AI 빅 웨이브, 기술을 넘어 전략으로

시작하는 글 ……… 50

1.인공지능을 어떤 관점으로 바라보는가?

어떠한 관점으로 바라보는가? ……… 20
기술 방식에 따른 구분 / 적용 환경에 따른 분류 / 학습방식에 따른 구분 / 데이터 유형에 따른 구분 / 구현 방식에 따른 구분 / 전문가 영역에서 일반인으로 / 분석형 인공지능 vs 생성형 인공지능

어떤 상황에서, 무엇을 위해 사용할 것인가? ……… 28
산업현장에서 활용되는 인더스트리얼 AI / 최종 소비자와 만나는 프론트 AI / 불분명해지는 경계 / 인공지능이 모든 것을 바꿀 것이다 / 비즈니스모델 자체를 변화시킬 것 / 기업이 도입을 망설이는 이유는? / 기업측면에서 어떻게 접근할 것인가? / 모든 일을 대체하지는 못한다

02. AI 산업 분석과 비즈니스 기회들

AI 산업 분석과 비즈니스 기회들 ……… 42
후방산업과 전방산업을 분석해야 하는 이유 / 생성형 인공지능 산업의 후방산업은? / 전방산업은 수요와 경쟁환경에 영향

어떤 질문을 해야 하는가? ……… 48
산업분석에 필요한 질문은? / 누구를 대상으로 하는가? / 수요자 중심으로 이동하는 AI 생태계 / AI 모델의 상용화 전략과 실제 적용 / 클라우드 기업과 스타트업의 전략적 역할 확대 / 산업 특화형 통합 솔루션의 부상 / 데이터·인프라 기반 기술 기업의 역할 확대 / 고도화되는 AI 에이전트와 사용자 중심 자동화 / 기존 시스템과의 통합, 그리고 AI 신뢰성 확보 / 기술은 진보했지만, 신뢰는 여전히 과제다

03. 기술은 경쟁의 단계를 변화시킨다

기술이 경쟁 방식을 바꾼다 ……… 64
인공지능은 스스로 학습하는 소프트웨어 / 인공지능 흐름을 바꾼 트랜스포머 / 순환 신경망(RNN)과 합성곱 신경망(CNN) / 문맥을 더 깊이 이해하는 AI / 트렌스포머 기술의 확장성 / 트랜스포머와 스케일링의 법칙

AI 기술 스택과 비즈니스모델 ……… 74
클라우드 방식과 온디바이스 방식 / 생성형 AI 기술 스택관점의 비즈니스모델 / 수익 구조와 경쟁 우위는 어디에서 결정되는가? / AI를 도입하려는 기업은 어떻게 접근할 것인가? / 서비스모델이 수익모델이 될 수 있는가? / 미드저니 vs 스노우 vs GPT-4o 이미지 생성 / 금맥을 찾지 말고 청바지를 팔아라

04. B2B 관점의 AI 비즈니스모델

B2B 시장을 공략하기 위해서는? ……… 92
경기불황을 넘기 위한 AI 활용 / 어떤 문제들이 해결되어야 하는가? / AI 서비스는 돈을 벌고 있을까? / 서비스모델 = 수익모델이 되기 위해서는? / B2B는 매출과 수익에 먼저 기여해야 한다

AI를 어떻게 활용할 것인가? ……… 106
수요기업 측면에서 인공지능의 접근 / 기술보다는 문제 정의가 먼저 / 제품-시장 적합성(PMF)을 명확히 / 기술보다 기회가 중요하다 / 범용 AI와의 차별화가 성패를 가른다 / 어떤 AI 에이전트가 되어야 하는가? / 기술적으로 풀어야 할 문제도 존재한다

05. 온디바이스 AI와 사물인터넷(IoT)

온디바이스 AI와 사물인터넷(IoT) ……… 124
온디바이스 AI의 시대가 열리다 / 인터넷 없이도 사용할 수 있는 AI / AI, 누구나 활용할 수 있는 기술이 된다 / 맞춤형 AI, 접근성을 낮추다 / 사물인터넷(IoT) 비즈니스모델 / 온디바이스 AI와 비즈니스 모델 전환

다양한 비즈니스 모델이 만들어진다! ……… 134
IoT, 제조업의 서비스화 / 어떤 수익모델들이 가능해지는가? / 온디바이스 기반의 초개인화와 생태계 확장 / 하드웨어를 넘어, 소프트웨어가 수익을 만든다 / 데이터 독점이 만드는 전략적 우위

06. 멀티모달 기술과 동영상 생성 AI, 그리고 메타버스

멀티모달 기술과 동영상 생성 ……… 146
영상 생성 AI, 무엇이 더 어려운가? / 멀티모달 AI가 영상 생성의 핵심인 이유 / 멀티모달 AI, 어떻게 동영상을 생성하는가 / 콘텐츠 제작의 경계를 허물다 / 소라(Sora), 기대와 현실 사이 / 런웨이(Runway), 애니메이션 제작의 도구 / 인비디오(InVideo), 누구나 영상 제작자가 되는 도구 / 원하는 장면을 직접 조립하는 영상 생성기 / 가상 인물 영상을 만들어주는 D-ID

메타버스 게임체인저가 될 수 있을까? ……… 160
기술 진보만으로는 부족하다 / 새로운 창작 방식의 가능성 / 동영상 생성 AI와 메타버스의 융합 / 메타버스 구현을 위한 변동비를 낮춘다 / 메타버스의 한계와 AI로 인한 전환 가능성 / 생태계가 만들어져야 한다 / 윤리와 규제가 뒷받침되어야 할 기술

07. 텍스트와 이미지를 생성하는 범용 AI

텍스트를 생성하는 인공지능 서비스 ……… 174
여전히 강력한 텍스트 중심 AI / 버티컬 AI와 범용 AI, 선택의 기준 / 챗GPT, 가장 널리 활용되는 글쓰기 도구 / 자연스러운 대화에 강한 AI, 클로드 / 정보 탐색에 강한 AI, 제미나이 / 최신 정보에 강한 AI, 퍼플렉시티 / 국내 사용자에 최적화된 조합형 AI, 뤼튼

텍스트 생성 AI, 어떻게 활용해야 할까? ……… 184
좋은 질문이 좋은 답을 이끈다 / 문제 정의는 상황 파악에서 시작된다 / 목적은 속도가 아니라 완성도다 / 질문도 구조화가 필요하다, 마크다운의 활용 / 질문을 잘 하기 위한 질문부터 시작하자 / 마크다운을 활용한 AI 질문 습관

멀티모달 기술과 이미지 생성 AI ……… 192
목적에 따라 선택해야 한다 / 실제로 만드는 사람은 소수다 / 누구나 시각화하는 시대 / 프롬프트로 그려내는 상상, DALL·E / 정교한 이미지 제작, 미드저니 / 템플릿 기반 디자인 도구의 강점 / 어도비 파이어플라이 / 개방성과 유연성, 스테이블 디퓨전 / 구글의 실험, image-fx의 가능성 / 산업 전반을 바꾸는 이미지 생성 AI의 파급력

08. AI가 가장 먼저 활용되고 있는 영역은?

AI 스튜디오를 활용하고 있는 기업들 ……… 210
AI 스튜디오, 마케팅을 바꾸는 도구 / 콘텐츠 자동화 마케팅 전략 / 틱톡, 마케팅을 위한 AI 스튜디오 실험 / 이미지와 영상 제작 AI 솔루션들 / 모바일로 확장되는 AI 기반 스트리밍의 진화 / 콘텐츠 제작의 중심이 바뀌고 있다 / AI 스튜디오의 전략적 가치 / AI 스튜디오에 대응하는 조직 전략 / AI 스튜디오의 확산, 그 이면의 과제들

AI를 가장 적극적으로 활용하는 산업군 ……… 224
개인화에서 대화형 쇼핑으로 / 검색과 쇼핑을 아우른 네이버 / 정교한 챗핑 경험을 위한 데이터 전략 / AI 기반 유저 테일러링 / 글로벌 리테일 기업의 AI 개인화 전략 / 정밀 타겟팅의 진화, 광고 전략의 AI화 / 유저 테일러링 시대, 자사몰의 전략적 전환 / 브랜드 스토리가 차별화의 핵심이 된다 / 이커머스, ‘경험 산업’으로 전환 중

09. AI가 만드는 크리에이터 이코노미

AI가 만드는 크리에이터 이코노미 ……… 244
B2B와 B2C, AI 서비스 모델의 현실과 과제 / AI 서비스의 확장, 인플루언서가 이끈다 / 플랫폼이 키우는 인플루언서 AI 생태계 / 산업으로 진화하는 크리에이터 이코노미 / AI 에이전트, 좁은 시장을 넘기 위한 전략 / B2C와 B2B, AI 에이전트 시장의 양대 축 / 창작의 방식 자체를 재정의하다

AI 시대, 콘텐츠 전략의 방향은? ……… 256
이제는 AI 최적화의 시대 / 신뢰 기반 콘텐츠가 AI의 선택을 결정한다 / 형식의 확장이 콘텐츠 전략의 또 다른 축 / 콘텐츠 확산과 AI 인식의 접점을 넓힌다 / AI가 '이해하는 콘텐츠'의 조건 / AI가 읽는 키워드, 어떻게 써야 하는가 / AI가 읽어낼 수 있는 서사 구조 / 콘텐츠의 생명력은 신뢰할 수 있는 최신 정보 / 콘텐츠는 이제 전략의 형식이 된다 / 콘텐츠는 AI와 사용자를 잇는 인터페이스

10. 재정의되는 업무역량과 일자리

업무 효율을 높여주는 AI 에이전트 ……… 274
AI 에이전트의 확산과 서비스의 선택 기준 / AI 에이전트로서의 노션 / 나만의 AI 모델, 구글 노트북LM / AI 기반 음성 기록 도구, 클로바노트 / 인포그래픽을 더욱 쉽게, 냅킨 AI / PPT 작성을 도와주는 감마AI / 줌(ZOOM), 구글 미트와 연동되는 Tactiq / 손쉽게 매뉴얼을 만들어주는 Guidde / 이미지로 시각화해 주는 윔지컬 / AI 활용은 기술이 아니라 역량이다 / 오퍼레이터와 자율 AI 에이전트

재정의되는 업무역량과 일자리 ……… 292
AI가 먼저 대체하는 일 / 산업별로 다른 AI 도입의 속도와 양상 / 조직 구조와 인재 전략의 재편 / 유연한 인력 활용과 개인 브랜드의 부상 / 인재상, 어떻게 달라지고 있는가? / 변화에 적응하는 태도, AI 시대의 경쟁력

AI 빅웨이브를 대하는 자세 ……… 302
미래 산업 지형과 기회의 발견 / AI 시대의 윤리와 신뢰 구축 / 반복되는 학습과 전환의 시대 / 기술 융합과 창의적 혁신 / 사회적 변화와 포용적 대응 / 글로벌 감각과 협력의 전략 / 기술을 받아들이는 태도가 미래를 만든다

마치는 글 ……… 314

같은 기술, 다른 결과를 만드는 '관점의 차이'
인공지능(AI)을 어떻게 바라보느냐에 따라, 그 기술을 어디에 어떻게 활용하게 될지가 달라집니다. 예를 들어, AI를 단순히 보고서를 자동으로 써주는 도구나 반복 업무를 줄여주는 기술이라고만 생각하면, 그 쓰임새도 아주 제한적인 수준에 머물게 됩니다. 하지만 AI를 우리 조직의 전략을 바꾸고, 일의 방식을 새롭게 설계할 수 있는 기회로 본다면, 같은 기술이라도 전혀 다른 방식으로 활용할 수 있습니다.AI를 바라보는 시각은 기업의 중요한 선택에 영향을 미칩니다. 왜 AI를 도입하는지, 어디에 얼마나 투자할지, 어떤 부서에서 어떻게 활용할지를 결정할 때 그 관점이 기준이 되기 때문입니다. ‘업무 효율을 조금 높여보자’는 생각으로 접근하면 지금 하는 일을 좀 더 빠르게 처리하는 데 그치지만, ‘AI로 새로운 가치를 만들어보자’는 생각으로 접근하면 고객과 만나는 방식, 제품의 구성, 서비스 제공 방식까지도 근본적으로 바뀔 수 있습니다.결국 AI는 단지 기술의 문제가 아닙니다. 그것을 어떻게 바라보느냐는 우리의 태도와 생각의 문제입니다. 기술을 따라가야 할 유행처럼 보는 것이 아니라, 내 일에, 우리 조직에 어떤 의미가 있을지를 고민하는 순간, 전략이 시작됩니다. 같은 기술이라도 관점이 바뀌면 우리가 만들어낼 수 있는 미래도 달라집니다. 이처럼 관점은 기술보다 먼저 움직여야 하는 전략의 출발점입니다.

서비스는 넘치지만, 수익모델은 부족하다
많은 기업과 개인이 생성형 인공지능의 잠재력에 주목하고 있지만, 정작 실제 도입 단계에서는 여전히 조심스러운 태도를 보이고 있습니다. 기술의 방향성과 가능성에 대해선 대체로 공감하고 있으나, 보안 문제, 정보 왜곡(이른바 '할루시네이션'), 윤리적 리스크 등 현실적인 제약이 적지 않기 때문입니다. 무엇보다 투자 대비 효과를 명확히 예측하기 어려운 상황에서는, 기업이 섣불리 움직이기 어렵습니다. 경영 전략 차원에서 AI를 적극 도입하기 위해서는, 기대 이상의 구체성과 검증된 사례가 필요합니다.시장에서 생성형 AI 기반의 서비스는 폭발적으로 증가하고 있습니다. 다양한 플랫폼과 스타트업이 앞다투어 신제품을 내놓고 있지만, 실제로 유료 사용자 확보에는 어려움을 겪고 있습니다. 기능은 흥미롭지만, 고객이 비용을 지불할 만큼의 필요성과 차별성을 갖춘 서비스는 여전히 드뭅니다. 이로 인해 많은 서비스들이 ‘좋은 아이디어’ 수준에서 머물고, 수익모델로의 전환에 실패하는 경우가 많습니다. 기술적 가능성과 시장의 수요 사이에는 아직 간극이 존재하는 셈입니다.지금의 생성형 AI 시장은 두 축을 중심으로 움직이고 있습니다. 하나는 반복 작업을 줄이고 효율을 높이려는 기업(B2B)이고, 다른 하나는 콘텐츠를 빠르게 생산하려는 크리에이터(B2C)입니다. 회의록 정리, 자동 요약, 고객 응대 자동화 등은 이미 실무에 투입되고 있으며, 콘텐츠 기획이나 창작에 AI를 결합하는 사례도 꾸준히 증가하고 있습니다. 아직은 시장 전체를 흔들 만큼의 변화는 아니지만, 이 같은 활용의 축적은 향후 중요한 전환점이 될 수 있습니다. 중요한 것은 유행에 휩쓸리는 것이 아니라, 우리 조직과 일의 방식에 맞는 전략적 접근을 준비하는 일입니다.