AI가 바꾸는 공교육의 미래, 교실 속 새로운 동반자 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 11월 13일 11월 13일, 오늘은 수많은 수험생들이 그동안의 노력의 결실을 맺는 ‘수학능력시험’ 당일입니다. 이날만큼은 학생과 학부모, 교사 모두가 애써온 지난 시간과 교육의 의미를 다시 돌아보게 되죠. 오늘날의 교실은 여전히 칠판 앞에서 교사가 중심이 되는 전통적 형태를 띄고 있지만 10~20년 뒤의 교실은 지금과는 전혀 다른 풍경일지도 모릅니다. AI가 본격적으로 교육에 도입되면서 교사와 학생의 역할 자체가 재정의되고 있기 때문입니다.하버드대학교의 하워드 가드너(Howard Gardner) 교수는 “AI는 지난 1,000년간 교육에 일어난 변화 중 가장 근본적인 전환점이 될 것”이라며, 읽기·쓰기·산수·코딩 같은 기초 학습 이후에는 교사가 코치로서 학생의 사고를 이끌게 될 것이라고 전망했습니다.같은 포럼에서 하버드 로스쿨 객원교수이자 호주국립대 교수인 앤시아 로버츠(Anthea Roberts)는 “앞으로의 세대는 AI를 지휘하는 감독이자 코치가 되어야 한다”며, 인간의 역할은 대체가 아니라 확장에 있다고 강조했습니다.이처럼 교육 산업에서도 AI는 더 이상 도구가 아닌, 교사와 학생 모두의 성장을 돕는 ‘교육 동반자’로 자리하고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 변화를 중심으로 AI가 만들어갈 미래의 교육 패러다임에 대해 살펴봅니다. 인간과 AI, 교실 안에서의 새로운 역할 AI가 인지적 학습 능력을 보조하는 시대에는 인간 고유의 사고력, 창의력, 공감 능력이 더욱 중요한 가치로 부각됩니다. 이에 따라 학생에게는 사고를 확장하고 문제를 새롭게 정의하는 ‘탐구의 도구’로, 교사에게는 학습 데이터를 분석해 맞춤형 피드백을 제공하는 ‘지도 조력자’로의 역할을 수행하게 될 것입니다. 따라서 정책 차원에서도 기술 보다 학생과 교사의 성장에 도움이 되는 방향으로 설계되어야 합니다. 이러한 변화의 흐름 속에서 이미 세계 여러 나라들은 공교육 현장에 AI를 적극적으로 도입하며 새로운 교육 모델들을 실험하고 있습니다. 세계 교실 속 AI 실험들 AI는 이미 세계 여러 교실에서 활발하게 쓰이고 있는데요. 먼저, 미국의 마이애미 사우스웨스트 고등학교(Southwest Miami Senior High School)와 마이애미 데이드 대학(Miami Dade College)에서는 수업과 과제에 제미나이(Gemini), 구글 노트북LM, 유튜브 ASK 등 다양한 AI 도구를 수업에 적극적으로 활용하고 있습니다. 시험 복습, 오답 분석, 퀴즈 제작 등에서 AI가 교사의 손발이 되어주고, 학생들은 심화 학습과 창의적 프로젝트 수행을 통해 AI를 경험하고 있습니다. 그 결과, 교사는 개별 지도 시간을 위한 시간을 확보하고 학생들은 자기주도 학습 역량을 키우는 긍정적 효과를 얻고 있습니다.아이슬란드 교육청은 앤스로픽(Anthropic)과 협력해 세계 최초의 국가 단위 AI 교육 실험을 시작했습니다 전국 교사들에게 클로드(Claude)를 제공해 수업 준비, 학습 자료 개인화, 행정 부담 경감 등을 지원합니다. 공공성과 교육 효율성을 동시에 높이면서 국가 핵심 가치를 유지한다는 계획이죠. 이미 엔스로픽은 유럽 의회, 영국 과학혁신부, 런던정경대 등 유럽 여러 기관과 협력하고 있어 이번 협력 사례가 글로벌 AI 교육 혁신의 롤모델이 될 것으로 기대됩니다.미국 샌프란시스코의 알파 스쿨(Alpha School)은 하루 2시간의 AI 집중 집중 학습만으로 전통 학교 학습 대비 2배 빠른 학습 성과를 낼 수 있다고 강조합니다. 교사는 단순 강의자가 아니라 ‘가이드’로 참여해 학생의 학습 속도와 이해도를 분석하고, 맞춤형 학습을 제공합니다. 다만 전문가들은 학생 성향, 교육 형평성, 기초 학습 능력의 격차 등 여러 변수를 고려해 신중한 접근이 필요하다고 지적합니다. 함께 성장하는 학습 동반자 ‘AI’ 국내에서도 AI 기반 공교육 실험이 활발히 이뤄지고 있습니다. 대표적으로 울산교육청의 ‘우리아이’ 프로젝트의 경우 베스핀글로벌이 함께한 교육 AI 사례인데요. 본 프로젝트는 교사, 학생, 학부모를 대상으로 AI 기반 학습 분석과 맞춤형 자료를 제공하며, 하이퍼클로바, 제미나이(Gemini), 챗GPT를 활용해 현직 교사가 직접 만든 101개의 AI 학습 에이전트가 국어, 영어, 수학, 일본어 등 주요 과목의 학습부터 진로 탐색까지 지원합니다.이처럼 공교육에서도 AI는 더 이상 선택이 아닌 필수 도구가 되었습니다. 다만, 기술 자체가 목적이 아닌 학생의 사고 확장과 교사의 지도 역량 강화를 위한 하나의 수단이 되어야 합니다. 국내외 다양한 시범 사례 처럼 우리 교육 현장에서도 AI를 효과적으로 ‘잘’ 활용한다면 AI는 교실 속 또 하나의 선생님이 되어 모든 학생이 공평하게 교육 기회를 누릴 수 있는 환경을 만들어주지 않을까요?AI는 지식을 전달하는 존재가 아니라, 함께 배우고 성장하는 새로운 형태의 ‘학습 동반자’로 자리하고 있습니다. AI와 함께 성장하는 교실, 그것이 AI 시대에 발맞춰 공교육이 지향해야 할 방향일 것입니다. 관련 상품HelpNow Agentic AI Platform 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) 공교육에서 AI는 어떤 역할을 하나요?AI는 단순히 정보를 전달하는 도구가 아니라, 교사와 학생이 함께 학습을 확장할 수 있는 조력자 역할을 합니다. 학생에게는 개인의 수준과 속도에 맞는 맞춤형 학습 경험을 제공하고, 교사에게는 학습 데이터를 기반으로 효율적인 피드백과 수업 준비를 돕습니다.Q2) 해외에서는 AI를 어떻게 교육에 활용하고 있나요?미국과 아이슬란드 등 여러 나라에서 AI를 공교육 전반에 도입해 다양한 실험을 진행하고 있습니다.– 미국 마이애미: 제미나이(Gemini), 노트LM, 유튜브 ASK를 활용해 복습·오답 분석 등 학습 지원– 아이슬란드: 전국 교사에게 클로드(Claude)를 제공해 수업 자료 제작과 행정 업무를 보조– 미국 샌프란시스코 알파 스쿨: 하루 2시간 AI 집중 학습으로 맞춤형 개인 학습 운영Q3) 국내 공교육에서는 어떤 방식으로 AI가 도입되고 있나요?대표적으로 울산교육청의 ‘우리아이’ 프로젝트가 있습니다. 베스핀글로벌이 함께한 이 사례는 교사·학생·학부모 모두가 AI 기반 학습 분석과 맞춤형 자료를 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 국어, 영어, 수학 등 주요 과목뿐 아니라 진로 탐색까지 지원하는 101개의 AI 학습 에이전트를 운영하고 있습니다.Q4) 교육 현장에서 AI를 활용할 때 주의할 점은 무엇인가요?AI를 단순히 정답을 제시하는 도구로 사용할 경우, 학생의 사고력과 창의성이 오히려 제한될 수 있습니다. AI는 교사와 학생의 ‘대체자’가 아닌 ‘보조자’로 활용되어야 하며, 인간의 비판적 사고력·창의력·공감 능력을 함께 성장시키는 방향으로 운영하는 것이 중요합니다.Q5) AI는 앞으로 공교육의 미래를 어떻게 바꿀까요?AI는 교육의 접근성을 높이고, 학생 개개인의 학습 격차를 줄이는 데 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 교사는 데이터 기반의 맞춤형 지도를, 학생은 자기주도적 학습 환경을 갖게 되면서 AI는 교실 속 또 하나의 ‘학습 동반자’로 자리 잡게 될 것입니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [보도자료] 베스핀글로벌, 헬프나우 AI로 교육계 AI 지원에 앞장선다… 울산교육청 생성형 AI 기반 ‘우리 아이(AI)’ 서비스 개발 착수 [고객사례] 온라인 교육 플랫폼 B사 2025년 11월 13일
2026 IT 트렌드 리포트: 맥킨지·IDC가 주목한 AI 변화의 방향 BESPICK by Sangmi Park 2025년 11월 10일 2025년은 생성형 AI가 본격적으로 일상과 업무 전반에 자리 잡은 해였죠. 기업들은 문서 작성, 코드 생성, 고객 응대뿐 아니라 전략 수립과 의사결정까지 AI를 활용하기 시작하며 ‘AI와 함께 일하는 시대’를 열었습니다.여러 글로벌 리서치 기관들은 공통적으로, 2026년을 AI가 파일럿 단계를 벗어나 본격적인 실행 단계로 진입하는 전환점으로 보고 있습니다. Forrester Research에 따르면, 2026년에는 북미·유럽보다 APAC의 IT 지출 성장률이 가장 빠를 전망입니다. 기술 의사 결정권자의 10명 중 9명이 내년 IT 예산을 늘리겠다고 답했는데요.IDC 역시 APAC의 AI 투자 증가 속도가 디지털 기술 전체보다 1.7배 빠르며, 2027년까지 1조 6천억 달러의 경제 효과를 창출할 것으로 예상했습니다. 이미 2025년 초에 전 세계 AI 지출이 900억 달러를 넘어서며, 전례 없는 성장세를 보였다고 하네요. 오늘은 2025년을 되돌아보며 2026년의 IT 예상 트렌드를 정리해봅니다. 기술 혁신 넘어 조직과 업무를 바꾸는 AI 2025년을 관통한 테크 키워드는 단연 ‘에이전틱(Agentic) AI’입니다. 생성형 AI가 인간의 프롬프트에 반응해 결과물을 만들었다면, 에이전틱 AI는 스스로 목표를 이해하고 계획→실행→피드백을 수행하는 자율형 AI입니다. 전문가들은 에이전틱 AI가 2026년에 ‘더 빈번하고 일반적인’ 현상으로 보편화될 것으로 예측하고 있습니다.IDC는 인간과 지능형 시스템이 단순한 협업을 넘어, 의도와 자율성 그리고 확장성을 갖춘 공동 행위 주체로 진화하고 있다며 이를 ‘Agentic Future’로 정의했습니다. ‘IDC FutureScape 2026’에 따르면, APAC 기업들은 AI 테스트 단계를 넘어 전사적 오케스트레이션 단계로 진입 중이라고 합니다. McKinsey 역시 2026년 이후 기업 내 반복·의사결정형 프로세스의 40%가 에이전틱 AI 기반으로 자동화될 것으로 예측했습니다. Forbes도 AI가 단순한 자동화 도구를 넘어, 의사결정 파트너이자 ‘공동 실행자(co-executor)’로 자리잡고 있다고 분석했고요.특히 McKinsey는 ‘AI로 높은 ROI를 달성한 기업일수록 워크플로우 재설계와 책임 구조 개편을 병행했다’고 강조합니다. Forbes는 “AI에 올인(All-in)한 기업들의 수요가 계속될 것”이라며, 2026년에는 AI가 단순히 생산성을 높이는 도구를 넘어 비즈니스 모델 자체를 재정의하는 시점이 될 것이라고 덧붙였죠. AI를 ‘업무 도구’로 쓰는 기업과 ‘AI가 스스로 일하는 환경’을 만든 기업의 ROI 격차는 2026년에 더 벌어질 것으로 보입니다. 기업은 이제 AI를 도입하는 게 아니라, ‘AI가 일하는 방식’을 설계해야 하는 단계에 들어섰습니다. AI 인프라의 방향: 효율과 안정성의 균형 AI 학습과 추론에 필요한 연산량이 커지면서, 기업들은 클라우드 용량과 비용, 보안과 데이터 처리 위치 등을 모두 고려해야 하는 새로운 과제에 직면했는데요. 이에 따라 2026년의 AI 경쟁은 더 큰 모델보다 더 효율적인 운영에 초점이 맞춰질 것으로 예상됩니다.IDC는 2026년까지 전 세계 기업의 40%가 하이브리드 클라우드와 엣지 인프라를 채택할 것으로 전망하는데요. 실시간성과 비용 효율을 동시에 요구하는 AI 서비스 특성 때문입니다. 엣지 인프라는 데이터를 중앙으로 보내지 않고 생성 지점에서 즉시 처리함으로써, 지연(latency)을 줄이고 데이터 이동 과정에서 발생하는 보안 리스크도 완화할 수 있습니다.양자컴퓨팅(Quantum Computing)도 주목받고 있습니다. Forbes는 “2026년에는 현실 세계에서 양자 컴퓨팅이 더욱 널리 도입되며 기업과 산업 현장, 과학에 미치는 영향이 눈에 띄는 방식으로 나타나기 시작할 것”이라고 전했습니다. McKinsey는 양자 기술이 2035년까지 최대 970억 달러(한화 약 135조 8,000억 원) 규모로 성장하며 화학, 금융, 모빌리티 산업의 계산 구조를 완전히 바꿀 것으로 내다봤고요.또한 AI 인프라 확장이 가속화되면서 포스트 퀀텀(Post-Quantum) 보안과 BYOAI(Bring Your Own AI) 같은 새로운 위협에 대한 우려도 커지고 있습니다. 2026년 인프라 트렌드는 AI를 얼마나 효율적으로, 안전하게 운영할 수 있는지– 즉 운영 효율과 리스크 관리의 균형을 찾는 방향으로 진화할 가능성이 높습니다. AI, 산업의 언어로 녹아들다 Gartner는 최근 발표한 2026년 10대 전략 기술 트렌드에서 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 핵심 키워드로 꼽았습니다. AI가 더 이상 PC나 스마트폰 앱 안에 머무르지 않고, 로봇·IoT·자율주행 등 물리적 현실 세계로 확장되고 있음을 뜻하는데요.이러한 기술적 확장은 산업 현장의 디지털 전환을 가속화하고 있습니다. IDC는 2026년을 기점으로 AI가 산업의 ‘운영 언어(Operating Language)’가 될 것이라고 말했는데요. AI가 산업 데이터를 실시간으로 연결하고 해석하며, 생산성과 효율을 결정하는 메커니즘으로 작동하기 시작했다는 것이죠.McKinsey는 이를 ‘Digital-Physical Fusion’이라 정의하며, 디지털 모델링과 물리적 프로세스가 결합된 하이브리드 산업 구조가 본격화되고 있다고 분석했는데요. 예를 들어 제조업에서는 AI가 공정을 자동 최적화해 불량률을 낮추고, 헬스케어에서는 임상 데이터와 예측 모델을 결합해 정밀 진단과 신약 개발 효율을 높이고 있습니다. 리테일에서는 수요 예측과 공급망 관리가 AI 기반으로 통합되며, 운영 효율의 정의 자체가 바뀌고 있죠.AI는 이제 ‘산업별 비즈니스 모델 재설계’의 핵심 동력입니다. 특히 2026년은 AI가 기업의 운영과 전략에 본격적으로 내재화되는 시기로, 기술 도입보다 어떻게 사업 모델과 프로세스를 재구성할 것인가가 경쟁력을 좌우할 것으로 보입니다. 산업별 특성에 맞는 AI 활용 전략과 운영 구조를 재정비한 기업만이 실행의 성과를 현실로 전환할 수 있을 것입니다. 지속가능성: 에너지가 AI의 속도를 결정한다 전력 효율이 경쟁력이 되는 ‘Green AI’로의 전환도 내년부터 본격화됩니다. AI의 학습과 추론 과정은 많은 전력을 소비하는데요. 이미 데이터센터는 전 세계 전력의 약 2%를 소비하고 있고, 미국 에너지부는 데이터센터의 에너지 소비량이 2028년에는 미국 전력의 12%까지 늘어날 것으로 예측했습니다.McKinsey는 ‘지속가능성은 이제 AI 도입의 부속 개념이 아니라 기업의 생존 전략’이라고 표현했습니다. RE100(재생에너지 100%)을 선언한 클라우드 기업들은 데이터센터 냉각 효율을 높이기 위해 액침 냉각(Immersion Cooling)이나 AI 기반 전력 최적화 기술을 적극 도입 중입니다.각국 정책도 빠르게 대응 중입니다. 유럽연합은 데이터센터 에너지 효율 등급을 의무화하는 ‘EPBD 지침’ 개정안을 확정했습니다. 미국은 ‘Clean Energy for AI Infrastructure’ 프로젝트를 통해 AI 전력 소비를 국가 차원에서 관리하고 있고요. 기술 경쟁이 친환경 경쟁으로 바뀌고 있는 셈입니다.2025년이 AI의 현실화를 보여준 해였다면, 2026년은 그 기술이 조직과 산업 속에서 ‘실제 운영 체계로 작동하는 해’가 될 것으로 보입니다. 올해에 이어 내년 역시 AI가 우리의 일하는 방식을 변화시킬 텐데요. 2026년 우리는 이를 실제 성과로 연결시킬 수 있도록 준비해야겠습니다. 오늘의 베스픽은 여기서 마치겠습니다. 관련 상품HelpNow Agentic AI Platform FAQ Q1) 2026년 AI 트렌드의 핵심은 무엇인가요?2026년의 가장 큰 변화는 ‘에이전틱(Agentic) AI’의 본격적인 확산입니다. 기존처럼 명령에 따라 결과를 생성하는 AI가 아니라, 목표를 이해하고 계획–실행–피드백을 스스로 수행하는 자율형 AI가 기업 운영 전반에 도입됩니다. 단순 도입이 아닌, AI가 ‘일하는 방식’을 설계하는 단계로 진입한 것이 핵심입니다.Q2) 왜 2026년이 AI 전환점이라고 불리나요?글로벌 리서치 기관들은 2026년을 AI가 ‘파일럿 단계 → 전사 실행 단계’로 이동하는 시점으로 보고 있습니다. 혁신 기업들은 이미 AI 테스트를 넘어 워크플로우 재설계, 조직 구조 변경, ROI 기반 운영까지 병행하고 있어 격차가 빠르게 벌어지고 있습니다.Q3) AI 인프라는 앞으로 어떻게 바뀌나요? (클라우드·엣지·보안)더 큰 모델보다 ‘효율적인 운영’이 중요해집니다.하이브리드 클라우드 + 엣지 인프라 도입 확산 (실시간성+비용 절감)양자컴퓨팅의 산업 적용 시작 (제조·금융·모빌리티 등)포스트퀀텀 보안, BYOAI 등 새로운 보안 위협 대응 필요Q4) 산업별로 AI는 어떻게 활용되나요?AI는 산업의 ‘운영 언어’가 되고 있습니다.제조: 공정 자동 최적화, 불량 예측금융: 리스크 분석, 초개인화 자산 관리헬스케어: 임상데이터 분석, 신약 개발 가속화리테일: 수요 예측, 공급망 실시간 최적화이처럼 디지털과 물리 세계가 융합되는 ‘Digital-Physical Fusion’이 본격화되고 있습니다.Q5) AI가 환경과 에너지 문제와도 연결되나요?네. AI는 많은 전력을 쓰며 데이터센터는 이미 전 세계 전력의 2%를 소비하고 있습니다. 이에 따라 기업들은 액침 냉각, AI 기반 전력 최적화, 재생에너지 전환(RE100) 등을 추진 중이며, 이를 ‘Green AI’ 전략이라고 부릅니다. AI 성능보다 ‘에너지 효율’이 새로운 경쟁력이 되는 흐름입니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 2025년 11월 10일
AI는 콘텐츠를 어떻게 바꾸고 있나? 5가지 핵심 인사이트 BESPICK by Sangmi Park 2025년 11월 03일 생성형 AI는 다양한 산업 분야에서 콘텐츠 작업의 핵심 기반으로 자리 잡았습니다. 한 설문조사에 따르면 응답자의 80% 이상이 창작 과정의 일부에 AI를 활용하고 있으며, 40%는 아이디어 구상부터 최종 콘텐츠 발행까지 모든 과정을 AI로 처리한다고 답했는데요. 이처럼 AI는 더 이상 보조 도구가 아닌 콘텐츠 제작의 기본 출발점이 되어가고 있습니다. 실제로 전 세계의 생성형 AI 콘텐츠 시장은 2024년 148억 달러에서 2030년 801억 2천만 달러 규모로 성장할 것(CAGR 32.5%)으로 예상되는데요. 어떤 산업이든 기업들은 더 적은 비용으로 더 많은 고품질의 콘텐츠를 만들고 싶어 하기 때문입니다. 오늘 베스픽에서는 실제 비즈니스 현장에서 기업들이 어떻게 AI를 활용해 콘텐츠를 만들고 있고, AI가 어떤 변화를 일으키고 있는지 살펴보겠습니다. AI가 만든 콘텐츠로 추가 매출 달성? 생성형 AI 도입으로 가장 많은 변화를 보인 것은 콘텐츠 생산성입니다. 많은 기업들이 생성형 AI를 활용해 콘텐츠를 더 빠르고 더 효율적으로 제작하게 된 것입니다. 어느 산업을 막론하고 콘텐츠는 제품을 알리고, 브랜드를 구축하며 고객과의 관계를 구축하는 비즈니스의 핵심 자산이라고 할 수 있는데요. 따라서 AI로 인한 콘텐츠 생산성의 증가는 기업의 매출 증대, 마케팅 효과 향상 등 실질적인 비즈니스 성과로 이어지고 있습니다.AdVon Commerce는 월마트, 아마존 등 글로벌 유통 기업들과 협력해 제품 상세 페이지 콘텐츠 제작을 지원하는 이커머스 솔루션 기업입니다. 하지만 비즈니스가 성장하면서 기존의 프로세스로는 대규모 콘텐츠 제작을 감당하기 어려웠는데요. 이에 생성형 AI를 적용해 상품 설명을 자동으로 작성하고 상세 페이지를 개선했습니다. 약 10만 개에 달하는 제품 카탈로그 내용을 단 한 달 만에 콘텐츠로 만들었는데 이전에는 최대 1년이 걸리는 작업이었습니다. 그 결과 AdVon Commerce의 한 고객사는 제품의 검색 순위를 30% 증가시키고 약 두 달 만에 1,700만 달러의 추가 매출을 창출했다고 하네요.글로벌 뷰티 브랜드 L’Oréal은 얼마 전 자체 생성형 AI 콘텐츠 제작 플랫폼을 공개했는데요. 이 솔루션은 제품 이미지만 있으면 다양한 생성형 AI 도구를 사용해 제품과 비슷한 이미지나 영상을 자동으로 만들어 줍니다. 또한 아이디어 도출, 프로토타입 제작, 패키징 비주얼 제작 등 콘텐츠 제작의 전 과정을 함께 지원하는데요. L’Oréal은 이러한 AI 활용을 통해 마케팅 콘텐츠의 생산 속도를 높이고, 나아가 마케팅 캠페인에서 소비자 참여와 전환율을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다. 단 이틀 만에 광고 영상을 제작한다? 생성형 AI는 특히 영상 콘텐츠 제작의 패러다임을 바꿔놓았는데요. 과거에는 대규모 제작팀과 장비, 막대한 예산이 필수였지만 이제는 텍스트 프롬프트와 참고 이미지만으로도 고품질 영상 콘텐츠를 만들 수 있게 되었습니다. 연구에 따르면 생성형 AI를 활용한 영상 제작은 기존 대비 최대 85% 비용 절감과 90% 생산 기간 단축 효과가 있다고 하죠. 영상 생성을 위한 AI의 성능도 지속적으로 발전하고 있는데요. 최근 공개된 Open AI의 Sora 2나 Alibaba의 Wan2.2를 보면 영화 수준의 영상을 생성하는 일도 머지않은 듯 합니다.미국의 금융 플랫폼 Kalshi는 지난 6월, 100% 생성형 AI로 만든 광고를 선보였습니다. 영상에는 다양한 배경과 인물들이 등장해 여러 가지 장면들이 연출되는데요. 일반 촬영 방식이었다면 몇 개월이 걸렸을 작업이지만 단 한 명이 이틀 만에 완성한 결과물이었습니다. 총 제작비 역시 2,000달러 미만으로 전통적인 광고 제작비 대비 95% 비용 절감 효과를 거두었다고 하죠. 제작자는 생성형 AI를 활용하면 다양한 형태의 광고를 더 빠르고 유연하게 시도해 볼 수 있다는 점을 가장 큰 장점으로 꼽았습니다. 고객에게 딱 맞는 개인화 콘텐츠! AI는 단순히 콘텐츠의 생산성을 높이는 데 그치지 않습니다. 콘텐츠를 소비하는 이용자들의 특성이나 소비 패턴 등을 파악해 맞춤형 콘텐츠를 제작하는 방향으로 진화하고 있는데요. 이를 통해 고객 충성도를 높이고 이용 시간도 늘릴 수 있습니다. 최근 조사에 따르면 기업의 61%가 이미 개인화 콘텐츠에 AI를 활용 중이며, 그중 71%는 콘텐츠의 성과와 참여율이 증가했다고 응답했습니다.영국의 대형 금융사 HSBC는 글로벌 마케팅 캠페인을 위해 생성형 AI 솔루션을 도입했는데요. 이 과정에서 AI에게 기존의 마케팅 문구와 고객 인구 통계, 제품 정보 등을 학습시켜 고객에 따른 개인화된 콘텐츠를 생성했습니다. 그 결과 다양한 지역과 고객에 맞는 SNS 게시물과 타깃 광고 소재 등을 신속하게 제작할 수 있었고, 전반적인 클릭률과 전환율이 향상되었는데요. 일부 채널은 최대 50%까지 향상되었다고 합니다.작년 초 의료 업계에서는 생성형 AI가 심혈관 환자 교육을 강화할 수 있다는 연구가 발표되었습니다. AI가 환자의 이해 수준과 언어, 의료 기록 등을 기반으로 개인화된 교육 자료를 제작하는 것인데요. 사전에 환자와 소통하며 궁금해하는 내용을 위주로 콘텐츠를 생성하는 것도 가능합니다. 이러한 AI 기반 콘텐츠는 의료 인프라가 부족한 지역에서도 환자가 질환을 제대로 알고 치료에 적극적으로 참여하도록 돕는데요. 결과적으로는 질환을 조기에 발견하고 치료 결과를 개선하는 것으로 이어질 수 있다고 하네요. 제품을 만들기도 전에 판매한다? AI로 콘텐츠를 생성하기 시작하면서 커머스의 워크플로우도 바뀌기 시작했습니다. 기존에는 제품을 디자인하고 제조한 뒤 콘텐츠를 제작하는 것이 일반적인 흐름이었는데요. 이제는 실제 제품을 만들기 전에 판매가 가능한 구조가 만들어졌습니다. 디자인과 설명만으로 생성형 AI가 사실적인 제품 이미지를 만들어낼 수 있기 때문이죠. 이를 통해 기업은 트렌드에 뒤처지지 않고 새로운 제품을 빠르게 테스트하여 반응을 살펴볼 수 있는 것입니다.중국의 이커머스 플랫폼 Alibaba는 입점 기업들을 대상으로 이러한 생성형 AI 기능을 제공하는데요. 제품을 아직 제조하지 않았더라도 이미지, 썸네일, 광고 배너 등 다양한 유형의 이미지를 만들 수 있습니다. 입점 브랜드의 입장에서는 사전 마케팅이나 판매가 가능해 시장 출시 기간을 단축시킬 수 있고, 선 주문 후 생산 시스템으로 인해 재고 위험도 없는 것이죠. 여기에 소비자 데이터를 바탕으로 한 개인화 전략까지 더해 클릭률과 전환율 모두 13% 이상 증가했다고 합니다. 콘텐츠를 넘어 콘텐츠 생성 시스템으로! AI가 콘텐츠 제작의 중심이 되면서 콘텐츠 제작자의 역할도 변하고 있는데요. 단순히 개별적인 콘텐츠를 만들어내는 것뿐 아니라 콘텐츠 시스템을 구축하는 능력이 중요해졌습니다. 즉 AI를 활용해 콘텐츠의 제작 규모를 확대 및 강화하고, 전반적인 품질을 일관적으로 유지하며 비즈니스 성장에 기여하는 것이죠.B2B IT 기업 Salesforce는 생성형 AI를 활용해 블로그 콘텐츠를 제작하고 있는데요. 콘텐츠를 만드는 과정 전체가 AI 기반 시스템으로 정착되어 있습니다. 아이디어 구상부터 녹취록 요약, 문체 및 문법 검사, 채널별 콘텐츠 재가공, SEO 최적화 등 모든 단계에 AI가 사용되는 것이죠. 이를 통해 Salesforce는 블로그 콘텐츠를 비롯한 마케팅 콘텐츠를 항상 최신 버전으로 유지하고, 콘텐츠의 참여도와 전환율을 높이는 등 콘텐츠 품질과 속도를 모두 확보했습니다.외국어 학습 서비스 Duolingo는 얼마 전 184개의 신규 강좌 출시와 함께 강좌 수가 2배 이상 증가했음을 발표했는데요. 이와 같이 단기간 내에 강좌 규모를 빠르게 확대할 수 있는 비결에는 생성형 AI 기반의 콘텐츠 시스템이 있다고 말합니다. 기존에는 하나의 강좌를 만드는 데 몇 년씩 걸렸다면 이제는 생성형 AI를 통해 강의 콘텐츠 제작부터 검증, 언어별 현지와 등의 과정을 빠르게 진행하는 것이죠. 그리고 AI로 만든 결과물이 교육 자료로서 문제가 없는지 검증하는 시스템도 함께 구축하고 있다고 하네요.지금까지 살펴본 바와 같이 생성형 AI는 콘텐츠 제작에 있어 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행하는 것을 도울 뿐 아니라 비즈니스 성과를 창출하는 시스템으로 자리매김하고 있습니다. 따라서 이제 AI는 단순한 생산성 도구가 아닌 핵심 전략이라고 해도 과언이 아닌데요. 이러한 핵심 전략에 성공하기 위해서는 믿을 수 있는 AI 파트너가 필요합니다.베스핀글로벌은 PoC부터 운영까지 다양한 AI 경험과 데이터 및 인프라 아키텍처 전문성을 지닌 AI 파트너입니다. 앞서 소개한 Advon Commerce 역시 베스핀글로벌과의 협력을 통해 AI를 성공적으로 도입하고 적용할 수 있었는데요. 어떠한 비즈니스 전 영역에서 실질적인 AI 성과를 내실 수 있도록 적극 지원할 예정이니까요. AI를 어떻게 시작해야 할지 고민이시라면, 비즈니스에 AI를 도입하는 데 작은 궁금증이라도 있다면 언제든 베스핀글로벌에 문의해 주시기 바랍니다. 관련 상품HelpNow Agentic AI Platform FAQ Q1) 생성형 AI로 어떤 종류의 콘텐츠를 만들 수 있나요?텍스트, 이미지, 영상 등 거의 모든 형태의 콘텐츠 제작이 가능합니다. 예를 들어 AdVon Commerce는 상품 설명문을 자동 생성해 수십만 개의 제품 페이지를 완성했고, L’Oréal은 제품 이미지를 기반으로 다양한 마케팅 비주얼을 자동으로 제작하고 있습니다. 또한 Kalshi처럼 AI로만 만든 광고 영상도 실제 캠페인에 활용되고 있죠.Q2) 생성형 AI를 도입하면 실제로 어떤 성과를 기대할 수 있나요?기업에 따라 다르지만, 공통적으로 콘텐츠 생산 속도와 비용 효율성의 극적인 개선을 확인할 수 있습니다. AdVon Commerce의 고객사는 검색 순위 30% 향상과 1,700만 달러의 추가 매출을 달성했고, Kalshi는 영상 제작 기간을 90% 단축하며 비용을 95% 절감했습니다.Q3) AI가 만든 콘텐츠의 품질은 신뢰할 수 있나요?최근 생성형 AI 모델은 고품질 텍스트와 이미지를 생성할 뿐 아니라, 문체·문법 검사나 SEO 최적화까지 지원해 일관된 품질을 유지할 수 있습니다. Salesforce처럼 AI 기반 콘텐츠 시스템을 구축하면, 사람의 검수와 AI의 자동화가 결합된 안정적인 품질 관리가 가능합니다.Q4) AI 콘텐츠는 마케팅 외 다른 영역에도 활용할 수 있나요?물론입니다. AI는 마케팅뿐 아니라 교육, 의료, 커머스, 금융 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 예를 들어 의료 분야에서는 환자별 맞춤 교육 콘텐츠를 생성하고, 금융사 HSBC는 고객 인구 통계 데이터를 학습시켜 개인화된 캠페인 콘텐츠를 제작했습니다.Q5) 우리 회사도 AI 콘텐츠 제작을 도입하려면 어떻게 시작해야 하나요?가장 중요한 것은 AI 도입의 목적과 기대 효과를 명확히 정의하고, 신뢰할 수 있는 파트너와 함께 PoC(개념 검증) 단계부터 체계적으로 설계하는 것입니다. 베스핀글로벌은 Advon Commerce 등 다양한 기업과 협력해 AI 콘텐츠 시스템을 구축한 경험을 바탕으로, 데이터 인프라부터 운영까지 전 과정에서 안정적인 지원을 제공합니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [고객사례] 애드본 커머스 [보도자료] 베스핀글로벌 미국 법인, 美 애드본 커머스 생성형 AI 구축 프로젝트 완료… 일 평균 매출 67% 증가 글로벌 이커머스를 바꾸는 AI 콘텐츠 자동화 전략 2025년 11월 03일
점점 늘어나는 위협, 지금 필요한 AI 보안 리스크 대응 가이드 BESPICK by Sangmi Park 2025년 10월 30일 생성형 AI와 AI 에이전트의 활용이 보편화되면서 AI의 특성을 노린 새로운 공격들이 늘어나고 있습니다. CrowdStrike의 공격 대응 작전 총괄 Adam Meyers는 “AI가 기업의 운영 방식은 물론, 해커들의 공격 방법도 새롭게 정의하고 있다”고 말했는데요. 특히 해커들이 단순히 AI를 공격에 활용할 뿐 아니라 기업의 AI 시스템을 표적으로 삼고 있다고 강조했습니다.그 배경에는 대응 역량과 인프라가 충분히 갖춰지지 않은 상태에서 AI 도입에만 집중하는 기업들의 현실이 있는데요. 특히 승인되지 않은 AI(=Shadow AI)의 사용이 늘어나면서 보안 취약점이 확산되고 있습니다. IBM 보고서에 따르면 Shadow AI로 인한 침해 비용은 67만 달러(한화 9억 5천 원)에 달하며, AI 보안 사고를 경험한 조직의 97%는 AI 보안 기능을 갖추지 못했다고 하죠.이처럼 AI 도입은 빠르게 이루어져야 하지만 동시에 반드시 보안을 함께 고려해야 합니다. 오늘은 AI 활용 방식별로 어떤 보안 위협이 발생하는지 알아보고 대응 전략과 솔루션까지 함께 살펴보겠습니다. 초대장만으로도 뚫린다? 보이지 않는 보안 위협 많은 기업들이 업무 생산성을 높이기 위해 ChatGPT나 Gemini와 같은 AI 도구를 활용하고 있습니다. 또한 디자인, 코딩, 번역 등 직무 특화형 AI 애플리케이션 도입도 증가하고 있는데요. 이러한 AI 도구와 애플리케이션은 사용자가 요청하는 내용(=프롬프트)을 기반으로 작동하는 것이 기본이죠. 이때 가장 주의해야 할 공격은 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)인데요. AI가 사용자의 요청이 아닌 공격자가 설계한 악성 프롬프트를 수행하도록 유도하는 공격 방식입니다.최근에는 외부 데이터 소스에 악성 지시를 숨겨두는 간접 프롬프트 인젝션도 등장했습니다. 한 실험에서는 구글 캘린더 초대장만으로 스마트 홈 기기 제어가 가능하다는 것이 확인되었는데요. 초대장 내용에는 스마트 홈의 전등을 켜라는 프롬프트가 숨겨져 있었고, Gemini에게 캘린더 일정 요약을 요청하자 그 명령이 실행된 것입니다. 이 외에도 같은 기법을 통해 스팸 링크 발송이나 유해 콘텐츠 생성, 이메일 정보 유출 등도 가능했습니다.AI 브라우저 Comet에서도 비슷한 취약점이 발견되었습니다. 소셜 미디어 게시물에 악성 프롬프트를 삽입하고 웹페이지 요약 기능을 실행했더니 계정 접근 토큰이 노출되었다고 하죠. AI 도구와 애플리케이션이 일상화되면서 이러한 간접 프롬프트 인젝션 공격은 더욱 시급한 문제로 떠오르고 있는데요. 이에 Google은 프롬프트 처리 단계마다 보안 조치를 취하는 다층적 방어 전략을 공개했습니다. 이러한 위협에 대응하기 위해 기업이 참고할 수 있는 일반적인 보안 전략은 다음과 같습니다. AI 도구 및 애플리케이션 보안 전략프롬프트 필터링: 이메일, 캘린더, 파일 등에 악성 지시를 필터링해 안전한 답변만을 생성보안적 사고 강화: 프롬프트 처리 시 보안 지시문 추가, 사용자 요청 외 악성 지시는 무시 유도의심스러운 URL 삭제: 문서나 이메일에 포함된 외부 URL 식별, 안전하지 않은 URL 자동 삭제사용자 확인 체계: 중요 작업 실행 전 사용자 확인 요청, 위험 행동의 자동 실행 방지 믿었던 AI 에이전트에 발등 찍힌다? 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트는 업무 효율을 크게 높이지만 동시에 새로운 공격 대상이 되었습니다. AI 에이전트를 공격하면 악성 행위 역시 자율적으로 실행되어 피해를 순식간에 확산시킬 수 있기 때문입니다. 특히 자기 복제 기능을 악용한 AI Worm에 취약한데요. 악성 프롬프트를 실행할 뿐 아니라 다른 AI 에이전트에도 악성 지시를 복제하고 전달해 널리 퍼트리는 것입니다.작년 초 이스라엘의 보안 전문가들은 자가 복제 기능을 지닌 AI Worm ‘Morris II’를 시연했습니다. 이메일 AI 에이전트를 공격하고 다른 에이전트들도 감염시켜 스팸 이메일을 대량으로 생성했는데요. 또한 개인 정보를 묻는 질문을 알아서 작성해 개인 정보를 탈취하기도 했습니다. 이처럼 사람이 개입하지 않아도 들불처럼 퍼져 AI 시스템을 장악해버리는 것이 AI 에이전트를 대상으로 한 공격의 특징입니다.AI 에이전트에게 부여된 권한을 악용하기도 합니다. 얼마 전 GitHub에서는 모든 저장소에 접근할 수 있는 권한을 지닌 AI 에이전트를 겨냥한 공격이 발견되었는데요. 악성 명령이 담긴 이슈를 생성하고, 개발자가 이슈 확인을 요청하면 AI 에이전트가 비공개 저장소에 접근해 데이터를 유출하는 수법이었습니다. 이와 같이 마스터 권한을 지닌 AI 에이전트를 공격하면 비공개 저장소의 API는 물론 고객 데이터, 비즈니스 기밀, 개인 금융 정보 등을 탈취할 수 있습니다. AI 에이전트를 위한 보안 전략권한 최소화 및 암호화: AI 에이전트 업무에 필요한 최소 권한만 부여하고, 토큰은 암호화실시간 모니터링 및 이상 탐지: AI 에이전트의 행위를 실시간 분석해 비정상 행동 즉시 차단AI 에이전트 맵 가시화: 조직 내 모든 AI 에이전트의 현황 및 권한을 명확히 파악 천천히 은밀하게 AI 모델을 조작하거나 훔치는 방법 기업이 자체 모델을 구축하거나 상용 AI 모델을 도입하면서 AI 모델을 노린 공격 방식도 성행하고 있습니다. 가장 대표적인 것은 학습 데이터를 조작해 AI 모델을 교묘하게 오염시키는 데이터 포이즈닝(Data Poisoning)인데요. 데이터 안에 악성 명령을 삽입해 정상적인 학습을 방해하고 기존에 있던 민감한 정보들을 빼내기도 합니다. 프롬프트 인젝션이 공격 즉시 일시적으로 AI의 행동을 조작한다면 데이터 포이즈닝은 장기간에 걸쳐 AI 모델 자체를 근본적으로 조작합니다.올해 초 AI 모델 DeepSeek R1이 학습한 데이터 안에서 탈옥 프롬프트가 발견되었습니다. 겉으로는 문제가 없었지만 어느 시점에서 스스로 보안 필터를 우회하는 것이 확인되었는데요. 인터넷 연결이나 외부 데이터 소스 제공 없이 학습된 데이터만으로 동작했다는 점에서 데이터 포이즈닝일 가능성이 제기되었습니다. 또한 학습 시점으로부터 6개월이 지나 드러났다는 점에서 데이터 포이즈닝의 잠복성을 보여주기도 하죠.AI 모델을 도용하는 공격 방식도 존재합니다. 작년 미국의 한 연구진은 직접적인 해킹 없이 AI 모델을 훔치는 데 성공했는데요. AI 모델의 실행 TPU를 모니터링해 하이퍼 파라미터 정보를 알아내고 기능적으로 유사한 모델을 재현한 것입니다. 이 밖에도 모델에게 반복적인 질문과 답변을 통해 학습 데이터를 복원하거나, AI의 파라미터나 아키텍처를 악의적으로 수정해 모델 자체를 조작하는 공격도 있습니다. AI 모델 보안 강화 전략훈련 데이터 검증: 데이터 검증을 통해 손상된 데이터 및 악성 데이터 필터링데이터 워터 마킹: 데이터 무단 복제 시 추적 및 식별을 위한 워터마크 사용속도 제한: 특정 시간 내 모델이 수행할 수 있는 쿼리 수를 제한해 공격 활동 방어모델 난독화: 모델의 아키텍처, 계층 정보 등의 세부 내용을 암호화하여 관리출력 검증: 악성 명령, 민감 정보 유출, 부적절한 결과 등의 생성 방지 AI 생태계 전체를 노린다, 공급망 및 인프라 공격 더 나아가 AI 공급망과 운영 인프라 전반으로 공격 범위가 확장되고 있습니다. 특히 많은 기업들이 사용하는 오픈소스 기반의 AI 기술은 편리하고 접근이 용이한 만큼 공격 통로가 되기도 쉬운데요. 오픈소스의 특성상 누구나 간단하게 백도어가 숨겨진 AI 모델이나 악성 소프트웨어 패키지를 배포할 수 있기 때문입니다.실제로 지난해 AI 모델 플랫폼 Hugging Face에서는 다른 AI 모델을 공격할 수 있는 악성 모델이 발견되었는데요. 원격 코드 실행이나 권한 탈취를 통해 다른 사용자들의 자원을 침해할 수 있는 수준으로 밝혀졌습니다. 또한 CI/CD 과정에 침투해 정상적인 AI 모델에도 악성코드를 주입할 위험도 있었다고 하죠.AI를 미끼로 한 가짜 소프트웨어 패키지를 유포하는 사례도 늘고 있습니다. 몇 달 전 Python 패키지 플랫폼 PyPI에서는 Aliyun AI Labs SDK가 공개되었는데요. 알고 보니 이용자의 컴퓨터 네트워크 주소와 조직 정보, Git 파일 등 정보 탈취를 노리는 악성 패키지였습니다. 발견 후 삭제되기 전까지 총 1,700회 이상 다운로드 되었다고 하죠. 이처럼 AI 생태계를 노린 보안 위협은 빠르게 확산되는 데 반해 탐지까지는 시간이 걸려 더욱 치명적이라고 할 수 있습니다. AI 공급망 및 인프라 공격 대응 방안사전 위협 탐지: 외부 AI 모델 및 소프트웨어 패키지 도입 전 신뢰성 및 보안성, 편향성 검증AI 사용 정책 구축: 자동화된 콘텐츠 필터링, 입출력 검증 등 강력한 가드레일 구축AI 보안 형상 관리: 전사 AI 시스템 보안 설정과 상태에 대한 가시성 확보 및 지속적 모니터링 선택이 아닌 필수! 사이버 전장의 핵심 = AI 보안 AI가 비즈니스의 핵심으로 자리 잡으면서 그만큼 공격 표면도 넓어지고 있습니다. 따라서 이제는 AI 도구부터 애플리케이션, 에이전트, 모델, 공급망 및 인프라까지 전방위적인 보안 체계를 갖추는 것이 곧 경쟁력이 되었는데요.누구보다 빠르고 확실하게 AI 보안을 챙기고 싶은 분들께 맞춤 AI 보안 솔루션 HelpNow AI Security를 소개합니다. 기업이 AI를 활용하는 전 과정에서 발생하는 여러 보안 위협을 미리 진단하고 차단하는 종합 보안 서비스인데요. 프롬프트 필터, 민감 정보 탐지, 이상 행위 탐지, AI 워터 마킹 등의 기능을 통해 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 악성 콘텐츠 생성 등을 방지합니다. HelpNow AI Security는 베스핀글로벌이 그동안 200여 개 이상 고객사에 AI 서비스를 제공해 온 경험과 역량을 바탕으로 설계되었습니다. 실제로 AI 에이전트 기업 K사는 HelpNow AI Security를 통해 AI 서비스 가시성 확보, AI 모델 실시간 모니터링 등 AI에 최적화된 보안 시스템을 구축했는데요. 그 결과 보안 위협을 빠르게 탐지하는 등 운영 효율을 높인 것은 물론 데이터 유출 시도의 95%를 차단했습니다.HelpNow AI Security가 더 궁금하신 분들은 언제든 베스핀글로벌에 문의해 주시기 바랍니다. 여러분의 안전한 AI 사용을 위해 베스핀글로벌이 함께 하겠습니다 관련 상품HelpNow AI SecurityHelpNow Cloud Security FAQ Q1) 프롬프트 인젝션(Prompt Injection)이란 무엇인가요?AI에게 사용자의 요청이 아닌 공격자가 설계한 악성 명령을 실행하게 하는 공격 기법입니다. 이메일, 캘린더, 웹페이지 등 외부 데이터에 악성 프롬프트가 숨겨져 있을 수 있으며, 이를 통해 데이터 유출이나 악성 코드 실행이 발생할 수 있습니다.Q2) Shadow AI는 왜 위험한가요?조직 승인 없이 개인이 사용하는 비공식 AI 도구를 말합니다. 기업 내부 데이터를 외부로 전송하거나 보안 기능이 없는 환경에서 운영되기 때문에 데이터 유출과 규제 위반의 주요 원인이 됩니다.Q3) AI 에이전트 공격은 어떤 방식으로 이루어지나요?자율적으로 행동하는 AI 에이전트의 권한을 악용하거나, 자기 복제형 AI Worm을 퍼뜨려 다른 에이전트를 감염시키는 방식으로 이루어집니다. 이 경우 사람이 개입하지 않아도 피해가 빠르게 확산됩니다.Q4) 데이터 포이즈닝(Data Poisoning) 공격은 어떻게 발생하나요?AI 모델이 학습하는 데이터에 악성 명령이나 왜곡된 정보를 삽입해 모델의 판단을 조작하는 공격입니다. 장기간 잠복할 수 있으며, 모델이 민감한 정보를 유출하거나 보안 정책을 우회하도록 만들 수 있습니다.Q5) HelpNow AI Security는 어떤 역할을 하나요?프롬프트 인젝션, 데이터 포이즈닝, Shadow AI 등 다양한 AI 보안 위협을 실시간으로 탐지하고 차단하는 종합 보안 솔루션입니다. AI 활용 전반의 가시성을 확보하고, 민감 정보 탐지·AI 워터마킹·이상 행위 모니터링 기능을 제공합니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 2025년 10월 30일
범용 AI를 넘어, 버티컬 AI의 시작: 기업 경쟁력을 바꾸는 게임체인저 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 10월 27일 범용 AI는 지난 몇 년간 산업 전반에 큰 반향을 일으켰습니다. 텍스트를 요약하고 보고서를 작성하며 고객 상담을 지원하는 등 다양한 영역에서 혁신적인 가능성을 보여주었죠. 그러나 동시에 분명한 한계도 드러났습니다. 바로 산업별 맥락과 고유한 프로세스에 대해 이해하지 못한다는 점입니다.예를 들어, 규제 준수와 보안성이 핵심인 금융업에서 범용 AI는 이를 제대로 반영하기 어렵습니다. 또한, 제조업에서는 복잡한 공정 데이터와 장비별 특성을 이해해야 하지만, 일반적인 AI 모델로는 정밀한 대응이 힘듭니다. 결국, 범용 AI가 가진 넓지만 얕은 지식만으로는 기업이 직면한 복잡한 문제를 해결할 수 없는 셈이죠. 이 때문에 지금 필요한 것은 ‘넓이’가 아닌 ‘깊이’입니다. 그리고 그 해답이 바로 산업 특화 AI, 즉 ‘버티컬 AI’입니다. 왜 버티컬 AI인가 같은 AI를 도입했는데도 어떤 기업은 눈에 띄는 혁신을 이루고, 어떤 기업은 투자 대비 결과에 실망합니다. 그 차이는 해당 산업의 특수성과 맥락을 얼마나 잘 반영했는가에 달려 있습니다.버티컬 AI는 특정 산업과 업무 영역에 특화된 모델로, 범용 AI가 제공하지 못하는 전문성을 제공합니다. 산업 고유의 용어, 규제, 의사결정 구조, 데이터 형태를 학습하여 해당 분야의 언어로 사고하고 판단하는 것이 가능하기 때문입니다.의료 산업에서는 진단 정확도를 높이고, 법률 분야에서는 방대한 판례를 빠르게 분석하며, 제조업계에서는 불량률 예측과 공정 최적화를 가능하게 합니다. 이는 단순 기술적 발전이 아닌 기업 경쟁력의 결정적 차별화 요소로 작용하여 직접적인 비즈니스 성과로 이어집니다. 버티컬 AI가 기업의 일하는 방식과 비즈니스 구조를 근본적으로 재편하는 ‘게임체인저’로서 기대를 모으는 이유입니다. 글로벌 시장의 흐름과 전망 시장조사업체 글로벌마켓인사이츠(GMI)의 분석에 따르면, 버티컬 AI 시장은 향후 10년간 연평균 21.6% 가량의 엄청난 성장을 기록할 것으로 전망됩니다. 이미 헬스케어 분야에서는 AI 기반 진단 솔루션이 상용화 단계에 진입했으며, 금융권에서는 이상거래 탐지 및 고객 맞춤형 서비스 제공 등에서 적극 활용되고 있습니다.뿐만 아니라 국내외 선도 기업들은 단순히 AI를 ‘도입’하는 데 그치지 않고, 자사 고유 데이터와 산업 노하우를 접목한 버티컬 AI 솔루션을 구축해 실질적 성과를 거두고 있습니다. 이는 단순 비용 절감이 아니라, 새로운 매출 창출과 시장 우위 확보로 이어지고 있습니다.하지만 버티컬 AI의 성패는 단순히 모델을 도입한다고 해결되는 것은 아닙니다. △데이터 품질과 △도메인 특화 학습 △규제 및 보안 대응 △업무 프로세스와의 통합 △조직적 준비 및 전략과 같은 체계가 동반되어야 합니다. 클라우드 운영의 AI 혁신 이러한 시장 변화 속에서, 베스핀글로벌은 AI를 실제 비즈니스 운영에 성공적으로 적용한 대표 사례로 주목받고 있습니다. 베스핀글로벌의 ‘헬프나우 오토MSP(HelpNow AutoMSP)’는 지난 10년간 5,000여 고객사의 클라우드 운영 경험을 토대로 만들어진 클라우드 운영 특화 버티컬 AI 솔루션입니다. △인프라 관리 △문제 분석 △보고서 작성 △운영체제 작업 등 IT 운영의 핵심 업무를 자동화할 뿐 아니라, 에이전틱 AI 구조를 기반으로 스스로 문제를 진단하고 해결하는 수준까지 발전했습니다.베스핀글로벌은 헬프나우 오토MSP를 자사 운영에 적용하여▲단일 업무 처리 효율 최대 90% 향상 ▲자동 리포트 생성으로 3,000시간 이상 절감 ▲2개월간 MSP 업무 생산성 70% 향상이라는 성과를 입증했습니다. 이는 단순 효율 개선이 아닌, 클라우드 운영 방식 자체를 혁신한 사례입니다.이번 스페셜 리포트에서는 필수 요소들을 사례 중심으로 정리하고, 실 적용시 마주치는 리스크와 극복 방안에 대해 제시합니다. [버티컬AI: 산업 혁신과 비즈니스 패러다임 전환의 핵심] 리포트 미리보기범용 AI에서 산업 특화 AI로버티컬 AI 시장 동향 및 전망 분석버티컬 AI 구현을 위한 요소, 전략적 고려 사항클라우드 운영의 AI: 헬프나우 오토MSP결론과 시사점‣ 베스핀글로벌 스페셜 리포트 보러가기 범용 AI의 한계가 분명한 지금, 버티컬 AI는 앞으로의 산업을 이끌어나갈 핵심 전략입니다. 따라서, 기업들은 고유 데이터와 업무 프로세스를 깊이 반영한 버티컬 AI 전략을 수립해야 합니다. 여기서 주목할 점은 버티컬 AI는 대기업 뿐 아니라 중소기업에도 기회가 될 수 있다는 사실입니다. 글로벌 빅테크가 장악한 범용 AI 시장과 달리, 버티컬 AI는 산업 전문성을 가진 기업이라면 누구든 강력한 경쟁 우위를 확보할 수 있는 영역이기 때문이죠.이러한 상황 속에서 앞으로의 시장은 더욱 정교하고, 전문화된 버티컬 AI 솔루션이 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다. 기업이 선제적으로 대응하지 않는다면, AI를 적극 활용하는 경쟁사에 뒤쳐질 수 밖에 없겠죠?AI의 상용화로 넘치는 정보와 빠르게 변화하는 시대에 기업 경쟁력 강화를 하기 위한 전략이 고민이라면, 베스핀글로벌의 스페셜 리포트「버티컬 AI: 산업 혁신과 비즈니스 패러다임 전환의 핵심」을 통해 산업별 성공 전략과 실질적 실행 방안을 참고해보시기 바랍니다. 관련 상품HelpNow AutoMSP 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) 버티컬 AI(Vertical AI)란 무엇인가요?특정 산업과 업무 영역에 특화된 AI를 말합니다. 금융, 제조, 의료 등 각 산업의 데이터·규제·프로세스를 반영해, 범용 AI보다 더 깊이 있는 분석과 의사 결정 지원이 가능합니다.Q2) 범용 AI와 버티컬 AI의 차이는 무엇인가요?범용 AI는 다양한 분야를 다룰 수 있지만 산업별 맥락 이해가 부족합니다. 반면 버티컬 AI는 특정 산업의 고유 데이터를 학습하여 해당 분야의 문제를 정밀하게 해결할 수 있습니다.Q3) 왜 버티컬 AI가 기업 경쟁력과 직결되나요?산업별 특수성을 반영한 AI는 단순 효율 개선을 넘어 매출 창출, 비용 절감, 규제 대응, 위험 관리까지 가능하게 합니다. 따라서 기업 경쟁력 강화의 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다.Q4) 이번 스페셜 리포트에는 어떤 내용이 담겨 있나요?글로벌 버티컬 AI 시장 동향과 전망, 구현 전략과 고려사항, 베스핀글로벌의 HelpNow AutoMSP 사례, 그리고 적용 과정에서의 리스크와 극복 방안을 종합적으로 다루고 있습니다.Q5) 이 리포트에서 얻을 수 있는 가장 큰 인사이트는 무엇인가요?단순히 AI 기술 도입을 넘어, 산업별 특화 전략과 실제 비즈니스 성과 창출 방법을 구체적으로 확인할 수 있다는 점입니다. 글로벌 시장 동향과 베스핀글로벌 사례도 함께 담겨 있어 실행 전략 수립에 바로 참고할 수 있습니다. 2025년 10월 27일
망하는 공공 AI vs 성공하는 공공 AI, 그 차이는? BESPICK by Sangmi Park 2025년 10월 20일 많은 기업들이 AI를 도입하며 비용 절감과 생산성 향상, 수익 증대 효과를 톡톡히 보고 있습니다. AI가 불필요한 반복 작업을 줄여줄 뿐 아니라 새로운 비즈니스 모델을 개발하는 핵심 동력이 되고 있기 때문이죠. 그렇다면 정부나 공공 기관은 어떨까요? 공공 기관들 역시 AI를 통해 행정 효율성을 높이고 있지만 사실 궁극적인 목적은 따로 있는데요. 바로 AI를 활용해 정책을 효과적으로 수립하고 공공 서비스 대응력을 강화해 국민들의 삶의 질을 향상시키는 것입니다.오늘 베스픽에서는 세계 각국의 정부와 공공 기관들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지 살펴볼 텐데요. 성공 사례는 물론 실패 사례와 그 원인을 분석해 공공 부문에서 AI를 도입할 때 반드시 고려해야 할 점들을 알아보겠습니다. AI로 공정성과 신속성을 한 번에 새로운 규제나 정책을 만들 때 국민들의 의견을 듣는 것은 매우 중요합니다. 하지만 수많은 의견을 정확히 검토하려면 많은 시간과 비용이 필요한데요. 이러한 문제를 해결하기 위해 영국 스코틀랜드 정부는 자체 AI 시스템인 Humphrey를 도입해 지난 5월, 처음으로 실제 정책 수립 과정에 Humphrey를 사용했습니다. 미용 시술 규제와 관련한 2,000건 이상의 의견에 대해 AI가 검토해 핵심 주제를 파악하고 분류한 것인데요. 결과를 검증하기 위해 전문가들도 동일한 작업을 진행했는데 AI의 결과물과 대부분 일치했다고 하죠.스코틀랜드 정부는 매년 500여 건의 협의를 진행하며 이때 국민들의 의견을 분석하는 데에만 75,000일이 걸린다고 하는데요. Humphrey를 사용하면 그만큼의 업무가 줄어들고 이것을 비용으로 환산하면 약 2,000만 파운드(한화 약 376억 원) 정도입니다. 무엇보다 가장 큰 변화는 AI를 통해 공정성을 확보할 수 있다는 점인데요. 분석 시간과 비용이 줄어들어 더 많은 의견을 참고할 수 있고, 사람의 선입견이 개입될 여지가 적어 일관된 분석이 가능하기 때문입니다. 영국의 과학기술부 장관 Peter Kyle은 AI가 국민이 자유롭게 의견을 제시할 수 있는 기반을 마련했다며 앞으로 영국 전역에서 Humphrey를 사용할 계획이라고 말했습니다. 효율을 넘어 투명성을 지키는 AI 사법 분야는 공공 부문 중에서도 특히 방대한 텍스트 문서들을 다루는 곳입니다. 그래서 많은 사법 기관들이 오래전부터 문서를 더 효율적으로 처리하기 위한 방법을 고민했는데요. 독일의 슈투트가르트 고등법원 역시 이러한 과제에 직면했습니다. 특히 최근 몇 년간 소송이 급증하며 1만 건 이상의 사건 처리가 지연됐고, 기존의 수동 작업만으로는 감당하기 어려운 상황에 이른 것입니다. 이에 슈투트가르트 고등법원은 AI 비서 OLGA를 도입했는데요. AI가 수많은 사건 문서를 자동으로 분류하고, 날짜나 사건 번호 등 메타데이터를 추출해 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 것이죠.그 결과 판사와 서기는 문서를 더 빠르게 검토하고 연관된 사건들의 맥락까지 손쉽게 파악할 수 있게 되었습니다. 덕분에 단순 반복 업무에서 벗어나 복잡한 사건에 집중하고, 사건 처리 시간도 50% 이상 빨라졌다고 하죠. OLGA는 단순히 업무 속도를 높이는 데 그치지 않습니다. 슈투트가르트 고등법원은 처음 AI 비서를 개발할 때부터 데이터 보호와 투명성에 중점을 두었는데요. 따라서 OLGA는 사건 이력을 보존하고 모든 정보를 출처와 함께 보여주도록 설계되었고, 법원은 AI를 통해 효율성 뿐 아니라 본래의 목적과 공공의 가치도 지킬 수 있게 되었습니다. 실생활에서 직접 체감하는 공공 AI AI는 국민들이 일상 속에서 누리는 공공 서비스를 바꾸기도 합니다. 접객업과 오락 산업이 주를 이루는 미국의 네바다 주는 코로나19로 큰 타격을 입고 실업수당 청구가 10배 이상 폭증했는데요. 실업수당 자격심사에 대한 항소 역시 늘어나 4만 건 이상의 소송이 쌓이며 수당 지급이 늦어지게 되었습니다. 네바다 주는 원활한 실업수당 지급을 위해 AI 시스템을 도입했습니다. AI가 온라인으로 진행된 항소 심리를 분석해 1차 결정을 제안하면, 이후 심판원이 내용을 검토해 최종 결정을 내리는 것이죠. 사람이 진행하면 몇 시간이 걸리던 일이 AI를 활용해 5분 만에 완성되며 실업수당 처리 속도가 4배 이상 빨라졌습니다. 암스테르담 국립미술관은 총 100만 점 이상의 작품을 보유한 네덜란드의 대표 미술관인데요. 시각장애인이나 저시력자들도 작품을 체험할 수 있도록 전용 오디오 해설을 제공하고자 했습니다. 기존의 오디오 해설은 작품을 눈으로 보고 있다는 것을 전제로 해 전체적인 묘사가 부족했기 때문입니다. 하지만 모든 내용을 사람이 직접 제작하려면 수십 년이 걸릴 것으로 예상되었는데요. 이에 암스테르담 미술관은 AI를 활용했습니다. Vision AI로 작품 이미지를 분석하고, AI 모델에게 설명 자료를 학습시켜 단 몇 시간 만에 모든 작업을 완료한 것이죠. AI로 인해 누구나 동등하게 공공 문화 서비스에 다가가고 향유할 수 있게 되었습니다. 실패에서 배운다, 기술보다 중요한 것은? 하지만 한 연구에 따르면 공공 부문 AI 사업의 70% 이상이 파일럿 단계를 벗어나지 못하고 있는데요. 대부분 기술적 문제라기보다 공공의 목표와 우선순위에 부합하지 못했기 때문입니다. 영국의 한 카운티에서는 AI 기반의 사회복지 평가 도구를 도입하려고 했지만 결국 장벽에 부딪혔는데요. 기존의 시스템, AI에 익숙하지 않은 사회복지사들, 그리고 성과를 증명해야 하는 정치적 상황 등을 고려하지 못했기 때문입니다. 이처럼 공공 부문의 기존 시스템이나 인력, 그리고 조직의 목표나 관련 조직들의 이해관계 등을 고려하지 않고 AI 도입만을 외치면 결국 그 프로젝트는 실패할 확률이 높은 것이죠.효율성만을 강조하는 것 역시 실패로 이어지는 지름길입니다. 덴마크 복지 기관은 작년 AI 기반의 시스템을 도입했으나 많은 비판을 받았는데요. 부정 수급 대상자를 판별하기 위한 것이었지만 오히려 장애인, 저소득층, 난민 등 특정 대상을 차별하고 있음이 밝혀졌기 때문입니다. 효율성을 앞세운 나머지 공공 시스템의 본래 목표와 가치인 공정성과 정확성을 지키지 못한 것이죠.이 밖에도 AI에 대한 이해 부족 역시 실패 원인으로 작용하는데요. 한 정부 기관은 AI 프로젝트를 시작했지만 PoC 단계에만 예산을 배정해 이후 프로젝트를 이어갈 수 없었다고 합니다. 한 번 구축하면 끝나는 기존의 소프트웨어와는 달리 AI는 정기적인 업그레이드, 직원 교육, 모니터링 등 장기적인 비용이 필요한데 이를 반영하지 않았기 때문입니다. 따라서 공공 부문에서 성공적으로 AI를 도입하기 위해서는 다음 내용을 꼭 참고하셔야 합니다. ※공공 부문 AI 도입 시 고려해야 할 점 공공 가치를 지키는 AI 전략: 단순히 비용 절감이나 효율성 향상이 아닌 공정성, 안정성, 포용성 등 공공의 목표를 우선 순위에 두어야 합니다. 스스로 학습하는 AI의 특성상, 편향적인 결과를 도출할 수 있습니다. 그러므로 공공의 가치가 제대로 지켜지는지 지속적으로 감독하는 체계도 필요합니다. 목적이 아닌 수단으로서의 AI: AI 도입은 그 자체가 목적이 아니라 국민들에게 더 나은 공공의 가치와 서비스를 제공하기 위한 수단입니다. 따라서 AI 프로젝트를 진행할 때에는 과도한 혁신보다는 공공 부문의 정책과 운영을 해치지 않는 선에서 실행하는 것이 필요합니다. AI 운영에 대한 장기적 관점: AI를 도입하고 운영하는 것은 인프라부터 인력, 그리고 운영 체계까지 지속 가능한 시스템을 만드는 것입니다. 따라서 일회성 프로젝트가 아닌 지속적으로 개선하고 운영해 나갈 수 있는 역량과 환경을 갖추는 것이 중요합니다. 지금까지 해외 국가들의 AI 활용 사례를 살펴보았는데요. 우리나라 역시 공공 영역에서 AI를 적극 활용하고 있습니다. 얼마 전 대한민국 정부는 국정 과제에 대한 국민들의 의견을 반영하기 위해 AI 기반 국민소통 플랫폼 ‘모두의 광장’을 운영했는데요. 이 과정에서 AI는 텍스트, 음성, 동영상, 이미지 등 다양한 형식으로 제안된 국민 의견들을 요약하고 분류해 키워드를 추출했고요. 이후 적절한 부처를 추천하고 비슷한 제안은 없는지 확인하는 등 공약 매핑의 전 과정을 신속하게 처리했습니다. 덕분에 2개월 만에 총 181만 건의 의견을 빠르고 정확하게 검토해 237건의 국정 과제로 반영할 수 있었습니다.이번 ‘모두의 광장’ 프로젝트는 베스핀글로벌의 HelpNow Agentic AI Platform이 함께했는데요. 베스핀글로벌의 대규모 공공 사업 경험과 AI 역량을 바탕으로 클라우드 인프라부터 전방위 보안까지, 안정적이고 믿을 수 있는 AI 소통 플랫폼을 구현했다는 평가입니다. 실제로 베스핀글로벌은 서울관광재단, 울산교육청 등 다양한 공공기관의 AI 프로젝트를 진행해 왔는데요. 공공 부문 AI 도입에 궁금한 점이 있다면 든든한 AI 파트너 베스핀글로벌에 문의해 주시기 바랍니다! 관련 상품HelpNow Agentic AI Platform FAQ Q1) 공공 부문 AI 프로젝트가 성과를 내기 어려운 이유는 무엇인가요?공공 AI의 성패는 기술보다 운영 체계와 거버넌스의 완성도에 달려 있습니다.데이터 품질, 인력 역량, 정책 연계성 등 기반이 충분히 갖춰지지 않으면 AI가 행정 효율성보다 오히려 복잡성을 높일 수도 있습니다. 따라서 실행 구조 정비가 우선되어야 합니다.Q2) 공공기관이 AI를 성공적으로 도입하기 위한 핵심 조건은 무엇인가요?성공적인 공공 AI는 공공 가치 중심 설계에서 시작됩니다. 효율성보다 공정성·투명성·안정성을 우선하며, AI 결과를 지속적으로 검증하고 편향을 최소화하는 거버넌스 체계가 필요합니다. 또한 클라우드 인프라, 데이터 보안, 인력 교육 등 장기적 운영 계획이 필수입니다.Q3) 해외에서 성공한 공공 AI 사례로는 어떤 것이 있나요?• 영국 스코틀랜드 정부 ‘Humphrey’: 국민 의견을 분석해 정책에 반영, 공정성 확보• 독일 슈투트가르트 고등법원 ‘OLGA’: AI 비서로 문서 자동 분류, 사건 처리 속도 50% 향상• 네덜란드 암스테르담 미술관: AI 오디오 해설로 시각장애인 접근성 확대이 사례들은 모두 기술보다 ‘가치 실현’에 초점을 맞춘 것이 공통점입니다.Q4) 공공 AI를 도입할 때 가장 주의해야 할 점은 무엇인가요?AI 도입을 ‘목적’이 아닌 ‘수단’으로 삼아야 합니다. 효율만을 강조하면 오히려 편향적 판단이나 개인정보 침해 등 역효과가 발생할 수 있습니다. 또한, 초기 구축 이후에도 정기적인 모델 검증·모니터링을 통해 신뢰성을 유지해야 합니다.Q5) 베스핀글로벌은 어떤 방식으로 공공 AI 혁신을 지원하나요?베스핀글로벌은 HelpNow Agentic AI Platform을 기반으로 공공기관의 AI 구축부터 운영·보안까지 전 과정을 지원합니다. ‘모두의 광장’처럼 대규모 국민 참여 플랫폼을 단 6일 만에 구현한 경험을 포함한 다양한 공공 AI 구축 경험을 바탕으로 데이터 보호·클라우드 인프라·AI 거버넌스를 통합한 안정적인 공공 AI 환경을 제공합니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [언론보도] 베스핀글로벌, 이재명 정부 국정기획위원회의 AI 기반 디지털 국민 참여 플랫폼 “모두의 광장” 구축 2025년 10월 20일
글로벌 이커머스를 바꾸는 AI 콘텐츠 자동화 전략 ARTICLE by Sangmi Park 2025년 10월 16일 “이 상품 설명이 좀 더 매력적이어야 하는데…”온라인 쇼핑몰을 운영해 보신 분이라면 한 번쯤 이런 고민을 해보셨을 겁니다. 수천, 수만 개의 상품 페이지를 일일이 작성하고 관리하는 일은 정말 만만치 않은 작업입니다. 최근 글로벌 이커머스 기업들은 AI 콘텐츠 자동화로 이 문제를 해결하고 있습니다. 단순한 시간 절약을 넘어, 검색엔진 최적화(SEO)와 전환·매출 증대에도 직결되는 효과를 내고 있다고 하는데요. 글로벌 리서치 전문기관 Precedence Research에 따르면 전자상거래 AI 시장은 2023년 66억 달러(약 9조 2400억 원)에서 2025년 말 86억 달러(약 12조 400억 원)로 성장할 전망이며, 연평균 성장률은 무려 24%에 달합니다. 그중에서도 상품 설명과 이미지 자동 생성 같은 콘텐츠 자동화 기술은 핵심 경쟁력으로 꼽히고 있습니다. 애드본 커머스, AI로 60일 만에 매출 67% 성장 글로벌 이커머스 선도 기업들은 AI를 단순히 ‘보조 도구’가 아니라 매출 성장 전략의 핵심으로 활용하고 있습니다. 가장 극적인 성과를 낸 회사 중 한 곳이 바로 미국의 애드본 커머스(AdVon Commerce)입니다. 월마트, 빅 롯츠 같은 대형 유통사의 상품 콘텐츠를 관리하는 글로벌 파트너로, 수십만 개 상품에 대한 텍스트·이미지·영상 콘텐츠를 동시에 관리해야 하는 과제를 안고 있었습니다. 이를 해결하기 위해 베스핀글로벌과 협력해 생성형 AI 기반 콘텐츠 자동화를 도입했습니다.덕분에 애드본 커머스는 안정적으로 AI를 운영하면서도 독립적 활용 역량을 확보할 수 있었고, AdVonAI 앱 출시 속도를 크게 앞당겨 시장 경쟁력을 강화했습니다. AI 도입 60일 만에 검색 상위 노출이 30% 증가, 매출이 67% 성장하며 약 1,700만 달러(238억 원)의 추가 매출을 창출했습니다. 또한 라이프스타일 영상을 포함한 멀티모달 콘텐츠를 도입해 구매 전환율을 41% 향상시켰습니다. 이 사례는 단순 효율 개선을 넘어, AI가 직접 매출 성장을 견인할 수 있음을 보여준 대표적 전환점이라 할 수 있습니다. 상품 설명부터 이미지까지, AI가 만드는 새로운 표준 글로벌 이커머스 플랫폼 쇼피파이(Shopify)는 ‘쇼피파이 매직(Shopify Magic)’를 통해 SEO에 최적화된 상품 설명을 자동으로 작성해줍니다. FAQ 와 이미지도 AI로 생성하죠. 2025년 2분기 매출이 전년 대비 31% 상승하며 AI 도구의 효과를 입증했습니다.알리바바(Alibaba)는 AI 카피라이팅과 이미지 자동화 기술을 대대적으로 활용하고 있습니다. 타오바오와 티몰의 셀러들은 알리바바의 AI 카피라이터를 통해 상품 설명을 자동으로 생성할 수 있고, 최근에는 ‘픽 코파일럿(Pic Copilot)’을 활용해 이미지 배경 교체, 광고용 비주얼 생성, 가상 착용(virtual try-on)까지 가능해졌습니다. 특히 광군제 같은 대규모 매출 증대를 기대할 수 있는 행사에서 AI의 역할이 더욱 중요해지고 있다고 합니다.이베이(eBay)의 접근법도 흥미롭습니다. ‘Magical Bulk Listing’이라는 이름부터 재미있는 이 기능은 사진만 올리면 AI가 알아서 카테고리부터 상품 설명까지 다 만들어줍니다. 배경 제거하고 새로운 배경 넣는 것도 클릭 한 번. 전문 스튜디오가 필요 없어진 거죠. 또한 ‘Background Enhancement Tool’은 기존 사진의 배경을 지우고 상품만 강조한 뒤, 다양한 스타일의 배경으로 교체해줍니다. 이를 통해 전문 스튜디오 촬영 없이도 고품질 상품 이미지를 만들 수 있게 됐습니다.AI 콘텐츠 생성은 이제 필수가 됐습니다. 현재는 텍스트와 2D 이미지 생성이 주류지만, 곧 AR·VR 기반 360도 상품 뷰와 실시간 개인화 콘텐츠까지 AI가 자동으로 만들어내는 시대가 올 것입니다. 이처럼 AI 콘텐츠 자동화는 단순히 효율을 높이는 기술이 아니라, 검색 최적화·브랜드 경험·매출 성장을 동시에 실현하는 전략적 도구로 자리 잡고 있습니다. 관련 상품 HelpNow Agentic AI Platform HelpNow AutoMSP 방금 읽은 인사이트를 실무에 직접 적용하고 싶으시다면?지금 바로 베스핀글로벌에 문의하세요. 베스핀글로벌 문의하기 FAQ Q1) AI 콘텐츠 자동화가 검색 순위에 정말 효과가 있나요?애드본 커머스 사례처럼 검색 노출이 30% 이상 증가한 결과가 있습니다. AI는 키워드 배치·메타데이터 생성까지 자동화해 SEO 최적화 효과를 빠르게 볼 수 있습니다.Q2) 전환율이나 매출에도 직접 영향을 주나요?단순히 설명을 자동으로 쓰는 수준이 아니라, 고객 검색 의도와 구매 맥락을 반영하기 때문에 실제 전환율과 매출이 상승합니다. 애드본 커머스는 60일 만에 매출이 67% 증가했습니다.Q3) 소규모 셀러도 AI 콘텐츠 자동화를 쓸 수 있나요?가능합니다. 쇼피파이는 소상공인을 위해 상품 설명, FAQ, 이미지까지 자동 작성 기능을 제공하고 있습니다. 월 구독형 서비스로 진입 장벽도 낮습니다.Q4) 이미지 자동화는 어떤 장점이 있나요?이베이·알리바바처럼 배경 제거, 새로운 배경 합성, 가상 착용(virtual try-on)까지 지원해 별도 스튜디오 촬영 없이도 고품질 이미지를 얻을 수 있습니다. 이는 제품 신뢰도와 전환율 개선으로 이어집니다.Q5) 앞으로 어떤 콘텐츠까지 자동화될까요?현재는 텍스트와 2D 이미지가 주류지만, 곧 AR·VR 기반 360도 상품 뷰, 실시간 개인화 상품 제안까지 AI가 자동으로 생성하는 시대가 올 것으로 기대되고 있습니다. 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [보도자료] 베스핀글로벌 미국 법인, 美 애드본 커머스 생성형 AI 구축 프로젝트 완료… 일 평균 매출 67% 증가 [고객사례] 애드본 커머스 [베스픽] 통신사가 AI에 진심인 이유: 글로벌 전략과 활용 사례 분석 [베스픽] [글로벌 사례 분석] 금융 AI, 어디까지 왔나? 2025년 10월 16일
Next AI: 실무자가 알아야 할 ‘양자컴퓨팅’ 기본 정리 BESPICK by Sangmi Park 2025년 10월 13일 올해가 UN이 지정한 ‘세계 양자과학 및 기술의 해(IYQ)’라는 사실, 알고 계셨나요? 이는 양자역학 탄생 100주년을 기념해 선포되었다고 하는데요. 최근에는 기술 발전에 가속도가 붙으면서 먼 미래의 기술로만 여겨졌던 양자기술이 다양한 분야에서 실용화될 조짐을 보이고 있습니다. 먼저 양자역학이란 고전역학에서 설명할 수 없는 미시 세계를 다루는 물리학적 개념으로 주요 특징은 중첩(Superposition)과 얽힘(Entanglement)입니다. 중첩은 측정 전까지 두 개의 상태가 동시에 존재하는 것으로 동전 던지기에서 동전이 앞면이면서 동시에 뒷면인 상태를 의미합니다. 얽힘은 공간적으로 떨어져 있어도 상태가 연결되어 있는 것으로 섞은 카드를 나누어도 내 카드만 뒤집어보면 상대의 카드를 알 수 있는 것과 비슷한 원리입니다.이 두 가지 특성이 결합되면, 전통적인 컴퓨터와 전혀 다른 방식의 정보처리가 가능해지는데요. 이 원리를 실제로 구현한 것이 바로 ‘양자 컴퓨터’입니다. 여러 가능성을 동시에 계산하고, 떨어진 정보까지 즉시 연결할 수 있어 기존 슈퍼컴퓨터로는 처리하기 어려운 문제도 빠르게 풀어낼 수 있습니다.지난 6월 말 맥킨지는 양자 기술의 붐을 전망하며 주요 활용 분야로 ▲양자 컴퓨팅 ▲양자 통신 ▲양자 센싱을 꼽았습니다. 이 세 개 분야는 2035년까지 최대 970억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 특히 양자 컴퓨팅은 2024년 40억 달러에서 2035년 720억 달러로 확대되어, 화학·생명 과학·금융·모빌리티 등 다양한 산업에 영향을 미칠 것으로 예견했습니다. IBM도 양자 컴퓨팅 시장이 2035년 1조 3천억 달러 규모의 산업으로 성장할 거라는 낙관적인 전망을 발표하기도 했습니다. ‘양자 컴퓨팅’ 어떻게 다를까? 양자 컴퓨터는 양자 역학의 특성과 원리를 활용해 정보를 처리하는 컴퓨터라면, 양자 컴퓨팅은 이를 이용한 연산 방법론입니다. 전통적인 컴퓨터가 0과 1 두 가지 상태만 표현하는 2진법 비트를 기반하는 것과 달리, 양자 컴퓨터는 중첩 특성을 지난 큐비트(Quantum Bit)를 활용해 여러 상태를 동시에 표현하고 계산할 수 있습니다. 또한 큐비트 간의 얽힘 현상 덕분에, 서로 멀리 떨어져 있어도 상태가 연결되어 복잡한 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다.글로벌 컨설팅 기업 액센츄어(Accenture)는 양자컴퓨팅의 장점이 특히 효과적인 분야로 ▲의사결정 최적화 ▲샘플링 및 시뮬레이션 ▲머신러닝을 꼽습니다. 이들은 모두 ‘반복 연산’이 핵심인데요. 기존 방식으로는 경우의 수를 하나씩 계산해야 하기 때문에 시간이 많이 걸리지만, 양자컴퓨팅은 동시에 수많은 조합을 탐색할 수 있어 비즈니스 의사결정 속도와 정확도를 크게 강화할 잠재력을 갖고 있다고 기대되고 있는데요.IBM 역시 양자컴퓨팅이 변수가 복잡한 특정 문제 해결에 특화되어 있다고 강조합니다. 제약∙바이오 산업에서는 신약 개발 과정에서 분자 행동과 생화학 반응을 미세 단위로 시뮬레이션해 연구 속도를 높일 수 있으며, 화학∙에너지 분야에서는 석유화학 대체 촉매 개발과 탄소 배출 저감을 위한 연구 가능성이 모색되고 있습니다.AI와 머신러닝에서도 양자 알고리즘을 통해 문제 해결 속도를 크게 높일 수 있을 것으로 기대되며, 물류 공급망 최적화나 기후 예측 등 수많은 변수와 불확실성이 얽힌 영역에서도 돌파구가 될 수 있다고 평가됩니다. 또한 반도체 개발 등 다양한 산업에서 양자 기술이 활발히 연구되고 있는 만큼, 단순한 기술 동향을 넘어 ‘언제, 어떤 방식으로 사업에 접목할 수 있을지’ 선제적으로 고민해야 하는 시점이라고 할 수 있습니다. 치열해지는 양자 기술 경쟁 글로벌 빅테크와 스타트업들은 각기 다른 전략으로 양자 시대를 준비하고 있습니다. 구글은 지난해 말 양자 컴퓨팅칩 ‘윌로우(Willow)’를 공개했는데요. 이를 통해 기존 슈퍼 컴퓨터로는 10자(十秭)년 걸리는 수학 연산을 단 5분만에 해결하며 기술력과 양자 우위 실현 가능성을 내비쳤고 이 연구 결과는 국제 학술지 네이처에 게재되었습니다.IBM은 인프라 확장과 생태계 주도에 집중하는 전략을 택했습니다. 현재 한국을 포함해 미국, 일본, 캐나다 등에서 6개의 양자 컴퓨팅 센터를 운영 중이며, 156큐비트 헤론(Heron) 양자 프로세서를 탑재한 양자 컴퓨터를 인도 아마라바티에 설치할 계획을 발표했습니다. 또한 AMD와 협력해 양자 시스템과 고성능 하드웨어를 결합한 새로운 아키텍처 개발에도 나서고 있습니다.아마존과 마이크로소프트는 양자 컴퓨팅의 안정성과 효율성을 높이는 기술 개발에 주력하고 있습니다. 아마존은 양자 컴퓨팅칩 ‘오셀롯(Ocelot)’을 공개하며 양자 오류 정정 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있다고 발표했고요. 마이크로소프트는 ‘마요나라 1(Majorana 1)’을 발표하며 미국 국방고등연구계획국(DARPA)의 산업 규모 양자 컴퓨팅 프로젝트 ‘US2QC’ 프로그램 최종 단계 진입 기업으로 인정 받는 등 공공과 국방 영역에서 신뢰도를 확보했습니다.연구 인프라 확충과 투자 유치도 활발합니다. 엔비디아는 보스턴에 양자 연구 실험실을 설립 중이며, 유럽 IQM은 회사 가치를 10억 달러 이상으로 평가받고 3억 2천만 달러의 투자를 유치했습니다. 그 밖에도 퀀티넘, 디웨이브(D-wave) 등 비상장 양자 컴퓨팅 기업들도 존재감을 넓혀가고 있습니다.베스핀글로벌 역시, AI 시대 이후 다가올 양자 시대에 대비하기 위해 최근 양자컴퓨팅 기업 노르마와 업무 협약을 체결했는데요. 이번 협약은 클라우드를 통해 양자 알고리즘을 설계∙실행하고, 실제 양자 컴퓨터와 시뮬레이터 사용을 지원하는 양자 클라우드 서비스를 공동으로 개발하기 위한 것입니다. 노르마는 신약 개발용 양자 알고리즘을 엔비디아 GPU 플랫폼 ‘쿠다큐’에 실행해 기존 대비 73배 빠른 성능을 입증한 기업으로, 베스핀글로벌과의 협력이 기대됩니다.엔비디아의 젠슨황은 비바테크놀로지 및 GTC 개발자 컨퍼런스 기조연설에서 양자 컴퓨팅이 ‘변곡점(inflection point)’에 도달했다며 실용화 가능성이 한층 가까워졌음을 시사했습니다. 동시에 보안 리스크에 대한 논의도 커지고 있는데요. 특히 현재의 암호화폐 체계가 양자 연산 앞에서 취약해질 수 있다는 지적이 나오며, 업계는 이를 대비해 ‘양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography)’ 기술을 준비 중입니다. 다가올 양자 컴퓨팅 시대, 우리는? AI 이후 양자 컴퓨팅 경쟁이 예상되면서 미국과 중국이 주도권 확보에 나서고 있습니다. 미국은 2018년 국가 양자 이니셔티브(NQI)를 발표했고, 올해 4월에는 미 국방고등연구계획국(DARPA)이 양자벤치마킹 이니셔티브(QBI) 프로젝트 1단계 참여 기업 15곳을 공개했죠. 중국은 2016년에 세계 최초 양자위성 ‘묵자호’ 발사에 성공했고 작년 12월에는 504큐비트 양자칩 샤오훙을 탑재한 양자 컴퓨터 ‘톈옌504’를 공개했습니다.우리나라도 뒤쳐지지 않게 위해 노력 중인데요. 9월 초 과기부 발표에 따르면 양자과학기술플래그십프로젝트 예산이 기존 98억에서 5배 증가한 500억으로 증액되었습니다. 또 한국과학기술연구원(KIST)에는 이달에 양자칩 설계부터 제조까지 전 과정의 연구를 한 곳에서 할 수 있는 최초의 설계, 제조시설 양자팹이 들어선다고 합니다.AI가 그러했듯, 양자 역시 우리의 일하는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 가능성이 무궁무진합니다. 문제는 ‘언제가 될까’가 아니라 ‘우리는 어떤 준비를 할까’가 아닐까요? 오늘의 베스픽은 이것으로 마치겠습니다. 관련 상품HelpNow Agentic AI Platform FAQ Q1) 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터와 무엇이 다른가요?기존 컴퓨터는 0과 1의 이진 비트를 사용하지만, 양자컴퓨터는 중첩과 얽힘을 활용한 큐비트(Quantum Bit)를 통해 여러 상태를 동시에 계산할 수 있습니다. 이 덕분에 기존 슈퍼컴퓨터로는 수십억 년이 걸릴 문제도 단 몇 분 만에 해결할 수 있습니다.Q2) 양자컴퓨팅은 어떤 산업에 활용될 수 있나요?양자컴퓨팅은 신약 개발, 화학 촉매 연구, 탄소 저감, 금융 리스크 분석, 물류 공급망 최적화, 기후 예측 등 복잡한 연산과 변수가 얽힌 분야에서 새로운 가능성을 열고 있습니다.Q3) 글로벌 기업들은 양자컴퓨팅을 어떻게 준비하고 있나요?구글은 양자칩 ‘윌로우’를, 아마존은 ‘오셀롯’을 공개하며 기술 우위를 강화하고 있으며, IBM은 글로벌 양자 센터 확장과 양자 프로세서 개발에 집중하고 있습니다. 마이크로소프트는 공공·국방 프로젝트에 참여하며 안정성과 신뢰성을 확보하고 있습니다.Q4) 국내에서도 양자컴퓨팅 연구가 진행되고 있나요?네. 과기부는 양자플래그십 프로젝트 예산을 대폭 증액했으며, 한국과학기술연구원(KIST)에는 양자칩 설계부터 제조까지 가능한 ‘양자팹’이 구축되어 국내 연구 생태계가 본격적으로 확장되고 있습니다.Q5) 기업은 지금 무엇을 준비해야 하나요?아직 상용화 단계는 아니지만, 기업은 ‘언제가 될까’보다 ‘어떻게 준비할까’를 고민해야 합니다. 양자 알고리즘 연구, 양자 내성 암호(Post-Quantum Cryptography) 적용, 클라우드 기반 양자 시뮬레이션 활용 등을 통해 미래 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 2025년 10월 13일
글로벌 리더들의 비밀 병기: 매일 쓰는 AI 활용법 4가지 BESPICK by Sangmi Park 2025년 10월 02일 실무자들에게 AI 활용은 이제 생활과도 같습니다. 반복적이고 번거로운 업무를 대신 처리해 주는 든든한 조력자로 자리 잡았기 때문이죠. 그렇다면 리더들은 AI를 어떻게 사용하고 있을까요 최근 갤럽의 한 조사에 따르면, 오히려 리더들이 실무자보다 더 적극적으로 AI를 활용하는 것으로 나타났습니다. 회의 준비부터 전략 수립까지, 글로벌 리더들은 다양한 방식으로 AI를 곁에 두고 있는데요. 오늘 베스픽에서는 글로벌 리더들이 AI를 활용하는 대표적인 방식을 네 가지 유형으로 나누어 소개합니다. 개인 비서형 : 결정은 내가, 귀찮은 건 AI가 가장 흔한 활용 방식은 AI를 개인 비서처럼 쓰는 것입니다. 읽어야 할 메일은 끝이 없고, 정리해야 할 자료는 산더미처럼 쌓이는 게 회사 생활이잖아요. 글로벌 CEO들도 이런 업무 피로를 줄이기 위해 AI를 쓰고 있습니다. 마이크로소프트의 Satya Nadella(사티아 나델라)는 업무용 표준 프롬프트를 만들어 Copilot을 매일 사용한다고 합니다. 회의 전에 “지난 대화와 이력을 기반으로 이번 미팅에서 상대가 신경 쓸 다섯 가지”를 알려달라거나, 프로젝트 상황이 궁금할 때는 “KPI, 리스크, 경쟁사 동향, 예상 질문과 답변까지 한 번에 정리해 달라”고 지시하죠. 제품 출시가 다가오면 “진척 상황과 위험 요소를 묶어 성공 확률을 수치로 제시해 달라”고도 합니다. 또 자신이 업무 시간을 어디에 쓰고 있는지도 AI에게 점검받는다고 해요. 이렇듯 프롬프트를 명확히 전달할수록, AI는 생각의 틀을 잡아주는 든든한 동료가 됩니다.애플의 Tim Cook(팀 쿡) 역시 AI 덕을 톡톡히 보고 있습니다. 그는 하루에도 수백 통씩 쏟아지는 메일을 정리하기 위해 AI에게 ‘긴 메일 스레드를 세 줄로 요약하고 액션 아이템만 남겨 달라’고 자주 요청한다고 밝혔는데요. 팀 쿡은 이 기능이 “정말 중요하다(so important)”며, 덕분에 자신의 삶이 달라졌다고 합니다. 정보 과잉 시대에 핵심만 빠르게 건져내는 능력이야말로 리더의 체력과 집중력을 지켜주는 습관이죠. 우리도 아침에 메일함을 열기 전, ‘세 줄 요약과 액션 아이템’을 먼저 뽑으면 훨씬 더 하루를 가볍게 시작할 수 있지 않을까요?한편 JP 모건 체이스의 대표 Jamie Dimon(제이미 다이먼)은 한 인터뷰에서 일론 머스크와의 미팅을 앞두고 준비 시간이 한 시간도 채 남지 않았던 경험을 소개했습니다. 그는 AI에게 “Walter Isaacson(월터 아이작슨)이 쓴 일론 머스크 전기를 두 페이지로 요약해 줘”라고 요청했고 실제로 그 요약본만 들고 미팅에 들어갔는데도 짧은 시간 내에 핵심을 빠르게 파악하고 대화할 수 있었다고 합니다. 이처럼 신속하게 본질을 잡아내는 습관은 미팅에서 경쟁력을 높일 수 있는데요. 우리도 회의 전 AI에게 1~2쪽 브리핑 자료를 정리하게 한다면 미팅의 질이 달라질 수 있습니다.로봇 스타트업 Simbe Robotics의 CEO Brad Bogolea(브래드 보골레아)는 “거의 매일 ChatGPT를 쓴다”고 말했는데요. 아이디어를 정리하고, 메시지를 다듬고, 전략을 점검할 때 1차 초안을 AI에게 맡긴다고 합니다. 초안은 AI가 잡고, 리더는 그걸 검토하고 리스크를 보완하는 데 시간을 쓰는 거죠. 회의에 앞서 요약본을 제시하고, 생각의 정리가 필요한 순간 초안을 작성해주는 개인비서라면 업무의 질을 높여줄 것이 분명합니다. 개인 튜터형: 나를 위한 맞춤형 과외 선생님 새로운 주제를 접할 때 머릿속이 백지가 되는 경험, 모두들 겪어 보셨을 텐데요. 기업 대표들도 예외는 아닙니다. 대신 그들은 AI를 맞춤형 과외 선생님처럼 사용하며, 빠르게 주제를 학습해 나간다고 합니다.엔비디아의 Jensen Huang(젠슨 황)은 새로운 기술이나 개념을 접하면 AI에게 말합니다. “12살 아이에게 설명하듯 쉽게 풀어줘” 그리고 조금 이해가 된 뒤에는 다시 묻습니다. “이번엔 고급 수준으로 설명해 줘” 같은 주제를 여러 모델에게 질문하는데, 답이 조금씩 다르다 보니 오히려 더 입체적으로 이해할 수 있다고 합니다. AI는 일방적인 설명이 아니라, 사용자의 속도와 수준에 맞춰 학습을 설계해 주는 존재인 셈이죠.세계에서 손꼽히는 글로벌 사모펀드 General Atalnatic의 CEO William E. Ford(빌 포드)는 한발 더 나아갑니다. 그는 투자 위원회에 AI ‘Ada’를 보조 멤버로 참여시켰는데요. Ada는 의결권은 없지만, 토론 과정에서 자료를 요약하거나 질문을 던지며 논의를 풍부하게 만들어주는 역할을 합니다. 예를 들어 “이 가정이 틀렸을 때 어떤 리스크가 생길 수 있지?”라는 반론을 제시하거나, “이 결정의 장기적 비용은 무엇인가?” 같은 추가 질문을 합니다. 덕분에 참여자들의 토론은 더 날카로워지고, 의사결정의 빈틈도 줄어듭니다.이러한 활용법은 실무에도 충분히 활용해 볼 수 있을 듯합니다. 예를 들어 새 프로젝트에 투입됐을 때 AI에게 주요 아이템이나 안건, 주제를 “30분 안에 초급, 중급, 고급 3단계로 설명해 달라”거나, 기획안 혹은 제안서 초안에 대해 “날카로운 반론 다섯 가지를 제시해 달라”고 요청한다면 빠르고 효과적으로 학습할 수 있습니다. 사고 확장형 : 창의와 전략에 집중하자 반복 업무를 AI에 맡기고 나면 생기는 시간과 여유는 자연스럽게 더 큰 질문, 더 창의적인 문제로 향하게 됩니다. 구글의 Sundar Pichai(순다르 피차이)는 엔지니어들이 단순 코딩 작업에 시간을 쓰지 않도록 AI가 대신 처리하게 했는데요. 그 결과 개발자들은 문제 해결이나 새로운 서비스 등 창의적인 업무에 더 시간을 쓸 수 있게 되었다고 합니다. 순다르 피차이는 “AI가 팀 전체의 창의성을 끌어올린다”고 강조하며, 기술 도입의 목표는 효율이 아니라 사람의 상상력을 되살리는 것임을 잘 보여주고 있습니다.오픈 AI의 Sam Altman(샘 알트만)의 관점도 비슷합니다. 그는 이메일이나 문서 요약 같은 지루한 작업을 AI에 맡긴다고 여러 차례 밝혔습니다. 절약한 시간과 에너지를 가지고 혁신적인 아이디어를 만드는 데 몰두하기 위함인데요. 샘 알트만에게 AI는 업무를 대체하는 도구가 아니라 집중의 재분배 장치에 가까운 셈이죠.여기서 중요한 건, 선택과 판단은 여전히 사람의 몫이라는 점입니다. 구글의 Sergey Brin(세르게이 브린)도 그룹 채팅 요약과 업무 추천을 AI에 맡기지만, ‘추천의 근거는 끝까지 검증한다’는 원칙을 지킨다고 해요. 결국 판단은 사람의 몫이라는 거죠. 실무에서도 기획을 짤 때 ‘서로 상반된 전략 가설 세 가지와 각 장단점’을 AI에게 먼저 받아 보거나, 디자인 초안을 만들 때 ▲예산 ▲타깃 ▲톤 같은 제약 조건을 제시한 뒤 스무 가지 옵션을 달라고 해볼 수 있겠죠. 이처럼 확장된 가능성을 눈앞에 펼쳐두면, 우리는 선택과 판단에 보다 집중할 수 있습니다. 산업 혁신형 : AI로 다시 쓰는 업의 본질 AI는 생산성 도구가 아닌 업의 본질을 다시 설계하는 엔진이 되기도 합니다. 보험 업계의 거물, AIG의 Peter Zaffino(피터 재피노)는 이러한 변화를 누구보다 빠르게 실험했다고 하는데요. 그는 보험 심사 과정을 AI에 접목해 처리 속도를 10배 가까이 높였습니다. 반복 업무를 줄이자 직원들은 더 복잡하고 정교한 케이스에 집중할 수 있었고, 그 과정에서 자연스럽게 업스킬링과 재교육의 기회가 생겼습니다. 즉, AI가 사람을 대체한 것이 아니라, 사람을 더 가치 있는 위치로 옮겨준 셈이죠.이러한 변화는 제조업에서도 목격되고 있습니다. 포드의 Jim Farley(짐 팔리)는 차량 설계와 엔지니어링에 AI를 적용했습니다. 과거라면 여러 주가 걸리던 시뮬레이션이 이제는 단 몇 시간 안에 가능해졌고, 개발 사이클 전체가 단축되었습니다.‘이제 일의 흐름을 어디서 어떻게 바꿀까?’, ‘사람과 기계의 역할을 어떻게 새로 나눌 것인가’가 AI 활용의 핵심입니다. 이러한 변화는 리더에게만 해당하는 것은 아닙니다. 실무자에게도 적용됩니다. 업무에서 가장 큰 병목이 무엇인지 떠올려 보면, 반복적으로 검토하는 승인 과정일 수도 있고, 여러 차례 수정하는 보고서일 수도 있습니다. “이걸 AI가 10배 빠르게 한다면 어떤 흐름이 달라질까?”라고 묻는 순간, 업무 자체를 다시 정의할 수 있습니다. 재정의가 곧 혁신의 시작이 되기도 합니다.이처럼 글로벌 리더들은 AI를 자신만의 방식으로 적극적으로 실험하고 있습니다. 활용법은 저마다 다르지만 공통점은 분명합니다. AI는 더 많은 일을 대신해 주는 기계가 아니라, 우리가 집중할 여유를 되찾아주고 사고의 폭을 넓히며, 업의 본질을 다시 생각하게 만드는 파트너라는 것입니다. 중요한 건 ‘AI가 뭘 할 수 있느냐’가 아닌 ‘우리가 어떤 질문을 던지고 어떤 역할을 맡길 것이냐’입니다. 여러분은 AI에게 어떤 질문을 던지고 싶으신가요? 오늘의 베스픽은 여기서 마무리하겠습니다. 관련 상품HelpNow Agentic AI Platform FAQ Q1) CEO들이 실제로 매일 쓰는 AI 활용법에는 어떤 것들이 있나요?메일 요약(팀 쿡), 회의 준비(사티아 나델라), 맞춤 학습(젠슨 황), 산업 혁신(피터 재피노) 등이 대표적입니다.Q2) 실무자도 이런 활용법을 따라 할 수 있을까요?가능합니다. 회의 전 요약본 작성, 프로젝트 브리핑 정리, 제안서 검토 등에서 쉽게 적용할 수 있습니다.Q3) 글로벌 리더들의 AI 활용법에서 배울 수 있는 핵심 교훈은 무엇인가요?AI는 ‘업무 대체 도구’가 아니라 집중력 회복·창의적 사고·본질 재정의를 돕는 파트너라는 점입니다.Q4) 글로벌 리더들은 AI에게 어떤 식의 질문을 던지나요?“메일을 세 줄로 요약해줘”, “프로젝트 리스크를 정리해줘”, “이 전략의 반론 다섯 가지는?”처럼 구체적이고 목적 있는 질문을 합니다.Q5) 특정 직무나 산업에 더 적합한 활용 사례가 있나요?네. 보험업(AIG)에서는 심사 속도를 높였고, 제조업(포드)에서는 설계 주기를 단축했습니다. 직무별로도 적용이 다양합니다.Q6) 글로벌 리더들은 AI의 답변을 그대로 믿나요?아니요. AI가 제안한 내용을 검증·보완하는 과정을 반드시 거칩니다. 판단은 여전히 리더 본인의 몫입니다.Q7) 글로벌 리더처럼 AI를 도입하려면 어디서 시작해야 하나요?반복적이고 피로도가 큰 업무(메일 요약, 회의 브리핑, 보고서 초안)부터 적용해 효과를 체감한 뒤, 점차 전략·혁신 영역으로 확장하는 것이 좋습니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 2025년 10월 02일
통신사가 AI에 진심인 이유: 글로벌 전략과 활용 사례 분석 BESPICK by Sangmi Park 2025년 09월 29일 전 세계적으로 통신 산업은 오랫동안 사회와 경제 전반을 뒷받침해 온 필수 산업군입니다. 특히 디지털 전환이 확산되면서 안정적인 네트워크 환경을 제공하는 통신사의 역할이 더욱 중요해졌죠. 하지만 BCG는 한 보고서를 통해 최근 통신사들이 성장이 더딜 수밖에 없는 구조적 한계에 직면해 있다고 밝혔는데요. 네트워크 속도와 품질을 높이기 위한 투자 규모는 막대하지만 수익은 그만큼 늘지 않고, 그럼에도 경쟁력을 지키기 위해서는 투자를 멈출 수 없는 상황인 것입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 통신 업계에서는 AI를 주목하고 있습니다. NVIDIA 보고서에 따르면 현재 통신사의 97%가 AI를 도입했거나 도입을 고려 중이며, 이미 49%는 AI를 실제 운영에 적극 활용하고 있다고 하죠. 더 나아가 AI를 기반으로 새로운 수익원을 만들어내기도 하는데요. 기존의 음성ᐧ데이터 서비스에만 머무르지 않고 다양한 AI 서비스를 제공하고 있습니다.많은 전문가들은 AI가 통신사의 전통 역량을 넘어설 기회로 작용하고 있다고 분석하는데요. 오늘은 통신 업계에 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 글로벌 통신사들의 AI 전략과 사례를 함께 살펴보겠습니다. 이제는 필수! AI가 바꾸는 새로운 고객 경험 최근 통신사들은 AI 활용 범위를 백오피스 영역에서 프론트 영역으로 빠르게 확대하고 있습니다. 특히 고객센터에 생성형 AI가 적용되면서 챗봇, 가상 비서 등 AI 기반 고객 서비스가 본격적으로 등장하기 시작했는데요. Microsoft에 따르면 통신사의 62%가 AI 상담원을 통해 고객 경험을 개선하고 있으며, 2027년에는 이 비율이 90%까지 증가할 전망이라고 합니다. 미국 최대 통신사 AT&T는 일찍부터 생성형 AI를 활용해 고객 관리 방식을 혁신해 왔는데요. 자체 개발한 AI 에이전트 ‘Ask AT&T’는 고객 계정을 분석해 고객 맞춤형 서비스 추천과 자동 소프트웨어 업그레이드 서비스 등을 제공합니다. 여기에 실시간 데이터 분석, 사기 방지, 네트워크 최적화 기능까지 더해져 고객센터의 운영 효율성도 크게 향상되었는데요. 그 결과 고객 만족도는 높아지고 콜센터의 분석 비용은 84% 절감되는 성과를 거두었습니다. 미국의 통신사 T-Mobile 역시 OpenAI와 협업해 AI 고객센터 솔루션 ‘IntentCX’를 구축했는데요. AI가 고객의 의도와 감정을 실시간으로 헤아리고, 이전에 대화했던 맥락까지 기억해 고객의 문제를 선제적으로 파악 및 해결하는 것이 특징입니다. 필요에 따라서는 자율적으로 작업을 실행하기도 하죠. 이러한 고객 경험과 AI의 통합은 고객에게 더욱 개인화된 경험을 제공하는 동시에 충성도 높은 고객을 확보하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 통신사가 AI 인프라 기업으로 변신하는 이유? AI 시대가 도래하고 기업들의 AI 의존도가 높아지면서 안전한 고성능 AI 인프라에 대한 수요도 빠르게 커지고 있는데요. AI 모델을 학습하고 실행하는 과정에서 대량의 컴퓨팅 파워와 초고속 데이터 전송이 필수이기 때문입니다. 그리고 이는 통신사에게 새로운 기회로 이어지고 있는데요. 통신사는 이미 데이터센터나 전력망 같은 인프라 자산을 보유하고 있으며, 대규모 네트워크 리소스를 운영해 온 경험과 역량도 갖추고 있습니다. 즉, AI 인프라 시장에서 우위를 선점하기에 유리한 조건을 가진 셈이죠. 이러한 강점을 기반으로 많은 통신사들이 AI 인프라 기업으로 전환하는 데 속도를 내고 있는데요. 올해 초, 미국의 통신사 Verizon은 ‘Verizon AI Connect’라는 제품군을 선보였습니다. 5G 네트워크, 고속 광케이블, 엣지 컴퓨팅 환경, 전력 및 냉각 인프라 등 기존의 AI 워크로드 배포를 지원하는 통합 솔루션 및 제품군인데요. 기존의 통신 자산을 재구성해 기업들의 AI 구현을 위한 AI 인프라로 제공하는 것입니다. 통신사는 오랜 기간 사업을 이어오며 각국 규제와 시스템에 익숙하다는 강점도 있는데요. 이를 바탕으로 통신사가 단순한 AI 인프라 제공을 넘어 자국의 Sovereign AI 역할을 맡기도 합니다. Sovereign AI는 국가의 고유한 특성을 고려해 운영되는 독립적인 AI 시스템을 의미하죠. 싱가포르의 국영 통신사 SingTel은 작년부터 싱가포르와 주변 동남아시아 지역을 대상으로 한 AI 데이터센터를 구축 중인데요. 각국의 언어와 문화, 제도 등을 반영한 LLM을 개발하는 과정에서 SingTel의 AI 데이터센터를 활용해 안전하게 데이터를 처리하고 현지 맞춤형 AI 서비스를 제공하는 것입니다. AI로 통신사 운영을 더 효율적으로, 더 안전하게 통신사들의 AI 인프라 비즈니스의 확장은 자연스럽게 B2B AI 사업 성장으로 이어지고 있는데요. IT 전문 리서치 기업 Omdia는 통신사의 B2B AI 매출이 2030년까지 연평균 65% 이상 성장할 것으로 전망했습니다. 더불어 고객 플랫폼과 같은 AIaaS도 새로운 비즈니스 모델로 떠오르고 있는데요. NVIDIA 조사에 따르면 생성형 AI를 도입한 통신사의 84%는 이를 다시 고객에게 AI 솔루션으로 제공할 계획이라고 답했습니다.일본의 이동통신사 Rakuten Mobile은 지난 2월 ‘Rakuten AI for Business’를 출시했는데요. 생성형 AI를 활용해 번역, 브레인스토밍, 분석 등 다양한 업무를 처리할 수 있는 AI 솔루션입니다. 검색 증강 생성(RAG) 기능을 통해 회사 파일을 업로드해 관련 데이터를 참조하도록 설정도 가능하죠. 이를 통해 이메일 작성, 영업 자료 제작 등에 소요되는 시간을 약 50% 정도 단축시킬 수 있다고 합니다.영국의 최대 통신사 BT는 몇 달 전 Global Voice라는 AI 기반 음성 플랫폼을 공개했습니다. 기존 콜센터에 AI 기술을 접목해 고객과의 자연스럽게 소통을 돕고, 기업의 운영 효율성 및 고객 경험 향상을 지원하죠. 스페인의 통신사 Telefónica 역시 기업 고객센터를 위한 맞춤형 가상 비서 구축 플랫폼을 발표했는데요. 생성형 AI 기반의 AI 비서를 만들어 고객 상담 업무를 자동화할 수 있습니다.이처럼 많은 통신사들이 AI 솔루션 사업까지 진출하는 것은 자산 집약적인 네트워크 중심 비즈니스에서 벗어나 확장성이 뛰어난 AI 기업으로 체질을 개선하려는 노력으로 해석할 수 있는데요. 한 업계 관계자는 이를 두고 ‘성장이 아닌 혁신’이라고 표현하며 이제는 통신사가 AI 시대에 맞춰 인프라 기업을 넘어선 플랫폼 기업으로 전환해야 한다고 강조하기도 했습니다. AI 인프라를 넘어선 AI 혁신으로 운영 효율화는 통신사들의 오랜 과제인데요. 이제는 AI를 통해 네트워크 리소스를 훨씬 스마트하게 관리하고 있습니다. IBM 조사에 따르면 통신사의 42%가 네트워크 리소스 관리를 위해 AI Agent를 도입했다고 하는데요. 과거에는 문제가 발생하면 대응하는 방식이었다면, 지금은 AI가 데이터 트래픽을 예측하거나 장애를 사전에 감지하는 등 문제를 미리 파악하고 행동하는 방향으로 전환되고 있습니다.일본의 대표 통신사 Docomo는 최근 6G 시스템 개발을 위한 AI 기술 테스트를 완료했습니다. 기존에는 송신기와 수신기 사이에 데이터가 잘 전달되는지 측정하기 위해 별도의 신호가 필요했는데요. 앞으로는 AI가 전파 환경에 맞춰 최적의 데이터 전송 방식을 설계하고 수신 과정도 한 번에 처리할 수 있게 된 것이죠. 이로 인해 전송 효율과 속도가 향상되었으며 통신 속도는 최대 18% 높아질 것으로 기대된다고 합니다.보안 역시 중요한 영역입니다. Juniper Research는 전 세계 통신 사업자들이 2029년까지 AI 기반 네트워크 보안에 170억 달러 이상을 투자할 것으로 예상했는데요. AI Agent는 위협을 실시간으로 탐지하고 능동적으로 대응할 수 있어, 운영 효율성과 데이터 보호를 함께 강화하고 있습니다.지금까지 살펴본 것처럼 AI는 통신사의 비즈니스 모델과 시장 전략을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 즉 통신사는 AI를 적극적으로 활용하는 동시에 AI 인프라, 그리고 AI 서비스를 직접 제공하면서 AI 시장을 빠르게 선점해 나가고 있는 것이죠. 구조적 한계에 부딪혔지만 AI를 기반으로 성과를 높이고, 새로운 기회로 연결하는 통신 업계의 사례는 AI가 기술 그 이상의 핵심 전략이 될 수 있다는 점을 분명하게 보여줍니다. 관련 상품HelpNow Agentic AI PlatformHelpNow AutoMSP FAQ Q1) 왜 통신사들이 AI 도입에 적극적인가요?통신 산업은 투자 대비 수익이 정체되는 구조적 한계에 직면해 있습니다. AI는 운영 효율화를 넘어 새로운 수익원을 창출할 수 있는 핵심 수단으로 주목받고 있습니다. 고객 경험 개선, 네트워크 최적화, AI 인프라 비즈니스 등 다양한 영역에서 혁신을 만들어내고 있습니다.Q2) 글로벌 통신사들은 고객 경험 개선에 어떻게 AI를 활용하나요?AT&T는 AI 상담 에이전트를 도입해 고객 맞춤 서비스 추천과 운영 효율화를 달성했으며, T-Mobile은 OpenAI와 협업해 고객 감정과 맥락을 이해하는 AI 콜센터 솔루션을 운영합니다. 이를 통해 상담 비용 절감, 문제 선제 해결, 고객 충성도 향상 효과를 보고 있습니다.Q3) 통신사가 AI 인프라 기업으로 전환한다는 건 무슨 의미인가요?통신사는 데이터센터, 전력망, 네트워크 리소스 같은 기존 자산을 활용해 기업용 AI 인프라를 제공하고 있습니다. 예를 들어 Verizon은 ‘AI Connect’를 출시해 5G·엣지컴퓨팅 환경을 기반으로 AI 워크로드를 지원하고 있고, SingTel은 동남아 지역 맞춤형 AI 데이터센터를 운영하며 Sovereign AI 역할을 수행하고 있습니다.Q4) AI는 통신사 자체 운영 효율화에도 기여하나요?그렇습니다. AI Agent를 활용해 데이터 트래픽을 예측하거나 장애를 사전 감지해 네트워크를 스마트하게 관리합니다. 일본 Docomo는 6G 개발 과정에서 AI 기반 데이터 전송 최적화를 테스트해 통신 속도를 18% 향상시켰으며, 보안 영역에서도 AI 기반 위협 탐지와 실시간 대응이 확산되고 있습니다.Q5) 앞으로 통신사의 AI 비즈니스는 어떤 방향으로 발전할까요?통신사는 네트워크 제공자에서 AI 플랫폼 기업으로 빠르게 전환하고 있습니다. B2B AI 매출은 2030년까지 연평균 65% 성장할 전망이며, Rakuten, BT, Telefónica처럼 AI 솔루션 자체를 고객에게 서비스로 제공하는 사례가 늘고 있습니다. 이는 통신사가 단순한 인프라 기업을 넘어 확장성 높은 AI 기업으로 자리매김하려는 전략입니다. 방금 읽은 이 콘텐츠가 마음에 드셨다면?지금 바로 베스핀글로벌의 뉴스레터 ‘베스픽’을 구독하고, 매주 인사이트를 가장 빠르게 받아보세요. 베스핀글로벌 문의하기 뉴스레터 구독하기 더 읽어볼 만한 컨텐츠 [글로벌 사례 분석] 금융 AI, 어디까지 왔나? 딜로이트도, 맥킨지도, 베스핀글로벌도: AI 에이전트로 일 바꾸는 시대 2025년 09월 29일
