“미래 세상에 대한 영감”

“개인과 기업, 국가를 위한 내비게이터”

“AI 이해와 활용에 관한 역저”

 

학계와 산업, 언론 선도자들의 강력 추천!

마침내 찾아온 도약의 기회를 선점하는

2025 AI 트렌드 키워드 & 개발과 도입 원칙

한글과컴퓨터 최초의 여성 CTO이자 계열사 최연소 CEO, 금융 업계 최연소 임원(KB국민은행 금융AI센터장)으로 기업에서 AI 도입을 성공적으로 진두지휘해온 오순영 AI미래포럼 의장과 한국공학한림원 최연소 정회원으로 세계 최고 권위의 AI 학회에서 50편 이상의 논문을 발표하고 피인용 수 1만 4,000건 이상을 기록한 국내 최고 AI 연구자 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장이 만났다!

두 저자의 서로 다른 배경과 경험, 기술과 제품을 바라보는 관점이 치열하게 충돌하는 《2025 AI 대전환: 주도권을 선점하라》는 AI 도입을 망설이고 있는 기업과 AI 개발 방향성을 고민하는 기업 모두에게 지금 이 순간 필요한 해답을 제시한다. AI 기술 개발 분야와 활용 분야 최고의 플레이어가 함께 분석한 AI 기술 트렌드와 대담을 통해 도출한 도입 및 확산을 위한 개발과 활용 원칙들이 미래로 향하는 길을 열어줄 것이다.

[목 차]
  

프롤로그_대전환의 장면들

 

1장 AI는 무엇을 어떻게 바꾸고 있는가? / 하정우, 오순영

_AI 기술 트렌드 키워드 진단과 예측

AI 기술 트렌드를 읽는 2개의 관점 / 트렌드 키워드1: 멀티모달 AI / 트렌드 키워드2: 할루시네이션 / 트렌드 키워드3: 온디바이스 AI로의 확산 / 트렌드 키워드4: 생성형 AI가 부활시킨 AI 에이전트 / 트렌드 키워드5: 오픈소스 AI 생태계의 확장 / 트렌드 키워드6: 비용 감소 노력과 AI 반도체 / 트렌드 키워드7: 안성성과 책임성 / 트렌드 키워드8: 소버린 AI

 

2장 무엇이 AI의 확산을 가로막고 있는가?

_국가대표 AI 전문가 2인이 분석한 AI의 현재

한국이 다른 나라에 비해 AI 확산이 더딘 이유가 무엇일까? / 국내 기업은 무엇을 주저하는가? / AI는 왜 일상 속으로 들어오지 못했을까? / 지금 사용자는 무엇을 원하는가? / 어떻게 AI를 잘 사용하게 할 것인가? / 어떻게 AI에 대한 신뢰를 확보할 것인가? / 결론: 우리는 언제쯤 AI 기술을 저렴하게 쓸 수 있을까?

 

3장 AI는 어떻게 바뀌어야 하는가?

_오순영이 묻고 하정우가 답하다

AI 사용성 강화를 위한 조건 / 할루시네이션이 왜 문제인가? / AI 품질 평가의 목적은 무엇인가? / AI 도입을 어렵게 만드는 비용 문제 접근 방식 / 생성형 AI 도입의 방향성 / 설명 가능한 AI란 무엇인가? / 결론: 사용자 관점의 AI 접근 방식, AI 리터러시

 

4장 다시 기술의 본질을 생각하라 / 하정우

_AI 대전환 시대의 개발 원칙

원칙1. 다목적 기술을 기업의 실용 솔루션으로 특화하라 / 원칙2. 100원짜리 상품이 50원어치 가치를 제공하는 현실을 극복하라 / 원칙3. 생성형 AI가 바꾼 개발 방법론을 적극 활용하라 / 원칙4. AI 도입 효과를 측정할 수 있는 정량 지표를 만들어라 / 원칙5. 전체 가치사슬 관점에서 최적화하라 / 원칙6. AI 에이전트 시대를 대비하라 / 원칙7. 중장기 연구에 투자하라 / 원칙8. AI 리터러시에 대한 책임감을 갖는다 / 원칙9. 체계적이고 책임감 있는 AI 거버넌스를 운영하라 / 원칙10. 소버린 AI: 다양성과 포용성 측면에서 글로벌을 바라보라

 

5장 AI 시대, 기업은 무엇을 준비해야 하는가?

_하정우가 묻고 오순영이 답하다

기업의 성공적 AI 도입, 무엇을 어떻게 준비해야 하는가? / 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 도입 원칙 / AI 안전 거버넌스를 위한 원칙 / AI 도입의 2가지 방향성, 클라우드 vs 온프레미스 / AI 리터러시와 인재 양성, 그리고 우리의 미래 / 생성형 AI를 통한 인구 감소 대비 방안 / 미래를 위한 제안: 아이들에게 어떻게 AI를 교육할 것인가?

 

6장 기술의 변화를 주도하라 / 오순영

_사용자 중심 AI 도입 전략

역할과 책임에 따른 AI 활용의 방향성 / AI 기반 서비스 및 AI 에이전트의 사용성 / AI 기술을 활용한 서비스 품질 평가 / 산업별 AI 활용 베스트 프랙티스 / AI 대전환 시대가 바꿀 경영 환경의 변화 / AI 활용을 위한 업스킬링과 리스킬링 전략 / AI 대전환 시대를 위한 AI 리터러시와 마인드셋 / AI 시대가 원하는 인재의 조건

에필로그_선점하고, 주도하고, 생존하라

[본 문]
  

그러나 특정 기술이 성공적인 사용자 가치 제공이나 비즈니스 성과로 이어지는 길은 결코 쉽지 않다. 다양하고 복합적인 요소들이 영향을 미친다. 해당 기술의 근원적 특성과 한계, 구현 기능의 범위와 특징, 사용자의 수요와 접근성, 사회적 인식과 수용성, 거기에 비용까지 입체적인 관점에서 통찰력 있는 분석을 통해서만 기술-기능-제품-사용자 만족의 각 단계를 넘어가는 과정에서의 장애 요소를 해결할 수 있다._7~8쪽

 

멀티모달 AI의 핵심은 맥락 이해에 있다. 다양한 유형의 데이터 입력과 그 데이터 간의 연결성을 인식할 수 있기 때문에 출력은 더욱 풍부하고 직관적이며, 인간 지능에 더욱 가까워 보일 것이다. 이러한 통찰력은 거의 모든 산업 분야에서 혁신을 가져올 것이다. 다만, 투명성, 공정성, 책임성과 같은 요소들이 멀티모달 AI에서 우선적으로 다뤄져야 하며, 아직 그 여정은 시작에 불과하다._28쪽

 

즉, 지금의 AI 기술 자체의 성능과 장점만 놓고 보면 분명 바로 투자를 결정해야 하겠지만, 기업 내부의 환경과 비즈니스의 복잡도에 본 기술을 대입했을 때 실제 내부에서 검토해야 할 일이 생각보다 많다는 의미다. 거기다 2024년 초 샘 올트먼이 GPT스토어를 공식적으로 발표했을 때에는 상당한 기대감이 있었던 것이 사실이었지만, 실제 기술적인 강점이 있는 오픈AI가 GPT스토어에 대한 경쟁력이나 운영 능력에서는 부족함이 드러나기도 했다.

산업은 누군가 먼저 하길 기다리며 눈치를 보는 것이 아니라 냉정하게 바라보고 있다. 신기술 도입은 정부, 빅테크, 산업이 함께 움직여야 하고, 도입에 따른 효과나 성과가 분명해야 나설 것이다. 단순히 기술의 ‘도입’ 문제가 아니다._105쪽

 

그럼에도, AI 연구자 입장에서는 꽤 기대할만한 것들은 여전히 있다. 첫 번째는 온디바이스를 위한 생성형 AI이다. 2023년 12월 구글에서 제미나이를 공개했을 때, 사람들은 제미나이 자체에 대해 그렇게 놀라지는 않았다. 이미 GPT-4v가 있었으니까. 그러나 제미나이 나노 버전은 얘기가 좀 달랐다. 나노 버전은 작게는 18억 개, 크게는 32억 개 매개변수 두 가지로 구성되어 있는데, 이는 스마트폰과 같은 모바일 장치에 AI를 탑재하겠다는 의미였고, 2024년은 온디바이스 생성형 AI, 스마트폰 생성형 AI의 원년이 될 것을 예고하는 선언이었다._124~125쪽

 

HCI는 ‘100점짜리 기술로 80점짜리 서비스를 만들 것인가, 아니면 80점짜리 기술로 100점짜리 서비스를 만들 것인가’를 결정하는 핵심이다. 결국, 사용자들이 인공지능과 어떻게 잘 상호작용하게 할 것인가가 중요한 것이다. 상호작용이 잘 이루어져야 사용자들의 의도를 훨씬 더 정확하게 파악할 수 있고, 인공지능이 생성한 콘텐츠도 더욱 정확하고 효과적으로 전달될 수 있다. 또한 사용자들이 얼마나 만족하는지 평가도 제대로 할 수 있다. 따라서 HCI 분야의 연구와 기술 보유는 AI 서비스 기업과 AI 기술을 활용하는 기업들에게 매우 중요해진다._155쪽

 

지속 가능한 비즈니스 성장을 위해 고려해야 할 또 다른 중요한 점은 AI 개발 기업이 스스로 합리적인 가격 정책을 수립하고 고객들과 협의해야 한다는 것이다. 생성형 AI는 지속적으로 많은 투자가 필요하다. 그렇기 때문에 많은 시스템 구축 프로젝트에서 과도한 적자를 감수한 저가 수주 행태에 의해 시장이 왜곡되는 사태가 다시 발생하지 않도록 주의해야 한다. 이러한 시장 왜곡은 개발 기업에게 재정적 부담을 줄 뿐만 아니라 도입 기업에게도 저품질의 생성형 AI 시스템을 제공해 생산성 향상이나 새로운 가치 발굴 효과를 제한할 수 있다. 이는 국내 AI 비즈니스 기회 자체를 망가뜨릴 우려가 있으며, 국가 산업 경쟁력 약화나 해외 AI 기업에 대한 기술 종속으로 이어질 수 있다._200~201쪽

 

결국은 기업이 도입하고자 하는 목적, 그리고 내부에서 갖추고 있는 데이터나 인프라에 따라 결과는 달라진다. 실제 각 기업이 원하는 것은 자신들의 기업과 도메인(분야)에 맞는, 문제 해결을 잘 하는 것이기 때문에 아주 일반적인 도입 목적이 아니고서는 학습은 필요한 과정이다. 또한 수행해야 할 태스크들과 도메인 특화의 경우도 학습 데이터를 단순히 양적으로 불리는 방식으로는 한계가 있다는 것도 분명하다. 결국은 태스크에 맞는 양질의 학습 데이터가 중요하다._247쪽

 

생성형 AI 기술을 기준으로 그 이전과 이후, 전 산업 분야에서 인공지능을 바라보는 시각은 상당히 바뀌었다. 과거에는 AI 기술의 장점을 신규 비즈니스나 특정 비즈니스의 경쟁력 확보에 활용하겠다는 시각이 주를 이루었다. 그러나 이제는 AI가 전방위적으로 인프라에 적용되는 기술이자 혁신을 주도할 수 있는 기술, 조직과 프로세스까지 변화시킬 수 있는 기술, 그리고 우리의 일상에 다양한 형태로 영향을 줄 수 있는 기술로 인식이 바뀌었다. 따라서 기업 관점에서도 경영 전략, 조직, 의사결정 과정, 고객 경험 등 기업 환경 및 활동 전체를 변화시킬 수 있다고 보고 있다. 현재의 AI 기술들이 경영 환경을 어떻게 변화시킬지는 결국 AI 기술들을 어떤 영역에 활용할 것인가에 달려 있다._312쪽

이광형 (카이스트 교수)

AI 기술의 질주 속에 혼란스러운 상황이 전개되고 있다. 기술은 어떻게 발전하고, 미래 AI 세상의 주도권은 누가 쥘 것인가? 최고의 AI 개발자와 AI 활용자가 서로 다른 경험과 시각으로 미래 세상에 대한 영감을 줄 것이다.

 

안현실 (과실연 상임대표)

대전환은 게임의 판이 확 바뀌는 불연속이다. 연속적 사고는 절벽으로의 추락을 몰고 온다. 불확실한 복잡성은 그 속에 새로운 질서를 감추고 있다. 트렌드를 먼저 간파하고 변화에 앞서가는 쪽이 이긴다. 이 책은 AI 대전환의 주도권을 원하는 개인과 기업, 국가를 위한 내비게이터다.

 

손현덕 (매일경제신문 대표)

AI 때문에 큰돈을 번 기업은 있다. AI 칩을 만드는 엔비디아 같은 곳이다. 그러나 AI로 큰돈을 번 기업은 아직 눈에 띄지 않는다. 현장 전문가 하정우와 오순영이 당신의 기업을 그 길로 인도할 것이다.

 

배경훈 (LG AI연구원 원장)

AI 기술은 우리 사회 전 분야에서 전례 없는 변화를 가져올 것이며, 국가와 산업의 경쟁력과 직결된 중요한 문제로 자리 잡았다. 반면 AI의 발전으로 그 부작용에 대한 우려도 커지고 있는 상황이다. 이 책은 AI 기술에 대한 개념만 설명하지 않는다. 기술의 본질뿐만 아니라 근본적인 대책과 앞으로 준비해야 할 것들을 구체적으로 제시하고 있다. 마치 좋은 선생님을 만난 것처럼!

 

손대권 (육군 군수사령부 사령관)

AI가 우리의 일상이 되고, AI를 가진 자, 더 나은 AI를 가진 국가가 승리하는 세상이 다. 리더로서 AI 기반 조직 운영을 고민하며 AI의 중요함과 필요성을 절실히 느끼는 이때, AI에 대한 이해와 활용에 관한 좋은 해답을 쉽게 제시해준 역저다.