지니의 작업실

IT컨설팅…여행가…그림…블로거

IT 13.3 한국 AI 거버넌스와 글로벌 리더십 확보 전략

요약(Abstract)

AI 거버넌스 관점에서, 현재 한국은 인공지능(AI)을 행정 효율화와 소비자 중심 서비스에 제한적으로 적용하는 경향이 강하다. 그러나 AI는 국가 혁신과 산업 경쟁력의 핵심 동력으로, 단순한 기술 활용을 넘어 제도·조직·리더십 차원의 전환이 필요하다. 본 글은 한국의 AI 활용 현황을 진단하고, 정부의 AI 거버넌스 주도적 역할과 민간의 AI-first 조직 구조 전환 전략을 제안한다. 또한 EU AI Act, OECD AI 원칙, UNESCO 윤리 권고, 미국 NIST AI RMF 등 해외 AI 거버넌스 사례와 비교 분석을 통해 한국이 글로벌 AI 리더십을 확보할 수 있는 방향을 모색한다.

1. 서론

AI는 단순한 기술을 넘어 사회 전반을 혁신하는 기반 인프라로 작동하고 있다. 미국, EU, 중국은 AI를 전략적 산업이자 국가 경쟁력 확보 수단으로 인식하고 있으며, 이에 따른 법·제도·조직 체계를 빠르게 정비하고 있다 [2], [3], [5]. 반면 한국은 공공부문과 민간기업에서 AI 활용이 증가하고 있음에도 불구하고, AI 거버넌스가 제대로 구축되지 않아 여전히 단편적 소비성 활용에 머물러 있다.

이 글은 한국의 AI 활용 현황을 구체적으로 진단하고, 개선 방향을 모색하며, 단계별 학습·적용 전략을 통해 AI를 국가적 차원에서 성장 동력으로 삼을 수 있는 방법을 제시한다. 특히, 정부의 AI 거버넌스와 민간의 조직·리더십 개편을 핵심 요소로 다룬다.

2. 한국의 AI 활용 현황

2.1 공공분야 활용 사례

한국 정부는 최근 공공기관과 지자체를 중심으로 다양한 AI 기반 시범사업을 추진하고 있다 [1]. 주요 활용 영역은 다음과 같다.

  • 행정 효율화:
    민원 상담 챗봇, 문서 자동 분류 시스템, 공공데이터 분석. 예를 들어, 서울시는 AI 챗봇 ‘서울톡’을 운영하며 민원 대응 속도를 개선하고 있다.
  • 교육 분야:
    AI 기반 맞춤형 학습 플랫폼(예: AI 튜터), 학습 데이터 분석을 통한 개별 학생 수준별 교육 지원. 교육부는 시범적으로 AI 튜터 서비스를 도입하여 학생 맞춤형 학습 경로를 제공하고 있다.
  • 의료·보건:
    영상진단 보조 AI, 감염병 예측 모델, 맞춤형 건강관리 서비스. 코로나19 대응 과정에서 역학조사와 확진자 동선 분석에 AI가 활용되었다.
  • 교통·안전:
    AI 교통신호 제어, 사고 위험 예측 시스템, 재난 상황 실시간 모니터링. 국토부는 스마트 교통체계를 구축하여 혼잡 예측 및 사고 예방에 AI를 도입하고 있다.
  • 국방·치안:
    드론 영상 분석, 사이버 위협 탐지, 지능형 CCTV. 경찰청은 범죄 발생 가능 지역을 예측하는 AI 시스템을 실험적으로 도입하고 있다.

이러한 사례들은 AI가 공공 서비스 전반에 침투하고 있음을 보여주지만, 효과적인 AI 거버넌스 부재로 인해 아직 개별 프로젝트 수준에 머물러 있으며, 국가 차원의 전략적 통합이 부족하다.

2.2 민간기업 활용 사례

  • 제조업: 스마트 팩토리 구축, 설비 이상 탐지, 공정 최적화. 삼성과 현대자동차는 AI를 통해 품질관리와 예지정비 시스템을 강화하고 있다.
  • 금융업: 신용평가 모델 고도화, 이상거래 탐지, 고객 맞춤형 금융상품 추천.
  • 서비스업: 콜센터 자동화, 고객 행동 예측, 추천 시스템. 네이버와 카카오는 AI 추천 알고리즘을 서비스 전반에 적용하고 있다.
  • 스타트업: Upstage는 Solar Pro 2 모델을 개발해 글로벌 LLM 경쟁에 참여하며, AI 분야에서 한국의 위상을 높이고 있다 [4].

3. 한국 AI 활용의 한계 진단

  1. 단편적 활용: 프로젝트 중심으로 진행되어 장기적 전략과 연계 부족.
  2. 데이터 부족 및 편향: 공공·민간 데이터의 분절성, 개인정보 보호 이슈로 활용 제한.
  3. 윤리·법제 미흡: EU AI Act와 같은 포괄적 규제·윤리 프레임워크 부재 [2].
  4. 조직문화 한계: AI 도입이 일부 부서에 국한, 전사적 전환 부족.

4. 전략적 개선 방향

4.1 AI 거버넌스 측면에서 정부의 주도적 역할

  • 데이터 인프라 구축: 공공-민간 데이터 허브를 조성해 표준화된 데이터 제공.
  • 법·제도 정비: OECD AI 원칙 [3], UNESCO 권고 [5]를 반영한 투명성·책임성·인권 기반 규제 마련.
  • 위험기반 규제 도입: EU AI Act [2]처럼 위험 수준에 따른 차등 규제 적용.
  • 민·관 협력 플랫폼: NIST AI RMF [6]와 유사한 다자간 거버넌스 모델 운영.
  • 국제 규범 참여: OECD, UNESCO, G7 AI 원칙 논의에 적극 참여해 표준 수립을 주도.

4.2 AI 거버넌스 측면에서 조직체계 및 리더십 구조 개편

단순히 CAIO(Chief AI Officer)를 지정하는 것으로는 충분하지 않다 [7]. 효과적인 AI 거버넌스 체계가 마련되어야 조직 전반에 AI-first 문화가 확산될 수 있다. AI-first 조직으로 전환하기 위해서는 다음이 요구된다.

  1. 빌더(builder)형 리더 발굴:
    호기심이 많고 불확실성을 감수하며, 새로운 아이디어를 실험하는 리더십 확보. 기술적 전문성뿐 아니라 비즈니스 감각·감성 지능·부서 간 조정 능력이 요구된다 [7].
  2. CAIO 역할 재정의:
    전략적 촉진자이자 조정자로서, 혁신 책임자·제품 책임자·엔지니어링 리더 등과 협력해 다계층 리더십 구조를 형성.
  3. 조직문화 전환:
    전사적으로 AI-first 사고를 내재화. 모든 부서가 AI 실험을 추진할 수 있는 환경 조성.
  4. 단계적 개편 로드맵:
    • 1단계: 파일럿 프로젝트 운영, 빌더형 리더 발굴.
    • 2단계: CAIO 도입, 부서 간 조정 체계 마련.
    • 3단계: AI-first 문화 확산, 전사적 교육 및 파일럿 프로젝트 확대.
    • 4단계: 전사적 거버넌스 구축, 윤리·성과 관리 체계 정립.

5. AI 거버넌스 해외 사례 비교

  • EU: AI Act를 통해 위험 기반 규제 도입, 신뢰성 확보 [2].
  • OECD: AI 원칙(투명성·책임성·포용성)을 글로벌 표준으로 제시 [3].
  • UNESCO: 인권 기반 AI 윤리 권고, 전 세계 193개 회원국 채택 [5].
  • 미국: NIST AI RMF를 통해 위험 관리 프레임워크 제공 [6].
  • 중국: 대규모 데이터·인프라 투자, AI를 국가 산업 전략 핵심에 배치.

이러한 사례는 한국이 규범·윤리·거버넌스 체계를 강화하는 동시에, 민간의 AI-first 혁신을 촉진해야 함을 시사한다.

6. 단계별 로드맵

단계목표정부 역할 (AI 거버넌스)기업 역할 (조직 개편 포함)
1단계 (진단)현황 분석공공/민간 AI 활용 조사빌더 리더 발굴·실험팀 운영
2단계 (기반 구축)제도·인프라데이터 허브·법제화·윤리 기준CAIO 지정·다계층 리더십 구축
3단계 (역량 강화)조직 고도화거버넌스 협의체 운영AI-first 문화 확산, 교육·실험 환경 제공
4단계 (적용 확대)핵심 사업화정책결정·재난대응 적용산업별 응용 확산, 조직 내 협업 AI 통합
5단계 (글로벌 확장)리더십 확보국제 규범 주도·표준화 참여글로벌 진출 및 협력 네트워크 구축

7. 기대 효과

  • Frontier LLM 경쟁력 강화 및 글로벌 시장 진출 [4].
  • 공공 서비스 고도화 및 국민 체감형 혁신 달성.
  • 민간 기업의 AI-first 문화 확립으로 산업 전반 혁신 촉진.
  • AI 윤리·규범 국제 리더십 확보.

8. 결론

한국은 AI 활용을 소비적 서비스 수준에 머무르게 해서는 안 되며, 정부 주도의 AI 거버넌스 체계와 민간의 조직·리더십 혁신이 동시에 추진되어야 한다. CAIO 지정은 단순한 직책 추가가 아니라, 빌더형 리더십 발굴, 다계층 리더십 구조, 전사적 AI-first 문화 내재화를 포함한 조직적 변화가 수반되어야 한다. 이를 통해 한국은 AI 시대 글로벌 리더십을 확보할 수 있을 것이다.

참고문헌 및 출처

[1] 김한솔, 김병조, “국내 공공부문 AI 활용에 관한 탐색적 연구: 기술의 진화와 사용의 편중,” 한국행정학보, 제57권 제2호, pp. 205–246, 2023.
[2] European Commission, “Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act) and amending certain Union legislative acts,” COM/2021/206 final, 2021.
[3] OECD, OECD Principles on Artificial Intelligence. Paris: OECD Publishing, 2019.
[4] Financial Times, “Upstage’s Solar Pro 2 among top global frontier LLMs,” Financial Times, 2025.
[5] UNESCO, Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO, 2021.
[6] NIST, AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0). U.S. Department of Commerce, 2023.
[7] Harvard Business Review, “Your AI Strategy Needs More than a Single Leader,” HBR, 2025.

관련 글