빠르게 변하는 AI 시대, 우리는 어디로 가고 있는가?
— 김상균 교수와 민환기 대표 심층 인터뷰를 중심으로 —
최근 산업과 사회 전반에 걸쳐 AI 기술의 발전이 눈부시게 빠르게 진행되고 있습니다. 하지만 단순한 기술 성능의 향상에 머무르지 않고, “우리가 왜 어디로 가고 있는가?”라는 근본적인 질문을 함께 고민해야 한다는 목소리도 높아지고 있습니다. 경희대 경영대학원의 김상균 교수와 마인즈그라운드의 민환기 대표가 진행한 이번 심층 인터뷰는, AI가 산업 현장에서 실제 어떻게 적용되고 있으며, 앞으로 사회와 경제에 어떤 변화를 가져올지에 대해 다양한 사례와 함께 이야기합니다.
1. 기술 성능을 넘어선 ‘방향성’의 문제
인터뷰 초반, 두 전문가 모두 현재 우리 사회가 AI 기술의 성능이나 LM, 반도체, 클라우드 등 인프라적인 측면에만 집중하고 있다는 점을 지적합니다.
- 근본적인 질문의 부재:
“우리 사회가 왜 어디로 가는가?”라는 질문을 회피하는 분위기가 만연하다는 점을 강조하며, 다양한 산업과 분야에서 AI가 어떻게 활용되고 있는지를 공유함으로써, 보다 폭넓은 담론이 필요하다고 주장합니다. - 실제 사례의 중요성:
단순히 기술적인 스펙이나 기능이 아니라, 교육, 농업, 영화, 철강 등 구체적 산업 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 변화의 가치를 창출하고 있는지를 살펴보아야 한다고 말합니다.
2. AI 적용 사례 – 산업별 혁신과 현실적 도전
두 전문가가 제시한 여러 사례들은 AI가 단순한 자동화 도구를 넘어, 각 산업별 맞춤형 솔루션으로 발전하고 있음을 보여줍니다.
(1) 행사 및 교육 분야의 AI 활용
- 행사 현장의 AI 응대 서비스:
민환기 대표는 행사장에서 반복적으로 발생하는 문의와 응대를 AI가 대신 처리하는 ‘마이스 GPT’ 기능을 소개합니다. 이는 방대한 행사 데이터를 기반으로, 현장에서의 원활한 소통과 정보 제공을 가능하게 합니다. - 디지털 교과서와 AI 보조 교육:
교수님은 내년부터 초등·중등 일부 학년에 도입될 ‘AI 디지털 교과서’ 사례를 언급합니다. AI가 학생 개개인의 학습 상황에 맞춰 실시간 피드백을 제공함으로써, 기존 교사의 한계를 보완할 수 있다는 점이 주목됩니다.- 단, 인프라(와이파이, 디바이스 관리 등)와 교사·학생 간 상호작용 문제 등 해결해야 할 현실적 문제점도 지적됩니다.
(2) 농업 및 스마트팜의 AI 혁신
- 명인의 노하우를 데이터화:
민 대표는 농업 분야에서 AI가 명인의 농사 노하우를 데이터로 정량화해, 최적의 농작업 프로세스를 구축하는 사례를 설명합니다.- 실제로 고추 재배 현장에서, 명인의 경험을 기반으로 한 AI 모델을 적용해 생산량을 세 배 이상 늘릴 수 있는 가능성을 시연하였습니다.
- 현지 최적화와 비용 경쟁력:
인도네시아 등 해외 시장에 이러한 노하우를 전파함으로써, 저렴한 인건비와 현지 환경에 최적화된 생산 방식이 가능해질 것으로 기대됩니다.
(3) 철강, 영상 콘텐츠 등 기타 산업의 AI 도입
- 철강업의 AI 품질 관리:
포스코 사례를 통해, 기존 숙련공의 작업을 AI가 학습해 일정한 품질을 유지하는 방법이 도입되고 있습니다. 이는 공지사항 작성, 내부 커뮤니케이션 등 다양한 업무에도 활용되고 있습니다. - 영상 콘텐츠 제작의 혁신:
영상 분야에서는 AI를 활용해 시나리오 작성, 편집 등 창작 과정의 효율성을 극대화하며, 전문가뿐만 아니라 일반인도 단기간 내에 고퀄리티 영상을 제작할 수 있는 환경을 마련하고 있습니다.
3. AI 도입의 도전과 과제 – 인프라, 인재, 그리고 법적 지원
두 전문가 모두 AI의 빠른 발전과 도입에 따른 긍정적 효과를 인정하면서도, 동시에 해결해야 할 현실적인 문제들을 지적합니다.
인프라와 데이터
- 데이터 부족 문제:
각 산업별 맞춤형 AI 모델 개발을 위해서는 해당 분야의 정제된 데이터가 필수적입니다. 공공 데이터의 개방 및 산업 내 데이터 축적이 시급합니다. - 인프라 개선:
디바이스 관리, 네트워크 인프라 등 현장에서 발생하는 기술적 문제들도 해결되어야 AI의 효율적 도입이 가능해집니다.
인재 양성과 산·학 협력
- AI 리터러시 강화:
경영진 및 현장 전문가들이 AI 기술과 그 활용 방안을 명확히 이해할 수 있도록, 정부와 기업 차원의 교육 및 인재 양성이 필요합니다. - 산학 협력 및 지원 정책:
초기 스타트업 및 산업 현장에서 AI 적용에 어려움을 겪는 기업들을 지원할 수 있는 제도 마련이 시급합니다. 이는 장기적으로 국내 경제의 경쟁력을 높이는 데 크게 기여할 것입니다.
법적 가이드라인 및 규제 완화
- 불확실한 규제 해소:
AI 도입을 가로막는 가장 큰 장애물 중 하나는 불명확한 법적 가이드라인입니다. 정부 차원에서 실험적 시도를 허용하는 샌드박스 제도 등을 통해, 보다 유연한 규제 환경을 조성해야 합니다.
4. 결론 – 변화에 대응하는 AI 시대의 미래 전략
이번 심층 인터뷰는 기술의 발전 속도만큼이나 중요한 것이 바로 우리 사회와 산업이 나아갈 방향에 대한 깊은 고민임을 일깨워 줍니다.
- 기술과 인간의 조화:
AI 기술은 단순히 인력을 대체하는 도구가 아니라, 기존 인력을 보조하고 그들이 더욱 창의적이고 생산적인 업무에 집중할 수 있도록 도와야 합니다. - 산업 간 융합과 상호 학습:
각 산업의 성공 사례를 공유하며, 서로 다른 분야의 노하우를 융합하는 것이 앞으로의 경쟁력 강화에 필수적입니다. - 정부와 민간의 협력:
법적, 인프라적, 인재 양성 측면에서 정부와 민간이 긴밀하게 협력하여, AI 도입으로 인한 긍정적 효과를 극대화하고 부정적 영향을 최소화해야 합니다.
이러한 변화의 흐름 속에서, AI를 단순한 기술 혁신의 수단을 넘어서 우리 사회의 미래 방향성과 연결시키는 깊은 담론을 형성하는 것이야말로, 앞으로 큰 사업적 성공과 사회 발전의 핵심 열쇠가 될 것입니다.
이 글이 AI 시대의 급변하는 환경 속에서, 여러분이 미래를 준비하고 새로운 비즈니스 기회를 모색하는 데 실질적인 도움이 되길 바랍니다.