“개념타령 이젠 그만”…돈 버는 AI, 한자리서 공개된다

AI 분야가 새로운 전환점을 맞이하고 있다. ‘돈 버는 AI’라는 실질적 성과 지향의 기치 아래 국내외 여러 기업 및 개발 조직들이 이윤 창출이 분명한 서비스·제품 사례를 대거 한 자리에 선보이는 대규모 심포지엄이 예고됐다. 관점의 이동은 명확하다. 그간 AI 기술의 발전은 개념 논쟁, 성공 가능성, 잠재력에 대한 해석에 집중되는 경향이 짙었으나, 이제는 구체적 수익 모델과 시장 진입이 확실한 실제 서비스가 산업에 미치는 영향을 차분히 분석해야 할 시기에 들어선 상황이다.

이번 행사에서는 대표적인 AI 스타트업, 우량 IT기업의 혁신적 사례, 금융·유통·헬스케어 등 기존 전통산업과의 하이브리드 융합 솔루션들이 핵심을 이룰 예정이다. 최근 수년간 AI 자동화의 실제 적용 범위는 정보 검색, 챗봇부터 고정밀 예측, 물류 로봇, 생산 공정 최적화, 초개인화 된 소비자 경험 제공으로 빠르게 확장됐다. 특히 B2B AI 플랫폼은 주문 예측, 수요 공급 대응, 리스크 매니지먼트 같은 영역에서 산업 현장의 비용절감과 경쟁력 제고로 이어지고 있다는 것이 가장 주목할 만한 흐름이다.

시장보고서를 보면 2026년 현재, 글로벌 AI 산업의 연간 매출 규모는 약 7,000억 달러에 육박한다. 기존 경영 효율화 AI에서 벗어나, 실제로 매출 증진이나 신규 시장 진입에 ‘직결’되는 모델들—예컨대 하이브리드 AI 기반 엣지 컴퓨팅 솔루션, 예지정비형 디지털트윈, 딥러닝 생성 AI를 활용한 동영상·이미지 마케팅 플랫폼—이 대거 “수익성 검증”을 전면에 내걸고 소개될 예정이다. 국내의 대표 유통 대기업들이 매장 재고관리, 소비자 동선분석에 딥러닝 기반 분석기를 적용해 분기에 10% 가까운 비용을 절감한 사례, 핀테크 회사들이 실시간 신용 위험도 계산을 통해 신규 심사 업무를 혁신한 사례 등 이미 공표된 지표도 다양하다.

눈여겨볼 부분은, 기술의 고도화가 곧장 사업성과로 직결되는 기업 규모 혹은 산업 환경에 국한되지 않는다는 점이다. 중소 제조업체들도 맞춤화된 AI 솔루션을 원격 SaaS(서비스형 소프트웨어) 방식으로 도입하면서, 고가의 인공지능 시스템을 직접 구축하지 않아도 가시적인 비용·생산성 효과를 경험하고 있다. AI가 사내 ERP(전사적자원관리)와 연계되어 자동 발주·품질검사·보수일정 관리까지 일원화 하거나, 현장 데이터를 클라우드를 통해 실시간으로 분석해 불량률을 획기적으로 낮추는 구조가 대표적이다.

의료, 헬스케어 분야 역시 AI 기반 영상 판독, 맞춤 치료 설계 등 환자 진단 및 돌봄 서비스의 자동화 범위가 넓어지고 있다. 실제 첨단 AI 스타트업들은 외과 영상 분석, 조기진단 보조, 환자 행동 예측 등 전문성과 현실성을 함께 공략하는 솔루션을 연이어 내놓고 있다. 한편, 초개인화 AI 커머스 분석으로 소비자 구매 패턴을 실시간 예측하여 재고·배송·마케팅을 통합 관리하는 플랫폼은 대형 유통사의 표준 도구로 급부상 중이다.

이와 같은 신뢰 기반의 ‘돈 버는 AI’ 트렌드는 국내외 벤처 투자 흐름에도 영향을 미치고 있다. 글로벌 벤처캐피탈들은 단순히 ‘AI’라는 이름에만 투자하지 않으며, 실질적 ‘ROI(투자수익률)’ 혹은 도입 이후의 수치화된 생산성 향상을 증명할 수 있는 솔루션 중심으로 투자 포트폴리오를 재편하고 있다. 특히 인력 대체, 생산공정 최적화 같은 하드웨어 결합 AI는 비용 구조를 혁명적으로 바꿀 수 있다는 점에서 제조·물류 분야의 신규 투자가 눈에 띄게 증가했다. 기업 담당자들은, “더 이상 AI 도입이 ‘경험 쌓기’나 ‘이미지 제고’에 그치면 안되고, 해당 기술이 실제 예산·매출 항목에 어떤 영향을 미쳤는지 손익 데이터로 증명해야 한다”고 강조한다.

동시에 시장은 리스크 분석도 수반하고 있다. ‘돈 버는 AI’ 운운하며 현실과 괴리된 과장된 마케팅 사례, 실제 적용에서 기대 이하의 효과를 내는 문제, AI 자동화로 인한 전문직·중간관리직 일자리 감소, 데이터 편향 또는 오작동에 따른 사회적 비용 등의 이슈가 병존한다. 따라서 기업들은 기술 검증, ROI 공개, 이해관계자 설명 책임에 더해, 신뢰성·안정성·윤리성 검증을 병행할 필요성이 커지고 있다. 예로, 유럽연합(EU)·미국 등 주요국은 실제 ‘수익 창출형 AI’에 대해 투명성, 알고리즘 검증, 데이터 AI 감사 의무화 등 엄격한 규제를 강화하고 있다. 한국 역시 AI 기본법, 데이터법 개정안 추진과 더불어 실제 AI 도입 현장의 정책 지원 및 윤리적 가이드라인 강화가 활발히 논의된다.

지금은 ‘돈 되는 AI냐, 아니냐’의 이분법을 넘어 각 업종별 구조 최적화, 신규 부가가치 창출, 기존 인력과의 공존적 활용 등 통합 전략이 필요한 시점이다. AI 실증사례의 공유, 객관적 성과측정 기준 마련, 중소기업 맞춤형 지원 확대와 같은 거시적 전략이 뒷받침될 때, 국내 AI 생태계도 글로벌 경쟁력 증진에 실질적으로 기여할 수 있다. 개념적 담론을 넘어서 비즈니스의 실제 변화, 사회적 자본의 확장으로 이어지는 AI 활용 패러다임 전환이 진행 중이다.

— 유재혁 ([email protected])