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'모두의 AI' 6파전, 최대 3곳만 웃는다…B200 512장 놓고 격돌 [경제일보] 전 국민이 이용량 제한 없이 무료로 사용할 수 있는 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트를 구축하는 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 6개 사업자가 도전장을 냈다. 과학기술정보통신부가 이 가운데 2~3곳만 선정하기 때문에 최소 3곳은 탈락한다. 특히 올해 정부가 지원하는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 놓고 사업자 간 경쟁이 벌어지면서 통신사와 플랫폼, AI 전문기업의 전략 대결도 본격화됐다. 19일 과기정통부에 따르면 전날 오후 5시 마감된 공모에 △SK텔레콤 △KT △카카오 △이스트소프트 △엠케이디(MKD) △제논 등 6개 사업자가 제안서를 제출했다. 당초 11일이었던 접수 마감일은 일주일 연장됐다. ‘모두의 AI’는 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트와 연계해 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 확산하는 후속 사업이다. 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 올해 출시하고, 향후 자산관리·학습 코칭·노후 설계 등으로 서비스를 확대해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 구현하는 것이 목표다. ◆ B200 512장 놓고 ‘자원 경쟁’ 이번 사업의 핵심 경쟁력은 AI 서비스 자체뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 자원이다. 정부는 올해 엔비디아 B200 GPU 최대 512장을 선정 사업자에 지원한다. 2개 사업자를 선정하면 각각 256장씩 배분하고, 3개 사업자를 선정할 경우 256장과 128장 단위로 차등 지원한다. 사업자는 국산 AI 모델을 중심으로 서비스를 구축해야 한다. 공모 기준상 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국내 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 외산 모델은 필요한 경우 최소한으로 활용하는 방식이다. 과기정통부도 외산 모델을 단순히 20%까지 자유롭게 사용할 수 있다는 의미는 아니라고 설명했다. GPU 확보량에 따라 서비스 운영 능력도 달라질 수 있는 만큼 이번 평가에서는 단순한 AI 모델 성능뿐 아니라 GPU 활용과 인프라 운영, 대국민 서비스 구현 역량 등이 주요 변수가 될 전망이다. 일정도 빠듯하다. 정부는 이달 말 사업자를 확정한 뒤 9월 협약을 거쳐 9월 말 베타서비스를 시작하고 12월 정식 서비스에 들어갈 계획이다. 9월 말 베타부터 12월 정식 출시까지 실제 서비스를 구축하고 이용자를 확보해야 하는 만큼 사업자 입장에서는 기술력과 함께 서비스 실행력이 중요해졌다. ◆ SKT·KT·카카오, ‘생활형 AI’ 승부 SK텔레콤은 대규모 컨소시엄을 구성해 의료·금융·모빌리티·교육·세무·복지 등 생활 밀착형 서비스 전반을 공략한다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 티맵모빌리티, SK브로드밴드, 엘리스그룹, 페르소나AI, 노타, 셀렉트스타, 에임인텔리전스, 신한카드, 하나카드, 굿닥, 해빗팩토리 등 다양한 기업과 기관이 참여했다. SK텔레콤은 월간 이용자 1000만명대의 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’과 자체 AI 모델을 기반으로 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 제공하는 범용 챗봇을 구축할 계획이다. 이후 공공 서비스 탐색과 신청, 증명서 발급은 물론 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 처리하는 AI 에이전트로 확장한다는 구상이다. KT는 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융을 아우르는 컨소시엄을 꾸렸다. 다음과 솔트룩스, 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, BC카드, 딥서치, 액션파워, 래블업, 리벨리온, 베슬에이아이코리아, EBS 등이 참여했다. KT는 포털·검색과 커머스, 금융, 교육 등 이용자의 일상생활과 밀접한 서비스를 AI 에이전트로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 리벨리온과 베슬에이아이코리아 등 AI 반도체·인프라 기업을 포함해 서비스뿐 아니라 AI 연산 환경까지 고려한 것이 특징이다. 카카오는 LG 계열사들과 손잡았다. 카카오 컨소시엄에는 LG경영개발원 AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, 데이원컴퍼니, 자비스앤빌런즈, 카카오엔터프라이즈, 크라우드웍스, 퓨리오사AI 등이 참여했다. 카카오는 카카오톡이라는 대규모 이용자 접점을 기반으로 자체 AI 모델 ‘카나나’와 행정안전부와 함께 운영한 AI 국민비서 경험을 앞세운다. LG AI연구원은 ‘K-엑사원’ 제공과 모델 고도화·안전성 검증, LG유플러스는 통신 고객을 활용한 대규모 실증과 품질 검증, LG전자는 생활가전 등 디바이스 연계, LG CNS는 공공 시스템과 데이터 연계를 맡는 구조다. 통신 3사 가운데 LG유플러스가 독자적으로 주관 컨소시엄을 꾸리는 대신 카카오를 중심으로 연합전선을 구축한 점도 눈에 띈다. ◆ 이스트소프트·중소 AI 기업도 도전장 이스트소프트는 메가존, 비드래프트, 슈어소프트테크, 와이즈넛, 이스트에이드, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성했다. 오피스 소프트웨어와 클라우드, AI·보안 및 품질 검증 역량을 결합해 차별화된 대국민 AI 서비스를 구축한다는 전략이다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 냈다. 엠케이디는 리서치 특화 AI 플랫폼 ‘큐럴(Keural)’, 제논은 B2C AI 에이전트 포털 ‘제나(GenA)’를 기반으로 사업에 도전한다. 이번 경쟁에서 가장 눈에 띄는 변수 가운데 하나는 네이버클라우드의 불참이다. 자체 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’와 검색·플랫폼 운영 역량을 보유한 네이버클라우드는 참여 가능성이 거론됐지만 최종적으로 제안서를 제출하지 않았다. 네이버클라우드는 진행 중인 다른 사업에 역량을 집중하기 위한 판단이라고 설명했다. 코난테크놀로지도 이번 사업에 참여하지 않고 국방·제조 등 B2B·B2G 사업에 집중하는 전략을 택한 것으로 알려졌다. 결국 ‘모두의 AI’는 네이버 없이 SK텔레콤·KT·카카오 등 대형 플랫폼과 통신사를 중심으로 AI 전문기업들이 경쟁하는 구도가 됐다. 하지만 이번 사업의 진짜 승부는 사업자 선정 이후다. 정부가 제공하는 B200 512장은 대규모 모델을 새로 학습하기 위한 자원이라기보다 올해 대국민 서비스 구축과 출시를 지원하기 위한 초기 인프라다. 정부 역시 올해는 모델 개발보다 서비스 개발이 중심인 만큼 GPU 수요가 상대적으로 적다는 입장이다. 2027년 이후에는 서비스 운영과 고도화에 필요한 정부 지원 규모도 달라질 수 있다. 결국 사업자들은 제한된 GPU로 얼마나 많은 이용자의 AI 요청을 안정적으로 처리할 수 있는지, 국산 AI 모델을 얼마나 효율적으로 서비스에 적용할 수 있는지를 증명해야 한다. 여기에 무료 서비스라는 공공성과 지속 가능한 수익모델까지 동시에 해결해야 한다. 정부는 필수 AI 기능을 무료로 제공한다는 원칙을 제시하고 있다. GPU 지원 범위를 넘어 이용자가 늘더라도 기업이 자체 수익모델 등을 활용해 핵심 기능의 무료 제공을 유지해야 한다는 것이다. 고급·특화 기능 등을 통해 수익을 확보하는 구조가 가능하지만, 서비스 이용자가 늘어날수록 비용도 함께 증가하는 만큼 사업자들의 부담도 커질 수밖에 없다. 한편 ‘모두의 AI’ 경쟁은 6개 사업자 중 누가 정부 GPU를 확보하느냐에서 끝나지 않는다. 12월까지 국민이 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고, 무료 서비스의 트래픽을 감당하면서도 지속 가능한 사업 구조를 만들어내는 기업이 최종 승자가 될 전망이다.2026-08-19 17:47:40
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네이버, '모두의 AI' 끝내 불참…국가 AI 사업 '흥행' 시험대 [경제일보] 네이버가 정부의 전 국민 무료 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 최종 불참한다. 국내 최대 플랫폼 기업이자 자체 AI 모델을 보유한 네이버가 빠지면서 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 사업이 어떤 형태로 진용을 꾸릴지 관심이 커지고 있다. 네이버 관계자는 18일 “‘모두의 AI’ 사업자 공모에 참여하지 않는다”며 “현재 추진 중인 기존 AI 사업에 집중할 예정”이라고 밝혔다. 이날 오후 5시 공모 마감을 앞두고 컨소시엄 구성 가능성을 검토했지만 최종적으로 참여하지 않기로 결정했다. ‘모두의 AI’는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 사업이다. 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 사용할 수 있는 국산 범용 AI 챗봇을 구축하고, 공공서비스 신청 등을 대신 처리하는 AI 에이전트까지 제공하는 것이 핵심이다. 정부는 9월 베타서비스를 거쳐 12월 정식 서비스를 시작한다는 계획이다. 당초 8월 11일이던 공모 마감은 사업자들의 준비 기간을 확보하기 위해 18일 오후 5시로 일주일 연장됐다. 정부가 이 사업을 추진하는 이유는 단순히 ‘한국판 챗GPT’를 하나 더 만들기 위해서가 아니다. 미국과 중국의 AI 서비스에 대한 의존도를 낮추면서 국민 누구나 AI를 사용할 수 있는 기반을 마련하고, 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 연결하겠다는 전략이다. 정부는 장기적으로 자산관리와 학습코칭, 노후설계 등을 지원하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’ 체계로 확대한다는 구상도 내놨다. 사업자로 선정되면 상당한 지원도 받을 수 있다. 올해에는 엔비디아의 최신 AI 가속기인 B200 그래픽처리장치(GPU)가 기업별로 최대 256장 또는 128장 지원되고, 2030년까지 운영비 지원도 이어질 예정이다. 다만 대가도 있다. 독자 AI 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 최소 50% 이상 사용해야 하고, 자체 모델을 가진 기업도 다른 국내 기업의 국산 모델을 30% 이상 결합해야 한다. 사실상 기업 간 협업과 컨소시엄 구성이 필수적인 구조다. ◆ 네이버가 빠진 이유는 네이버의 불참 배경은 이 같은 사업 구조와 현재 네이버의 AI 전략을 함께 볼 필요가 있다. 네이버는 자체 대규모언어모델(LLM)인 ‘하이퍼클로바X’를 중심으로 검색과 쇼핑, 지도, 광고 등 기존 플랫폼 서비스에 AI를 결합하는 전략을 추진하고 있다. 이미 자체 서비스 안에서 AI 이용자를 확보하고 있는 만큼 정부가 주도하는 별도 무료 플랫폼에 참여해 새로운 서비스를 구축해야 할 유인이 상대적으로 크지 않다는 분석이 나온다. 특히 ‘모두의 AI’는 자체 모델만으로 서비스를 구성할 수 없다는 점이 변수다. 네이버처럼 자체 AI 기술과 플랫폼을 동시에 보유한 기업 입장에서는 다른 기업의 모델을 일정 비율 결합해야 하는 사업 조건이 오히려 기술 전략과 맞지 않을 수 있다. 올해 초 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서도 네이버클라우드는 재공모에 참여하지 않았다. 당시에도 업계에서는 기업들이 정부 사업의 타이틀보다 자체 AI 기술과 서비스 경쟁력 확보에 집중하는 방향으로 전략을 바꾸고 있다는 분석이 나왔다. 결국 네이버 입장에서는 정부가 제공하는 GPU와 운영비보다 자체 플랫폼 안에서 AI 사용자를 늘리고 수익모델을 만드는 것이 장기적으로 더 중요하다고 판단했을 가능성이 크다. 네이버가 공식적으로 밝힌 불참 이유는 ‘기존 사업 집중’이지만, 사업 조건과 현재 전략을 종합하면 충분히 예상 가능한 선택이라는 평가다. ◆ 카카오·통신3사는 왜 뛰어드나 반면 카카오와 이동통신 3사의 셈법은 다르다. 카카오는 자체 AI 모델 ‘카나나’를 카카오톡과 연결해 생활밀착형 AI 서비스로 확대할 수 있는 기회로 보고 있다. 이미 5000만명 규모의 이용자를 확보한 카카오톡이라는 플랫폼이 있어 ‘모두의 AI’를 통해 AI 서비스를 대중화할 경우 기존 플랫폼과의 결합 효과를 기대할 수 있다. 카카오는 행정안전부와 공공서비스 예약과 전자증명서 발급 등을 지원하는 ‘AI 국민비서’ 시범 서비스도 운영하고 있다. 통신 3사도 각자의 강점이 뚜렷하다. SK텔레콤은 자체 AI 모델과 AI 서비스 ‘에이닷’, AI 데이터센터를 모두 갖추고 있어 모델부터 인프라, 서비스까지 연결할 수 있다는 점이 강점이다. KT는 AI와 클라우드, 공공·기업 시장에서 쌓은 사업 경험을 활용할 수 있고, LG유플러스는 LG AI연구원과의 협업을 통해 그룹 차원의 AI 역량을 결집하는 전략을 내세우고 있다. 당초 세 회사 모두 참여를 검토했고 LG유플러스는 일찌감치 참여를 공식화했다. 특히 통신사들에게 ‘모두의 AI’는 단순한 무료 서비스 사업 이상의 의미가 있다. 통신 가입자와 기업 고객 중심이었던 AI 사업을 전 국민 서비스로 확장하고, 향후 공공기관과 지방자치단체 등으로 AI 사업 영역을 확대할 수 있는 레퍼런스를 확보할 수 있기 때문이다. ◆ 결국 승부는 ‘컨소시엄’에서 갈린다 네이버가 빠지면서 이제 업계의 관심은 어떤 기업들이 손을 잡느냐로 옮겨가고 있다. 사업 구조상 한 기업이 모든 조건을 충족하기보다 모델·클라우드·데이터·플랫폼·서비스 역량을 가진 기업들이 결합하는 것이 유리하다. 실제 공모 초기부터 카카오와 LG유플러스 외에도 SK텔레콤, KT, 업스테이지, 엔씨(NC) AI, 이스트소프트, 라이너, 코난테크놀로지 등 다양한 기업이 참여를 검토해왔다. 이 때문에 이번 공모는 사실상 국내 AI 기업들의 ‘연합전’ 성격을 띠게 될 가능성이 높다. 어느 기업이 어떤 AI 모델을 제공하고, 누가 GPU와 클라우드를 맡으며, 누가 이용자 접점을 확보하느냐에 따라 향후 국내 AI 생태계의 주도권도 달라질 수 있다. 다만 사업 자체에 대한 우려도 있다. 사업자 선정부터 9월 베타서비스까지 한 달 남짓밖에 남지 않았다. 전 국민이 이용하는 서비스인 만큼 초기부터 대규모 접속에 대응할 인프라와 서비스 안정성을 확보해야 하지만 개발 기간이 빠듯하다. 실제 공모 마감이 연장된 것도 기업들의 준비 부담을 고려한 조치였다. 무엇보다 ‘무료’ 서비스의 지속 가능성이 관건이다. 정부가 2030년까지 운영비를 지원하더라도 장기적으로 국민이 무료로 사용하는 AI 서비스의 비용을 누가 얼마나 부담할지에 대한 구조가 필요하다. 이용자가 늘어날수록 추론 비용도 증가하기 때문이다. ‘모두의 AI’가 성공한다면 정부가 GPU와 데이터를 지원하고 민간이 서비스 경쟁력을 결합하는 새로운 국가 AI 모델이 자리 잡을 수 있다. 반대로 이용자 확보와 서비스 품질, 수익구조를 만들어내지 못한다면 정부 주도 AI 사업의 한계를 보여주는 사례가 될 수도 있다. 한편 네이버가 빠진 자리를 누가 채울지가 중요한 이유다. 이제 ‘모두의 AI’의 경쟁은 참여 기업 숫자가 아니라 누가 국민의 일상 속에서 실제로 쓰이는 AI를 만들어내느냐로 넘어가고 있다.2026-08-18 16:10:20
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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/11/20260811112133615926.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대를 맞아 정부의 역할도 달라지고 있다. 과거 정부 역할이 산업 지원과 규제 정비에 집중됐다면, AI 시대에는 데이터, 전력망, 인재, 안전망, 소비자 보호, 공공서비스, 국가 안보까지 포괄하는 종합 설계 능력이 중요해졌다는 평가가 나온다. AI가 기업의 생산 방식과 소비자의 생활 방식을 동시에 바꾸면서 정부도 단순한 규제자나 투자자를 넘어 국가 운영체제의 설계자로서 역할을 맡아야 한다는 목소리가 커지고 있다. 산업 진흥, 규제 설계, 인프라 구축, 인재 양성, 소비자 보호를 따로 볼 것이 아니라 하나의 국가 전략으로 묶어야 한다는 것이다. 11일 정부와 관련 업계에 따르면 AI는 이미 산업정책의 핵심 축으로 올라섰다. 과학기술정보통신부는 지난달 16일 청와대 업무보고에서 AI 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, K-반도체를 3대 메가프로젝트로 제시하고, 해외 투자 유치를 포함해 총 550조원 규모의 민간투자로 기가와트급 초거대 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. 내년부터는 예약과 결제 등 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트로 서비스를 고도화해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 목표도 내놨다. AI 제도 정비도 본격화되고 있다. 한국은 올해 1월 22일 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)을 시행했다. 이 법은 AI 연구개발과 학습용 데이터 구축, AI 활용 확산, 창업 지원, 인재 양성, 데이터센터 구축 지원 등의 근거를 담고 있다. 동시에 고영향 AI에 대한 투명성, 안전성, 인간 감독 등 신뢰 확보 장치도 포함했다. 한 AI업계 관계자는 “AI 산업은 속도가 생명인 만큼 과도한 규제는 부담이 될 수 있다”면서도 “설명 책임과 안전장치가 없으면 소비자와 시장의 신뢰를 잃을 수 있어 산업 진흥과 신뢰 구축을 동시에 설계하는 정부 역할이 중요해졌다”고 말했다. ◆AI 산업정책, 지원금 경쟁으로 끝나선 안 돼 정부의 AI 산업정책은 대규모 투자 계획을 중심으로 빠르게 확장되고 있다. 반도체는 AI 서버와 데이터센터의 핵심 인프라이고, 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 제조 자동화와 연결된다. AI 데이터센터는 모든 AI 서비스의 기반이 되는 컴퓨팅 인프라다. 정부가 이 세 분야를 묶어 국가 프로젝트로 제시한 것은 AI를 단순한 소프트웨어 산업이 아니라 제조업, 에너지, 지역경제, 안보가 결합된 복합 산업으로 보고 있다는 의미로 풀이된다. 다만 대형 프로젝트가 성과로 이어지려면 재정 투입과 세제 지원만으로는 한계가 있다는 평가가 많다. 데이터센터 입지, 전력망 확충, 용수 확보, 지역 주민 수용성, 전문 인력 공급이 함께 해결돼야 한다는 것이다. 로이터통신은 지난달 21일 정부가 수도권 밖 호남에 조성하려는 반도체 산업단지를 두고 대규모 전력·용수 수요와 지역 주민 반발이 주요 과제로 떠오르고 있다고 보도했다. 해당 산업단지 조성에는 800조원 이상이 투입될 것으로 추산되며, 계획대로면 4개 반도체 공장의 전력 수요만으로도 광주·전북·전남 지역의 현재 연간 전력 소비량의 70∼80%에 이를 것이라는 분석도 나왔다고 로이터는 전했다. 한 반도체 업계 관계자는 “데이터센터와 반도체 클러스터는 기업 투자만으로 완성되지 않는다”며 “전력망, 용수, 도로, 대학 인력, 지역 민원 조정까지 정부가 함께 풀어야 실제 착공과 운영이 가능하다”고 말했다. ◆데이터·전력·인재가 새 국가 인프라로 부상 AI 시대의 국가 인프라는 도로와 항만, 공항에만 머물지 않는다는 인식이 확산하고 있다. 데이터, 클라우드, GPU, 전력망, 고급 인재가 새로운 국가 인프라로 떠오르고 있다는 평가다. AI 모델을 개발하고 운영하려면 대규모 학습 데이터와 안정적인 컴퓨팅 자원, 막대한 전력이 필요하다. 이 때문에 AI 정책은 과학기술 정책인 동시에 에너지 정책, 교육 정책, 지역균형 정책의 성격을 함께 띠고 있다. 특히 데이터센터는 전력 수요와 직결된다. AI 연산은 기존 인터넷 서비스보다 훨씬 많은 전력을 필요로 한다. 정부가 권역별 데이터센터 구축을 추진하더라도 전력망 보강과 재생에너지, 원전, 송전선로 문제를 동시에 조정하지 못하면 투자 계획이 지연될 수 있다는 우려가 나온다. 인재 문제도 핵심 과제로 꼽힌다. AI 전문인력은 글로벌 빅테크와 국내 대기업, 스타트업이 동시에 확보 경쟁을 벌이는 분야다. 대학 교육만으로는 산업 현장의 수요를 따라가기 어렵다는 지적도 적지 않다. 과기정통부는 올해 12개 부처와 함께 514만명을 대상으로 AI 교육을 실시하고, AI디지털배움터를 전국 69개 거점으로 확대하겠다고 밝혔다. 한 서울 소재 대학 교수는 “AI 인재 정책은 박사급 연구자 양성만으로는 부족하다”며 “중소기업 직원, 공무원, 교사, 금융·제조 현장 인력까지 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 재교육 체계를 넓혀야 한다”고 말했다. ◆규제 완화와 신뢰 구축 병행 요구 AI 기본법 시행으로 한국은 AI 산업 진흥과 신뢰 기반 조성을 함께 추진할 법적 틀을 갖췄다는 평가를 받는다. 법은 고영향 AI에 대해 투명성과 안전성 확보를 요구하고, 생성형 AI 결과물에 대한 표시 의무 등도 규정하고 있다. 의료, 금융, 교통, 채용, 교육처럼 국민의 생명과 기본권, 재산에 영향을 줄 수 있는 분야에서는 AI 활용에 더 높은 수준의 설명 책임과 인간의 감독이 요구된다. 기업 입장에서는 규제 부담이 커질 수 있다. 스타트업 업계에서는 AI 기본법과 시행령이 현장에 적용되는 과정에서 인증, 문서화, 영향평가 부담이 과도해질 수 있다는 우려가 나온다. 반면 소비자와 시민사회에서는 AI가 신용평가, 채용, 보험, 의료 판단에 활용될 경우 설명 가능성과 이의제기 절차가 반드시 보장돼야 한다는 의견이 우세하다. 한 스타트업 업계 관계자는 “AI 기본법의 취지는 공감하지만 초기 기업에 대기업 수준의 문서화와 검증 부담이 부과되면 서비스 출시 속도가 늦어질 수 있다”며 “위험도가 낮은 서비스와 고영향 AI를 구분해 규제를 차등 적용할 필요가 있다”고 말했다. 반면 소비자단체 관계자는 “AI가 금융 심사나 채용, 보험료 산정에 쓰일 경우 소비자는 왜 그런 결과가 나왔는지 알기 어렵다”며 “기술 발전을 이유로 설명 책임과 이의제기 절차가 약화돼서는 안 된다”고 강조했다. 정부의 과제는 이 균형을 어떻게 맞출지에 있다. AI 산업을 키우기 위해 규제를 무조건 늦추면 신뢰가 약해질 수 있고, 신뢰 확보를 이유로 규제를 과도하게 설계하면 혁신 속도가 떨어질 수 있다는 우려가 동시에 제기된다. 분야별 위험 수준에 따라 규제를 달리 적용하는 정교한 접근이 필요하다는 지적이 나오는 이유다. ◆공공부문 AI, 행정 혁신의 시험대 정부 자체도 AI 전환의 대상이다. 행정 민원, 복지 심사, 세금 신고, 재난 대응, 교통 관리, 보건의료, 교육 행정 등 공공서비스 전반에서 AI 활용 가능성이 커지고 있다. AI를 활용하면 반복 민원을 줄이고 행정 처리 속도를 높이며, 사각지대에 놓인 국민을 더 빨리 찾아낼 수 있다는 기대가 있다. 다만 공공부문 AI에는 민간보다 더 엄격한 기준이 적용돼야 한다는 목소리도 높다. 정부의 AI 판단은 국민의 권리와 직접 연결될 수 있어서다. 복지 수급 대상 선정, 세무 조사, 채용·평가, 치안·감시 분야에서 AI가 활용될 경우 오류나 편향이 발생하면 피해가 클 수 있다. 공공 AI는 효율성뿐 아니라 투명성, 책임성, 감사 가능성을 함께 확보해야 한다는 지적이 나온다. ◆부처별 정책 넘어 국가 조정 능력이 관건 AI 시대 정부의 역할은 갈수록 복잡해지고 있다는 게 대체적인 평가다. 산업을 키우면서도 소비자를 보호해야 하고, 투자를 촉진하면서도 전력과 지역 갈등을 조정해야 한다. 기업의 혁신을 막지 않으면서도 고영향 AI의 위험을 관리해야 하고, 청년에게는 새 일자리를 만들고 기존 노동자에게는 전환 교육과 안전망을 제공해야 한다는 요구도 커지고 있다. 전문가들은 AI 전환의 성패가 개별 부처의 정책 경쟁이 아니라 정부 전체의 조정 능력에 달려 있다고 본다. 과학기술, 산업, 금융, 교육, 노동, 복지, 에너지 정책이 따로 움직이면 AI 전환이 성장보다 갈등을 키울 수 있다는 우려도 나온다. 반대로 인프라, 인재, 규제, 안전망, 신뢰 체계를 하나의 전략으로 묶을 경우 AI가 한국경제의 새로운 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 있다. 한 청와대 관계자는 “AI 시대 정부는 돈을 나눠주는 투자자나 기업을 단속하는 규제자에 머물 수 없다”며 “국가 데이터 인프라와 전력망, 인재 양성, 소비자 보호, 일자리 전환을 함께 설계하는 운영체제 역할을 해야 한다”고 말했다.2026-08-11 11:22:24
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"무료 AI, 누가 비용 대나"…'모두의 AI' 512장으로 전 국민 서비스 시험대 [경제일보] 정부가 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 이용할 수 있는 국산 인공지능(AI) 서비스 구축에 나선다. 올해 9월 베타 서비스를 시작해 12월 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 출시할 계획이다. 다만 정부가 제공하는 그래픽처리장치(GPU) 512장으로 전 국민 이용량을 감당하고 무료 서비스를 지속할 수 있느냐가 관건이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 21일 서울 마포구 프론트원에서 ‘모두의 AI’ 사업 설명회를 열었다. 네이버·카카오와 통신 3사, AI·소프트웨어 및 국산 신경망처리장치(NPU) 기업 등 100여개 기업 관계자가 참석했다. 모두의 AI는 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트, 기업별 특화 서비스로 구성된다. 공공 AI 에이전트는 이용자에게 필요한 정부 지원사업을 찾아 자격을 확인하고 신청까지 돕는다. 정부는 2027년 이후 자산관리와 학습 코칭, 노후 설계 등을 수행하는 ‘전 국민 1인 1 AI 에이전트’로 고도화할 계획이다. 기본 챗봇과 공공서비스 필수 기능은 무료다. 이용량이 정부의 GPU 지원 범위를 넘더라도 사업자가 자체 비용과 수익모델을 활용해 무료 제공을 유지해야 한다. 고성능 모델이나 개인 맞춤형 기능 등은 유료로 운영할 수 있지만 구체적인 무료·유료 구분은 사업자 선정 이후 정한다. 선정 기업은 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 서비스 이용량의 50% 이상 사용해야 한다. 자사 이외 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 나머지 20%를 외산 모델에 배정할 수 있다는 뜻은 아니다. 공진호 과기정통부 AI정책기획과장은 “외산 모델은 고난도 추론이나 멀티모달처럼 국산으로 대체하기 어려운 기능에 한해 필요 최소한으로 허용한다”고 말했다. 정부는 올해 엔비디아 B200 512장을 2∼3개 사업자에게 배분한다. 2개사를 선정하면 각각 256장, 3개사일 경우 1위 사업자에게 256장, 나머지 사업자에게 각각 128장을 제공한다. GPU 수량만으로 처리 능력을 단정하기는 어렵다. 모델 규모와 질문 길이, 동시접속자 수에 따라 필요한 연산량이 달라지기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 검색과 문서 분석, 외부 시스템 호출 과정에서 모델을 여러 차례 사용해 일반 챗봇보다 많은 연산 자원이 필요하다. 공공시스템 연계도 과제다. 지원사업 안내를 넘어 신청까지 처리하려면 정부24와 공공 마이데이터, 본인인증 시스템을 연결해야 한다. 연계가 늦어지면 공공 AI 에이전트가 기존 안내 챗봇 수준에 머물 수 있다. 민감정보 처리와 대리 신청 책임을 둘러싼 제도 정비도 필요하다. 모두의 AI는 AI 이용 격차를 줄이는 복지정책인 동시에 국산 모델에 대규모 실사용 기회를 제공하는 산업정책이다. 성패는 가입자 수보다 무료 기능의 품질과 지속성, 공공업무 처리 성공률, 이용자당 연산비용에서 갈릴 전망이다. 사업 참여 신청은 다음달 11일 오후 5시까지 받는다.2026-07-21 15:08:47
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최태원표 '1인 1 AI' 구상…생성형 AI 다음 경쟁은 '실행력' [경제일보] 대기업들의 인공지능(AI) 경쟁이 생성형 AI 도입을 넘어 업무 전반을 AI 중심으로 재설계하는 단계로 진화하고 있다. 최태원 SK그룹 회장이 최근 '1인 1 AI 에이전트' 구상을 제시하면서 기업 경쟁력도 AI 모델 확보보다 조직 내 활용과 실행 역량에서 갈릴 것이라는 전망이 나온다. 15일 업계에 따르면 최태원 SK그룹 회장이 최근 제시한 '1인 1 AI 에이전트' 구상은 대기업 AI 활용 방식이 새로운 단계에 접어들고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 생성형 AI 도입 초기에는 직원들이 챗GPT 등을 활용해 보고서 작성이나 정보 검색 등 개별 업무 생산성을 높이는 데 집중했다면 최근에는 기업 내부 데이터와 업무 프로세스를 결합한 AI를 통해 조직 전체의 생산성을 높이려는 움직임이 확산되고 있기 때문이다. 실제 글로벌 빅테크 기업들은 단순 챗봇을 넘어 사용자를 대신해 업무를 수행하는 AI 에이전트 개발에 속도를 내고 있다. AI 에이전트는 일정 관리나 문서 작성 수준을 넘어 데이터를 분석하고 업무를 처리하며 여러 시스템을 연동해 의사결정을 지원하는 것이 특징이다. 업계에서는 향후 기업용 AI 시장의 경쟁력이 개별 모델 성능보다 업무 특화형 에이전트 구축 역량에서 결정될 가능성이 크다고 보고 있다. 이 같은 흐름 속에서 최 회장은 지난 11~13일 경기 이천 SKMS연구소에서 열린 '2026 뉴 이천포럼'에서 "나의 AI에서 우리의 AI로 진화해야 한다"며 '1인 1 AI 에이전트' 도입 필요성을 강조했다. 현재 구성원 90% 이상이 AI를 활용하고 있지만 개인 단위 활용을 넘어 조직의 성과를 높일 수 있는 AI 체계가 필요하다는 설명이다. 최 회장이 언급한 '우리의 AI'는 개인이 사용하는 범용 AI가 아니라 기업 내부 데이터와 업무 프로세스를 학습한 업무 특화형 AI에 가깝다는 분석이 나온다. AI를 단순 생산성 도구가 아닌 조직 운영 체계의 일부로 활용하겠다는 의미다. 특히 최 회장은 "에이전트를 하나가 아니라 수도 없이 만들겠다"며 이른바 '회장 아바타' 구상도 제시했다. 최고경영자(CEO)의 경험과 의사결정 방식을 AI 형태로 구현해 구성원과 소통하거나 업무를 지원하는 개념으로 해석된다. SK수펙스 관계자는 "최 회장이 언급한 '회장 아바타'와 '1인 1 AI 에이전트'는 현재 구체적인 개발 프로젝트라기보다 AI 활용의 미래 방향성을 설명한 것"이라며 "현재도 계열사별로 업무 특성에 맞는 자체 AI를 활용하고 있고, 적용 방식과 프로그램은 각 사마다 다르다"고 말했다. 그러면서 "이번 포럼에서는 AI 도입에 따른 애로사항보다는 각 계열사가 AI를 업무에 활용한 사례와 실행 경험을 공유하는 논의가 주를 이뤘다"고 덧붙였다.2026-06-15 16:36:09
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최태원 "전속력 AX"…SK, '1인 1 AI 에이전트'로 일하는 방식 바꾼다 [경제일보] 최태원 SK그룹 회장이 그룹 전반의 인공지능 전환(AX·AI Transformation)에 속도를 내라고 주문했다. 단순히 생성형 AI를 업무 보조 도구로 쓰는 수준을 넘어, 일하는 방식과 의사결정 구조, 사업 포트폴리오 전체를 AI 중심으로 재설계해야 한다는 메시지다. SK그룹에 따르면 최 회장은 지난 11일부터 13일까지 경기 이천 SKMS연구소에서 열린 ‘2026 뉴 이천포럼’에서 “360도 전방위로 전속력으로 AX에 돌입해야 할 때”라고 밝혔다. 올해 포럼은 경영전략회의와 이천포럼을 통합한 첫 행사로, ‘AI가 가져올 파괴적 혁신, AX 중심 경영으로의 대전환’을 주제로 진행됐다. 최 회장은 AX의 출발점을 ‘일의 재정의’로 봤다. 그는 “우리가 무엇을 하고 있는지를 정확하게 아는 것이 먼저”라며 “우리의 일을 정확히 정의하고 AI를 통해 무엇을 어떻게 혁신할 것인가가 중요하다”고 말했다. AI 도입 자체보다 어떤 업무를 바꾸고 어떤 성과로 연결할 것인지를 먼저 따져야 한다는 의미다. 그가 제안한 핵심 실행 도구는 ‘1인 1 AI 에이전트’다. 최 회장은 “지금 구성원의 90% 이상이 AI를 쓰고 있지만 개인적으로 쓰는 AI를 넘어 조직 전체 성과로 이어질 수 있는 AI가 필요하다”고 강조했다. 개인 업무 효율을 높이는 ‘나의 AI’에서 벗어나 조직 지식과 업무 흐름을 연결하는 ‘우리의 AI’로 진화해야 한다는 주문이다. 최 회장은 자신도 여러 AI 에이전트를 만들어 각 계열사 경영진과 구성원들과 소통하겠다고 밝혔다. “수십 개의 회장 아바타들이 각 회사에 들어가 이야기를 듣고 다른 에이전트들과 함께 일하고 소통하도록 하겠다”는 언급은 상징적이다. 최고경영자의 의사결정과 현장 소통 방식까지 AI 기반으로 바꾸겠다는 뜻으로 읽힌다. 최 회장이 말한 AX의 본질은 운영개선(O/I·Operation Improvement)이다. 그는 “우리가 하는 일을 정의하고 일하는 방식을 바꾸는 모든 과정이 O/I”라며 “AX는 O/I 실행력을 높일 수 있는 가장 좋은 수단”이라고 설명했다. AI를 별도 혁신 프로젝트가 아니라 비용, 생산성, 품질, 속도를 바꾸는 경영 기본기로 보겠다는 시각이다. SK의 AI 전략은 그룹 포트폴리오와도 맞닿아 있다. 최 회장은 AI 시대에 메모리부터 데이터센터 인프라, 에너지와 전기화 역량까지 풀스택으로 갖춘 기업은 드물다고 평가했다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM), SK텔레콤의 AI 데이터센터와 통신망, 에너지 계열사의 전력·전기화 역량을 하나의 AI 가치사슬로 묶겠다는 구상이다. 이 비전은 이미 대외 협력으로도 구체화되고 있다. SK는 오픈AI의 스타게이트 프로젝트와 관련해 HBM 공급과 AI 데이터센터 협력을 추진하고 있다. 엔비디아와도 SK하이닉스의 차세대 메모리 협력, SK텔레콤의 기가와트급 AI 클라우드 구축을 논의하고 있다. AI 시대의 병목이 GPU만이 아니라 메모리, 전력, 냉각, 데이터센터 운영으로 넓어지고 있는 만큼 SK가 가진 산업군을 하나의 패키지로 제시하려는 전략이다. 최 회장의 메시지는 SK의 미래를 ‘AI 인프라 그룹’으로 재정의하려는 선언에 가깝다. 과거 SK가 반도체, 통신, 에너지, 화학, 바이오 등으로 분산된 포트폴리오를 키워왔다면, 앞으로는 이 자산을 AI라는 공통 축으로 다시 연결해야 한다는 것이다. SK하이닉스가 AI 메모리의 앞단을 맡고 SK텔레콤이 AI 클라우드와 서비스 접점을 만들며 에너지 계열이 데이터센터 전력 수요를 뒷받침하는 구조다. 과제도 분명하다. AX가 조직 성과로 이어지려면 계열사별 데이터와 업무 프로세스가 연결돼야 한다. AI 에이전트가 실제 의사결정과 현장 운영에 들어가면 보안, 권한, 책임, 검증 체계도 함께 정교해져야 한다. AI를 많이 쓰는 것과 AI로 돈을 버는 것은 다른 문제다. 최 회장이 “지금 전속력으로 전방위적인 AX를 실행하지 않는다면 절호의 기회는 다시 쉽게 오지 않을 것”이라고 강조한 것도 이 때문이다. AI 인프라 경쟁은 속도전이다. 메모리 공급을 늘리고 데이터센터를 짓고 전력을 확보하는 기업만이 글로벌 빅테크와 협상할 수 있다. 내부 운영 혁신이 늦어지면 외부 사업 기회도 놓칠 수 있다. 이번 포럼에서는 ‘스카이(SKAI)’로 명명된 AI 에이전트가 경영진 논의 내용을 실시간으로 요약 발표하고 AI 패널이 토론에 참여했다. 이는 SK가 AI를 보여주기식 기술이 아니라 실제 회의와 의사결정 과정에 넣기 시작했다는 점에서 의미가 있다. SK의 미래는 이제 반도체 한 축만으로 설명되지 않는다. AI 시대의 승자는 칩을 만들고, 데이터센터를 운영하고, 전력을 조달하고, 기업과 산업 현장에 AI를 적용하는 전 과정을 묶는 쪽에서 나올 가능성이 크다. 최태원의 AX 주문은 SK 구성원에게는 일하는 방식의 변화 요구이고 시장에는 SK가 AI 인프라 전쟁의 한가운데로 들어서겠다는 신호다. ‘1인 1 AI 에이전트’가 구호를 넘어 생산성, 비용 절감, 신사업 매출로 이어질 때 최태원의 AI 비전은 그룹의 다음 성장 공식이 될 수 있다.2026-06-14 11:00:09
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SKT 뉴스룸, AX·CX 변화 기록하는 'Good Change' 캠페인 전개 [경제일보] SK텔레콤 뉴스룸이 인공지능 전환(AX)과 고객 가치 혁신(CX) 과정을 기록하는 ‘Good Change’ 캠페인을 전개한다. AI를 통한 일하는 방식의 변화와 고객 신뢰 회복 과정을 외부 전문가, 구성원, 고객의 시선으로 조명하는 장기 프로젝트다. SK텔레콤은 뉴스룸을 통해 ‘Good Change’ 캠페인을 9월까지 진행한다고 18일 밝혔다. 이번 캠페인은 정재헌 SK텔레콤 CEO가 지난 4월 취임 6개월 타운홀 미팅에서 강조한 “AX를 통한 일하는 방식의 혁신과 CX를 통한 고객 신뢰 회복” 메시지를 구체적인 실천 사례로 보여주는 데 초점을 맞췄다. SKT 뉴스룸도 해당 캠페인이 AX와 CX가 기업 문화를 바꾸고 고객 신뢰를 회복하는 과정을 기록하는 프로젝트라고 설명했다. 캠페인은 크게 세 가지 축으로 구성된다. 외부 전문가의 시각을 담은 ‘Insight’, 실제 변화를 만들어가는 구성원을 조명하는 ‘Makers’, 고객이 직접 참여하는 이벤트 시리즈다. ‘Insight’ 시리즈에서는 AI 전문가와 고객신뢰 위원회 위원 등이 참여해 AI 전환과 고객 신뢰 회복에 대한 다양한 관점을 제시한다. AX 분야에서는 글로벌 AI 전략과 기업 변화 방향을 다루고, CX 분야에서는 고객 신뢰 회복의 의미와 방향성을 짚는다. SK텔레콤은 지난해 5월 고객 신뢰 회복을 위해 외부 전문가로 구성된 고객신뢰 위원회를 출범시킨 바 있다. 고객신뢰 위원회는 고객 의견을 듣고 SKT의 고객 신뢰 향상 방안을 검증·자문하는 역할을 맡고 있다. 신종원 고객신뢰 위원회 위원은 뉴스룸 기고에서 고객의 목소리를 듣는 것이 신뢰 회복의 출발점이라고 강조했다. ‘Makers’ 시리즈는 현장에서 AX와 CX 변화를 실행하는 구성원들의 이야기를 담는다. SKT는 ‘1인 1 AI 에이전트’ 전략 아래 구성원이 자신의 업무에 맞는 AI 에이전트를 설계·활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 에이닷 비즈, 폴라리스, 플레이그라운드 등 다양한 플랫폼을 기반으로 한 업무 혁신 사례도 소개할 예정이다. 이번 캠페인은 SKT가 추진 중인 AX 사업 방향과도 맞닿아 있다. 정재헌 CEO는 취임 6개월 타운홀 미팅에서 AI를 미래 성장의 핵심 축으로 삼고, B2B 사업 전담 조직 신설과 AI 데이터센터 사업 조직 확대 등 AX 전환을 본격 추진하겠다고 밝힌 바 있다. CX 분야에서는 고객 접점 현장의 변화 사례를 지속적으로 다룬다. SKT는 창립기념일을 맞아 임원과 고객신뢰위원회 위원들이 현장을 찾아 고객 불편과 요구를 직접 듣는 활동을 진행한 바 있다. 당시 정재헌 CEO는 시니어 고객을 대상으로 보이스피싱 예방 교육과 통신 서비스 상담을 진행했다. 참여형 이벤트는 고객이 직접 SKT에 기대하는 변화와 개선 아이디어를 남기는 방식으로 운영된다. 고객이 서비스 이용 과정에서 느낀 경험과 의견을 전달하면, 이를 향후 변화 과정에 반영한다는 취지다. AI 활용 사례 공모전도 진행해 업무, 육아, 학습, 취미 등 일상에서 AI로 변화를 경험한 고객 사례를 모집할 예정이다. SKT는 이번 캠페인을 통해 AI를 어렵고 낯선 기술이 아니라 실제 생활과 업무를 바꾸는 도구로 전달한다는 계획이다. 또 AX와 CX 변화 과정을 뉴스룸 콘텐츠로 축적해 고객 공감과 브랜드 신뢰를 높이겠다는 구상이다. 이번 캠페인은 기업 커뮤니케이션 방식에서도 의미가 있다. 완성된 결과만 알리는 방식이 아니라 변화의 과정과 내부 실행 사례, 고객 의견을 함께 기록하는 구조이기 때문이다. AI 전환과 고객 신뢰 회복이 단기간에 완성되기 어려운 과제인 만큼, 지속적인 공개와 피드백이 신뢰 형성의 핵심이 될 수 있다. SK텔레콤 관계자는 “Good Change는 완성된 결과보다 변화의 과정 자체에 주목하는 캠페인”이라며 “앞으로도 고객 가치 혁신과 AI 전환의 다양한 순간들을 지속 기록해 나갈 예정”이라고 말했다.2026-05-18 10:32:08
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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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