2026년 전 세계 AI 시스템 투자액이 2조 달러를 넘어설 것으로 예상되는 가운데, 올해가 기업의 AI 도입에 있어 중요한 전환점이 될 것이라는 전망이 높아지고 있습니다. 전 세계 기업들은 시범 운영 및 개념 증명 단계를 넘어 AI를 핵심 운영에 통합하고, 규제 요건을 충족하며, 에이전트 기반 시스템을 대규모로 산업화하고 있습니다. 특히 중동과 인도와 같은 지역에서는 AI 도입이 빠르게 가속화되고 있습니다. 금융, 에너지, 정부 및 디지털 서비스 분야가 이러한 추세를 주도하고 있으며, 인도는 주요 AI 인재 및 실행 허브로 부상하고 있는 반면, 중동은 국가 차원의 전략적 모델, 국가 데이터 플랫폼 및 부문별 이니셔티브를 대규모로 구현하고 있습니다.
이번 인터뷰에서 깁스 컨설팅 의 CEO인 파리다 깁스는 기업의 AI 도입을 이끄는 요인과 선도적인 산업 분야를 살펴보고, 자율 및 에이전트형 AI 시대에 혁신, 거버넌스, 장기적인 비즈니스 변혁 사이의 균형을 유지하고자 하는 CEO와 CIO를 위한 실질적인 지침을 제공합니다.
2026년은 변곡점이 될 것이다: 중동은 주요 부문에서 AI를 시범 단계에서 상용 단계로 어떻게 전환하고 있는가
2026년이 기업의 AI 도입에 있어 전환점이 될 것이라고 주장하시는데, 이러한 변곡점을 이끄는 주요 요인은 무엇일까요?
"2026/2027년은 중요한 전환점이 될 것입니다. 규제 의무가 실효성을 갖게 되고, 각국의 AI 도입 패턴이 실행 가능해지며, AI가 시범 프로그램이 아닌 핵심 비즈니스 프로세스에 통합되기 시작하기 때문입니다."
특히 중동 지역에 대해 파리다는 다음과 같이 언급했습니다. "중동에서는 기업들이 플랫폼 현대화, 제품 중심의 개발팀 구성, 그리고 혁신 연구소에서 운영 주체로의 전환의 일환으로 AI를 산업화하고 있으며, 이러한 전환은 초기에는 신뢰할 수 있는 데이터 수준에서 이루어지기도 합니다."
이 지역은 인공지능에 대한 야망을 실천으로 옮기고 있으며, 정부와 기업은 국가 컴퓨팅 자원, 국가 데이터 플랫폼, 그리고 AI 시범 사업을 상용화 단계로 끌어올리는 부문별 프로그램에 투자하고 있습니다. 기업들은 AI를 혁신 연구소에서 운영팀으로 이전하면서, 신뢰할 수 있는 데이터와 플랫폼 현대화에 집중하여 주요 부문 전반에 걸쳐 AI 도입을 가속화하고 있습니다.
중동 지역이 국가 차원의 AI 전략에 대규모 투자를 하고 있습니다. 이 지역에서 가장 영향력 있는 정책들은 무엇이라고 생각하시나요?
"가장 큰 효과를 보이는 사업은 중동 정부들이 주도하는 국가 차원의 컴퓨팅 및 모델 구축, 국가 데이터 플랫폼 구축, 그리고 부문별 기술 도입 프로그램입니다."
이러한 계획들은 국가 정책 프레임워크 하에서 현지 모델 훈련 및 배포를 가능하게 하고, 지연 시간과 국경 간 데이터 마찰을 줄이며, 공공 및 민간 부문에 시범 환경에서 지속적인 생산 환경으로 워크로드를 이전할 수 있는 인프라를 제공합니다.
이러한 지역에서 현재 인공지능 성숙도가 가장 높은 산업 또는 분야는 무엇이며, 그 이유는 무엇입니까?
"IT 인프라, 은행, 정부 및 에너지 분야는 강력한 데이터 기반, 투자 수익률(ROI) 중심의 사용 사례 및 중앙 집중식 지침에 중점을 두기 때문에 선두를 달리고 있습니다."
앞서 언급된 분야들은 대규모의 구조화된 데이터 세트, 명확한 효율성 또는 수익 창출 수단(사기 탐지, 전력망 최적화, 시민 서비스), 그리고 종종 직접적인 규제 또는 정부 부처의 지원을 통해 이점을 얻습니다. 이러한 조건들은 기업 수준의 AI 도입을 실현 가능하고 측정 가능한 것으로 만듭니다.
에이전트형 AI 탐색: 안전한 기업 도입을 위한 리더십, 거버넌스 및 운영 전략
자율형 및 에이전트형 AI 시스템이 점차 주목받고 있습니다. 이러한 기술은 리더십과 인력 계획에 어떤 새로운 과제를 제시할까요?
"에이전트 시스템은 운영 위험, 인력 재설계, 그리고 독립적으로 작동할 수 있는 시스템에 대한 지속적인 감독의 필요성 등과 관련하여 새로운 과제를 제시합니다. 하지만 감사 가능한 투명성처럼 인간의 개입은 필수적인 요소입니다."
CEO들이 에이전트형 AI를 안전하게 운영하기 위해 어떤 새로운 역할, 보고 체계, 책임 메커니즘을 구축해야 하는지에 대해 파리다는 다음과 같이 설명합니다. "기업은 자율 시스템을 안전하게 대규모로 배포하고 의사 결정 과정을 완벽하게 추적 가능성 할 수 있도록 명확한 AI 제품 소유권, 독립적인 위험 책임, 공식적인 변경 관리 체계를 마련해야 합니다."
이는 자연스럽게 혁신과 거버넌스의 균형이라는 더 넓은 질문으로 이어집니다. 특히 금융이나 정부와 같은 규제가 엄격한 분야에서 기업은 AI 혁신과 거버넌스 사이에서 어떻게 균형을 유지할 수 있을까요?
"기업은 위험도가 낮은 영역에서는 신속하게 혁신하고 자동화해야 하며, 규제 대상 사용 사례에 대해서는 처음부터 감사 가능성, 의사 결정 추적 가능성 및 계층적 거버넌스를 내재화해야 합니다."
기업들이 대규모 AI 도입을 준비하는 가운데, 향후 12~24개월 동안 의사결정권자들이 최우선적으로 고려해야 할 사항은 무엇일까요?
"의사결정권자들은 최신 유행을 쫓기보다는 고부가가치 워크플로, 기업 AI 제어 시스템, 신뢰할 수 있는 데이터 기반, 그리고 운영 모델 재설계를 우선시해야 합니다."
AI를 자신감 있게 확장하기: CEO 및 CIO를 위한 전략적 지침
깁스 컨설팅은 고객사가 AI 전략을 비즈니스 혁신 목표에 맞춰 조정할 수 있도록 자문을 제공합니다. 파리다 깁스는 다음과 같이 말합니다. "깁스 컨설팅에서는 신뢰할 수 있는 데이터 플랫폼, 규정을 우선시하는 아키텍처, 그리고 안전하게 관리되고 추적 가능한 에이전트 기반 자동화를 설계하고 결합하여 AI 프로그램을 비즈니스 성과와 연계합니다."
인공지능(AI) 발전 속도가 빨라짐에 따라 많은 경영진들이 신속하면서도 책임감 있게 대응해야 한다는 압박감을 느끼고 있습니다. 이러한 압박감 속에서도 뒤처지지 않으려는 CEO와 CIO들에게 어떤 조언을 해주시겠습니까?
"제가 드리는 조언은 과장된 홍보에 현혹되지 말고 산업혁명 이후 우리가 꾸준히 해왔던 비즈니스 자동화에 집중하라는 것입니다. 신뢰할 수 있는 데이터, 품질 관리, 운영 모델을 기반으로 견고한 기업 역량을 구축하는 것이 바로 이 자동화의 토대입니다. AI 추론은 명확한 비즈니스 이점을 제공하는 경우에만 도입해야 하며, 전문가의 참여 없이 자동화된 의사 결정을 내리는 데 사용해서는 안 됩니다. 그래야만 기업은 자신감을 가지고 AI를 확장할 수 있습니다."
파리다 깁스가 제시하는 CEO와 CIO를 위한 전략적 통찰력, "대규모 AI 환경 탐색" 게시물이 메타버스 포스트 에 처음으로 게재되었습니다.
