AX (AI 전환)

개요

AX는 AI Transformation의 약자로, 인공지능 기술을 활용해 기업과 정부 등 조직의 업무 방식, 의사결정 구조, 제품과 서비스, 고객 경험을 근본적으로 재설계하는 변화 과정을 가리키는 용어이다. 앞선 시대의 화두였던 디지털 전환(DX, Digital Transformation)이 아날로그 업무를 디지털 시스템으로 대체하는 데 초점을 두었다면, AX는 그 과정에서 축적된 데이터를 기반으로 생성형 AI, 예측 모델, AI 에이전트가 조직의 판단과 실행에 직접 관여하도록 만드는 확장된 개념으로 통용된다.

이 용어는 2023년 이후 한국의 정보기술 서비스 업계와 대기업 그룹을 중심으로 빠르게 확산되었으며, 2025년 5월 SK그룹의 IT 서비스 계열사 SK C&C가 사명을 SK AX로 변경한 사건을 계기로 재계 전반에 보편적으로 쓰이는 표현이 되었다. 이후 대한민국 정부는 2026년을 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약의 원년으로 선포하고 국가 예산과 규제 체계 전반에 AX 개념을 편입시켰으며, 삼성·SK·LG 등 주요 그룹과 금융지주, 제조업체가 전사적 AX 경쟁에 나서면서 산업 전반의 핵심 담론으로 자리잡았다. 다만 AX라는 약어 자체가 국제적으로 통용되는 표현이라기보다 한국에서 압도적으로 많이 쓰이는 표현이라는 점, 그리고 실질적 성과 없이 구호에 그치고 있다는 비판도 함께 제기되고 있다.

정의와 어원

개념 정의

AX는 조직의 일부 업무에 인공지능 도구를 적용하는 수준을 넘어, 운영과 의사결정의 구조 자체를 AI 중심으로 재편하는 과정으로 정의된다. 국회예산정책처는 2026년 예산 분석 보고서에서 AX를 산업, 생활, 공공 부문에 AI를 전면적으로 도입하고 혁신하는 과정으로 규정한 바 있으며, 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 공공 부문 AX가 성립하기 위해서는 AX 대상과 서비스, AX 구현, AX 운영과 거버넌스라는 세 요소가 통합적으로 작동해야 한다고 설명한다. 국내 금융권과 산업계에서는 AX를 단일 기술의 도입이 아니라 생성형 AI, 예측 모델, AI 에이전트, 멀티모달 분석 등 여러 기술이 결합해 조직의 판단 속도와 실행 품질을 함께 끌어올리는 변화로 이해하는 경향이 뚜렷하다.

AX 표기에 대한 논쟁

AX라는 약어는 Artificial Intelligence Transformation에서 Artificial의 A와 Transformation의 X만을 결합한 조어로, 정작 인공지능의 핵심 가치로 꼽히는 지능(Intelligence)이라는 단어가 약어에서 빠져 있다는 점이 국내 브랜드 전문가들 사이에서 지적된다. 브랜드 컨설팅 매체 brandB는 국내 IT 및 대기업 보도자료에서 AX라는 표현이 빠르게 확산된 배경과 그 명명 방식이 국내 AI 산업의 특성을 드러낸다고 분석했다. 또한 AX라는 표기 자체가 해외에서는 널리 쓰이지 않고 한국에서 압도적으로 많이 사용되는 표현이라는 지적도 있다. IT 용어를 다루는 브런치 칼럼 등에서는 AX가 앞서 10여 년간 통용된 디지털 전환(DX)의 조어 방식을 그대로 물려받아 만들어진 한국식 축약 표현이라는 점이 설명된다.

디지털 전환(DX)에서 인공지능 전환(AX)으로

개념적 차이

DX와 AX는 흔히 연속선상의 개념으로 설명되지만, 지향점과 작동 방식에서 뚜렷한 차이를 지닌다.

제조업 분야의 AX 담론에서도 이러한 구분이 반복적으로 강조된다. 기존 DX가 업무의 디지털화와 데이터 가시성 확보에 초점을 맞췄다면, 제조 AX는 실시간 의사결정과 자동화를 통해 기존 운영 방식을 근본적으로 혁신하는 접근으로 설명된다.

개념 전환의 구조

역사적 전개

용어의 초기 확산

AX라는 표현은 2023년 무렵부터 국내 정보기술 서비스 업계의 보고서와 컨설팅 문건에서 산발적으로 등장하기 시작했으며, 생성형 AI의 대중화와 맞물려 2024년부터 대기업 보도자료와 정부 정책 문서에 본격적으로 등장했다. 성균관대학교 등 여러 대학이 AI트랜스포메이션 아카데미를 개설하고, 디지털이니셔티브그룹과 같은 전략 컨설팅 회사가 기업을 대상으로 관련 자문과 교육을 제공하기 시작한 것도 이 시기다.

SK C&C의 사명 변경

AX 확산의 상징적 전환점은 2025년 5월 13일 SK그룹의 IT 서비스 계열사 SK C&C가 사명을 SK AX로 변경하겠다고 발표한 사건이다. 새 사명은 같은 해 6월 1일부터 공식 적용되었으며, 회사는 향후 10년 내 글로벌 톱10 AX 서비스 기업으로 도약하고 2027년까지 전사 생산성을 30퍼센트 이상 향상시키겠다는 목표를 제시했다. 윤풍영 SK AX 대표는 이번 사명 변경이 국내 최고의 AI 혁신 기업으로 재탄생하겠다는 선언이라고 설명했다. 국내 주요 IT 서비스 기업이 사명 자체에 AX를 채택한 것은 이 용어가 마케팅과 조직 정체성 차원에서 공식화되었음을 보여주는 사례로 평가된다.

2025~2026년 산업계 전반의 확산

2026년 상반기에 들어서면서 삼성전자, SK그룹, LG그룹이 동시에 전사적 AX 전략을 선언했다. SK그룹은 2026년 6월 11일부터 사흘간 경기 이천에서 기존의 경영전략회의와 이천포럼을 통합한 2026 뉴 이천포럼을 열어 AI가 가져올 파괴적 혁신과 AX 중심 경영으로의 대전환을 주제로 논의했다. 삼성전자는 2026년 6월을 기점으로 전 직원이 업무에 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 외부 생성형 AI를 활용할 수 있도록 방침을 전환했으며, 주요 계열사에 AX 전담 조직을 신설하고 사장단과 임원 2,300여 명을 대상으로 AI 집중 교육을 진행하기로 했다. LG그룹은 LG CNS가 개최한 AX 페어 2026에서 자체 대화형 AI인 챗엑사원의 사무직 이용자가 8만 명을 넘어섰다고 밝혔다.

글로벌 이론적 프레임워크

국제 컨설팅 업계에서는 AI 전환을 설명하는 여러 방법론을 제시해 왔으며, 이 가운데 세 곳의 프레임워크가 구체적인 수치나 단계로 정리되어 널리 인용된다.

보스턴컨설팅그룹의 10-20-70 원칙

보스턴컨설팅그룹(BCG)은 AI 전환에서 창출되는 가치의 10퍼센트는 알고리즘, 20퍼센트는 기술과 데이터 인프라에서 나오며, 나머지 70퍼센트는 사람과 프로세스의 변화에서 비롯된다는 10-20-70 원칙을 제시했다. BCG는 이 70퍼센트에 해당하는 조직 변화의 구체적 요소로 경영진의 전략적 정렬, 중앙집중적 거버넌스 확립, 소수의 핵심 우선순위 설정 등을 꼽는다. 이 원칙은 다수의 기업이 예산을 알고리즘과 인프라에 집중 투입하면서도 정작 성과로 이어지지 못하는 이유를 설명하는 근거로 자주 인용된다.

맥킨지의 리와이어드 6대 역량

맥킨지앤드컴퍼니는 자사의 저서 리와이어드(Rewired)를 통해 기술과 AI 전환에 성공하기 위해 조직이 갖추어야 할 여섯 가지 역량을 제시했다. 실질적 가치를 겨냥한 전환 로드맵 수립, 우수 인재 확보, 신속한 실행이 가능한 운영 모델, 유연하게 분산된 기술 환경, 조직 전반에 내재된 데이터 체계, 그리고 실제 성과로 이어지는 도입과 확산 역량이 이에 해당한다. 맥킨지는 이 여섯 역량을 200건 이상의 성공적인 디지털 및 AI 전환 사례에서 도출했다고 설명하며, 2024년 발간된 초판에 이어 2026년 상반기에는 인재 전환을 보강한 개정판이 출간되었다.

딜로이트와 KPMG의 신뢰 기반 프레임워크

딜로이트는 신뢰할 수 있는 AI를 구성하는 일곱 가지 차원을 제시하며 거버넌스와 리스크 관리를 전환의 선결 조건으로 강조하는 입장을 취해 왔으며, 이는 2024~2025년 여러 기업의 AI 도입 실패 사례 이후 설득력을 얻은 것으로 평가된다. KPMG는 신뢰할 수 있는 AI를 위한 10대 원칙을 별도로 제시하고 있는데, 이는 전환 방법론이라기보다 거버넌스 체계에 가까운 성격을 지닌다.

컨설팅 업계 시각의 차이

2026년 1분기에는 액센츄어, BCG, 베인, 딜로이트, IBM, 맥킨지가 공통적으로 에이전틱 AI에 관한 주요 보고서를 발표했다. 이들 보고서는 AI 에이전트가 시범 사업 단계를 지나 핵심 운영으로 편입되고 있다는 점과, AI를 도구가 아니라 전략·기술 아키텍처·운영 모델을 통합적으로 재설계하는 대상으로 다루는 조직과 그렇지 않은 조직 사이의 격차가 벌어지고 있다는 점에서 견해를 같이한다. 다만 개별 회사별 강조점은 다른데, 맥킨지는 경쟁 전략과 생산성의 경제학에, BCG는 혁신과 조직 역량에, 딜로이트는 프로세스 재설계와 리스크 관리에 상대적으로 무게를 둔다.

대한민국의 AX 국가전략

인공지능 기본법과 규제 체계

대한민국은 정식 명칭 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법을 2024년 12월 26일 국회 본회의에서 통과시켰으며, 1년의 유예 기간을 거쳐 2026년 1월 22일 전면 시행했다. 이 법은 유럽연합에 이어 세계에서 두 번째로 제정된 포괄적 AI 법률이지만, 유럽연합이 고위험 AI 규제의 시행 시점을 미룬 것과 달리 한국은 예정대로 법을 전면 적용한 첫 사례로 평가된다. 법은 의료, 금융, 범죄 수사, 생체 인식 등 국민의 권익에 큰 영향을 미치는 분야를 고영향 AI로 분류하고, 해당 서비스를 제공하는 사업자에게 위험 관리 체계 수립과 신뢰성 확보 조치를 의무화한다. 고영향 AI를 가려내는 기준 가운데 하나로 10의 26제곱에 이르는 연산량이 제시된다. 법은 규제보다 산업 진흥에 무게를 둔 최소 규제 체계를 표방하고 있으며, 정부는 시행 이후에도 현장 의견을 반영해 가이드라인을 지속적으로 보완하고 있다.

EU AI법과의 비교

유럽연합은 2024년 세계 최초의 포괄적 AI 규제인 AI법을 발효시키며 고위험 AI 규제를 2026년 8월 2일부터 적용할 예정이었으나, 2026년 5월 유럽 이사회와 의회, 집행위원회가 이른바 AI 옴니버스 간소화 패키지에 합의하면서 채용, 신용평가, 생체인식 등에 활용되는 고위험 AI 의무의 시행 시점을 2027년 12월 2일로 16개월 연기했다. 의료기기나 산업기계에 내장된 고위험 AI는 2028년 8월로 다시 한 해 더 유예되었다. 다만 챗봇이 인공지능임을 밝히고 딥페이크에 인공적으로 생성되었다는 표시를 부착하도록 하는 투명성 의무는 예정대로 2026년 8월 2일 시행된다. 이러한 유럽의 시행 연기로 인해, 법 조문상으로는 두 번째로 제정된 한국의 인공지능 기본법이 실질적으로는 전면 시행에 들어간 첫 포괄적 AI 규제 사례가 되었다는 평가가 나온다.

국정과제로서의 AI 3대 강국

이재명 정부는 AI 3대 강국(AI G3) 도약을 제1호 국정공약으로 내세우고 있다. 정부는 2026년 경제성장전략 발표를 통해 인프라·기술, 산업, 인재 등 전 분야에서 AI 대전환을 추진하겠다는 구상을 밝혔으며, 과학기술정보통신부는 조직 승격 17년 만에 부총리급 조직으로 격상되어 AI 세계 3대 강국 도약과 정보보호 체계 정립을 양대 축으로 하는 2026년 업무계획을 대통령에게 보고했다. 국가인공지능전략위원회는 2026년 2월 대한민국 인공지능행동계획을 통해 산업 인공지능 대전환, 공공 인공지능 대전환, 지역 인공지능 대전환, 인공지능 기반 문화강국, 인공지능 기반 국방강국 도약 등 다섯 가지 전략 분야를 제시했다.

예산과 컴퓨팅 인프라

국가 AI 컴퓨팅센터와 GPU 확보 계획

2026년 정부의 AI 관련 예산은 전년 본예산 대비 약 세 배 늘어난 9조 9천억 원으로 편성되었으며, 관련 사업 수는 738개로 전년보다 400개 가까이 증가했다. 예산 가운데 기술개발이 2조 9천억 원으로 가장 크고, 인프라 및 연구기반 조성이 2조 5천억 원, AX 부문이 2조 4천억 원으로 뒤를 이었으며 증가 폭이 가장 큰 항목이 바로 AX 부문이다. 정부는 2028년까지 26만 장 이상의 GPU를 확보한다는 목표를 세우고, 2026년 3월에는 약 2조 805억 원을 투입하는 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업을 공모했다. 전남 해남 솔라시도를 부지로 하는 국가 AI 컴퓨팅센터는 삼성SDS 컨소시엄이 2025년 10월 21일 단독 입찰로 우선협상대상자가 되었으며, 2027년 개소를 목표로 하고 2030년까지 국산 AI 반도체 비중을 최대 50퍼센트까지 확대할 계획이다.

독자 AI 파운데이션 모델 사업

정부는 미국과 중국에 기술적으로 종속되지 않는 독자적인 대형언어모델을 확보하기 위해 2024년부터 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 추진해 왔다. 2025년 8월 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 1차로 선정되었으며, 이후 패자부활전을 거쳐 2026년 5월 진행된 2차 평가에서 SK텔레콤, LG AI연구원, 업스테이지 3개 팀으로 후보군이 압축되고 네이버와 NC는 탈락했다. 최종 선정된 팀은 챗GPT나 제미나이에 맞설 대한민국 대표 AI 모델의 지위를 얻게 되며, 정부는 기술 경쟁력과 독자성, 모델 확장성을 핵심 평가 기준으로 삼고 있다고 밝혔다.

산업·중소기업 지원 사업

AX 원스톱 바우처

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원은 2026년 AI, 클라우드, 데이터를 바우처 형태로 통합 지원하는 AX 원스톱 바우처 지원사업을 시행했다. 총 260억 원 규모로 약 20개 과제를 선정하며, 과제당 2년에 걸쳐 약 13억 원 내외를 지원하고 기업 규모에 따라 최대 총 사업비의 75퍼센트까지 정부가 부담한다. 지원 대상은 제조, 의료, 농업, 환경, 방송, 안전 등 다양한 분야이며, 복수의 파운데이션 모델 활용과 최소 1개 이상의 국산 AI 모델 적용이 의무 조건으로 걸려 있다. 이와 별도로 과학기술정보통신부, 산업통상부, 중소벤처기업부 3개 부처는 2026년 AI 에이전트 개발, 산업 AI 솔루션 실증, 스마트공장 지원 등을 아우르는 주요 AX 사업을 통합 공고했다.

지역 AI 혁신거점

정부는 이른바 5극 3특 지역균형발전 구상에 맞추어 호남권, 대경권, 동남권, 전북 등 4개 권역에 총 3조 1천억 원 규모의 AI 혁신거점을 조성하기 위한 예비타당성 조사 면제를 의결했다. 각 거점은 지역 특화산업이 보유한 지식과 데이터, 연구 인프라를 활용해 혁신적인 AI 기술을 확보하고 이를 지역에 응용하고 실증함으로써 국가 전반의 지역 AX를 실현한다는 목표를 갖는다. 나머지 중부권, 강원권, 제주권에 대해서도 추가 거점 조성 기획이 진행되고 있다.

공공부문 AX

NIA의 공공 AX 추진 전략

한국지능정보사회진흥원(NIA)은 공공기관의 AI 전환을 위한 선도모델을 제시하기 위해 2025년 11월 NIA 인공지능 전환 추진 전략을 발간했다. NIA는 성공적인 공공 AX가 성립하기 위해서는 AX 대상과 서비스, AX 구현, AX 운영과 거버넌스라는 세 요소가 통합적으로 작동해야 한다고 설명하며, 단편적인 AI 솔루션 도입이 아니라 인프라, 데이터, 모델, 오케스트레이션, 응용까지 아우르는 AI 풀스택 관점에서 표준화와 특정 사업자 종속 회피, 민첩한 대응이 가능한 방향으로 접근해야 한다고 제시한다. 정부는 정부 행정망 안에서 공통 AI 서비스와 AI 챗서비스를 도입했고, 행정안전부는 AI 에이전트를 활용해 행정의 미래를 그려나가겠다는 방침을 밝히는 등 공공 부문에서도 AX가 본격화되고 있다.

산업계의 AX 추진 현황

정보기술 서비스 기업의 AX 사업화

삼성SDS, LG CNS, SK AX 등 국내 대표 시스템통합(SI) 기업은 각각 소속 그룹의 AX를 주도하는 동시에 AX 자체를 외부 판매 사업으로 전환하고 있다. 세 기업은 생성형 AI 도입, 보안과 거버넌스 구축, AI 에이전트 운영까지 총괄하는 실행 주체로 부상했으며, 단순 도입 단계를 넘어 조직 운영의 핵심 인프라로 AI를 정착시키는 전사 스케일업 경쟁에 돌입했다는 평가를 받는다. 김완종 SK AX 사장은 2026년 이매진 AX 2026 행사에서 생성형 AI를 특정 부서의 실험 도구가 아니라 조직 전체의 생산성 향상 수단으로 활용해야 하며, AI를 통한 업무 효율화와 전사 증강을 이뤄낸 기업과 그렇지 못한 기업 사이의 경영 성과 격차가 앞으로 더 벌어질 것이라고 강조했다.

대기업 그룹의 전사적 AX

삼성, SK, LG 3개 그룹은 서로 다른 접근 방식으로 전사적 AX 경쟁을 벌이고 있다. 정보 유출과 보안 리스크를 이유로 외부 생성형 AI 도입에 가장 보수적이었던 삼성은 2026년 6월을 기점으로 챗GPT, 클로드, 제미나이 등 외부 최고 성능 AI를 전면 도입하는 개방적 전략을 택했다. 이재용 삼성전자 회장의 AX 구상 아래 박학규 사업지원실장이 실행을 주도하고 있으며, 주요 계열사에 AX 전담 조직이 신설되었다. SK는 민감한 데이터 영역은 자체 모델과 사내 플랫폼으로 통제하고 범용 영역에서는 외부 모델을 병행하는 내재화 전략에 무게를 두며, 최태원 회장이 주재한 2026 뉴 이천포럼을 통해 그룹 전체의 AX 로드맵을 공유했다. LG는 자체 대형언어모델 엑사원을 기반으로 한 챗엑사원을 사내에 확산시키는 방식으로 접근하고 있으며, LG AI연구원은 국내 유일하게 글로벌 오픈 웨이트 모델 상위권에 오른 K-엑사원을 공개했다.

금융업의 AX

KB국민, 신한, 하나, 우리, NH농협 등 5대 금융그룹은 연내 예정된 망분리 규제 완화를 앞두고 에이전틱 AI 전환, AI 데이터센터 인프라 투자, AI 특화 플랫폼 개발에 수조 원대 자본적 지출을 집행하고 있다. 신한금융그룹은 AI 네이티브 컴퍼니로의 전환을 목표로 삼아 전 그룹사에 1부서 1에이전트 캠페인을 추진하고, 서울 서소문점에 개설한 신한은행 AI 브랜치에서는 대형언어모델을 반영한 AI 은행원이 번호표 발급부터 예금 상담, 외화 환전까지 창구 업무의 40퍼센트가량을 수행한다. 우리은행은 금융권 최초로 기업여신, 자산관리, 내부통제, 고객상담 등 핵심 업무 전반에 175개의 전사 AI 에이전트 도입에 착수했다. 국민카드는 금융권의 AI 활용이 개인화된 고객 경험, 운영 효율화, 리스크와 사기 탐지라는 세 영역을 중심으로 이루어지고 있다고 설명하며, 향후에는 사람의 개입을 최소화한 상태에서 업무를 완결하는 자율적 AI 에이전트 단계로 발전할 것으로 전망했다.

제조업의 AX

포스코그룹은 산업 현장의 자율화를 목표로 인지, 판단, 제어라는 세 가지 핵심 기능에 AI 기술을 접목하는 스마트제조 2.0을 추진하며, 산하 포스코DX는 확대 개편한 AI기술센터를 통해 철강 제조와 이차전지 소재 등 그룹 중점 사업 영역의 AI 기술 수요에 대응하고 있다. 정부 역시 대기업과 협력사가 함께 활용할 수 있는 AI 팩토리를 2025년까지 102개 보급했으며, 2026년에 100개를 추가로 구축하고 2030년까지 총 500개로 확대할 계획이다. 산업통상부는 제조 현장에서 AI 에이전트의 도입 필요성이 높은 생산계획, 공급망 관리, 재고 운영 등 핵심 과업을 대상으로 AI 에이전트를 개발하고 실증하는 사업을 신규로 추진한다.

플랫폼·인터넷 기업의 AX

네이버와 카카오는 2025년을 AI 서비스 확대의 해로 삼은 데 이어 2026년에는 에이전틱 AI로의 도약을 경쟁 축으로 삼고 있다. 네이버는 온서비스AI를 통해 축적한 버티컬 AI 역량을 고도화한 에이전트N을 구축해 사용자의 맥락을 이해하고 능동적으로 응답하는 서비스로 발전시키고 있으며, 하반기에는 AI 브리핑에 광고를 도입하는 방식으로 수익화를 꾀하고 있다. 카카오는 카카오톡 안에 탑재한 대화형 AI 카나나와 AI 탭을 통해 에이전틱 AI 경쟁에 나서는 한편, AI 에이전트 안에 구축한 커머스 생태계를 외부로 확장하는 방향으로 수익 모델을 넓히고 있다.

핵심 구성 기술

생성형 AI와 거대언어모델

AX를 구성하는 가장 기본적인 기술 축은 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 거대언어모델과 생성형 AI다. 국내 기업은 해외 빅테크의 범용 모델과 국내에서 개발한 특화 모델을 병행해서 활용하는 하이브리드 전략을 취하는 경우가 많으며, 보안이 중요한 업무에는 폐쇄망 인프라 속에서 검색 증강 생성(RAG) 방식을 결합한 사내 전용 환경을 구축하는 사례가 많다.

에이전틱 AI

2026년 들어 AX 담론의 중심은 단순한 대화형 챗봇에서 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI로 이동했다. 딜로이트는 2025년 생성형 AI 이용 기업의 25퍼센트가 에이전틱 AI 시범사업에 나섰으며 이 비율이 2027년에는 50퍼센트로 늘어날 것으로 전망했다. 가트너는 2026년 말까지 전체 기업용 애플리케이션의 40퍼센트가 특정 과업에 특화된 AI 에이전트를 탑재할 것으로 예상했는데, 이는 2025년의 5퍼센트 미만에서 크게 늘어난 수치다. 다만 가트너는 2025년 발표한 별도 연구에서 에이전틱 AI에 적극 투자하는 조직이 추진하는 프로젝트 가운데 40퍼센트 이상이 비용 부담, 불분명한 사업 가치, 취약한 리스크 통제로 인해 2027년 말까지 취소될 것이라고 경고하기도 했다.

데이터와 클라우드 인프라

AX의 성패는 데이터의 품질과 접근성에 크게 좌우된다. 국제데이터코퍼레이션(IDC)은 데이터 준비가 되어 있지 않은 기업이 2027년까지 최대 15퍼센트의 생산성 손실을 겪을 수 있다고 전망했으며, 다수의 설문에서 데이터 품질과 가용성이 AI 도입의 가장 큰 장벽으로 꼽힌다. 이러한 흐름 속에서 국내 기업과 정부는 GPU 인프라 확충, 국가 AI 컴퓨팅센터 구축, 클라우드 기반 AI 파워드 인프라 투자를 동시에 진행하고 있다.

거버넌스와 보안

AX가 확산되면서 거버넌스와 보안 체계 구축이 병행 과제로 떠올랐다. 과학기술정보통신부는 2026년 업무계획에서 보안 사고가 반복되는 기업에 매출의 3퍼센트 이하를 과징금으로 부과하는 방안을 추진하고, 최고경영자의 보안 책임을 법령에 명문화하며, AI 기반 위협 탐지와 공유 체계를 구축하겠다고 밝혔다. 정부 내부적으로는 AI 행정과 AX 전략 수립을 담당하는 최고AI책임자(CAIO), 데이터 개방과 관리를 담당하는 최고데이터책임자, 기술 자문을 담당하는 최고기술책임자 간의 역할 정립이 추진되고 있으며, 민간 기업에서도 크래프톤과 KT, NC AI 등을 중심으로 CAIO 직위를 신설하거나 영입하는 사례가 늘고 있다.

글로벌 동향

미국의 AI 전략

미국 트럼프 행정부는 2025년 7월 23일 아메리카스 AI 액션 플랜을 발표하며 인프라 내재화와 미국 주도의 국제 공급망 재편을 겨냥한 90개 이상의 연방 정책 과제를 제시했다. 이 계획은 주 정부의 과도한 규제를 견제하고 오픈소스와 오픈웨이트 AI 확산, 데이터센터 인허가 간소화를 핵심으로 삼는다는 점에서 규제보다 산업 육성과 국제 기술 패권 경쟁에 방점을 둔 전임 행정부와 대비되는 접근으로 평가된다.

중국의 AI+ 이니셔티브

중국은 2025년 양회에서 인공지능을 신질생산력의 핵심 동력으로 공식화하고, AI 플러스 이니셔티브를 통해 현대화된 산업 체계를 구축하겠다는 장기 구상을 발표했다. 중국은 미국의 기술 봉쇄에 맞서 자립형 AI 생태계 구축과 저비용 고효율 모델 개발을 병행하며, 딥시크 등 자국 대형언어모델의 성과를 앞세워 동남아시아, 아프리카, 중동 등 일대일로 참여국을 대상으로 AI 모델과 서버, 정책 자문을 결합한 패키지를 확산시키고 있다.

국가별 AI 패권 경쟁 구도에서 한국의 위치

국회도서관 국가전략포털의 분석에 따르면 미국은 민간 주도의 개방형 생태계를, 중국은 국가 주도의 통합형 시스템을 지향하며 서로 다른 방식의 AI 패권 경쟁을 전개하고 있다. 2026년 4월 발표된 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소의 AI 인덱스 보고서에 따르면 2025년 공개된 주목할 만한 AI 모델 수에서 한국은 미국과 중국에 이어 세계 3위를 기록했으며, 인구 10만 명당 AI 특허 수에서는 14.31건으로 세계 1위를 유지했다. 다만 종합적인 프런티어 모델 경쟁력과 글로벌 플랫폼 지배력 측면에서는 미국과 중국의 격차가 여전히 크다는 평가가 함께 제시된다. 한국은 일본, 싱가포르, 캐나다 등과 함께 미국과 중국에는 미치지 못하지만 일정 수준의 기술 역량과 인프라를 갖춘 AI 중견국으로 분류된다.

성과와 한계

도입 지표와 시장 규모

가트너는 2026년 전 세계 AI 지출이 전년 대비 44퍼센트 증가한 2조 5,200억 달러에 이를 것으로 전망했다. 서비스나우의 기업 AI 성숙도 지수 조사에서는 응답 기업의 82퍼센트가 이듬해 AI 투자를 늘리겠다고 답했으며, 여러 설문에서 기업의 약 88퍼센트가 최소 한 개 이상의 업무 영역에서 AI를 정기적으로 활용하고 있다고 응답했다. 그러나 맥킨지의 조사에서는 이 가운데 약 3분의 1만이 시범 사업 단계를 넘어 전사적 규모로 AI를 도입했으며, 뚜렷한 영업이익 개선을 달성한 기업은 6퍼센트에 그치는 것으로 나타나 도입률과 실질적 성과 사이에 큰 간극이 존재함을 보여준다.

MIT의 GenAI 디바이드 연구

매사추세츠공과대학교 미디어랩의 프로젝트 난다(NANDA)는 2025년 7월 발표한 보고서 GenAI 디바이드: 2025년 기업의 AI 현황을 통해, 150명의 경영진 인터뷰와 350여 명의 직원 설문, 300건의 공개된 AI 도입 사례 분석을 토대로 기업용 생성형 AI 시범 사업의 95퍼센트가 손익에 측정 가능한 영향을 만들어내지 못했다고 밝혔다. 300억에서 400억 달러에 이르는 기업 투자에도 불구하고 성과를 낸 것은 상위 5퍼센트에 불과했다는 것이다. 보고서는 이러한 격차가 모델 성능의 문제라기보다 기업이 도구와 조직 양쪽에서 겪는 학습 격차에서 비롯된다고 분석하며, 아홉 개 주요 산업 가운데 기술과 미디어를 제외한 대부분의 업종에서 실질적인 사업 전환이 나타나지 않았다고 지적했다. 또한 공식적으로 대형언어모델 구독을 허용한 기업은 40퍼센트에 그친 반면 조사 대상 근로자의 90퍼센트가 매일 개인적으로 챗GPT나 클로드 등의 AI 도구를 업무에 사용하고 있다고 답해, 이른바 그림자 AI 경제의 확산이 확인되었다.

실패 요인 분석

여러 분석 기관은 AX 실패의 공통 요인으로 데이터 준비도 부족, 성과 지표의 불명확성, 업무 프로세스와의 통합 실패를 꼽는다. 국내 프로젝트 관리 분야의 분석에서도 한국 기업의 AI 도입 속도가 세계 평균의 일곱 배에 달할 정도로 빠르지만 전사적 성숙도는 절반 수준에 머물러 있다는 지적이 제기되며, 도입 여부보다 업무 재설계와 리스크 거버넌스가 관건이라는 진단이 나온다. 국내 디지털 전문 매체는 AX를 부르짖은 여러 기업에서 직원이나 투자자가 체감할 만한 매출 증가나 업무 효율화 성과가 뚜렷하지 않은 경우가 많으며, 오히려 AI 도구 활용이 강제되면서 업무 프로세스가 더 복잡해지고 투자 비용만 늘었다는 비판적 시선이 존재한다고 전했다. 다만 같은 매체는 AX 자체가 허상은 아니며, 실패하는 기업 대부분이 AX에 대한 오해를 가지고 접근했다는 점이 공통점이라고 분석했다.

고용과 노동시장에 대한 영향

고용 감소 우려

AX 확산과 맞물려 국내 노동시장에서는 고용 위축에 대한 우려가 커지고 있다. 한국CXO연구소는 2025년 국내 102개 대기업집단의 고용이 전년 대비 8,100명 느는 데 그쳤으며, 삼성, SK, 현대차, LG 등 4대 그룹에서는 오히려 1만 2,300명 넘는 고용 감소가 발생했다고 발표했다. 한국은행 조사국도 국내 고용 둔화의 한 원인으로 AI 확산을 지목한 바 있다. 산업연구원이 2026년 3월 발표한 고용영향 사전평가 보고서는 소프트웨어 개발 공급업, 컴퓨터 프로그래밍, 방송 프로그램 제작업, 전문디자인업, 회계 및 세무 관련 서비스업 등을 AI로 인한 일자리 대체가 진행 중인 산업군으로 꼽았다. 한국노동연구원과 방송사가 공동으로 실시한 인식조사에서는 응답 노동자의 62.9퍼센트가 일자리 상실과 통제 불가능성에 대한 두려움을 느낀다고 답했다.

재교육과 업스킬링 대응

이에 대응해 정부와 경제단체는 재교육과 숙련도 향상 정책을 강조하고 있다. 경제협력개발기구의 선임 경제학자는 즉각적인 일자리 소멸보다 직무 내용과 필요 역량이 재편되는 노동시장의 구조적 전환에 주목해야 한다고 조언했으며, 한국경제인협회가 개최한 세미나에서도 AI 노출도가 높은 업종부터 우선적으로 재교육 정책을 도입해야 한다는 지적이 제기되었다. 국내 노동시장에서는 AI 노출도가 높은 직업군에서 전체 일자리 수는 유지되거나 늘었지만 경험 있는 전문가 수요는 증가하고 초급 채용은 줄어드는 양극화 현상이 함께 관찰되고 있다.

비판적 시각과 논쟁

용어 자체에 대한 비판

앞서 살펴본 것처럼 AX라는 약어는 지능(Intelligence)이 빠진 조어라는 지적과 함께, 국제적으로 통용되는 표현이라기보다 한국의 시스템통합 중심 IT 산업 구조와 정부 주도 산업 정책, 오너 중심의 톱다운 의사결정 문화가 결합해 만들어낸 한국 특유의 표현이라는 시각이 존재한다. 매일노동뉴스는 이재명 정부의 국정운영 계획 문서에서 AX와 함께 녹색전환을 뜻하는 GX라는 약어가 함께 쓰이고 있다는 점을 짚으며, 소비자 관점의 접근성 개선을 넘어 인력 구조조정 등 AX 도입 과정에서 발생할 수 있는 부작용까지 포괄하는 정의로운 전환 설계가 필요하다고 지적했다.

거품론

AI 산업 전반에 걸친 대규모 설비 투자를 둘러싸고 이른바 제2의 닷컴 버블에 대한 우려도 함께 제기된다. 회의적인 시각은 매년 수천억 달러 규모로 집행되는 자본적 지출이 합당한 수익으로 이어질 수 있을지, 소수의 초대형 기술기업에 투자가 지나치게 집중되는 위험은 없는지, 밸류에이션이 펀더멘털을 앞서 나가고 있지는 않은지를 문제 삼는다. 반면 골드만삭스 등 일부 기관은 현재의 투자가 실제 실적 성장에 기반하고 있다는 점에서 1990년대 후반의 근거 없는 투기와는 다르다고 진단하며, 이 논쟁은 2026년 현재까지 결론이 나지 않은 채 이어지고 있다.

정의로운 전환 논의

AX가 산업 경쟁력 강화의 언어로만 논의될 경우 그 이면의 고용 충격과 격차 확대 문제가 가려질 수 있다는 우려도 꾸준히 제기된다. 전문가들은 단기적 효율성만을 추구해 일자리를 급격히 줄이는 방식이 아니라 노동자의 역량을 강화하고 새로운 가치를 창출하는 방향으로 AI를 활용해야 한다고 강조하며, 정부의 포괄적인 재교육 프로그램과 사회 안전망 구축, 기업의 장기적 인적자원 개발 우선순위 설정이 함께 이루어져야 한다는 목소리가 커지고 있다.

전망

2026년 하반기 이후 AX 담론은 도입률 자체보다 실질적 가치 실현과 거버넌스 역량으로 무게 중심이 옮겨갈 것으로 전망된다. 다수의 산업 전망 보고서는 공통적으로 AI가 신기한 기술에서 벗어나 실질적인 경제 주체로서의 에이전트이자 물리적 현실에 개입하는 피지컬 AI로 진입하는 시기를 2026년으로 지목하면서도, 동시에 기업들이 인프라 비용과 보안, 투자수익률 증명이라는 현실적 과제에 직면할 것이라고 예측한다. 국내에서는 인공지능 기본법의 현장 안착 여부, 국가 AI 컴퓨팅센터와 독자 AI 파운데이션 모델 사업의 성과, 그리고 대기업과 금융권을 중심으로 확산되고 있는 에이전틱 AX가 실제 생산성과 고용에 어떤 영향을 미치는지가 향후 AX 담론의 성패를 가늠하는 핵심 변수로 꼽힌다.

같이 보기

• 디지털 전환
• 생성형 인공지능
• 에이전틱 AI
• 인공지능 기본법
• 거대언어모델
• 스마트팩토리

참고 자료

• 국가인공지능전략위원회, 과학기술정보통신부 (2026), 대한민국 인공지능행동계획(인공지능 기본계획 2026~2028)
• 국회예산정책처 (2026), AI 3대 강국 도약을 위한 예산 현황과 향후 과제, 산업예산분석과
• 한국지능정보사회진흥원(NIA) (2025), NIA 인공지능 전환(AX) 추진 전략
• 한국지능정보사회진흥원(NIA) (2026), AX ISSUE BLENDER 2026-01: Transformer 모델 혁신과 AI Full Stack 중심의 공공 AX 전략
• 삼성SDS (2026), 공공AX 추진 방향 및 우선 과제, 인사이트리포트
• 대한민국 정책브리핑 (2025), 내년 대규모 AX사업 본격 시동…5극3특 지역 산업 AI 대전환
• 대한민국 정책브리핑, 과학기술정보통신부 (2025), 2026년도 주요업무 추진계획: 과학기술·AI로 여는 대한민국 대도약
• 서울신문 (2026), 국가 AI컴퓨팅센터 연내 착공…피지컬 AI 1등 국가 도전[2026 성장전략]
• ZDNet Korea (2026), 2조원 규모 국가 GPU 확충 닻 올렸다…AI 고속도로 시동
• 비즈워치 (2026), GPU부터 독파모까지…AI 3대 강국 속도낸다
• 정보통신산업진흥원(NIPA), 과학기술정보통신부 (2026), 2026년 AX 원스톱 바우처 지원사업 수요기업 모집 공고
• 산업통상부, 과학기술정보통신부, 중소벤처기업부 (2026), 2026년도 과기정통부-산업부-중기부 주요 AX 사업 통합공고
• MS투데이 (2025), 2026년 1월 시행 앞둔 AI 기본법…한국, 세계 첫 사례
• 산업일보(kidd.co.kr) (2025), AI 기본법 내년 1월 본격 시행…고영향 AI는 10의 26승 연산량 이상
• 파이낸셜뉴스 (2026), EU, AI규제 한발 물러서…AI법 수정, 기업부담 축소[글로벌AI브리핑]
• IMPACT ON (2026), EU, AI Act 고위험 규제 최대 2년 연기…제조업 중복 인증 손질
• 디일렉(THE ELEC) (2025), SK C&C → SK AX 사명 변경… 10년 내 글로벌 기업 도약 선언
• 전자신문 (2025), SK C&C, SK AX로 사명 변경…글로벌 톱10 AX 서비스 회사로 도약
• 아시아투데이 (2026), 삼성 언팩·SK AX·LG AI… 하반기 전략 판짜는 전자업계
• 천지일보 (2026), 경제인사이드: 이제는 에이전트… 2026년 AI 대전환 가속화
• CEOSCOREDAILY (2026), 삼성SDS·LG CNS·SK AX, 업무환경 AI로 싹 바꾼다
• KB의 생각(kbthink.com), 연합인포맥스 (2026), 삼성까지 빗장 풀었다…재계 AX 판도, 삼성·SK·LG 3파전
• KB의 생각(kbthink.com) (2025), 인공지능 전환이란? 뜻과 정의
• inews24 (2026), AI 외치던 재계, 이제는 실행이다…삼성·SK·LG AX 전쟁
• 테크M (2025), 2025 AI 올인 선언한 네이버·카카오…2026 승부처는 에이전틱 AI
• ZDNet Korea (2026), AI 에이전트 띄운 네카오…하반기 돈 버는 AI로 간다
• 아시아타임즈 (2026), ABC 2026: 금융 AX 성공 가를 AI 에이전트…금융업 바꿀 혁명
• 우먼타임스 (2026), 금융권, AI 전환 속도 빨라져…5대 금융그룹 중심 경쟁력 제고
• 전자신문 (2026), 이슈플러스: 금융권 AI 패권 경쟁…AI 은행 전환 속도전
• 포스코그룹 뉴스룸 (2026), 포스코DX, 산업현장의 인공지능전환(AX) 확산 주도한다
• 포스코그룹 뉴스룸 (2026), 2026 산업 정책 미리보기: K-제조업의 AI 전환 가속화될까
• 국가안보전략연구원(INSS) (2025), 미중 AI 패권 경쟁과 한국의 대응 전략
• 국회도서관 국가전략포털 (2026), 주제별 국가전략 상세: AI 인덱스와 국가별 경쟁 구도
• Boston Consulting Group (2026), AI Transformation Is a Workforce Transformation, bcg.com
• Lamarre, Eric; Smaje, Kate; Levin, Robert; Singla, Alex; Sukharevsky, Alexander (2024), Rewired: The McKinsey Playbook on How Leading Companies Win with Technology and AI (2nd Edition), Wiley
• McKinsey & Company, The AI Transformation Manifesto, McKinsey Quarterly
• Gartner (2025), Gartner Identifies the Top Strategic Technology Trends for 2026, Gartner Newsroom
• Select Group (2026), Gartner’s Top 10 Technology Trends for 2026: A Mid-Year Reality Check
• MIT Media Lab, Project NANDA; Challapally, Aditya et al. (2025), The GenAI Divide: State of AI in Business 2025
• Fortune (2025), MIT Report: 95% of Generative AI Pilots at Companies Are Failing
• 매일노동뉴스 (2025), AX와 GX라는 낯선 용어 불러들인 정의
• 매일노동뉴스 (2026), 일터 덮친 AI, 노동시장 재편에 커지는 불안
• 이투데이 (2026), 피지컬 AI, 인간 대신 취업…제조업 고용 24개월째 감소
• 파이낸셜뉴스 (2026), 사람 뛰어넘는 AI에 고용 감축 공포…韓 일자리는 무사한가
• brandB (2026), AX라는 네이밍의 거대한 착각
• 디지털데일리 (2024), 기업의 AI 전환, 이렇게 AS 해본다면