데이터이쿠, CIO코리아와 조찬 행사 개최···”AI 성공 기업의 조건은 사람·오케스트레이션·거버넌스”

김종덕 데이터이쿠 한국지사장은 환영사를 통해 AI가 더 이상 IT 부서만의 과제가 아니라 기업 생존을 좌우하는 경영 과제가 됐다고 강조했다.

김 지사장은 근거로는 데이터이쿠가 여론조사기관 해리스 폴과 함께 전 세계 CEO 900명을 대상으로 실시한 설문조사 결과를 제시했다. 해당 조사에 따르면 응답자의 80%는 AI에서 의미 있는 성과를 내지 못하면 자신의 역할이 위태로워질 수 있다고 답했다. 특히 한국은 그 비율이 95%에 달해 AI를 기업 생존과 직결된 과제로 인식하는 경향이 더욱 강한 것으로 나타났다.

그는 “AI는 이제 생산성 향상을 위한 기술이 아니라 기업의 경쟁력을 좌우하는 요소”라며 “경영진은 물론 조직 전체가 AI를 어떻게 활용하고 실제 성과로 연결할 것인지 함께 고민해야 할 시점”이라고 말했다.

이후 첫 번째 세션에서는 최재붕 성균관대학교 기계공학부·서비스융합디자인학과 교수가 ‘AI 사피엔스 시대 생존 전략: 피지컬 AI와 산업 대전환’을 주제로 발표했다.

최 교수는 생성형 AI를 넘어 피지컬 AI 시대가 본격화되면서 AI는 선택이 아닌 필수가 됐다고 진단했다. 그는 “닷컴 버블은 꺼졌지만 인터넷 혁명은 멈추지 않았던 것처럼 AI 역시 버블 여부와 관계없이 거대한 산업 전환을 이끌 것”이라며 “이미 AI를 중심으로 막대한 자본이 몰리고 있으며 혁명의 수레바퀴는 돌아가기 시작했다”고 말했다.

그는 특히 한국이 AI 시대의 중요한 기회를 맞고 있다고 평가했다. 반도체와 제조업 경쟁력, 자체 플랫폼과 데이터 기반을 동시에 갖춘 국가가 많지 않으며, 피지컬 AI 시대에는 이러한 강점이 더욱 중요해질 것이라는 설명이다. 최 교수는 “미국과 중국의 AI 공급망 재편 속에서 한국은 제조와 반도체 역량을 바탕으로 핵심 파트너가 될 수 있는 위치에 있다”고 말했다.

기업이 갖춰야 할 역량으로는 AI 자체보다 AI와 함께 일하는 능력을 꼽았다. 그는 “AI를 최고의 파트너(Best Partner)로 만드는 것이 가장 중요한 과제”라며 “비판적 사고와 창의성, 소통, 협업 등 인간의 강점을 AI와 결합해야 한다”고 강조했다. 이어 “대한민국은 끊임없이 자기 개발하는 인재와 제조 경쟁력을 갖춘 나라인 만큼 AI 시대에도 충분히 새로운 기회를 만들어낼 수 있다”고 말했다.

이어진 두 번째 세션에서는 앤드류 보이드(Andrew Boyd) 데이터이쿠 아시아·태평양 및 일본(APJ) 총괄 수석부사장(SVP & GM)이 ‘기업의 AI 성공을 위한 플랫폼 전략(The Platform for AI Success)’을 주제로 발표했다.

보이드는 현재 대부분의 기업이 AI를 도입하고 있지만 실제 투자 대비 성과를 내는 기업은 극소수라고 지적했다. 그는 “기업들은 AI 도구와 데이터, 인프라를 이미 갖추고 있지만 이를 실제 비즈니스 가치로 연결하는 데 어려움을 겪고 있다”며 이를 ‘AI 성공 격차(AI Success Divide)’라고 설명했다.

그는 AI 성공을 위해서는 ▲사람(People) ▲오케스트레이션(Orchestration) ▲거버넌스(Governance)라는 세 가지 요소가 함께 갖춰져야 한다고 강조했다.

먼저 사람 측면에서는 AI 활용이 일부 전문가에 머물러서는 안 되며, 현업 전문가들의 업무 지식이 AI 워크플로우 안으로 자연스럽게 녹아들어야 한다고 설명했다. 비개발자도 자신의 업무 전문성을 기반으로 에이전트와 AI 서비스를 만들 수 있어야 한다는 것이다.

오케스트레이션은 다양한 AI 모델과 데이터, 인프라를 업무 목적에 맞게 조합하는 능력이라고 정의했다. 특정 모델이나 플랫폼 하나에 의존하기보다 상황에 맞는 모델을 유연하게 활용할 수 있어야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 설명이다.

거버넌스 역시 AI 확산의 핵심 조건으로 제시했다. 보이드는 “AI는 신뢰가 있어야만 확산될 수 있다”며 “보안과 규제 준수, 정책과 가드레일을 함께 구축해야 기업이 안심하고 AI를 업무에 적용할 수 있다”고 말했다.

그는 AI 주권(AI Sovereignty)의 중요성도 강조했다. AI 주권은 단순히 데이터를 국내에 저장하는 것을 의미하는 것이 아니라 어떤 클라우드와 인프라, 데이터, 대규모 언어모델(LLM)이든 필요에 따라 자유롭게 선택하고 전환할 수 있는 유연성을 확보하는 것이라고 설명했다. 그는 “기업은 하나의 AI 모델에 베팅해서는 안 된다”며 “변화하는 AI 생태계에 대응하려면 특정 벤더에 종속되지 않는 개방형 플랫폼 전략이 필요하다”고 말했다.
jihyun.lee@foundryco.com