IBM이 33개국 2,000여 명의 경영진을 대상으로 실시한 설문조사 결과, 2030년 기업 환경은 지금과 완전히 다른 모습으로 변모할 것으로 나타났다. 해당 논문에 따르면, 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라, 얼마나 독창적이고 차별화된 방식으로 AI를 활용하느냐가 기업의 생존을 결정하는 시대가 온다는 것이다.
79%가 기대하지만 24%만 아는 미래 수익원의 정체
경영진의 79%가 2030년까지 AI가 자사 수익에 크게 기여할 것으로 전망했지만, 정작 그 수익이 어디서 나올지 명확히 답변한 경영진은 24%에 불과했다. 이는 많은 기업이 AI의 중요성은 인식하지만 구체적인 실행 전략이 부족하다는 것을 보여준다.
현재 기업들은 AI를 기존 프로세스에 추가하는 수준에 머물러 있다. 그러나 2030년의 승자는 AI를 중심으로 조직 전체를 재설계한 기업이 될 것이다. 67%의 경영진이 AI가 현재 기업을 제약하는 자원과 인력 부족 문제를 해결할 것으로 전망했으며, 64%는 경쟁우위가 자원 최적화보다 혁신에서 나올 것이라고 답했다.
생산성 향상에서 산업 혁신으로, AI 투자 150% 급증 예고
2025년부터 2030년 사이 기업의 AI 투자는 약 150% 증가할 것으로 예측됐다. 흥미로운 점은 투자 방향의 변화다. 현재는 AI 지출의 47%가 효율성 향상에 집중돼 있지만, 2030년에는 62%가 제품·서비스 혁신과 비즈니스 모델 혁신에 투입될 전망이다.
이는 AI가 단순히 비용을 절감하는 도구에서 새로운 수익을 창출하는 엔진으로 진화한다는 의미다. 예를 들어 자동차 산업에서는 AI를 활용해 공급망을 최적화하는 데서 그치지 않고, AI가 탑재된 차량을 통해 소프트웨어 기반의 새로운 수익 모델을 만들고 있다. 현재 자동차 업계의 디지털·소프트웨어 수익이 전체의 15%를 차지하지만, 2035년에는 51%로 증가할 것으로 예상된다.
연구에 따르면 맞춤형 AI 모델 포트폴리오를 구축한 기업들은 범용 대형 모델만 사용하는 기업보다 생산성이 24% 더 높고, 운영 이익률은 55% 더 개선될 것으로 나타났다. 연매출 200억 달러 기업 기준으로 환산하면, 맞춤형 AI 전략으로 약 2억 1,900만 달러의 추가 비용 절감과 3억 5,600만 달러의 추가 운영 이익을 거둘 수 있다는 계산이다.
대형 AI보다 ‘우리만의 AI’, 82%가 멀티모델 전략 채택
2030년까지 경영진의 82%가 여러 AI 모델을 조합해 사용하는 멀티모델 전략을 채택할 것으로 나타났다. 특히 72%는 대형 언어 모델(LLM)보다 소형 언어 모델(SLM)이 더 중요해질 것으로 전망했다.
대형 AI 모델은 범용적이고 강력하지만, 소형 모델은 특정 업무에 특화돼 빠르고 효율적이다. 예를 들어 챗봇이나 모바일 앱처럼 실시간 응답이 필요한 분야에서는 소형 모델이 더 적합하다. 중요한 것은 어떤 모델을 사용하느냐가 아니라, 자사의 고유한 데이터와 비즈니스 로직을 AI에 얼마나 효과적으로 녹여내느냐다.
57%의 경영진이 2030년까지 경쟁우위가 AI 모델의 정교함에서 나올 것이라고 답했다. 모든 기업이 동일한 AI 모델에 접근할 수 있는 상황에서, 차별화는 그 모델을 얼마나 맞춤화하고 조합하느냐에 달렸다. 이를 위해서는 개방적이고 상호 운용 가능한 AI 모델과, 유연하고 안전하며 확장 가능한 하이브리드 클라우드 인프라가 필수다.
일자리 변화의 핵심은 ‘AI가 대체’가 아닌 ‘인간+AI 협업’
67%의 경영진이 직무 역할이 더 짧아지고 있다고 답했으며, 57%는 2030년까지 현재 직원의 기술 대부분이 구식이 될 것으로 전망했다. 2026년 말까지 56%의 인력이 AI 자동화로 인해 재교육이 필요할 것으로 예측됐다.
하지만 이는 일자리 감소가 아닌 일자리 재설계를 의미한다. AI 우선 조직들은 일반 조직보다 79% 더 높은 비율로 지식 업무(보고서, 제안서, 코드 작성 등)가 주로 AI에 의해 수행될 것이라고 답했다. 대신 인간은 문제 해결, 혁신, 적응력 등 AI가 대체할 수 없는 고차원적 사고에 집중하게 된다.
경영진들이 꼽은 2030년 가장 중요한 직원 역량은 문제 해결·위기 대응(1위), 혁신(2위), 적응력(3위)이었다. 기술적 전문성보다 성장 마인드셋과 학습 능력이 더 중요해진다는 것이다. 실제로 67%의 경영진이 2030년에는 기술보다 마인드셋이 더 중요할 것이라고 답했다.
AI 에이전트의 도입도 급속히 진행된다. 2030년까지 재무(66%), 영업(67%), 마케팅(72%), IT(73%), 연구개발(77%) 등 거의 모든 기능에서 AI 에이전트가 중요한 역할을 할 것으로 전망됐다. 63%의 직원이 AI 에이전트와 협업할 의향이 있으며, 48%는 AI 에이전트의 관리를 받는 것도 편하게 느낀다고 답했다.
양자컴퓨팅, 2030년 게임 체인저 될까
경영진의 59%가 양자컴퓨팅이 활성화된 AI가 2030년까지 자사 산업을 변화시킬 것으로 전망했지만, 실제로 양자컴퓨팅을 사용할 것으로 예상한 비율은 27%에 불과했다. 이는 기술의 잠재력은 인식하지만 준비는 부족하다는 것을 보여준다.
양자컴퓨팅은 기존 슈퍼컴퓨터로도 해결하기 어려운 복잡한 최적화 문제, 분자 시뮬레이션, 금융 리스크 모델링 등을 처리할 수 있다. 특히 AI와 결합되면 진정한 혁신이 가능하다. AI가 대규모 문제를 해결한다면, 양자 알고리즘은 기저 구조를 활용해 복잡한 문제를 다룬다.
양자 준비도가 높은 상위 10% 기업들은 일반 기업보다 다중 생태계에 속할 가능성이 3배 높았다. 양자컴퓨팅으로 가장 높은 수익을 기대하는 기업들은 생태계 동맹 구축과 초기 활용 사례 발굴에 더 집중하고 있다. 그러나 전체 기업 중 32%만이 경쟁우위와 연계된 양자 생태계 동맹을 적극적으로 구축하고 있다.
양자컴퓨팅은 보안 측면에서도 중요하다. 72%의 경영진이 2030년까지 보안이 재무 성과만큼 이사회의 핵심 의제가 될 것으로 전망했지만, 현재 양자 안전 준비를 하고 있는 기업은 34%에 불과하다. 현재의 암호화 방식이 미래의 양자컴퓨터로 해독될 수 있기 때문에, 해커들은 이미 “지금 수집하고 나중에 해독하기” 전술을 사용하고 있다.
FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)
Q1. AI 시대에 일자리를 잃게 되나요?
A. 일자리가 사라지는 것이 아니라 업무 방식이 바뀐다. AI는 반복적이고 정형화된 작업을 처리하고, 인간은 문제 해결, 혁신, 전략적 사고 등 고차원적 업무에 집중하게 된다. 기업들은 직원 재교육에 투자하며, 63%의 직원이 AI와의 협업을 긍정적으로 생각하고 있다.
Q2. 우리 회사도 대형 AI 모델을 도입해야 하나요?
A. 대형 AI 모델보다 자사 데이터와 업무에 특화된 맞춤형 AI가 더 중요하다. 범용 모델과 특화 모델을 조합하는 멀티모델 전략을 채택한 기업들이 생산성과 수익성 측면에서 훨씬 우수한 성과를 보였다. 모든 기업이 같은 AI를 쓸 수 있는 시대에는 차별화가 핵심이다.
Q3. 양자컴퓨팅은 언제 실용화되나요?
A. 2030년까지 일부 산업에서 양자컴퓨팅이 실질적 가치를 제공할 것으로 전망된다. 특히 금융, 제약, 소재 과학 등 복잡한 계산이 필요한 분야에서 먼저 활용될 가능성이 크다. 지금은 양자 생태계 파트너십 구축과 초기 실험을 시작할 시점이다.
기사에 인용된 리포트 원문은 IBM 에서 확인 가능하다.
리포트명: The enterprise in 2030: Engineered for perpetual innovation
이미지 출처: The enterprise in 2030: Engineered for perpetual innovation
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.
