[김한성 칼럼] AI 2025: 비즈니스, 혁신, 책임의 재정의

김한성 굿프롬프트 대표

▲김한성 굿프롬프트 대표

2025년 AI는 기업의 생존과 성장을 좌우하는 결정적 요소로 부상할 것이 분명하다. 전 세계 기업들은 AI 투자를 빠르게 늘리고 있으며, 이 기업들은 인공지능(AI)이 비즈니스를 어떻게 바꿀지에 대한 커다란 세 개 흐름에 부딪히면서 AI를 적극적으로 도입하고 활용하여 경쟁력을 높이는데 주력할 것이다.

(흐름 1) 자동화 가속화: 운영 효율성의 새로운 정의

2025년에 가장 두드러진 트렌드 중 하나는 “자동화 가속화 (Automation Acceleration)" 로 단순 반복업무를 AI가 처리하면서 인간은 더 창의적이고 전략적인 의사결정에 집중하는 현상이다. 행정 업무를 처리하는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)부터 재무 분석을 자동화하는 고급 알고리즘까지, AI는 직원들을 지치게 만드는 반복적이고 시간 소모적인 업무의 상당 부분을 제거하는 데 주력한다. 목표는 명확하다. 효율성을 극대화하고 비용을 최소화하면서, 인재들이 전략적이거나 창의적인 업무에 집중할 수 있게 하는 것이다.

예를 들어 하루에 수천 건의 청구를 처리하는 보험회사를 생각해보자. 과거에는 청구 담당자들이 문서를 검토하고, 세부사항을 확인하며, 복잡한 정책 규정에 따라 청구를 승인하거나 거절하는 데 많은 시간을 보냈다. 이제는 이러한 작업이 AI를 통해 상당 부분 자동화된다. 머신러닝 모델이 문서를 스캔하고, 이상 징후를 확인하며, 몇 초 만에 의사결정을 제안한다. 인간 전문가는 특별한 사례나 예외적인 상황이 공정하게 처리되도록 관리하는 데 집중한다.

이러한 “기계의 속도"와 “인간의 감독" 사이의 시너지는 새로운 운영 패러다임을 만들어낸다. 기업들은 일상적인 업무가 자동화되면서 서비스 처리시간 단축, 오류 감소, 직원 만족도 향상을 경험한다. 한편 자동화는 고급 분석이 일상 운영과 원활하게 통합되는 “지능형 기업"의 토대가 된다. 하지만 모든 것이 순조로운 것은 아니다. 변화 관리, 직원들이 AI 시스템과 협업하도록 교육하는 것, 중요하거나 민감한 사안에서 인간이 최종 의사결정자로 남도록 보장하는 것 등은 신중한 계획이 필요하다. 이러한 단계가 없다면, 자동화는 의도치 않게 직원들 사이에 혼란이나 불신을 초래할 수 있다.

(흐름 2) 데이터 중심의 과감성: 실시간 의사결정 방식

AI 주도 기업의 또 다른 특징은 “데이터 중심의 과감성 (Data Driven Daring)"이라 부를 수 있는 새로운 접근법을 받아들이려는 태도이다. 이는 종래의 데이터 기반 경영(Data-driven Management) 보다 실시간 처리(Real-time processing)를 강조한 실천적인 개념으로 직관, 추측, 또는 정적인 스프레드시트가 전략적 의사결정의 주요 도구였던 시대를 뛰어넘는 것이다. AI 역량은 기업이 IoT 기기, 온라인 사용자 행동, 소셜 미디어 여론, 심지어 경쟁사 패턴까지 포함하는 방대한 데이터셋을 활용해 시장 변화를 예측하고, 제품을 맞춤화하며, 소비자 니즈에 실시간으로 대응할 수 있게 한다.

유통업체들은 이러한 접근법의 초기 도입자로 주목할만 하다. 온·오프라인 모두에서 경쟁이 심화되면서, 유통업체들은 소비자 수요를 예측하고, 재고 부족을 최소화하며, 개인화된 쇼핑 경험을 만들어내는 방법을 찾아야 한다. AI기반 예측분석은 재고를 최적화하고, 특정 지역의 판매를 예측하며, 심지어 트렌드 데이터에 맞춰 마케팅 캠페인을 조정하는 데 도움을 준다. 마찬가지로 여행·숙박 분야에서도 항공사와 호텔들은 이제 수요 패턴, 경쟁사 가격, 계절적 요인을 기반으로 항공권과 객실 가격을 동적으로 책정하는 데 AI를 활용해 차별화된 경쟁력을 확보한다.

하지만 데이터 중심의 과감성에도 위험은 따른다. 알고리즘이나 낮은 품질의 데이터에 지나치게 의존하면 기업이 잘못된 방향으로 갈 수 있다. 예를 들어 은행에서 제대로 조정되지 않았거나 편향된 AI 기반 신용평가 모델을 사용하려 한다면, 의도치 않게 적격 차입자를 배제함으로써 평판이 손상되고 잠재적으로 규제 당국의 반발을 촉발할 수 있다. 관건은 지속적인 감시와 반복적인 개선이다. 효과적인 기업들은 고급 분석과 머신러닝이 강력한 데이터 거버넌스, 윤리적 감독, 그리고 기본 가정에 대한 명확한 이해와 결합될 때 가장 강력한 결과를 도출한다는 것을 이해할 것이다.

(흐름 3) 알고리즘 우위: 경쟁력을 높이는 비결

기업 입장에서 알고리즘 우위(Algorithmic Advantage)를 확보한다는 것은, AI를 기업 핵심 프로세스와 전략에 융합해 남들이 쉽게 흉내낼 수 없는 역량을 갖추는 것을 뜻한다. 이러한 경쟁 우위는 특히 제조·물류 등 마진이 박한 분야에서 두드러진다. 거대한 물류망이나 생산라인에 AI를 도입해 예측과 실시간 최적화를 수행함으로써 비용 절감과 품질 향상을 동시에 달성할 수 있기 때문이다.

예를 들어 공급망 관리에서는 작은 문제도 전체 프로세스에 큰 영향을 미친다. 공장 원자재 입고가 늦거나 물류센터 중 한 곳이 마비되면, 연쇄적으로 납품 지연이나 재고 부족이 발생한다. AI 기반 예측분석은 이동경로, 기기고장, 날씨나 도로 사정을 미리 파악해 운송 시간을 단축하고, 재고를 보다 효율적으로 운용할 수 있게 해준다.

금융업도 예외가 아니다. 자동화된 트레이딩 시스템은 수많은 정보를 실시간으로 스캔하며, 인간 트레이더가 놓칠 수 있는 미세한 시장 패턴까지 포착한다. 대출 심사나 보험 인수 심사에서도, 전통적 모델보다 정교한 AI 모델이 위험도와 고객 프로필을 세밀하게 분석해 수익을 올리거나 새로운 고객층을 확보한다. 이렇게 알고리즘 우위를 확보한 기업은 시장 변동에 빠르게 대응하며 장기적 성장을 이끌 것이다.

미래 혁신과 규제

2025년 이후에도 AI 연구 및 기술은 계속 발전할 것이다. 생성형 AI, 엣지 AI (Edge AI), 나아가 양자 컴퓨팅까지 차세대 기술이 줄줄이 등장하면서, 기업이 누릴 수 있는 혁신 범위도 크게 넓어진다. 반면 각국 정부와 국제기구는 고위험 분야 AI에 대한 규제를 강화하며, 데이터 처리 기준과 투명성 의무를 부과하는 추세다. 혁신 속도와 윤리·규제 사이에서 균형을 찾는 것이 앞으로의 중요한 과제가 될 전망이다.

결국 AI는 효율성·정밀도를 극적으로 높이는 한편, 책임·윤리·인력 재편 등 복잡한 과제를 함께 안고 있다. 기업이 어떻게 AI를 설계하고 활용하느냐에 따라 시장 경쟁력과 조직 문화가 달라질 것이다. 사람과 기계가 서로의 강점을 살려 협업하고, 윤리적 기준을 준수하며 규제 변화를 발 빠르게 파악하는 기업만이 미래 비즈니스 판도를 주도하게 될 것이다.

김한성