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[연예뉴스][기고] 모델과 인프라 경쟁만으로는 부족하다, 이제는 꿰어야 할 때

온카뱅크관리자

2026-03-11 16:03:15

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 이창열 스켈터랩스 대표
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 '구슬이 서말이라도 꿰어야 보배다.'
 오늘날 기업 앞에 놓인 인공지능(AI) 전환 국면을 바라보면, 이 오래된 속담이 현실적으로 다가온다. 세계 최고 수준의 거대언어모델(LLM)을 만들겠다는 경쟁과 그래픽처리장치(GPU) 수만장 확보를 둘러싼 인프라 경쟁은 이미 산업의 중심 화두가 됐다.
 모델은 쏟아지고 성능은 빠르게 개선되며, 심지어 'AI 에이전트'라는 말은 어느새 일상어가 됐다. 그러나 엔진과 연료가 갈수록 좋아지고 있음에도 정작 기업 현장에서 체감되는 변화는 기대만큼 빠르지 않다.
 AI가 기업의 생산성과 가치 창출로 이어지기 위한 '기술과 산업의 연결'이 부재하기 때문이다. 산재해 있는 AI 모델과 데이터, 그리고 산업의 일하는 방식까지 구슬은 넘치지만, 꿰어진 목걸이는 좀처럼 보이지 않는다.
 ◇에이전트 그 이후
 기업의 AI 논의가 모델과 에이전트로 향하는 흐름은 자연스럽다. 선택지는 많고 변화는 빠르며, 무엇보다 당장 성과처럼 보이기 때문이다. 에이전트 역시 특정 업무를 대신 수행해 생산성을 높이려는 시도에서 출발했다.
 그러나 진짜 질문은 어떤 모델을 쓰느냐, 어떤 업무를 대체하느냐에 있지 않다. 핵심은 일하는 방식이 어떻게 달라지느냐다. 생성형 AI가 성숙할수록 산업마다 업무의 결이 드러나고, 그에 맞춰 프로세스는 다시 짜인다. 경쟁의 초점은 기술에서 구조로 옮겨가고 있다.
 하지만 현실은 늘 한 박자 더 복잡하다. 본질이 운영에 있다는 걸 알면서도, 첫걸음부터 이를 바꾸는 일은 조직에 큰 결단을 요구한다. 그래서 기업은 가장 안전한 방식인 PoC, 즉 사전 검증부터 시작한다.
 ◇PoC는 출발점일 뿐
 PoC는 필요하다. 하지만 반복될수록 또 다른 질문이 남는다. 가능하다는 건 확인했는데, 그래서 무엇이 달라졌는가 하는 질문이다.
 AI가 실제 일을 하려면 먼저 들어갈 자리가 마련돼야 한다. 데이터는 어디에 있고 누가 접근하며, 어떤 기준으로 승인되고 어떤 기록이 남는지, 예외 상황에서는 어디서 멈추고 누구에게 되돌릴지. 이런 질문들은 늦게 등장하지만 결국 가장 중요하게 남는다. AI 도입은 시스템을 하나 더 얹는 일이 아니라, 일의 구조를 다시 짜는 일이다.
 AI는 무엇을 할 수 있는가와, 어떤 환경과 책임 구조 안에서 역할을 수행할 수 있는가라는 두 축 위에서 정의된다. 환경이 갖춰지지 않으면 AI는 제 역할을 하지 못한다. 이제 기업의 과제는 바로 그 환경을 만드는 일이다.
 이 흐름은 흔히 산업 적용형 AI(Applied AI), 즉 AI를 실제 업무 구조 속에서 작동시키는 접근으로 불린다. PoC 이후에도 구조가 바뀌지 않으면 성과는 제한적일 수밖에 없다.
 ◇Applied AI, AI가 일하는 구조를 짜다
 Applied AI는 AI를 쓰는 것이 아니라, AI가 작동할 수밖에 없는 구조로 일을 다시 설계하는 과정이다. 기술 이해만으로는 부족하고, 업무와 조직의 변화 속도까지 함께 고려해야 한다.
 이를 위해서는 산업과 업무에 대한 깊은 이해가 필요하다. 기업의 문제는 단순한 문장으로 정리되지 않는다. 계약, 승인, 예외 상황 같은 요소들이 서로 얽혀 복잡한 맥락 속에 숨어 있다. 이 맥락을 AI가 다룰 수 있는 형태로 풀어내는 것이 출발점이다.
 기술 역시 분절되어서는 제대로 기능하지 않는다. 모델, 데이터, 업무 흐름, 통제 구조가 분리된 채로는 의미있는 변화를 만들기 어렵다. 아무리 성능이 뛰어난 LLM을 도입하더라도, 검색(RAG)과 데이터 연결, 접근 권한과 승인, 기록 관리 체계가 함께하지 않으면 기업 현장에서 AI는 실제 업무에 안착하지 못한다.
 거버넌스 역시 필수다. 기업은 실험실이 아니다. 보안, 권한, 감사, 비용과 책임 위에서 움직인다. 이 현실을 외면한 AI는 오래 가지 못한다. 반대로 이를 충분히 반영할 때 AI는 비로소 일하는 기술이 된다.
 무엇보다 중요한 것은 현장과 함께 만드는 실행력이다. Applied AI는 책상 위에서 완성되지 않는다. 사용자 곁에서 부딪히며 다듬어질 때, 가능성은 성과로 바뀐다.
 이제는 꿰어야 한다. AI 투자는 초기에 더디게 보일 수 있다. 하지만 변화는 흩어진 요소들을 엮는 과정에서 시작된다. 기술이 업무와 연결되고, 구조가 함께 바뀔 때 전환점은 만들어진다.
 2026년은 AI가 실제 성과로 이어지는 해가 될 것이다. “무엇을 도입할 것인가”가 아니라 “무엇을 바꿀 것인가”를 묻는 조직만이 남는다. 그 과정에서 Applied AI의 중요성은 더욱 커질 것이다.
 구슬은 이미 충분하다. 이제는 꿰어야 한다. 꿰지 못한 AI는 결국 아무 쓸모가 없다.
 이창열 스켈터랩스 대표 cylee@skelterlabs.com
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