[아웃소싱타임스 김민수 기자] 생성형 인공지능(Generative AI)의 시대가 열리며 인공지능 융합 활성화를 위한 기반 마련이 시급한 것으로 나타났다. 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 산업 분야에서 AI의 융합이 가속화되고 있으며, 이를 지원하기 위한 정부와 기업의 노력이 절실히 요구되고 있는 것이다.

특히 AI 생태계와 산업 분야별 진흥을 고려한 국가 전략이 필요하며, 산업 진흥과 규제의 균형을 통해 인공지능 융합 혁신을 창출해야 한다는 주장이 제기되고 있다.

과학기술정책연구원이 최근 발표한 '과학기술정보 브리프 36호'에 따르면, 생성형 AI의 등장은 글로벌 기업들이 인공지능 융합을 가속화하는 주요 촉매 역할을 하고 있다. 

생성형 AI는 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, 산업 간 경계를 허물며, 혁신적인 솔루션을 제공하는 데 기여하고 있는 것이다. 이는 제조업과 서비스업을 비롯한 다양한 산업에서 두드러지게 나타나고 있다.

■제조업과 서비스업의 디지털 전환
제조업 분야에서는 첨단 제조 현장의 디지털 전환을 위해 대규모 언어 모델(LLM), 첨단 제조 로봇, 센서 등을 개발하여 활용하고 있다. 이러한 기술은 생산성 향상과 효율성 증대를 목표로 하며, 기존 제조 공정의 자동화를 넘어 스마트 제조를 실현하고 있다. 

또한 서비스업에서도 첨단화된 챗봇과 고객 데이터 분석을 통해 새로운 서비스 영역을 발굴하고 있다. 스타벅스는 AI 기반의 챗봇을 활용해 고객 주문을 간편하게 처리하고 있으며, 이를 통해 대기 시간을 단축하고 고객 경험을 개선하고 있다. 

또한, 넷플릭스는 고객의 시청 기록을 분석하여 맞춤형 콘텐츠 추천 서비스를 제공함으로써 고객 만족도를 높이고 있다. 이러한 AI 활용 사례들은 서비스업의 효율성과 고객 대응 능력을 크게 향상시키고 있다. 

챗GPT와 같은 대화형 AI는 고객의 니즈를 도식화하고, 이를 바탕으로 신제품 개발 및 고객 대응 전략을 개선하는 데 기여하고 있다.

■융합산업의 발전: 의료, 금융, 제조, 물류 분야
다양한 산업에서 생성형 AI를 활용한 융합이 진행 중이다.  의료분야에서는 Google Health와 IBM Watson Health가 AI 기반의 암 진단과 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 기여하고 있으며, 이를 통해 의료의 정확성과 효율성이 크게 향상되고 있다. 

Google Health는 AI를 활용한 영상 분석 기술을 통해 초기 암 발견의 정확도를 높이고 있으며, 이를 통해 조기 치료가 가능해지고 있다. IBM Watson Health는 방대한 양의 의료 데이터를 분석하여 환자 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 도움을 주고 있으며, 이로 인해 의료진의 부담을 줄이고, 환자들에게 최적화된 치료 방법을 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있다. 

또한, 이러한 AI 기술은 환자의 상태 변화를 실시간으로 모니터링하고, 그에 따른 치료 방법을 신속하게 조정할 수 있도록 하여 의료 서비스의 질을 전반적으로 향상시키고 있다. 

금융 분야에서는 JP모건의 COIN 프로그램과 블랙록의 알라딘(Aladdin)이 법률 문서 분석과 투자 전략 최적화에 도움을 주고 있다. AI는 금융 사기 탐지 시스템을 개선하고, 고객에게 맞춤형 금융 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 

또한 제조 장비 분야에서는 Siemens와 GE가 AI를 통해 실시간 오류 감지 및 예측 유지보수 시스템을 운영하고 있으며, 이러한 기술은 제조 과정에서의 불량률을 감소시키고 생산성을 극대화하는 데 기여하고 있다. 

물류 분야에서는 아마존과 알리가 무인화 시스템을 추진하고 있으며, 물류 효율성을 극대화하고 비용을 절감하는 데 중점을 두고 있다. 이러한 무인화 시스템은 자동화된 창고 운영, 로봇을 활용한 물류 처리, 자율주행 배송 차량 등을 포함하며, 이를 통해 물류 전반에서 인간 노동의 의존도를 줄이고 신속한 배송을 실현하고 있다. 

또한, AI 기반 예측 시스템을 도입해 재고 관리를 최적화하고, 물류 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 방지하는 데 기여하고 있다.

■정부 정책과 법제도의 문제점
정부는 AI 경쟁력 강화를 위해 다양한 정책을 추진하고 있으나, 인공지능 융합 산업의 창발성을 촉진하기 위한 명확한 규제 방안은 부재한 상황이다. 

현재의 법제도는 AI 기술의 윤리적 문제와 책임성을 충분히 다루지 못하고 있으며, 기술 발전 속도를 따라가지 못하는 규제 환경으로 인해 기업들이 AI를 도입하는 데 있어 불확실성이 존재하고 있다. 

AI 윤리적 문제와 책임성 부족은 기술 도입의 장애물이 되고 있으며, 이에 대한 명확한 법제도의 마련이 필요하다.

특히, 데이터 수집과 사용을 제한하는 현재의 규제들은 기업 간 데이터 공유와 인공지능 융합 혁신을 저해하고 있다. 이를 해결하기 위해 EU의 일반데이터보호규정(GDPR)과 국내 데이터 3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법) 등의 개선이 요구되고 있다. 

정부는 인공지능 기술의 윤리성과 투명성을 확보하기 위한 법적 장치를 마련하고, AI 융합 산업의 성장을 위한 규제 완화와 지원 정책을 함께 추진해야 할 필요가 있다.

■기업과 정부의 역할: 인공지능 활용 촉진 방안
기업이 AI를 지속적으로 활용할 수 있는 환경을 조성하기 위해 인프라와 인력 확보가 시급하다. 이를 위해 기업들은 정부의 지원 프로그램을 활용하여 고성능 컴퓨팅 자원과 클라우드 서비스를 구축하고, AI 관련 교육을 통해 내부 인재를 양성해야 한다. 

또한, 산학 협력을 통해 필요한 기술 인력을 확보하고, 중소기업은 정부가 제공하는 AI 인프라 및 기술 컨설팅 지원을 최대한 활용하여 AI 도입의 장벽을 낮출 수 있다. 특히 중소기업들은 데이터 수집 비용과 데이터 활용 시 발생하는 거래 비용을 감당하기 어려워 AI 도입이 지연되고 있는 실정이다.

이러한 문제를 해결하기 위해 기업 간 데이터 협력을 강화하고, 정부는 데이터 보호, 개인정보 보호, AI 윤리 등의 규제를 보완해야 할 필요가 있다. 정부는 AI 기술 도입을 촉진하기 위한 세부 가이드라인과 인프라 지원을 강화하고, 중소기업이 AI를 활용할 수 있는 다양한 지원 프로그램을 제공해야 한다. 

이러한 노력이 결합될 때 기업들은 AI를 활용해 공정 개선뿐 아니라 신제품 및 신사업 발굴로 이어지는 혁신을 달성할 수 있을 것이다.

삼일PwC경영연구원의 보고서에 따르면, "생성형 AI는 기업의 공정 개선과 신사업 발굴에 큰 기여를 하고 있다"고 밝히며, "기업들은 AI 활용 전략을 마련하고 기존 시스템과의 통합 방안을 적극적으로 모색해야 한다"고 강조했다. 

또한 과학기술정책연구원은 "AI 기술의 윤리성과 책임성을 강화하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정부와 기업이 함께 협력해야 한다. 또한 AI 기술이 산업 전반에 미치는 영향은 매우 크기 때문에, 윤리적 기준을 준수하면서도 혁신을 가속화할 수 있는 환경을 마련해야 한다"는 입장이다.