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중기대출 270조 달성… 장민영호, 여신심사·업무 혁신 'AI 승부수' 장민영 IBK기업은행장이 중소기업금융 1위라는 강점을 바탕으로 생산적 금융과 인공지능(AI)을 앞세운 체질 전환에 속도를 내고 있다. 올해 상반기 중소기업대출 잔액은 270조원까지 늘었다. 중소기업대출 시장점유율은 24.6%대로 역대 최고 수준을 유지했다. 중소기업 대출 중심의 정책금융 역량을 첨단산업과 혁신기업 투자로 확장하는 한편 축적한 데이터를 AI와 결합해 여신심사와 영업·업무 방식 전환도 추진한다. 다만 올해 상반기 당기순이익은 전년 동기보다 감소한 가운데 생산적 금융 확대와 함께 수익성과 건전성, 자본여력을 관리하는 것도 과제로 남아 있다. ◆생산적 금융 300조…중소기업 성장 지원 넓힌다 장 행장이 가장 힘을 싣는 분야는 생산적 금융이다. 기업은행은 오는 2030년까지 총 300조원을 공급하는 ‘30-300 프로젝트’를 추진하고 있다. 기존 중소기업·소상공인 지원을 기반으로 AI와 반도체, 에너지 등 미래산업과 혁신기업, 지역 성장기업으로 금융 공급 범위를 넓힌다는 계획이다. 지원 방식도 다양화한다. IBK캐피탈·투자증권·자산운용·벤처투자 등 계열사 역량을 결합해 기업 발굴과 투자부터 상장, 성장, 글로벌 진출까지 지원하는 체계를 구축하고 있다. 향후 3년간 5000억원 규모의 메자닌 펀드를 조성하고 에너지·인프라 분야 투자도 확대할 예정이다. 하반기 조직개편에서는 생산적 금융과 포용금융을 전담하는 생산적포용금융부를 신설하고 투자 부문의 정책사업 기능을 강화했다. ◆중기대출 270조…시장점유율 24.6%대 역대 최고 기업은행의 주력 사업인 중소기업금융도 성장세를 이어갔다. 지난 6월 말 중소기업대출 잔액은 270조원이다. 중기금융시장 점유율은 24.6%대로 역대 최고 수준을 달성했다. 은행계정 원화대출 기준 기업자금대출 가운데 운전자금은 136조1945억원으로 지난해 말보다 3.1% 증가했다. 시설자금은 141조7489억원으로 같은 기간 2.6% 늘었다. 가계자금대출은 42조9717억원으로 지난해 말 43조476억원보다 0.2% 감소했다. ◆AI 네이티브 뱅크…여신심사부터 바꾼다 장 행장의 또 다른 핵심 전략은 AI다. 기업은행은 하반기 조직개편을 통해 기존 디지털그룹을 AX전략그룹으로 재편하고 AI 전략 수립과 실행을 총괄하는 체계를 구축했다. 데이터 활용과 내부통제 관련 조직도 확대했다. 기업은행은 △초개인화 AI뱅킹 △AI 지능형 여신심사 △AI Agent 기반 업무 환경 구축을 추진한다. AI를 개별 서비스에 적용하는 데 그치지 않고 고객 접점부터 심사와 내부 업무까지 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 특히 중소기업 금융 과정에서 축적한 데이터를 활용해 기존 담보와 재무정보 중심의 여신심사 보완에 나선다. 기업의 기술력과 성장성, 미래 현금흐름 등을 평가에 반영해 자금 공급 대상과 리스크를 보다 세밀하게 판단하는 체계를 마련할 방침이다. ◆순익 감소 속 건전성·자본관리 병행 정책금융 공급을 확대하는 가운데 수익성과 자본여력을 관리하는 것은 과제로 남아 있다. 기업은행의 올해 상반기 연결 당기순이익은 1조4429억원으로 전년 동기 대비 4.4% 감소했다. 별도 순이익도 1조2078억원으로 전년 동기보다 9.0% 줄었다. 은행 이자이익은 3조7692억원으로 6.2% 증가했으나 환율 상승에 따른 외환 관련 손익 감소와 대손충당금 증가 등이 순이익 감소에 영향을 미쳤다. 지난 6월 말 고정이하여신비율은 1.27%를 기록했다. 대손비용률은 0.46%로 지난해 말보다 0.01%포인트(p) 낮아졌다. 자본비율은 소폭 개선됐다. 보통주자본(CET1)비율은 11.49%로 지난해 말 11.48%보다 0.01%p 상승했다. 국제결제은행(BIS) 기준 자기자본비율도 14.80%로 지난해 말 14.78%보다 0.02%p 올랐다. 생산적 금융 확대에 따른 위험가중자산 관리도 중요해지고 있다. 지난 6월 말 위험가중자산은 274조6238억원으로 지난해 말보다 약 10조5000억원 늘었다. BIS비율은 소폭 상승했지만 향후 대출과 투자 공급이 확대되는 만큼 자본여력과 리스크 관리의 균형이 중요해질 전망이다. 기업은행은 생산적 금융 확대에 필요한 자본여력을 확보하기 위해 BIS비율 관리시스템을 고도화하고 위험가중자산(RWA) 관리와 여신심사 체계 개선을 추진하고 있다. ◆자금·리스크 두루 거친 내부 출신 CEO 장 행장은 기업은행 내부에서 자금과 연구, 영업현장, 리스크관리 등의 업무를 거친 뒤 자산운용사 경영까지 경험한 인물로 평가된다. 지난 1989년 기업은행에 입행해 자금운용부장과 IBK경제연구소장, 강북지역본부장, 리스크관리그룹장을 지냈으며 2023년 IBK자산운용 부사장에 이어 2024년 대표이사를 맡았다. 올해 기업은행장 취임 이후에는 기존 중소기업금융 경쟁력을 유지하면서 사업 방식과 조직 체계를 바꾸는 데 초점을 두고 있다. 하반기 조직개편에서는 그룹과 지역본부에 인사 권한을 확대하고 현장 의견을 인력 배치에 반영하는 책임인사제를 강화했다. CIB그룹에는 글로벌투자 기능을 모으고 자산관리그룹에는 연금사업본부를 편제해 사업 간 연계도 확대했다. 창립 65주년에는 새로운 미래 비전인 ‘ON-IBK’를 제시했다. 생산적 금융과 AI 전환을 동시에 추진하면서 중소기업금융 중심의 정책은행 역할을 확장하는 것이 장 행장 체제의 핵심 과제로 자리 잡고 있다. [아주경제 2026년 08월 27일자 15면에 게재된 기사입니다.]
2026-08-27 13:01:45
지리자동차그룹, 7월 글로벌 판매 25만대…지커 판매 111%↑ [경제일보] 지리자동차그룹의 7월 글로벌 판매량이 25만161대를 기록했다. 전년 동월 대비 5%, 전월 대비 모두 증가하며 5개월 연속 상승세를 이어갔다. 6일 지리자동차그룹에 따르면 7월 브랜드별 판매량은 지리자동차 19만7942대, 지커 3만5837대, 링크앤코 1만6382대였다. 지커의 판매량은 전년 동기 대비 111% 급증하며 세 브랜드 중 가장 가파른 성장세를 나타냈다. 지리자동차·지커·링크앤코 3개 브랜드의 신에너지차(NEV) 판매량은 합산 16만165대로 전년 동기 대비 23% 늘었다. 해외 시장에서의 성장 폭은 더 두드러졌다. 중국 외 지역 판매량은 10만6663대로 월간 최고치를 새로 썼다. 수출 증가율은 전년 동기 대비 202%에 달했다. 이 중 신에너지차 수출이 6만2604대로 전년 동기 대비 616% 뛰었으며, 전체 수출 물량의 59%가 신에너지차였다. 지커는 상반기 호주와 말레이시아에서 프리미엄 배터리 전기차 브랜드 1위에 올랐다. 모델별로는 지커 7X가 8개 국가·시장의 프리미엄 자동차 부문 선두를 차지했다. 지커 009는 태국 프리미엄 전기 MPV 판매 1위와 말레이시아 순수 전기 MPV 부문 1위를 동시에 지켰다. 중장기 전략도 함께 공개됐다. 그룹은 지능형 모빌리티 기술 연구를 위해 ‘2030 랩’을 신설하기로 했다. 풀도메인 AI 전략 아래 음향, 광학, 자동차 안전, 전력 반도체, 디지털 섀시, 체화 지능, 데이터 과학, 대형 언어 모델, AI 에이전트 등을 연구 분야로 다룰 계획이다. 제품 라인업에서는 하이브리드(HEV) 기술로 내연기관차의 전동화를 추진한다. 동시에 한 연료 탱크에서 메탄올과 가솔린을 임의 비율로 섞어 쓸 수 있는 차세대 메탄올 하이브리드 기술을 준비 중이다. 이 기술을 적용한 신모델 2종이 조만간 출시될 예정이다.
2026-08-06 10:33:13
통신사 넘어 AI 인프라 기업으로…SKT, SK하이퍼 앞세워 데이터센터 주도권 경쟁 [경제일보] SK텔레콤이 대규모 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 사업 확대를 위한 투자 전략을 구체화했다. 15GW 규모 AI 인프라 구축을 추진하는 가운데, 직접 투자 부담을 줄이고 고객 확보와 외부 투자 유치를 병행하는 방식으로 사업 확장에 나선다는 계획이다. 5일 SK텔레콤은 2분기 실적 컨퍼런스콜을 통해 대규모 AI 데이터센터 투자 계획에 따른 재무 부담과 사업 추진 방식을 공개했다. SK텔레콤은 시장의 투자 부담 우려를 고려해 고객 수요를 기반으로 단계적인 데이터센터 구축에 나서고, 외부 투자 활용을 통해 재무 부담을 낮추겠다는 계획이다. 앞서 SK텔레콤은 지난달 AI 데이터센터 사업 개발을 전담하는 자회사 'SK하이퍼'를 설립하고, 오는 2029년까지 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 발표했다. 생성형 AI 확산으로 글로벌 빅테크 기업들의 AI 인프라 수요가 확대되는 가운데, 데이터센터 사업을 통신 이후 새로운 성장축으로 육성한다는 전략이다. SK하이퍼는 AI 데이터센터 사업 개발을 전담하는 역할을 맡는다. 데이터센터 구축에 필요한 부지와 전력을 선제적으로 확보하고 글로벌 고객을 유치해 개별 프로젝트를 구체화하는 것이 핵심이다. SK텔레콤은 SK하이퍼에 총 7500억원 규모의 출자를 약정했다. 이 자금은 울산 등 사업 부지 확보와 기가와트(GW)급 AI 데이터센터 운영에 필요한 변전 설비 구축 등 초기 사업 개발에 활용될 예정이다. 다만 시장에서는 5GW 규모 AI 데이터센터 구축에 필요한 막대한 투자 비용과 재무 부담에 대한 우려가 제기돼 왔다. 데이터센터는 부지 확보부터 전력 인프라 구축, GPU 서버 운영까지 대규모 투자가 필요한 사업인 만큼 통신기업인 SK텔레콤이 직접 감당하기에는 부담이 크다는 지적이다. 이에 SK텔레콤은 직접 투자 중심의 사업 확대가 아닌 외부 자금을 활용하는 방식으로 사업을 추진한다는 계획을 강조했다. 이재신 SK텔레콤 AI사업개발담당 부사장은 "SK 하이퍼는 SK 브로드밴드가 추진 중인 기존 데이터센터 사업과는 별개로 15GW AI 데이터센터 사업 추진을 위해 신설한 공익 법인으로서 이미 별도의 인력과 조직을 갖추고 있다"며 "향후 사업 추진 과정에서 SK텔레콤의 글로벌 빅테크 고객 네트워크와 사업개발 역량, SK 브로드밴드의 데이터센터 구축 운영 전문성을 적극 활용하는 등 그룹 차원의 역량을 결합해 사업 시너지를 만들어 갈 계획"이라고 설명했다. 이어 "AI 데이터센터 사업은 상당한 규모의 투자가 수반되는 사업으로, 계획하고 있는 규모 전부를 당사가 직접 투자하는 것은 현실적으로 한계가 있다"며 "사업 추진에 소요되는 투자 자금은 전략적 파트너 투자, 프로젝트 파이낸싱 등 다양한 방식의 외부 투자를 최대한 활용해 조달할 계획"이라고 말했다. 올해 SK하이퍼에 투입되는 투자 규모는 약 3300억원 수준으로, 잔여 출자금은 내년 이후 분할 집행할 예정이다. SK텔레콤은 안정적인 현금흐름을 기반으로 주주환원 정책에도 영향을 주지 않는 수준에서 AI 인프라 투자를 진행한다는 방침이다. AI 데이터센터 시장 확대 배경에는 생성형 AI에서 추론 중심으로 AI 활용 영역이 확대되는 흐름이 자리 잡고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에 적용되면서 고성능 컴퓨팅 자원과 안정적인 인프라 확보가 중요해지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 글로벌 빅테크 기업들의 AI 인프라 투자 수요가 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 전력, 부지, 네트워크 등 AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 요소를 동시에 확보한 입지가 제한적인 만큼 국내 AI 인프라 시장 경쟁력이 높아질 수 있다는 판단이다. SK텔레콤은 SK하이퍼를 중심으로 글로벌 고객 유치에도 속도를 낸다. 울산 사업을 시작으로 글로벌 빅테크 기업들과 협의를 진행하고 고객 요구 조건에 맞춰 단계적으로 AI 데이터센터 용량을 확대한다는 계획이다. 특히 SK텔레콤은 SK그룹 차원의 AI 인프라 역량 결집을 통해 경쟁력을 확보한다는 전략이다. SK브로드밴드가 보유한 데이터센터 구축·운영 경험과 SK텔레콤의 글로벌 고객 네트워크, SK그룹 내 반도체 및 AI 투자 역량을 결합해 AI 인프라 밸류체인을 구축한다는 구상이다. SK텔레콤은 최근 SK하이닉스의 AI 투자 법인에도 출자를 결정하며 AI 인프라 생태계 확대에 나서고 있다. AI 투자 법인을 통해 AI 관련 핵심 기술과 글로벌 파트너십을 확보하고 이를 AI 데이터센터 사업 경쟁력 강화로 연결한다는 방침이다. SK텔레콤은 통신 사업의 안정적인 수익 기반을 유지하면서 AI 인프라 기업으로의 전환을 가속한다는 계획이다. AI 데이터센터, 네트워크, 클라우드 역량을 결합해 국내를 넘어 아시아 AI 인프라 허브 구축에 나선다는 전략이다. 최동희 SK텔레콤 AI전략기획실장 상무는 "당사는 그동안 AI 사업을 확대하는 과정에서 핵심 기술과 신규 사업 기회를 확보하기 위해 다양한 전략적 투자를 실행해 왔다"며 "향후 AI 투자 법인을 통해 AI 데이터센터 핵심 기술과 글로벌 파트너십을 적시 확보할 계획"이라고 말했다. 이어 "현재 AI 투자 법인은 경영진을 구상하고 있으며 당사는 이사회의 참여를 통해 AI 사업 경쟁력 변화에 필요한 역량과 네트워킹을 지속 확보하는 등 시너지를 만들어 갈 계획"이라고 강조했다.
2026-08-05 17:09:18
"공항 운영도 AI 시대"…LG CNS, 14개 공항 AX 청사진 만든다 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조·금융을 넘어 국가 기반시설 영역으로 확산하면서 공공 인프라의 AI 전환(AX) 경쟁이 본격화되고 있다. 한국공항공사가 전국 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 중장기 전략 수립을 진행하는 가운데 LG CNS가 사업자로 참여하며 공항 운영·안전·고객 서비스 전반의 AI 전환 밑그림 마련에 나선다. 5일 LG CNS는 한국공항공사의 'KAC AI 마스터플랜(ISMP) 수립' 사업을 수주했다고 밝혔다. 이번 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 전략과 실행 로드맵을 마련하는 프로젝트다. 한국공항공사는 재정경제부가 선정한 'AI 선도기관'으로, 2025년부터 'AI 혁신을 통한 미래공항 구현'을 목표로 총 50개의 AI 혁신 과제를 추진하고 있다. 이번 사업을 통해 공항 업무 전반에서 AI 적용이 가능한 분야를 발굴하고 중장기 실행 계획을 수립한다는 계획이다. LG CNS는 이번 사업에서 AI 전략 컨설팅부터 AI·데이터 아키텍처 설계, AI 거버넌스 구축, 주요 과제 기술검증(PoC), 후속 사업 실행 계획 수립까지 전 과정을 담당한다. 적용 대상은 공항 운영 최적화, 고객 서비스 개선, 안전관리 체계 고도화 등이다. 단순 업무 자동화를 넘어 공항 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하고 현장 대응 속도를 높이는 AI 활용 모델을 마련한다는 방침이다. 대표적인 적용 사례로는 에이전틱 AI 기반 안전관리 서비스가 꼽힌다. 현장 직원이 음성으로 이상 상황을 기록하면 AI 에이전트가 내용을 분석해 보고서 초안을 작성하고, 상황별 대응 절차를 안내하는 방식이다. 현재 공항 현장에서는 장애나 안전 문제가 발생하면 담당자가 상황을 확인하고 보고서를 작성한 뒤 관련 매뉴얼을 찾아 대응하는 과정을 거친다. LG CNS는 AI 에이전트를 활용하면 반복적인 기록·정리 업무를 줄이고, 현장 직원이 대응과 판단에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 항공기 운항, 승객 이동, 시설 관리, 보안 등 다양한 영역에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하고 활용해야 하는 수요가 커지면서 기존 시스템만으로는 운영 효율화에 한계가 있는 것으로 알려졌다. 공항 서비스가 갈수록 복잡해지고 있기 때문에 AI가 공항 운영 현장에 적용되는 배경으로 작용하고 있다. 특히 최근 기업과 공공기관의 AI 도입 방향은 생성형 AI 활용을 넘어 업무를 직접 수행하는 에이전틱 AI로 이동하고 있다. 단순 질의응답이나 문서 작성 지원을 넘어 데이터를 분석하고 필요한 업무를 자동으로 처리하는 AI 활용 사례가 늘면서 산업별 특화 AI 플랫폼 구축 경쟁도 확대되는 중이다. 공공 인프라 분야 역시 AI 전환의 주요 시장으로 떠오르고 있다. 정부가 공공기관을 중심으로 AI 활용 확대를 추진하면서 금융·제조·유통 등에 집중됐던 AX 사업이 공항, 교통, 에너지 등 국가 기반시설 영역으로 확대되는 모습이다. 이에 대형 IT 서비스 기업들의 공공 AX 경쟁도 치열해질 전망이다. 기업들은 단순 시스템 구축 역량을 넘어 생성형 AI, 클라우드, 데이터 플랫폼, 보안 등 AI 전환에 필요한 전 영역을 제공하는 종합 사업자로 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. LG CNS 역시 이번 사업을 계기로 공공 인프라 AX 시장 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LG CNS는 금융, 제조, 물류, 유통 등 다양한 산업 분야에서 축적한 AI·클라우드·데이터 역량을 기반으로 산업별 맞춤형 AX 사업을 확대하고 있다. 특히 공항과 같은 국가 기반시설 분야에서는 안정적인 운영과 보안, 데이터 관리 역량이 중요한 만큼 LG CNS가 보유한 시스템 통합(SI) 경험과 AI 기술을 결합해 새로운 사업 기회를 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부장 전무는 "이번 사업은 단순한 정보화 전략 수립을 넘어 대한민국 공항산업의 AI 전환 방향을 설계하는 의미 있는 프로젝트"라며 "LG CNS가 보유한 AX 역량을 바탕으로 한국공항공사의 AI 기반 미래공항 모델 구현에 기여하겠다"고 말했다.
2026-08-05 10:58:48
SK텔레콤, 로봇마다 '훈련 언어' 달라 못 배운다…피지컬AI 기술 표준 선도 [경제일보] SK텔레콤이 제조 현장에서 축적한 디지털 트윈 기술을 로봇 학습으로 확장하고 국제표준 선점에 나섰다. 로봇 제조사와 플랫폼마다 제각각인 데이터 형식과 연결 방식을 통일해 피지컬 인공지능(AI) 생태계의 공통 기반을 마련하겠다는 구상이다. SK텔레콤은 지난 14일부터 22일까지 스위스 제네바에서 열린 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T) 회의에서 자사가 제안한 ‘로봇 데이터 팩토리(RDF) 연동 구조 및 방식’이 신규 표준화 과제로 채택됐다고 23일 밝혔다. 다만 신규 과제 채택은 국제표준 확정을 의미하지 않는다. 회원국과 참여 기업의 논의를 거쳐 구체적인 구조와 기술 요건을 정하고 최종 승인을 받아야 한다. SK텔레콤이 국제표준 논의를 공식적으로 시작할 수 있는 발판을 확보했다는 데 의미가 있다. 로봇 데이터는 지능형 로봇을 훈련시키는 연습 문제와 같다. 로봇이 물체를 집고 옮기거나 공구를 사용하는 방법을 학습하려면 관절 움직임과 카메라 영상, 힘·촉각 센서, 작업 성공 여부 등이 담긴 대규모 데이터가 필요하다. 문제는 로봇 기종과 운영 소프트웨어마다 데이터 형식과 인터페이스가 다르다는 점이다. 한 공장에서 수집한 로봇 데이터를 다른 제조사의 로봇이나 학습 플랫폼에 곧바로 적용하기 어렵다. 개별 기업이 데이터를 별도로 수집하면 비용이 늘고 학습 품질도 일정하게 유지하기 힘들다. 휴머노이드 확산을 위해 하드웨어 성능만큼 데이터 호환성이 중요해진 배경이다. SK텔레콤이 제안한 RDF는 로봇 데이터를 생성·가공·저장하고 AI 학습에 공급하는 일련의 체계를 뜻한다. 이번 과제에서는 RDF를 △서비스 △로봇 모델·데이터 △인프라 △디바이스 △관리 등 5개 계층으로 나누고 각 계층의 역할과 데이터 교환 방식을 정의한다. 표준이 마련되면 특정 로봇이나 플랫폼에 종속되지 않고 데이터 생성 기능과 학습 모델, 시뮬레이터 등을 연결하거나 교체하기 쉬워진다. 로봇 제조사는 데이터 수집 시스템을 처음부터 개발하는 부담을 줄이고, AI 기업은 여러 기종에서 확보한 데이터를 학습에 활용할 수 있다. SK텔레콤의 강점은 실제 제조 현장과 연결된 디지털 트윈 경험이다. 회사는 SK하이닉스와 반도체 제조 환경을 가상공간에 구현하는 디지털 트윈 플랫폼을 구축해왔다. 이를 로봇 분야로 확장하면 실제 장비를 반복적으로 움직이지 않고도 가상 공장에서 다양한 작업과 돌발 상황을 재현해 학습 데이터를 만들 수 있다. SK텔레콤은 하반기 디지털 트윈 기반 로봇 학습 플랫폼 출시를 준비하고 있다. 이번 표준화 작업을 플랫폼에 반영해 국내외 로봇·AI 기업과 연구기관이 데이터를 교환하고 학습 모델을 적용할 수 있는 기반을 확보한다는 전략이다. 통신사가 네트워크 제공을 넘어 데이터 생성과 AI 모델 학습을 연결하는 피지컬 AI 인프라 사업자로 영역을 넓히는 시도이기도 하다. 국제표준화 경험도 축적하고 있다. SK텔레콤은 2024년 신규 과제로 채택된 AI 데이터센터 연동 구조를 약 2년간의 논의 끝에 올해 ITU-T 국제표준으로 확정한 바 있다. RDF 역시 여러 국가와 기업의 참여를 끌어내고 실제 로봇 환경에서 호환성을 입증하는 작업이 뒤따라야 한다. 표준화만으로 데이터 생태계가 완성되는 것은 아니다. 로봇 데이터의 소유권과 사용 범위, 개인정보·산업기밀 보호, 센서별 품질 기준도 함께 정립해야 한다. 가상공간에서 만든 데이터와 실제 작업 환경 사이의 차이를 줄이는 검증 체계도 필요하다. 최동희 SK텔레콤 AI전략기획실장은 “피지컬 AI 분야에서 축적한 디지털 트윈과 AI 역량을 바탕으로 국제표준 논의를 선도할 기반을 마련했다”며 “로봇 학습 플랫폼과 AI 모델을 아우르는 기술 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.
2026-07-23 13:48:30
예금보험공사 [경제일보] ◇ 1급 승진 ▲ 성과경영실장 장은익 ▲ 금투리스크관리부장 황우진 ▲재무관리부장 최지만 ◇ 2급 승진 ▲ 기획조정부 팀장 김도형 ▲ 금융회사경영지원부 팀장 최용석 ▲ 예금보험연구소 팀장 김민경 ▲ 인사지원부 팀장 김대의 ◇ 3급 승진 ▲ 김은애 ▲ 김지수 ▲ 김철현 ▲ 윤슬기 ▲ 정원식 ▲ 최주영 ▲ 하성규 ◇ 4급 승진 ▲ 고혜빈 ▲ 김송희 ▲ 김지수 ▲ 박민영 ▲ 심미령 ▲ 이명준 ▲ 이삭 ▲ 이지완 ▲ 임찬우 ▲ 정숙연 ▲ 조해정 ▲ 조현재 ▲ 최선 ▲ 하준호 ▲ 한지수 ◇ 사무서무직·업무지원직 승진 ▲ 박준용(2등급) ▲ 연주영(3등급) ▲ 정은수(3등급<업무지원>) ▲ 노하나(3등급<업무지원>) ◇ 부서장 신규보임 ▲ 상호금융지원부장 박상희 ▲ AI전략부장 강병완 ▲ IT운영부장 신동민 ▲ 우체국금융개발원 파견 한성주 ▲ 경찰대학 파견 강동훈 ▲ 금융감독원 파견 고기태 ▲ 서울지역 통할실장 박상엽 ▲ 한국무역보험공사 파견 홍성찬 ◇ 팀장 신규보임 ▲ 홍보실 팀장 김수애 ▲ 보험리스크관리부 팀장 김찬영 ▲ 관리지원부 팀장 류효석 ▲ 금융안정실 팀장 최종원 ▲ 금융안정실 팀장 서아라 ▲ 상호금융지원부 팀장 이순구 ▲ 예금보험제도개선TF 팀장 심동관 ▲ 채권관리부 팀장 손수민 ▲ 관리지원부 팀장 육진관 ▲ 국무조정실 파견안효상 ◇ 부서장 전보 발령 ▲ 기획조정부장 진호정 ▲ 내부통제부장 박병극 ▲ 국제협력실장 윤홍규 ▲ 홍보실장 염유동 ▲ 차등평가부장 조계황 ▲ 은행리스크관리부장이지현 ▲ 금투리스크관리부장 황인목 ▲ 저축은행리스크관리부장 양동완 ▲ 금융회사경영지원부장 박해범 ▲ 금융정리부장 박용식 ▲ 예금보호정책부장 최지만 ▲ 착오송금반환지원부장 윤성원 ▲ 기금정책부장 이인락 ▲ 예금보험제도개선TF실장 김경중 ▲ 회수기획부장 우정수 ▲조사기획부장 정의석 ▲ 부실책임조사실장 김현석 ▲ 인사지원부장 황우진 ▲ 관리지원부장 남영진 ▲ 비서실장 이광섭 ▲ 한국은행 파견 강호성 ▲ 충청지역 통할실장 유성기 ▲ 파산재단 파견 최승호
2026-07-23 09:59:08
IBK기업은행, 하반기 조직개편·정기인사 단행 [경제일보] IBK기업은행이 정책금융 기능 강화와 미래 경쟁력 확보를 위한 2026년 하반기 조직개편과 정기인사를 실시했다고 14일 밝혔다. 이번 조직개편은 생산적 포용금융과 인공지능 전환(AX) 추진에 초점을 맞췄다. 기업은행은 첨단·혁신기업 지원과 개인채무조정 업무를 전담하는 '생산적포용금융부'를 신설했다. 투자 부문에도 정책사업 전담 기능을 강화해 정책금융 수행 체계를 확대했다. 또한 AX 추진을 위해 기존 디지털그룹을 AX전략그룹으로 재편하고 AI 전략 수립과 실행을 총괄하는 조직을 구축했다. 데이터 활용과 내부통제 기능도 강화했다. 사업 부문 간 협업을 높이기 위한 조직 개편도 함께 이뤄졌다. CIB그룹에는 글로벌투자 기능을 통합했으며 자산관리그룹에는 연금사업본부를 신설해 WM·신탁·연금사업 간 연계를 강화했다. 조직 간 협업을 위한 '부문' 제도도 새롭게 도입했다. 이번 정기인사에서는 신임 부행장 3명과 본부장 11명이 선임됐다. 신임 부행장에는 △정은지 금융소비자보호그룹장 △이동운 AX전략그룹장 △정광석 글로벌사업그룹장이 각각 임명됐다. 기업은행은 현장 중심 책임인사 원칙에 따라 그룹과 지역본부에 인사권을 일부 위임하고 팀장급 이하 직원 인사도 현장 의견을 반영해 운영할 계획이다. 기업은행 관계자는 "이번 조직개편과 정기인사를 통해 정책금융기관으로서의 역할을 더욱 충실히 수행하겠다"며 "AX 기반의 미래 경쟁력 확보와 책임경영을 지속 강화해 나갈 예정"이라고 말했다.
2026-07-14 16:56:39
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
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.
2026-07-06 17:10:58
오라클, ISG AI 플랫폼 평가 1위…통합 AI 전략 경쟁력 입증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 AI 플랫폼 경쟁의 핵심이 개별 모델 성능보다 데이터와 거버넌스, AI 에이전트를 얼마나 유기적으로 통합하느냐로 옮겨가고 있다. 이에 오라클이 글로벌 시장조사업체의 AI 플랫폼 평가에서 종합 1위에 오르는 등 기업용 AI 플랫폼 경쟁력을 앞세워 AI 플랫폼 시장 공략을 강화하는 것으로 평가된다. 6일 오라클은 글로벌 기술 조사기관 ISG의 '2026 AI 및 데이터 플랫폼 바이어스 가이드'에서 AI 및 데이터 플랫폼 관련 전체 평가를 통틀어 '종합 리더'로 선정됐다고 밝혔다. 오라클은 AI 및 데이터 플랫폼을 비롯해 AI 에이전트, AI 거버넌스 및 운영, 에이전틱 AI 및 생성형 AI, 소버린 AI 및 데이터 등 총 9개 분야에서 최고 등급인 '모범' 평가를 받았다. ISG는 제품 경쟁력과 고객 경험, 시장 영향력 등을 종합적으로 평가해 기업의 현재와 미래 수요 대응 역량을 분석하는 기관이다. 오라클은 이번 평가를 계기로 데이터와 AI를 통합한 플랫폼 전략을 더욱 강화할 방침이다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트 활용이 확대되는 시장 변화에 맞춰 데이터와 AI 모델, 애플리케이션, AI 에이전트를 하나의 환경에서 운영할 수 있는 통합 플랫폼 경쟁력을 앞세워 기업 고객 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 오라클은 이러한 전략의 핵심으로 '오라클 AI 데이터 플랫폼'을 제시했다. 기업이 데이터가 저장된 환경에서 직접 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 것은 물론 생성형 AI와 에이전틱 AI를 업무 환경에 맞게 적용할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 해당 플랫폼은 데이터와 비즈니스 맥락, 언어, 워크플로우, 거버넌스를 통합 관리해 기업이 AI 서비스를 구축하고 배포, 운영, 모니터링하는 전 과정을 지원한다. 여러 도구를 별도로 연결하지 않고 하나의 플랫폼에서 AI 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원해 시범사업(PoC)에 머물던 AI 활용을 실제 업무 환경으로 확대하는 데 초점을 맞췄다. 특히 AI를 업무 프로세스와 직접 연계해 실무 부서가 AI를 활용한 의사결정을 수행하고 업무 자동화와 지속적인 성능 개선까지 추진할 수 있도록 지원한다. 오라클은 이를 통해 기업들이 AI를 단순 실험 수준이 아닌 전사적인 업무 혁신 도구로 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 오라클은 향후 데이터와 AI를 통합한 플랫폼 경쟁력을 기반으로 기업들이 AI를 실제 업무 환경에 빠르게 적용하고 확장할 수 있도록 지원하는 한편 글로벌 엔터프라이즈 AI 시장에서 입지를 확대해 나갈 계획이다. 아난드 오라클 총괄 부사장은 "엔터프라이즈 AI는 데이터와 AI 모델, 애플리케이션, AI 에이전트가 신뢰도와 거버넌스가 확보된 환경에서 긴밀하게 연결될 때 비로소 실질적인 가치를 창출할 수 있다"며 "이번 ISG의 종합 리더 선정은 고객의 AI 혁신과 확장을 지원하기 위한 오라클의 노력을 보여주는 의미 있는 성과"라고 말했다.
2026-07-06 16:49:53
검색 대신 대화하는 AI…네이버, 상품 추천하는 '에이전트 커머스' 시동 [경제일보] 네이버가 쇼핑 인공지능(AI)을 단순 상품 검색 도구에서 사용자의 관심사와 구매 의도를 먼저 파악해 제안하는 에이전트형 서비스로 고도화하고 있다. 생성형 AI를 활용한 개인화 추천 기능을 강화하며 AI 커머스 경쟁력을 확대하고 있는 것으로 풀이된다. 1일 네이버는 자사 쇼핑 앱(애플리케이션) '네이버플러스 스토어'의 AI 쇼핑 에이전트를 업데이트하고 사용자 맞춤형 대화 제안 기능을 새롭게 선보인다고 밝혔다. AI 쇼핑 에이전트는 지난 2월 네이버플러스 스토어 앱에 베타 버전으로 처음 도입된 서비스다. 그동안 사용자의 관심사와 취향을 기반으로 상품을 탐색하고 요약해 주는 역할을 수행해 왔다. 이번 업데이트의 핵심은 AI가 사용자의 쇼핑 맥락을 보다 정교하게 이해하고 먼저 대화를 제안하는 것이다. 클릭과 찜, 장바구니 담기 등 쇼핑 활동 이력과 최신 트렌드 정보를 종합 분석해 이용자에게 적합한 상품 탐색 방향을 제시하도록 설계됐다. 이에 이용자는 앱 홈 화면에서 AI 쇼핑 에이전트가 먼저 건네는 대화를 따라 자연스럽게 쇼핑을 시작할 수 있게 될 전망이다. 사용자가 검색어를 직접 입력하기보다 AI가 관심사를 파악해 필요한 상품을 먼저 추천할 것으로 알려졌다. 복합 조건이 포함된 상품 탐색도 지원한다. '1인분 밀키트 중 10분 안에 완성되는 상품'이나 '3개 묶음을 1만원대에 구매할 수 있는 상품'처럼 세부 기능과 가격 조건이 포함된 추천 항목을 AI가 먼저 제시한다. 이용자는 복잡한 검색 조건을 일일이 입력하지 않고도 원하는 상품을 보다 빠르게 찾을 수 있다. 최근 생성형 AI 기술 발전으로 쇼핑 서비스 경쟁의 중심이 검색에서 추천으로 이동하고 있다. 단순히 상품 정보를 나열하는 방식에서 벗어나 AI가 이용자의 상황과 취향을 파악해 구매 의사결정을 지원하는 '에이전트 커머스' 경쟁이 본격화되고 있는 것으로 평가된다. 남지웅 네이버 PR 리더는 지난 4월 브리핑에서 "AI는 검색의 확장으로 검색 경쟁력 강화를 위한 네이버의 노력은 AI로 자연스럽게 이어졌다"며 "온서비스 AI 전략 선언 3년차인 올해는 에이전트 전환 원년으로 삼고 네이버 서비스 전반에 AI 에이전트를 도입해서 플랫폼 경쟁력을 강화해 나갈 예정"이라고 말했다. 특히 커머스 플랫폼들은 방대한 이용자 데이터를 기반으로 개인화 추천 역량을 강화하고 있다. AI가 상품 탐색과 비교, 추천까지 수행하면서 이용자의 탐색 시간을 줄이고 구매 전환율을 높이는 것이 주요 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 네이버 역시 쇼핑 검색 데이터와 이용자 행동 데이터를 결합해 AI 기반 쇼핑 경험을 지속적으로 확대하고 있다. 회사는 향후에도 개인화 추천 기능과 AI 에이전트 기술을 고도화해 이용자의 쇼핑 편의성을 높인다는 계획이다. 이정태 네이버 쇼핑 검색&AI 리더는 "AI 쇼핑 에이전트는 단순히 상품을 찾아주는 검색형 도구를 넘어, 사용자의 쇼핑 맥락을 이해하고 다음 행동까지 제안하는 실행형 에이전트로 진화하는 단계"라며 "네이버가 축적해 온 쇼핑 데이터와 AI 기술을 바탕으로 국내 사용자들의 쇼핑 방식과 취향에 가장 최적화된 경험을 제공하고, 일상 속에서 더 스마트한 에이전틱 쇼핑을 경험할 수 있도록 지속적으로 기술을 고도화해 나가겠다"고 말했다.
2026-06-01 10:34:38
연결의 삼성 vs 생활의 LG…차세대 가전 승부처는 '생활 데이터' [경제일보] 삼성전자와 LG전자가 AI홈 패권을 놓고 맞붙고 있다. 과거 가전시장이 냉장고·세탁기·에어컨 등 개별 제품 경쟁이었다면 AI 시대에는 집 전체를 연결하는 '생활 플랫폼' 경쟁으로 전장이 옮겨가는 모습이다. 가전의 정의가 바뀐다…승부처는 '홈 운영체제' 가전의 정의도 바뀌고 있다. 냉장고는 음식을 보관하고 세탁기는 빨래를 하며 에어컨은 온도를 조절하는 역할에 머물렀지만 이제는 상황이 달라졌다. 최근 가전은 집 안 곳곳에서 데이터를 수집하고 사용자의 생활 패턴을 학습해 공간 전체를 연결하는 플랫폼으로 진화하는 모습이다. 생성형 AI 확산은 가전산업의 경쟁 방정식도 바꾸고 있다. 제품 성능과 가격 경쟁이 중심이던 시장이 생활 데이터와 소프트웨어, 플랫폼 경쟁 중심으로 이동하면서 기업들의 AI홈 전략 역시 새로운 성장축으로 떠오르는 모습이다. 가전업계가 말하는 AI홈 역시 결국 같은 질문으로 귀결된다. "누가 집의 운영체제(OS)를 차지할 것인가." 이 거대한 전환의 중심에는 한국 가전산업을 대표하는 두 기업, 삼성전자와 LG전자가 서 있다. 두 회사 모두 AI홈을 미래 성장동력으로 내세우고 있지만 접근 방식은 사뭇 다르다. 삼성전자는 스마트폰과 TV, 가전, 웨어러블 기기를 하나로 연결하는 초연결 생태계를 구축하는 데 집중하고 있다. 반면 LG전자는 냉장고와 세탁기, 에어컨 등 생활 밀착형 가전에서 축적된 데이터를 기반으로 고객의 일상을 이해하는 '공감지능' 전략을 강화하고 있다. "연결의 삼성" vs "생활의 LG" 같은 AI홈을 이야기하지만 삼성은 연결의 확장을, LG는 생활 경험의 심화를 선택한 셈이다. 업계에 따르면 삼성전자가 꺼내든 승부수는 '초연결'이다. 삼성전자는 스마트싱스(SmartThings)를 중심으로 스마트폰과 TV, 가전, 웨어러블 기기를 하나의 플랫폼으로 통합하는 작업을 진행하고 있다. 집 안 기기뿐 아니라 스마트폰을 통해 집 밖에서 발생하는 데이터까지 연결해 고객 경험을 확장하는 것이 핵심이다. 삼성전자의 가장 강력한 무기는 갤럭시 생태계다. 냉장고와 세탁기만으로는 알 수 없는 사용자의 이동 패턴과 건강 정보, 콘텐츠 소비 습관까지 스마트폰과 스마트워치에서 확보할 수 있다. AI홈이 집 안에 머무르지 않고 고객의 일상 전체로 확장될 수 있는 이유다. 삼성전자가 최근 TV를 AI홈 허브로 진화시키고 보안·에너지·헬스케어 기능을 통합하려는 것도 같은 맥락이다. 반면 LG전자는 다른 길을 선택했다. LG전자는 스마트폰 사업에서 철수했지만 생활가전 분야에서는 세계 최고 수준의 경쟁력을 확보하고 있다. 냉장고와 세탁기, 건조기, 스타일러, 에어컨 등 고객이 매일 사용하는 생활가전에서 발생하는 데이터를 기반으로 AI홈을 구축하는 전략이다. LG전자가 강조하는 '공감지능(Affectionate Intelligence)' 역시 여기에 초점이 맞춰져 있다. 고객이 언제 잠드는지, 어떤 시간대에 세탁기를 사용하는지, 실내 공기질 변화에 어떻게 반응하는지 등을 학습해 공간 전체를 최적화하는 방식이다. 삼성이 '더 많은 기기를 연결하는 기업'이라면 LG는 '더 깊게 생활을 이해하는 기업'에 가깝다는 평가가 나온다. AI홈 경쟁의 본질은 결국 데이터 흥미로운 점은 양사의 경쟁이 결국 데이터 확보 경쟁으로 수렴된다는 점이다. 과거 가전 시장에서는 제품을 판매하면 기업과 소비자의 관계가 사실상 종료됐다. 하지만 AI홈 시대에는 제품 판매가 끝이 아니라 시작이다. 제품이 집 안에 설치되는 순간부터 고객의 생활 데이터가 축적되고 이를 기반으로 새로운 서비스와 구독 모델, 에너지 관리 서비스 등이 가능해진다. 업계에서는 향후 가전업체의 기업가치 역시 하드웨어 판매량보다 데이터 기반 플랫폼 경쟁력에 따라 달라질 가능성이 높다고 보고 있다. AI홈이 단순한 가전 기능 경쟁이 아니라 플랫폼 비즈니스로 평가받는 이유다. 개인정보와 수익화…넘어야 할 과제도 AI홈 경쟁의 성패를 좌우할 또 다른 변수는 데이터다. AI 서비스가 고도화될수록 기업들은 보다 정교한 생활 데이터를 확보해야 하지만 개인정보 보호와 데이터 활용 범위를 둘러싼 사회적 논란 역시 커질 수 있다. 가전이 단순 제품에서 플랫폼으로 진화할수록 수집되는 데이터 범위도 확대된다. 냉장고·세탁기·에어컨 사용 정보는 물론 에너지 소비 패턴, 재실 여부, 생활 루틴 등 개인 일상과 직결된 정보가 축적될 수 있기 때문이다. AI홈 경쟁이 고도화될수록 개인정보 보호와 데이터 활용 범위를 둘러싼 논의도 확대될 전망이다. 업계에서는 AI 서비스 경쟁력이 결국 데이터 경쟁력으로 연결되는 만큼 소비자 신뢰 확보 여부가 향후 시장 주도권을 가르는 핵심 변수 중 하나가 될 것으로 보고 있다. 서비스 유료화 여부도 향후 시장 확대 과정에서 주목되는 변수다. 현재 삼성전자와 LG전자 모두 대부분의 AI 기능을 무료로 제공하고 있지만 생성형 AI 기반 개인화 서비스가 고도화될수록 수익화 모델 구축 필요성도 커질 것으로 전망된다. 업계에서는 향후 AI홈 시장이 단순 가전 판매를 넘어 구독형 서비스 중심으로 진화할 가능성에 주목하고 있다. 사용자의 생활 패턴을 분석해 에너지 사용량을 최적화하거나 가전 유지보수, 건강관리, 홈 모니터링 등 맞춤형 서비스를 제공하는 방식이다. 가전업계가 하드웨어 판매 중심 사업 구조에서 플랫폼·서비스 기업으로 전환을 추진하는 만큼 AI 서비스 역시 장기적으로는 새로운 수익원 역할을 맡게 될 것이라는 분석이 나온다. 생활 데이터를 잡아라…AI홈 전쟁의 본질 승자의 윤곽은 아직 뚜렷하지 않다. 과거처럼 냉장고 판매량이나 TV 점유율만으로 시장 우위를 판단할 수 있는 시대도 지났다. AI홈 시장의 경쟁력은 결국 생활 데이터를 기반으로 고객 경험을 고도화하는 능력과 플랫폼 체류 시간을 확대하는 역량에 달려 있다. 연결의 삼성과 생활의 LG. 과거 가전의 기준이 모터와 압축기, 디스플레이였다면 이제는 데이터와 AI가 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 누가 집 안의 기기를 더 많이 연결하느냐가 아니라 누가 고객의 일상을 더 깊게 이해하고 움직이느냐의 싸움이다. AI 시대 가전 패권의 최종 승부처가 냉장고나 세탁기가 아닌 '집의 운영체제'가 되고 있는 이유도 여기에 있다.
2026-05-29 18:03:21
배경훈 "AI 시대 5년 계획도 다시 봐야" [경제일보] 과학기술정보통신부가 인공지능(AI)과 첨단기술 발전에 따른 사회 변화에 대응하기 위해 ‘과학기술·AI 미래전략회의’를 출범했다. 기존 장기 로드맵으로는 생성형 AI와 피지컬 AI처럼 빠르게 등장하는 기술 변화를 따라가기 어렵다는 판단에서다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 13일 서울 광화문 국가과학기술자문회의에서 열린 과학기술·AI 미래전략회의 첫 회의에서 “기존에 잡은 5년, 10년 장기 계획이 의미가 있는 것인가 고민이 된다”며 “미래 전략에 대한 논의가 지금부터 이뤄지고 반영되지 않으면 큰 위기를 맞을 수 있다”고 말했다. 미래전략회의는 과학기술과 AI 발전이 가져올 미래 사회 변화를 예측하고 정책 의제를 정부에 제안하기 위한 전문가 자문위원회다. 과기정통부는 첨단기술이 산업을 넘어 경제 교육 의료 문화 법률 국방 등 사회 전 영역에 영향을 주고 있는 만큼 다양한 분야 전문가 17명을 위원으로 구성했다. 배 부총리는 기존 미래전략의 한계도 지적했다. 그는 “2020년에 과기정통부가 2045년 미래전략을 수립했는데 거기에는 생성형 AI 등장에 관한 미래 로드맵이 없었다”며 “피지컬 AI도 10년 로드맵을 잡고 있었는데 벌써 전반적 논의가 활발하게 이뤄지는 상황”이라고 말했다. 이어 “2030년까지 정부가 잡고 있는 과학기술·인공지능 로드맵이 적정한가에 대한 의구심이 든다”며 “각 분야별 초지능이 만들어지는 상황에서 현재 로드맵과 방향성이 글로벌 경쟁에 적절한지 논의할 필요가 있다”고 강조했다. 최근 앤트로픽의 차세대 AI 모델 ‘미토스’를 둘러싼 논의도 언급했다. 배 부총리는 “질문이 아쉬운 것이 항상 앤트로픽의 글래스윙 프로젝트에 한국이 참여하느냐고 한다”며 “한국도 미토스 같은 수준의 모델을 만들 수 있느냐는 질문이 나와야 한다”고 말했다. 이어 “세계 3위권 경쟁력에 도전하면서도 아직까지 우리의 인식과 준비도가 부족하다고 생각한다”고 덧붙였다. 이날 회의에서는 AI 시대 인간의 역할과 산업별 전환 방향에 대한 논의도 이뤄졌다. 김주호 KAIST 김재철AI대학원 교수는 ‘AI 시대 기술과 사람 사이의 과학, 보이지 않는 격차와 공존의 조건’을 주제로 발제했다. 김 교수는 “우리의 일을 어떻게 바라볼지, AI의 역할을 어떻게 정의하고 사람의 역할을 어떻게 의미 있게 남겨둘지 고민이 필요한 시점”이라며 “응용 시대로 넘어갔을 때도 우리가 톱3에 걸맞은 기술적 준비를 하고 있어야 한다”고 말했다. 국내 1호 AI 영화감독인 권한슬 스튜디오 프리윌루전 대표는 ‘영상 콘텐츠 업계의 AI 전환 현황 및 미래’를 주제로 발표했다. AI가 콘텐츠 제작 방식과 산업 구조를 어떻게 바꾸고 있는지에 대한 현장 사례가 공유됐다. 과기정통부는 이날 첫 회의를 시작으로 미래전략회의를 분기마다 정기 개최한다. 분야별 미래 이슈를 지속 발굴하고 자문위원도 추가로 늘려 각계 의견을 반영할 계획이다. 회의에서 발굴한 아젠다는 유관 연구기관과 협력해 심층 연구하고 결과를 ‘미래 아젠다 시리즈’ 형태로 순차 발표한다. 범부처 협력이 필요한 사안은 과학기술관계장관회의를 통해 논의해 정책 실행력을 확보한다. 이번 회의 출범은 AI 정책의 시간표를 다시 짜야 한다는 문제의식에서 출발했다. 생성형 AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI처럼 기술 변화 속도가 빨라지면서 과거 방식의 중장기 계획만으로는 산업과 안보, 교육, 노동 변화에 대응하기 어렵다는 인식이 커지고 있다. 향후 관건은 논의를 실제 정책과 예산으로 연결하는 일이다. 미래전략회의가 단순 자문기구에 머물지 않으려면 발굴된 의제가 국가 AI 전략, 연구개발 투자, 인재 양성, 규제 정비, 산업 전환 정책에 구체적으로 반영돼야 한다. 특히 AI 주권과 글로벌 톱3 경쟁력을 목표로 한다면 독자 모델 개발과 컴퓨팅 인프라, 데이터, 응용 산업 생태계를 함께 설계해야 한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “AI 등 첨단 기술 발전이 가속화되고 기술혁신이 산업을 넘어 국가 시스템과 일상까지 근본적으로 바꾸는 대전환기에 직면해 있다”며 “미래전략회의를 통해 민과 관의 벽을 허물고 각 분야 대한민국 최고 전문가들의 지혜를 하나로 모아 우리 미래세대를 위한 희망찬 청사진을 함께 설계해 나가겠다”고 말했다.
2026-05-13 18:28:52
민주당 AI 전략공천 굳히기냐 국민의힘 호남 교두보 확보냐 [경제일보] 6·3 지방선거와 함께 치러지는 광주 광산을 국회의원 보궐선거가 광주 정치 지형의 변화를 가늠할 핵심 승부처로 떠오르고 있다. 더불어민주당은 인공지능(AI) 전문가 임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장을 전략공천하며 “AI 중심도시 광주” 비전을 전면에 내세웠고, 국민의힘은 안태욱 전 광주시당위원장을 내세워 민주당 독점 정치 견제론으로 맞서고 있다. 광산을 보선은 민형배 전 의원이 전남광주특별시장 선거 출마를 위해 의원직을 내려놓으면서 치러지게 됐다. 민주당에는 광주 핵심 지역구를 안정적으로 승계해야 하는 방어전이고, 국민의힘에는 호남 정치 지형에 균열 가능성을 시험하는 상징전이라는 평가가 나온다. 광산을은 광주에서도 가장 역동적인 지역으로 꼽힌다. 첨단지구와 수완지구를 중심으로 젊은층과 신도시 인구 유입이 많고, 평동산단과 하남산단 등 산업벨트가 함께 형성돼 있다. 광주형 AI 산업과 미래차 산업, 청년 일자리 문제가 민심의 핵심 축이라는 분석이 나온다. 이번 선거 역시 단순한 지역 보선 이상의 의미를 갖는다. 민주당은 AI 전략공천을 통해 “이재명 정부 AI 국가전략과 광주 미래산업을 연결하겠다”는 구상을 내세우고 있고, 국민의힘은 “민주당 일당 독점이 광주 발전을 가로막았다”는 프레임으로 접근하는 분위기다. 여론 흐름 민주당 압도 우세…국민의힘은 존재감 확보 총력 현재까지 광산을 보궐선거 후보 간 공식 양자대결 여론조사는 확인되지 않는다. 다만 최근 광주 지역 정당 지지도와 정치 지형 조사에서는 민주당 우세 흐름이 뚜렷하게 나타나고 있다. KBC광주방송이 리서치뷰에 의뢰해 2026년 4월 26일부터 27일까지 광주 거주 만 18세 이상 남녀 1000명을 대상으로 실시한 조사에서 정당 지지도는 더불어민주당 63%, 국민의힘 14%로 집계됐다. 조사는 무선 ARS 방식으로 진행됐고 표본오차는 95% 신뢰수준에 ±3.1%포인트다. 자세한 내용은 중앙선거여론조사심의위원회 홈페이지를 참조하면 된다. 광주 정치권에서는 이 수치를 근거로 “광산을 역시 민주당 우세 흐름이 강하다”는 해석이 우세하다. 특히 광주는 전통적으로 민주당 조직 기반이 강한 지역이고, 광산을은 젊은층 비중이 높은 만큼 민주당 핵심 지지층 결집력이 상당할 것이라는 분석도 나온다. 다만 정치권에서는 “민주당 우세와 전략공천 만족도가 반드시 일치하는 것은 아니다”라는 평가도 나온다. 실제 민주당이 임문영 부위원장을 전략공천한 이후 광주 시민단체들은 “과정도 결과도 납득하기 어려운 전략공천”이라며 공개 비판에 나섰다. 광주시민단체협의회는 “전문가가 있어야 할 자리가 반드시 지역 국회의원이냐”는 취지의 성명을 발표하며 전략공천 방식 자체를 문제 삼았다. 정치권 관계자는 “민주당 지지세 자체는 매우 강하지만, 광주 민심이 예전처럼 무조건적이라고 보기도 어렵다”며 “전략공천 과정과 지역 대표성 문제는 선거 막판 변수로 남아 있다”고 말했다. 임문영, AI 성장전략·중앙 네트워크 강점…전략공천 논란은 부담 임문영 후보의 가장 큰 강점은 “AI 중심도시 광주”와 직접 연결되는 상징성이다. 임 후보는 국가인공지능전략위원회 상근부위원장을 맡아 정부 AI 전략 설계에 참여해온 인물이다. 국내 1세대 IT 전문가로 평가받고 있으며, 이재명 대통령이 성남시장과 경기지사 시절 함께 일했던 핵심 정책 인사로도 알려져 있다. 민주당은 바로 이 점을 전략적으로 강조하고 있다. 광주가 추진 중인 AI 산업과 미래차 산업, 국가 데이터센터 사업 등을 중앙정부 AI 전략과 연결할 수 있는 적임자라는 것이다. 실제 임 후보는 출마 이후 “광주를 AI 3대 강국의 중심축으로 만들겠다”며 AI 입법과 국가 투자 확대를 핵심 공약으로 내세우고 있다. 민주당 지도부 역시 “AI 국가전략과 광주 미래산업을 연결할 인물”이라고 평가하며 힘을 싣고 있다. 민주당 조직력 역시 강점이다. 광주는 민주당 핵심 지지 기반이고 광산을 역시 민주당 우세 지역으로 분류된다. 지방의원 조직과 권리당원 조직이 본격적으로 움직일 경우 선거 막판 결집력은 상당할 것이라는 전망이 나온다. 그러나 부담도 적지 않다. 무엇보다 전략공천 후유증이다. 지역 기반 정치인들이 아닌 중앙 AI 전문가를 전략공천한 데 대해 지역 정치권과 시민단체 일각에서는 “낙하산 공천”이라는 반발도 나온다. 특히 “지역 활동 경험이 부족하다”는 문제 제기가 이어지고 있다는 점은 민주당 입장에서 부담이다. 생활밀착형 지역 정치 경험 부족 역시 약점으로 꼽힌다. AI와 미래산업이라는 거대 담론은 강점이지만, 실제 광산을 주민들이 체감하는 교통·주거·돌봄·생활 SOC 문제와 얼마나 연결될 수 있느냐가 관건이라는 분석도 나온다. 정치권에서는 임 후보의 기회요인으로 △AI 국가전략 △민주당 조직 결집 △광주 미래산업 기대감 △청년층 지지 가능성을 꼽는다. 반면 위협요인으로는 △전략공천 반발 △지역 정치 경험 부족 △민주당 독점 피로감 △낮은 투표율 가능성 등을 거론한다. 안태욱, 민주당 독점 견제론 승부수…호남 조직 열세는 한계 국민의힘 안태욱 후보의 가장 큰 강점은 “민주당 일당 독점 견제론”이다. 안 후보는 광주시당위원장을 지낸 지역 정치인으로, 민주당 장기 독점 체제가 광주 발전 정체로 이어졌다는 점을 집중 부각하고 있다. 특히 광주 청년 유출과 산업 경쟁력 문제, 지역경제 침체를 민주당 책임론과 연결하려는 전략을 펴고 있다. 국민의힘 내부에서는 “광주에서 의미 있는 득표율만 확보해도 정치적 의미가 크다”는 평가도 나온다. 실제 광주는 최근 일부 여론조사에서 국민의힘 지지율이 과거보다 소폭 상승 흐름을 보이고 있다는 분석도 나온다. 다만 한계 역시 분명하다. 무엇보다 민주당 조직 기반이 압도적이라는 점이 가장 큰 부담이다. 광산을은 민주당 핵심 지지층 비율이 높은 지역이고, 지방의회와 지역 정치 네트워크 역시 민주당 중심으로 움직이고 있다. 또한 광주에서 국민의힘은 여전히 “정권 견제 세력”보다는 “외부 정당” 이미지가 강하다는 점도 한계로 꼽힌다. 특히 윤석열 정부 시기 누적된 호남 민심 이반이 아직 완전히 회복되지 않았다는 분석도 나온다. 국민의힘 입장에서는 △민주당 전략공천 피로감 △호남 정치 독점 피로감 △청년층 변화 요구가 기회요인으로 꼽힌다. 반면 △낮은 정당 지지율 △조직 열세 △광주 내 보수 기반 취약은 가장 큰 위협요인이라는 분석이 나온다. AI도시냐 정치 피로감이냐…광산을 막판 승부처는 청년층 정치권에서는 이번 광산을 보선 최대 변수로 세 가지를 꼽는다. 첫째는 AI 산업 체감 민심이다. 광주는 AI 중심도시를 핵심 성장전략으로 내세우고 있지만 실제 청년 일자리와 생활 변화로 이어졌느냐를 두고는 평가가 엇갈린다. 임 후보가 AI 비전을 얼마나 생활경제와 연결할 수 있느냐가 핵심이라는 분석이다. 둘째는 전략공천 수용 여부다. 민주당 지지층이 강한 지역이지만, 전략공천 과정 자체에 대한 불만도 일정 부분 존재한다는 평가가 나온다. 민주당이 조직력으로 이를 얼마나 빠르게 봉합하느냐가 변수라는 것이다. 셋째는 청년층 투표율이다. 광산을은 광주에서도 젊은층 비중이 높은 지역이다. 첨단지구·수완지구·신도시 생활권 표심이 실제 투표장에서 어떻게 움직이느냐에 따라 득표율 격차가 달라질 가능성이 있다는 분석이 나온다. 정치권 관계자는 “광산을은 겉으로 보면 민주당 우세 지역처럼 보이지만 실제 내부로 들어가면 AI 산업 기대감과 정치 피로감이 동시에 존재하는 곳”이라며 “민주당이 AI 성장론으로 본진을 안정적으로 굳힐지, 국민의힘이 견제론으로 존재감을 확보할지가 핵심 관전 포인트”라고 말했다. 이어 “이번 광산을 보선은 단순한 지역 재보선이 아니라 광주 민심이 AI 미래산업과 세대교체 흐름을 얼마나 수용할지를 가늠하는 시험대가 될 가능성이 크다”고 했다.
2026-05-13 08:05:01
조용한 혁신의 시간…구광모식 AI 전환, 제조 DNA를 재설계하다 [경제일보] 화려한 AI(인공지능) 경쟁의 중심에는 엔비디아와 반도체가 서 있지만 산업 현장의 판을 바꾸는 진짜 승부는 결국 제조업에서 갈린다. 전통 제조기업 LG는 지금 AI를 단순한 서비스나 기능이 아니라 공장과 공급망, 고객 경험 전반을 재설계하는 도구로 활용하며 '제조 DNA' 자체를 바꾸는 거대한 전환에 나서고 있다. 구광모 LG그룹 회장이 올해 첫 사장단 회의에서 "완벽한 계획보다 빠른 실행이 중요하다"며 AX(AI 전환) 속도전을 직접 주문한 것도 이런 변화의 연장선에 있다. 안정과 신중함의 상징처럼 여겨졌던 LG가 AI 시대를 맞아 누구보다 빠르게 조직과 사업 구조를 바꾸기 시작했다는 평가가 나온다. LG는 오랫동안 '전통 제조업의 강자'로 불려왔다. LG전자와 LG화학, LG에너지솔루션, LG이노텍, LG디스플레이 등 그룹 핵심 계열사 대부분이 실물 제조 경쟁력을 기반으로 성장해왔다. 하지만 AI 시대에는 단순히 제품을 잘 만드는 것만으로는 생존하기 어려워졌다. 제품 설계부터 생산과 품질관리, 물류와 마케팅, 고객 데이터 분석까지 전 과정이 AI와 데이터 중심으로 연결되는 구조로 산업 질서가 재편되고 있기 때문이다. LG는 이를 단순한 디지털 전환 수준이 아니라 제조업의 운영 체계 자체를 바꾸는 문제로 보고 있다. 실제로 최근 LG 내부에서는 AX가 특정 IT 조직만의 과제가 아니라 생산과 연구개발(R&D), 공급망, 고객관리 전반을 아우르는 그룹 차원의 핵심 전략으로 자리 잡는 분위기다. 구 회장은 지난 3월 서울 중구 남산리더십센터에서 열린 사장단 회의에서 AI에 의한 산업 구조 변화를 전기와 인터넷의 등장에 비유하며 "새로운 시대를 준비하기 위한 근본적인 변화를 요구하고 있다"고 했다. 특히 그는 "사업 임팩트가 있는 영역에서 작은 것이라도 빠르게 실행해 성과를 축적하고 확산해야 한다"며 AX의 핵심을 속도와 실행력으로 규정했다. 기존 제조업 강자의 성공 공식이었던 신중한 검토와 안정적 운영만으로는 AI 시대의 속도를 따라가기 어렵다는 위기의식이 반영된 메시지로 해석된다. 변화의 최전선에는 LG전자가 있다. LG전자는 더 이상 단순 가전회사를 지향하지 않는다. 냉난방공조(HVAC)와 스마트팩토리, 전장, 플랫폼 사업을 중심으로 기업 체질을 빠르게 바꾸고 있다. 특히 공장 자동화와 산업용 솔루션 영역에서는 AI 기반 생산 최적화와 에너지 효율화 기술 확보에 속도를 내고 있다. AI는 LG전자에게 새로운 제품 기능이 아니라 제조 경쟁력 자체를 끌어올리는 핵심 도구다. 생산라인 운영 효율을 높이고 불량률을 줄이며 에너지 사용량을 최적화하는 과정 전반에 AI 기술이 적용되고 있다. AI 데이터센터 확대와 함께 급성장 중인 HVAC 사업 역시 단순 냉방기기가 아니라 'AI 인프라 시대의 핵심 산업'으로 부상하는 모습이다. 배터리 사업 역시 마찬가지다. 전기차 시장의 일시적 수요 둔화인 캐즘 현상이 장기화되면서 LG에너지솔루션을 비롯한 글로벌 배터리 기업들은 수익성 확보라는 현실적인 과제와 마주하고 있다. 과거처럼 공격적인 증설 경쟁만으로는 생존을 장담하기 어려워진 것이다. 결국 핵심은 공장 운영 효율과 수율 개선, 원가 경쟁력 확보에 있다. 이 과정에서 AI 기반 공정 최적화와 품질 예측 기술의 중요성도 빠르게 커지는 분위기다. LG에너지솔루션 역시 생산 효율과 운영 최적화를 중심으로 AX 적용 범위를 확대하고 있다. AI를 활용한 공정 데이터 분석과 불량 예측 시스템 고도화는 단순 비용 절감을 넘어 배터리 산업의 생존 경쟁력으로 자리 잡는 분위기다. 이와 같은 그룹 차원의 AX 전략 중심에는 LG AI연구원이 있다. LG AI연구원은 초거대 AI 모델 '엑사원(EXAONE)'을 중심으로 그룹 내부 AI 역량을 집결시키고 있다. 시장에서는 생성형 AI 경쟁이 소비자 서비스 중심으로 흘러가고 있지만 LG는 상대적으로 산업 현장과 제조 영역에 AI를 접목하는 실전형 전략에 집중하는 모습이다. 실제로 올해 사장단 회의에서도 엑사원을 활용해 실시간 논의 분석과 키워드 추출, 회의 요약 등을 진행하며 회의 자체를 AX 실행 사례로 구현했다. AI를 보여주기 위한 기술이 아니라 실제 업무와 경영 의사결정 과정에 녹여내겠다는 의지가 반영된 장면이었다. LG CNS 역시 그룹 AX 전략의 또 다른 축이다. LG CNS는 그룹 내부 디지털 전환뿐 아니라 외부 기업 대상 AX 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 제조와 물류, 금융, 공공 영역 전반에서 AI·클라우드 기반 디지털 전환 수요가 확대되면서 LG의 AX 역량이 새로운 B2B 사업 기회로 연결되는 구조다. LG의 움직임은 삼성이나 SK와는 결이 다르다. 삼성이 막대한 투자를 기반으로 반도체 초격차 전략에 집중하고 SK가 배터리·바이오 중심의 대규모 리밸런싱을 추진하는 가운데 LG는 기존 주력 사업의 경쟁력을 강화하는 방향으로 AI 활용 범위를 확대하고 있다. 무리하게 새로운 판을 벌이기보다 제조와 품질, 고객 경험이라는 기존 강점에 AI를 결합해 경쟁력을 극대화하는 방식이다. 시장에서는 이를 두고 '가장 LG다운 AI 전략'이라는 평가도 나온다. 실제 LG는 과거에도 선택과 집중 전략을 통해 사업 구조를 재편해왔다. 스마트폰 사업을 과감히 철수했고 수익성이 떨어진 LCD 사업 비중도 줄였다. 대신 전장과 배터리, HVAC, 산업용 솔루션 등 미래 성장 가능성이 높은 영역에 역량을 집중하는 방향으로 그룹 포트폴리오를 조정해왔다. 지금의 AX 전략 역시 단순한 기술 도입을 넘어 그룹의 미래 체력을 재설계하는 과정이라는 분석이 나온다. 업계 관계자는 "AI 시대 제조업 경쟁력은 더 이상 저렴한 인건비나 생산 규모 만으로 결정되지 않는다"며 "데이터를 축적·분석해 생산성과 품질, 고객 경험을 고도화하는 역량이 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있다"고 했다. LG가 지금 추진하는 AX 역시 결국 제조업의 본질 경쟁력을 강화하기 위한 작업이다. 화려한 AI 서비스 경쟁보다 산업 현장에 AI를 깊숙이 녹여내는 조용한 혁신이 LG의 미래를 좌우할 핵심 변수로 떠오르고 있다.
2026-05-11 16:28:48

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