있잖아요? 때로는 가장 흥미로운 AI 발전은 새로운 모델이나 벤치마크 점수와는 전혀 상관없는 경우가 있습니다. 이번 주가 바로 그런 점을 다시금 깨닫게 해줬죠. 모두가 최신 트랜스포머 아키텍처나 챗봇 기능에만 열중하는 동안, 진짜 중요한 이야기는 법정, 의회 위원회, 그리고 표준화 기구에서 벌어지고 있습니다.
저는 이 현상이 매우 흥미롭다고 생각하는데, 컴퓨터 과학 분야에서 제 경력 내내 관찰해 온 사실을 다시금 확인시켜 주기 때문입니다. 기술적 역량 자체보다 그 기술을 어떻게 활용할 수 있는지를 규정하는 시스템과 규칙이 훨씬 더 중요하다는 것이죠. 코딩을 배우는 것과 비슷합니다. 파이썬 문법을 마스터할 수는 있지만, 더 넓은 생태계, 라이선스, 그리고 커뮤니티 표준을 이해하지 못하면 큰 그림을 놓치는 셈입니다.
자, 그럼 이번 주 주요 소식들을 살펴보겠습니다. 미리 말씀드리지만, 이 중 한 가지 소식에 대해서는 시기적인 문제가 있어서 먼저 설명드려야 할 것 같습니다. 그 부분은 나중에 자세히 설명드리겠습니다.
## PwC CEO 설문조사: AI 투자 수익 격차 심화
PwC는 1월 19일 다보스 세계경제포럼에서 제29차 글로벌 CEO 설문조사 결과를 발표했는데, 그 결과는 상당히 암울합니다. 95개국 4,454명의 CEO를 대상으로 한 설문조사에 따르면, 향후 12개월 동안 매출 성장에 대해 확신한다고 답한 CEO는 30%에 불과했습니다. 이는 2025년 38%, 2022년 56%에서 크게 감소한 수치로, 5년 만에 최저 수준입니다.
특히 AI 분야에서 주목할 만한 점은 AI가 비용 절감과 매출 증대라는 두 가지 이점을 모두 가져다주었다고 답한 CEO가 단 12%에 그쳤다는 것입니다. 상당한 투자를 했음에도 불구하고 무려 56%의 CEO가 “아무런 이점도 얻지 못했다”고 답했습니다.
이는 최근 MIT 연구(https://fortune.com/2025/08/18/mit-report-95-percent-generative-ai-pilots-at-companies-failing-cfo/)에서 지적된 바와 같이, 많은 기업들이 여전히 GenAI 시범 사업에서 측정 가능한 투자 수익(ROI)을 거의 또는 전혀 얻지 못하고 있다는 점을 시사하며, 실행이 가장 어려운 부분임을 다시 한번 강조합니다. PwC의 글로벌 회장인 모하메드 칸데는 모든 기업이 AI 도입 여부를 고민하던 단계에서 “모두가 AI를 도입하고 있다”는 단계로 넘어갔지만, 야망과 현실 사이의 격차는 여전히 크다고 지적했습니다.
하지만 중요한 점은 AI 시범 사업을 진행하는 기업과 대규모로 AI를 도입하는 기업 간의 격차가 점점 커지고 있다는 것입니다. 비용 및 매출 절감 효과를 모두 보고한 CEO는 제품, 서비스, 수요 창출 및 전략적 의사 결정 전반에 걸쳐 AI를 광범위하게 도입했을 가능성이 2~3배 더 높습니다. 또한, 강력한 AI 기반(책임 있는 AI 프레임워크, 전사적 통합을 가능하게 하는 기술 환경)을 갖춘 기업은 의미 있는 재정적 수익을 보고할 가능성이 3배 더 높습니다.
### 왜 이것이 중요한가
이 설문조사는 제가 경력 내내 관찰해 온 사실을 보여줍니다. 바로 기술을 보유하는 것만으로는 충분하지 않다는 것입니다. 구현, 통합, 그리고 조직의 준비 상태는 기술 자체만큼이나 중요합니다.
특히 12%라는 수치는 많은 것을 시사합니다. 이는 대부분의 조직이 AI를 운영 방식의 근본적인 재구상보다는 여전히 실험적인 부가 기능으로 취급하고 있음을 보여줍니다. 제대로 된 기반, 즉 거버넌스 체계, 통합된 기술 환경, 그리고 핵심 기능 전반에 걸친 AI 구현을 구축한 조직은 그렇지 않은 조직보다 거의 4%포인트 더 높은 수익률을 달성하고 있습니다.
이는 과거의 기술 혁신을 떠올리게 합니다. 클라우드 컴퓨팅이 처음 등장했을 때, 많은 기업들이 애플리케이션 마이그레이션을 주저하며 로컬 서버를 고수했습니다. 그러나 일찍이 클라우드 컴퓨팅을 도입한 기업들은 비교할 수 없는 확장성, 유연성, 그리고 비용 절감 효과를 경험했습니다. 마찬가지로, AI를 일찍 도입한 기업들은 이미 그 이점을 누리고 있는 반면, 뒤늦게 도입한 기업들은 여전히 AI를 어떻게 활용해야 할지 고심하고 있습니다.
## 메타의 아동 안전 시범 사업, 정책적 초점 강화
관련 소식으로, 메타는 최근 AI 규제의 미래에 중대한 영향을 미칠 수 있는 아동 안전 시범 사업을 발표했습니다. 이 사업은 자연어 처리와 컴퓨터 비전을 결합한 새로운 AI 기반 접근 방식을 통해 온라인 아동 착취를 탐지하고 예방하는 것입니다.
이는 고무적인 발전이지만, 온라인 콘텐츠 검열에서 AI의 역할에 대한 중요한 질문을 제기하기도 합니다. AI 규제의 과제를 계속해서 해결해 나가는 과정에서, 온라인 활동 감시 및 통제에 AI를 사용하는 것의 잠재적 결과를 고려하는 것은 필수적입니다.
특히, 이 시범 사업은 온라인 콘텐츠 검열에 있어 AI 사용에 대한 명확하고 효과적인 정책의 필요성을 강조합니다. AI 시스템은 인권을 존중하고 투명성, 책임성, 공정성을 증진하는 방식으로 설계 및 배포되어야 합니다.
## 하원 공화당, AI 칩 수출 감독 강화 추진
또 다른 주목할 만한 소식으로, 미국 하원은 AI 칩 수출에 대한 감독을 강화하는 법안을 발의했습니다. 이 법안은 특히 군사적 용도로 활용될 수 있는 AI 관련 기술의 이전과 관련한 국제적 통제를 강화하는 것을 목표로 합니다.
이러한 움직임은 AI 기반 기술이 악의적인 목적으로 사용될 가능성에 대한 우려가 커지고 있음을 반영합니다. 정책 입안자들은 감독과 규제를 강화함으로써 이러한 위험을 완화하고 AI 기술이 책임감 있게 개발 및 배포되도록 도울 수 있습니다.
## Railway, AI 네이티브 클라우드 사업 확장을 위해 1억 달러 투자 유치
클라우드 인프라 제공업체인 Railway는 AI 네이티브 클라우드 서비스 지원을 위해 1억 달러 규모의 투자 유치를 발표했습니다. Railway는 클라우드 컴퓨팅 및 AI 엔지니어링 분야의 전문성을 활용하여 AI 애플리케이션을 위한 더욱 통합적이고 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다.
이번 투자 유치는 AI 워크로드를 지원할 수 있는 클라우드 인프라에 대한 수요 증가를 보여주는 중요한 사례입니다. Railway와 같은 기업은 AI 네이티브 클라우드 솔루션에 투자함으로써 기업들이 대규모 AI 애플리케이션 배포 및 관리의 어려움을 극복하도록 도울 수 있습니다.
## 구글의 유니버설 커머스 프로토콜, 에이전트형 쇼핑의 새로운 기준 제시
마침내 구글이 에이전트형 쇼핑 경험을 위한 새로운 표준인 유니버설 커머스 프로토콜(UCP)을 발표했습니다. UCP는 AI 기반 추천 엔진과 실시간 데이터 분석을 활용하여 소비자, 판매자, 기기 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
이번 발표는 더욱 인간적이고 개인화된 쇼핑 경험으로의 중요한 전환점을 의미합니다. UCP는 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 기업들이 더욱 매력적이고 효과적인 고객 경험을 창출하도록 지원함으로써 궁극적으로 비즈니스 성장과 매출 증대를 이끌어낼 수 있습니다.
### 왜 이것이 중요한가
이번 주 뉴스에서 주목할 만한 다섯 가지 신호는 AI의 미래가 기술적, 규제적, 비즈니스적 요소들의 복잡한 상호작용에 의해 형성되고 있음을 보여줍니다. 이러한 환경 속에서 책임감 있는 AI 개발, 효과적인 규제, 그리고 인간 중심적인 디자인을 우선시하는 것이 중요합니다.
이러한 핵심 영역에 집중함으로써 우리는 AI가 인간의 행복을 증진하고, 경제 성장을 촉진하며, 혁신을 이끌어내는 미래를 만들어갈 수 있습니다. 미래를 내다보며, 이러한 신호들의 중요성과 AI 개발 및 배포에 대한 보다 총체적인 접근 방식의 필요성을 명심해야 합니다.
# 마무리 생각
이번 주에 살펴본 신호들은 가장 흥미로운 AI 발전이 종종 헤드라인 너머에 있다는 사실을 다시금 일깨워 주었습니다. 최신 모델과 벤치마크를 넘어 더 깊이 살펴보면, AI가 우리 삶에 미치는 영향을 지배하는 시스템과 규칙을 더 깊이 이해할 수 있습니다.
AI의 새로운 지평을 탐구해 나가는 과정에서, 이러한 신호들을 염두에 두고 기술, 규제, 그리고 비즈니스 간의 복잡한 상호작용을 보다 포괄적으로 이해하기 위해 노력해야 합니다. 이를 통해 AI가 인간의 행복을 증진하고 경제 성장을 촉진하는 동시에 책임감 있는 AI 개발 및 배포를 보장하는 미래를 만들어 나갈 수 있습니다.
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참고 자료:
* PwC. (2026). 제29차 글로벌 CEO 설문조사. 출처:
* MIT. (2025). 보고서: CFO가 실패한 기업의 95%가 GenAI 파일럿을 운영합니다. 출처:
* Meta. (2026). 아동 안전 시험. 출처:
* 미국 하원. (2026). AI 칩 수출 법안. 출처:
* 철도. (2026). 1억 달러 투자 유치.
* Google. (2026). 유니버설 커머스 프로토콜.
