전 세계가 AI 도입 경쟁에 뛰어든 가운데, 아시아태평양(APAC) 지역은 조직적 준비는 글로벌 최고 수준이지만 실제 운영에서는 심각한 격차를 보이는 ‘준비된 미성숙’ 현상을 보이고 있다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 전사적 AI 거버넌스의 중요성을 시사한다. 특히 한국 기업들도 AI 전략 수립 시 ‘원칙 설정’에서 그치지 않고 ‘실행력’에 집중해야 할 시점이다.
액센츄어(Accenture)의 최신 연구에 따르면, 아시아태평양 지역 기업의 대다수(10개 중 9개)가 향후 3년 내 에이전틱 AI(Agentic AI) 도입을 계획하고 있지만, 실제 운영적 성숙도에서는 심각한 격차를 보이고 있다. AI를 위한 조직 체계를 준비하고 있는 비율이 높지만 실무 적용 능력이 부족한 현실이 AI의 진정한 가치 실현을 가로막고 있다는 분석이다.
액센츄어와 스탠포드 대학교가 공동으로 진행한 이번 연구는 아시아태평양 지역 기업들이 책임감 있는 AI 도입에서 상당한 역설적 상황에 직면해 있음을 보여준다. 조직적 성숙도 측면에서는 APAC 기업의 12%가 선도 단계에 도달해 글로벌 평균 8%를 앞서고 있다. 또한 생성형 AI 성숙도에서도 7%가 선도 단계에 있어 전 세계 다른 지역의 1%를 크게 상회한다.
하지만 운영적 성숙도는 완전히 다른 양상을 보인다. 실제로 운영적 성숙도에서 최상위 단계에 도달한 APAC 기업은 1% 미만에 불과하다. 이는 AI 거버넌스 프레임워크와 전략적 원칙 수립에는 집중했지만, 실제 ‘how(어떻게)’보다는 ‘what(무엇을)’에만 초점을 맞춘 결과로 해석된다.
AI 관련 사고 한 건으로 시가총액 27% 손실 위험
연구에 따르면 APAC 지역에서 AI 관련 주요 사고 한 건이 발생했을 때, 평균적으로 약 27%의 시가총액 손실 위험이 있다. 이러한 위험성 때문에 APAC 경영진의 61%가 사이버보안 위협과 법적 규제 문제로 인해 생성형 AI 투자를 늦추겠다고 답했다. 이는 글로벌 평균 54%보다 높은 수치다.
특히 데이터 프라이버시와 보안이 가장 큰 우려 요소로 나타났다. APAC 기업의 51%가 데이터 프라이버시를, 53%가 보안을 주요 위험 요소로 꼽았다. 인간과 AI의 상호작용 문제도 48%가 우려한다고 답해 AI 도입 과정에서의 복합적 과제를 보여줬다.
복잡한 규제 환경과 디지털 인프라 부족이 발목
APAC 지역이 운영적 성숙도에서 뒤처지는 이유는 크게 네 가지로 분석된다. 첫째, 유럽연합과 달리 APAC의 AI 규제 환경은 매우 분산되어 있다. 싱가포르와 일본은 부문별 가이드라인을 도입한 반면, 다른 국가들은 광범위한 데이터 보호법에 의존하고 있어 국경을 넘나드는 기업들의 컴플라이언스가 복잡하다.
둘째, 강력한 디지털 코어의 부재다. APAC 기업 경영진의 3분의 1이 데이터나 기술 인프라의 한계를 AI 애플리케이션 확장의 주요 장애물로 꼽았다. 특히 37%의 기업이 아직 책임감 있는 AI 위험에 대한 전용 모니터링 시스템을 구축하지 않았다.
인력 준비도 격차, 기술 투자 대비 인력 투자는 3분의 1 수준
경영진 설문에 따르면 인력 준비도 격차 역시 주요 장애 요인으로 지적된다. APAC 기업들이 생성형 AI에 대한 투자를 늘리고 있지만, 기술에 대한 투자가 인력에 대한 투자보다 3배 많다. 이러한 불균형은 단순한 자원 배분 문제를 넘어 책임감 있는 AI 시스템 구축의 근본적 장애물이 되고 있다.
연구에 따르면 기업 수준의 가치를 창출하는 조직들이 인력 재편성과 업무 방식 재정의에서 88% 더 높은 점수를 기록했다. APAC 직원의 절반 이상이 더 포괄적인 교육(59%)과 책임감 있는 사용에 대한 명확한 가이드라인(54%)을 원한다고 답해 체계적인 인력 개발의 필요성을 보여줬다.
5가지 핵심 우선순위로 책임감 있는 AI 성숙도 달성
액센츄어는 APAC 기업들이 책임감 있는 AI의 진정한 가치를 실현하기 위해 다음 5가지 우선순위에 집중해야 한다고 제시했다. 첫째, AI 거버넌스와 원칙 수립이다. 완전히 운영화된 AI 거버넌스를 갖춘 기업들이 지난 2년간 31%에서 76%로 증가한 것처럼 구조화된 전략적 노력이 결과를 가져온다.
둘째, AI 위험 평가 수행이다. 현재 APAC 기업의 51%가 체계적인 위험 식별 프로세스를 갖추지 못하고 있어 이 부분의 개선이 시급하다. 셋째, 책임감 있는 AI 테스팅의 체계적 구현이다. 현재 34%의 기업만이 AI 개발 프로세스에 구조화된 위험 완화 기법을 통합하고 있다.
넷째, 지속적인 모니터링과 컴플라이언스 체계 구축이다. AI 모델의 편향, 환각 현상, 지적재산권 침해 등의 위험이 예측 불가능한 특성 때문에 더 자주 발생하고 있어 전담 모니터링 기능이 필수적이다. 다섯째, 인력 영향, 지속가능성, 개인정보보호, 보안에 대한 범기능적 접근이다.
APAC의 ‘AI 성숙도 역설’이 한국 기업에 주는 교훈
이번 연구가 보여주는 APAC 지역의 ‘AI 성숙도 역설’은 한국 기업들에게 중요한 시사점을 던진다. 조직적 준비도는 높지만 운영적 실행력이 부족한 현상은 한국의 많은 대기업에서도 관찰되는 패턴이다.
첫째, ‘AI 워싱(AI Washing)’ 현상을 경계해야 한다. 많은 기업이 AI 전략과 원칙을 수립했다고 발표하지만, 실제로는 기존 업무 프로세스와 통합되지 않은 채 별도의 이니셔티브로만 존재하는 경우가 많다. 한국 기업들도 AI 도입 발표에 그치지 않고 실제 비즈니스 임팩트를 측정할 수 있는 KPI 체계를 구축해야 한다.
둘째, 규제 대응보다 가치 창출에 집중하는 관점 전환이 필요하다. APAC 기업들이 규제 컴플라이언스에 과도하게 집중하면서 정작 AI를 통한 혁신 기회를 놓치고 있는 것처럼, 한국 기업들도 ‘리스크 회피’ 중심에서 벗어나 ‘기회 발굴’ 중심의 AI 전략으로 패러다임을 바꿔야 한다.
셋째, 인력 투자의 우선순위를 재정립해야 한다. 기술 투자 대비 인력 투자가 3분의 1 수준이라는 연구 결과는 한국 기업들의 전형적인 ‘HW 중심’ 투자 패턴을 보여준다. 진정한 AI 혁신은 기술 도입이 아닌 ‘사람과 기술의 협업’ 모델 구축에서 나온다는 점을 인식해야 한다.
마지막으로, 국내 시장을 넘어선 글로벌 AI 거버넌스 표준 구축이 시급하다. APAC의 분산된 규제 환경이 기업들의 발목을 잡고 있는 상황에서, 한국은 오히려 이를 기회로 삼아 아시아 지역의 AI 거버넌스 허브 역할을 할 수 있는 전략을 모색해야 할 시기이다.
FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)
Q: 책임감 있는 AI란 무엇인가요?
A: 책임감 있는 AI는 AI의 잠재적 위험으로부터 보호하면서 가치를 창출하고 신뢰를 구축하기 위해 AI를 설계, 배포, 사용하는 의도적인 행동을 의미합니다. 단순한 컴플라이언스를 넘어 새로운 수익원을 창출하면서 가치를 보호하는 전략적 투자입니다.
Q: APAC 기업들이 AI 도입에서 직면한 가장 큰 위험은 무엇인가요?
A: 데이터 프라이버시(51%)와 사이버보안(53%)이 가장 큰 우려 요소입니다. 또한 AI 관련 주요 사고 한 건으로 평균 시가총액의 27%를 잃을 수 있어 체계적인 위험 관리가 필수적입니다.
Q: 책임감 있는 AI 성숙도를 높이려면 어떻게 해야 하나요?
A: 5가지 핵심 우선순위에 집중해야 합니다. AI 거버넌스 수립, 위험 평가 수행, 체계적 테스팅 구현, 지속적 모니터링, 그리고 인력과 지속가능성을 포괄하는 범기능적 접근이 필요합니다.
기사에 인용된 리포트 원문은 액센츄어에서 확인할 수 있다.
리포트명: Leapfrog with responsible AI: How APAC business leaders can drive trust and growth
이미지 출처: 액센츄어
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.
