIC-NST 미주는 이 공백을 직접 메우는 역할을 맡는다. 현지 수요가 확인된 출연연 기술을 병원·기업·벤처캐피털(VC)과 연결해 기술검증(PoC)과 후속 연구를 지원하고, 1대1 기술 파트너링과 국제 컨퍼런스 등을 통해 기술이전·현지 창업·투자유치까지 이어지도록 지원할 계획이다. 특히 보스턴을 거점으로 정한 것은 바이오 사업화에 필요한 생태계가 한곳에 모여 있기 때문이다. 하버드와 MIT를 비롯한 대학, 대형병원, 글로벌 제약사, 바이오 벤처와 투자기관이 밀집해 있어 출연연 기술의 현지 검증과 사업 파트너 발굴에 유리하다. 실제 개소식과 함께 열린 협력성과 발표 세미나에서는 KIST와 휴온스바이오파마, 휴온스USA가 첨단바이오 분야 협력을 위한 의향서(LOI)를 체결했다. 해외 거점을 개설하는 데 그치지 않고 실제 기술 협력으로 이어질 가능성을 보여준 사례다. 이번 거점의 또 다른 특징은 특정 연구기관의 해외사무소가 아니라 출연연 공동 활용 플랫폼이라는 점이다. 과기정통부가 정책과 제도적 지원을 맡고 NST가 출연연 기술과 해외거점을 연결한다. KIST는 주관기관으로 운영과 성과관리를 담당하며 한국생명공학연구원과 한국화학연구원 등이 전문성과 인력을 지원한다. 이는 독일 자를란트에 위치한 KIST 유럽연구소와도 역할이 구분된다. KIST 유럽연구소가 한·EU 공동연구와 유럽 기술협력의 가교 역할을 강화해왔다면, G-KIC-NST 미주는 미국 특히 보스턴의 바이오 산업 생태계와 출연연 기술을 연결해 사업화와 시장 진출에 무게를 둔 거점이다. KIST 유럽연구소 역시 최근 기술사업화와 기업의 유럽 진출 지원까지 역할을 넓히고 있다. 오상록 KIST 원장은 이번 거점을 “바이오 연구의 성과를 논문과 특허에 머무르지 않고 글로벌 시장 개척으로 확장하는 임무중심연구의 새로운 출발점”이라고 설명했다. 한편 성패는 사무실을 열었느냐가 아니다. 출연연 기술 몇 건을 미국 기업과 실제 공동개발로 연결하고, 그중 몇 건을 임상·투자·제품화까지 끌고 가느냐가 성과의 기준이 될 전망이다. 정부가 출연연 연구성과의 글로벌 사업화를 강조하는 만큼 향후에는 논문과 특허뿐 아니라 해외 기술이전과 투자유치, 글로벌 매출 등 사업화 성과가 새로운 평가 지표로 부상할 가능성도 크다.
2026-08-31 10:39:02
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'52시간'이라는 낡은 틀에 미래를 가둘 것인가
세계 산업지도가 다시 그려지고 있다. 인공지능(AI), 반도체, 로봇, 바이오, 양자기술 등 첨단산업의 경쟁은 이제 기술 하나의 우열을 넘어 누가 더 빨리 연구하고, 제품화하고, 시장을 선점하느냐의 싸움으로 바뀌었다. 기술 패권 경쟁에서 1년은 길고 하루는 짧다. 그런데 대한민국의 노동시장 제도는 과연 이런 속도전에 맞춰져 있는가. 최근 일본의 노동시간 제도와 연구개발 분야의 규제 완화 움직임은 우리에게 적지 않은 질문을 던진다. 일본 역시 전체 노동자에게 월 100시간의 초과근무를 허용하는 것은 아니다. 원칙적으로 월 45시간·연 360시간의 상한을 두고, 특별한 사정이 있는 경우에도 월 100시간 미만, 연 720시간 등의 제한을 둔다. 다만 신기술·신상품·신서비스의 연구개발 업무에 대해서는 일반적인 시간외근로 상한 규정의 적용을 제외하는 제도를 운용하고 있다. 핵심은 숫자가 아니다. 모든 노동을 똑같은 잣대로 재단하지 않는다는 발상의 차이다. 연구개발 현장은 일반적인 생산라인과 다르다. 반도체 설계자가 정해진 시간표에 따라 창의성을 발휘할 수 있는 것도 아니다. 중요한 실험 결과가 나오는 순간이 따로 있고, 새로운 알고리즘을 완성하기 위해 집중력이 최고조에 달하는 시간이 따로 있다. 경쟁사의 신제품이 발표되거나 기술적 돌파구가 눈앞에 나타났을 때 연구개발팀이 일정 기간 집중적으로 일해야 하는 경우도 있다. 물론 이를 장시간 노동의 미화로 오해해서는 안 된다. 과로는 생산성을 떨어뜨리고 창의성을 훼손한다. 건강을 잃은 근로자에게 혁신을 요구할 수도 없다. 노동시간 규제가 존재하는 이유는 분명하다. 근로자의 건강과 휴식권을 보호하고 기업이 무분별한 장시간 노동에 의존하지 못하도록 하기 위해서다. 그러나 보호와 경직성은 같은 말이 아니다. 문제는 우리 노동시장 제도가 근로자의 건강을 보호한다는 명분 아래 산업별·직무별 특성을 충분히 반영하지 못하고 있다는 데 있다. 특히 AI와 반도체처럼 연구개발의 속도가 국가 경쟁력을 좌우하는 분야에서 획일적인 시간 규제는 기업과 연구자 모두에게 제약이 될 수 있다. 한국의 주 52시간제는 장시간 노동을 줄이는 데 일정한 역할을 했다. 이제 필요한 것은 그 성과를 부정하는 것이 아니라 다음 단계의 제도로 진화시키는 일이다. 정부도 AI 연구개발 현장의 특성을 고려해 특별연장근로 확대 등을 검토하고 있다. 현장의 현실과 제도 사이에 간극이 있다는 점을 정부 역시 인식하기 시작했다는 의미다. 이제 논의의 방향을 바꿀 필요가 있다. 연구개발과 일반 생산업무를 구분하고 업무의 성격과 위험, 전문성, 자율성에 따라 합리적으로 제도를 차등화해야 한다. 모든 근로자를 동일한 시간표로 묶어 놓는 것이 반드시 공정한 것은 아니다. 고도의 전문성을 가진 연구자와 반복 업무 종사자에게 똑같은 기준을 적용하는 것은 노동 보호라기보다 규제의 획일화가 될 수 있다. 노사 자율성도 확대해야 한다. 정부가 일률적으로 근무 형태를 정하기보다 기업과 근로자가 업종과 업무 특성에 맞춰 근로시간을 설계할 수 있도록 해야 한다. 다만 자율에는 반드시 책임이 따라야 한다. 근로자의 명시적 동의와 적절한 보상, 건강 보호, 휴식권 보장, 근로시간 기록과 사후 점검 등을 전제로 해야 한다. 노동정책의 기준도 ‘얼마나 오래 일했느냐’에만 머물러서는 안 된다. 어떤 방식으로 일하고 어떤 성과를 냈는지도 함께 봐야 한다. AI 시대의 연구개발은 장소와 시간의 경계가 빠르게 무너지고 있다. 출근해 앉아 있는 시간이 길다고 생산성이 높은 것도 아니고, 정시에 퇴근한다고 혁신적인 것도 아니다. 노동의 질과 생산성을 높이는 방향으로 제도를 바꿔야 한다. 기업의 책임 역시 분명해야 한다. 규제 완화가 무제한 노동을 허용하는 면허증이 돼서는 안 된다. 전문 연구인력에게 예외를 인정한다면 그만큼 높은 수준의 임금 보상과 건강관리, 충분한 휴식, 근로시간 기록과 사후 점검이 뒤따라야 한다. 규제 완화와 노동자 보호는 양자택일의 문제가 아니다. 제대로 설계하면 두 가지를 동시에 달성할 수 있다. 무엇보다 정치권의 고정관념을 버려야 한다. 노동시간을 줄이는 것만이 선이고 더 유연하게 일하는 것은 곧 노동권 후퇴라는 이분법으로는 미래를 준비할 수 없다. 반대로 기업의 경쟁력을 위해 노동자의 희생을 감수해야 한다는 낡은 사고 역시 받아들일 수 없다. 세계는 이미 ‘더 오래 일하는 나라’와 ‘덜 일하는 나라’의 경쟁으로 움직이지 않는다. 더 효율적으로 일하면서 필요한 순간에는 신속하게 집중할 수 있는 나라가 경쟁에서 앞서간다. 한국은 세계 최고 수준의 반도체 기업을 보유하고 있고 AI와 첨단 제조업에서도 상당한 경쟁력을 갖추고 있다. 그러나 세계 최고 기업을 갖고 있다고 해서 세계 최고의 노동제도를 갖고 있는 것은 아니다. 기술과 산업의 변화 속도가 빠를수록 법과 제도 역시 그 속도에 맞춰 진화해야 한다. 일본의 사례에서 우리가 배워야 할 것은 ‘월 100시간’이라는 숫자가 아니다. 연구개발이라는 특수한 영역에 획일적인 규제를 그대로 적용하지 않고 예외와 자율성을 제도 안에 설계한 유연성의 철학이다. 우리도 이제 주 52시간제의 성역을 허물자는 논쟁을 넘어야 한다. 지켜야 할 것은 ‘52시간’이라는 숫자 자체가 아니라 근로자의 건강과 휴식이라는 본질이다. 그 본질을 훼손하지 않는 범위에서 연구개발, 스타트업, 첨단 제조업 등 미래산업의 특성에 맞는 유연한 노동시간 제도를 만들어야 한다. AI 시대에는 기술이 사람을 기다려주지 않는다. 경쟁국의 기업도 우리 기업을 기다려주지 않는다. 세계 시장의 투자자 역시 한국의 복잡한 규제체계를 이해해 줄 의무가 없다. 지금 우리에게 필요한 것은 노동권의 후퇴가 아니라 노동제도의 선진화다. 보호할 것은 확실히 보호하되 기업과 연구자가 필요한 순간 집중할 수 있도록 제도를 유연하게 만들어야 한다. 대한민국이 기술 패권 경쟁에서 살아남으려면 연구개발의 속도를 높여야 한다. 연구개발의 속도를 높이려면 사람의 창의성을 가두는 낡은 규제부터 다시 살펴봐야 한다. 이제 질문을 바꿀 때다. ‘몇 시간 일하게 할 것인가’가 아니라 ‘어떻게 일해야 대한민국의 생산성과 혁신을 가장 높일 수 있는가’를 물어야 한다. 그것이 AI 시대에 맞는 노동개혁의 출발점이다.
2026-08-30 13:13:29
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