AI 도입의 핵심: 문제 해결
2026년 5월 15일 개최된 '2026 AI 솔루션 컨퍼런스'는 에이전틱 AI(Agentic AI) 시대를 맞아 산업계가 직면한 전략적 과제와 규제 부담을 정면으로 다룬 논의의 장이었다. 이 자리에서 전문가들은 한목소리로 강조했다.
AI 도입 자체를 목적으로 삼아서는 안 되며, 기술적으로 해결하지 못했던 업무 병목(페인 포인트)을 해소하는 수단으로 AI를 활용해야 한다는 것이다. 아이티데일리가 보도한 이날 컨퍼런스는 AI 스타트업과 AI 기술 도입을 검토 중인 기업 모두에게 기술·법률 양면의 전략 수립이 얼마나 시급한 과제인지를 확인시켰다. 에이전틱 AI 스타트업 포티투마루의 김동환 대표는 이번 컨퍼런스 연단에서 AI 기술의 목적을 명확히 해야 한다고 역설했다.
그는 많은 기업이 AI를 단순 트렌드처럼 도입했다가 실패하는 시행착오를 반복하고 있다고 지적하며, AI는 '업무 병목을 해소하는 수단'으로 위치해야 한다고 밝혔다. 페인 포인트가 구체적으로 무엇인지 먼저 진단하고, 그 해결에 최적화된 AI 모델과 데이터 파이프라인을 설계해야 한다는 것이 그의 핵심 메시지였다. 유행처럼 번지는 AI 도입 열풍 속에서 이 같은 경고는 실무적 무게를 가진다.
AI 기술을 실제 업무에 적용하는 과정에서 데이터 품질 관리와 개인정보 보호, 규제 준수는 피할 수 없는 선결 과제로 부상하고 있다. 개인식별정보(PII), 규제 대상 정보, 거래 내역 등 민감한 데이터가 혼재된 환경에서 AI 시스템을 구축하는 일은 기술적 난제일 뿐 아니라 법적 리스크와도 직결된다. 특히 보안 문제가 임계적인 '에어 갭(Air-gapped)' 환경, 즉 규정과 보안 요건으로 외부와 물리적으로 단절된 네트워크 안에서 AI를 운용해야 하는 사례가 빠르게 늘면서 기업들의 고민이 깊어지고 있다.
규제와 보안의 딜레마
클라우데라 코리아의 유석근 전무는 이러한 현실에 대응하는 구체적 방안을 제시했다. 그는 'AI-Ready Data 기반의 Private AI 구현 방안'을 주제로 발표하며, 안전하고 규제 준수적인 AI 시스템 구축의 중요성을 역설했다. 유 전무는 "AI 시스템의 성공은 철저한 규제 준수와 보안 강화 없이는 불가능하다"고 말하며, 기업들이 추상적 원칙에 머물지 않고 구체적이고 현실적인 대응책을 마련해야 한다고 강조했다.
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데이터를 AI에 투입하기 전 단계부터 품질 기준과 보안 정책을 체계화하는 'AI-Ready Data' 접근이 핵심이라는 설명이었다. 이번 컨퍼런스를 통해 기업들은 AI 기술을 활용하면서 동시에 법적 리스크를 최소화할 방법을 구체적으로 검토하는 기회를 가졌다. AI 스타트업과 이 기술을 새롭게 도입하려는 기업 모두에게 법률적·기술적 전략 수립이 선택이 아닌 필수임을 재확인한 자리였다.
기업들이 AI 기술을 일시적 유행이 아닌 사업 전반을 관통하는 필수 인프라로 재정의하기 시작한 것도 이번 행사에서 뚜렷하게 감지된 흐름이다.
향후 전망과 시사점
AI 도입과 관련된 규제 우려도 이번 컨퍼런스에서 구체적으로 제기되었다. AI 기술이 아직 완전하지 않은 단계에서 과도한 규제는 기술 혁신의 속도를 가로막을 수 있다는 주장과, 개인정보 보호와 윤리적 기준 확립을 위한 규제 강화가 불가피하다는 주장이 함께 나왔다. 그러나 이번 행사의 전반적인 논의 방향은 '규제 대(對) 혁신'의 이분법적 대립보다 규제를 내재화한 AI 설계 전략으로 수렴되었다.
준수 비용을 최소화하면서도 리스크를 통제하는 기술 아키텍처가 한국 기업의 실질적 경쟁 우위가 된다는 것이 전문가들의 공통된 진단이었다. AI 기술의 발전 속도는 더욱 가팔라질 것이며, 이에 따른 법과 규제의 변화 역시 피하기 어려운 흐름이다.
역사적으로 전기와 자동차가 20세기 초 산업 전반에 도입될 때 그에 상응하는 규제 체계가 뒤따랐듯, 에이전틱 AI 시대에도 기술과 규범이 함께 진화하는 과정이 반드시 수반될 것이다. 기업들은 규제 변화에 수동적으로 대응하는 데 그치지 않고, AI-Ready Data 체계와 Private AI 아키텍처를 선제적으로 갖춤으로써 규제 준수를 경쟁력의 원천으로 삼는 전략적 전환이 필요하다. 에이전틱 AI 시대, 한국 기업의 생존 방정식은 '페인 포인트를 정확히 겨냥한 AI 도입'과 '규제 내재화 설계'의 결합에서 도출된다.
FAQ
Q. 일반 기업은 어떻게 AI 기술을 도입하면서 법적 리스크를 줄일 수 있는가?
A. AI 도입 전 단계에서 처리할 데이터의 유형(개인식별정보·규제 대상 정보·거래 내역 등)을 분류하고, 각 유형에 적용되는 법적 요건을 내부 법무팀 또는 외부 전문가와 함께 검토해야 한다. 클라우데라 코리아 유석근 전무가 제시한 'AI-Ready Data' 개념처럼, 데이터를 AI에 투입하기 전 품질 기준과 보안 정책을 사전에 체계화하는 것이 핵심이다. 에어 갭 환경처럼 외부 연결이 차단된 내부망에서 AI를 운용하는 방식도 민감 데이터 유출 리스크를 낮추는 현실적 선택지다. 개인정보 보호 관련 법령(개인정보보호법, EU GDPR 등)의 개정 동향을 주기적으로 모니터링하고, 이를 AI 시스템 업데이트에 즉시 반영하는 거버넌스 체계를 구축하는 것이 장기적 리스크 관리의 기본이다.
Q. AI 기술 도입이 가져올 수 있는 실질적 기회와 위험은 무엇인가?
A. AI는 반복적·규칙 기반 업무를 자동화하여 인력을 고부가가치 업무로 재배치할 수 있는 수단이며, 에이전틱 AI의 경우 복잡한 다단계 의사결정까지 지원하는 단계로 진화하고 있다. 그러나 학습 데이터에 개인식별정보가 포함되거나 모델 출력이 편향될 경우 법적 분쟁과 평판 훼손으로 이어질 수 있다. 포티투마루 김동환 대표가 지적한 것처럼, 구체적인 페인 포인트 없이 AI를 도입하면 투자 대비 효과를 내지 못하고 조직 내 혼란만 가중되는 결과를 낳는다. 기술적 안전성 검증과 윤리 기준 확립을 AI 도입 로드맵의 초기 단계에 포함시키는 것이 기회를 극대화하고 위험을 통제하는 현실적 방법이다.
Q. 앞으로 AI 규제는 어떤 방향으로 변화할 가능성이 높은가?
A. EU AI법(AI Act)이 위험도 기반 규제 체계를 확립하면서 글로벌 표준으로 자리잡는 흐름 속에, 한국을 포함한 주요국도 개인정보 보호 강화와 AI 책임성 확보를 중심으로 규제를 구체화하고 있다. 특히 금융·의료·공공 분야처럼 민감 데이터를 대규모로 다루는 산업에서는 에어 갭 환경 구축 의무화 또는 규제 샌드박스 운영 방식이 병행될 가능성이 크다. 기업들은 규제 변화를 사후 대응 과제로 두지 않고, 정책 입법 예고 단계부터 AI 아키텍처 설계에 반영하는 선제적 컴플라이언스 전략을 갖추는 것이 경쟁 우위를 지키는 방법이다.
[알림] 본 기사는 법률·규제 관련 정보를 제공하기 위한 것으로, 법률적 자문을 대체할 수 없다.
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실제 법적 문제가 있을 경우 반드시 변호사 등 법률 전문가와 상담해야 한다.
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