[기고] 2026년 AI 전망: 한국 기업 경쟁력을 가를 기준

한국은 전 세계 주요 시장 가운데에서도 인공지능(AI) 도입 속도가 가장 빠른 국가 중 하나로 꼽힌다. 많은 국내 기업들이 강한 디지털 전환 의지와 치열한 경쟁 환경 속에서 이미 생성형 AI를 다양한 업무 영역에 적용하며 가능성을 시험해 왔다. 그러나 2026년을 맞은 지금 AI를 도입했는지 여부만으로는 더 이상 기업의 성과와 경쟁력을 설명하기 어렵다는 점이 분명해지고 있다. AI는 효율성과 혁신을 약속하지만 현실은 그리 단순하지 않다. 상당수 기업들은 여전히 파일럿 단계에서 실제 운영 단계로 나아가는 데 어려움을 겪고 있다. AI는 본격적인 효과를 내기 전에 오히려 시스템과 업무를 더 복잡하게 만들기도 하고 모델과 데이터, 에이전트, 거버넌스를 아우르는 체계적인 설계와 조율이 뒷받침되지 않으면 실질적인 비즈니스 성과로 이어지지 못한 채 정체되기 쉽다. 이러한 쟁점은 한국 기업 환경에서 뚜렷하게 나타난다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 정책 및 분석 자료에 따르면, 국내 기업 전반에서 AI 도입은 빠르게 확산되고 있지만 이를 핵심 업무 전반에 안정적으로 적용하고 운영하는 단계까지는 여전히 높은 장벽이 존재한다. OECD의 '한국 디지털정부 리뷰'에서도 한국이 높은 수준의 디지털·AI 역량을 갖추고 있음에도 불구하고 전사적 통합과 거버넌스 강화, 지속 가능한 운영 체계 구축은 여전히 중요한 과제로 남아 있음을 지적하고 있다. AI 활용이 확대될수록 새로운 리스크도 함께 커진다. 시스템 간 단절, 관리 사각지대, 이른바 '섀도우 AI'와 같은 문제는 이미 많은 조직에서 현실적인 리스크로 떠오르고 있다. 결국 앞으로의 AI 경쟁력은 더 뛰어난 모델을 확보하는 데서 결정되지 않는다. 기업 차원에서 AI를 얼마나 체계적으로 설계하고 통제하며, 유기적으로 조율할 수 있는지가 관건이다. 이 같은 변화는 범용 AI에서 벗어나, 산업과 업무 목적에 맞게 설계된 AI로의 전환에서 가장 분명하게 드러난다. 2026년 현재 AI는 특정 산업과 비즈니스 활용 사례를 전제로 설계된 형태로 진화하고 있으며 이는 보다 빠르고 정확한 성과 창출로 이어지고 있다. 제조, 금융, 보험, 공공 부문을 비롯해 대규모 엔터프라이즈 산업이 중심을 이루는 한국 시장에서는 정밀성·효율성·확장성이 특히 중요한 만큼, 이러한 산업·업무 중심의 버티컬 AI 흐름이 다른 시장보다 더 빠르게 확산될 가능성이 크다. 다만 이처럼 산업과 업무 목적에 맞춰 설계된 AI 역시 복잡한 엔터프라이즈 환경 속에서 효과적으로 연결되고 조율되지 않으면 그 가치를 온전히 발휘하기 어렵다. 이 지점에서 주목받는 것이 에이전틱 AI와 에이전트 기반 시스템이다. 개별 애플리케이션을 각각 활용하는 방식에서 벗어나 여러 AI 에이전트가 시스템과 데이터 전반을 가로지르며 업무를 조율하는 구조로 전환되면서 기업의 생산성과 성과를 좌우하는 기준 역시 소프트웨어 기능 자체가 아닌 오케스트레이션 역량으로 옮겨가고 있다. 다양한 업무 기능과 대규모 데이터를 동시에 다뤄야 하는 한국 기업 환경에서는 이러한 변화가 더욱 현실적인 요구로 다가온다. 2026년을 헤쳐나갈 한국 기업의 과제는 분명하다. 가장 많은 AI 도구를 도입한 기업이 아니라 AI를 책임감 있게 설계하고 효과적으로 관리하며 복잡한 환경 속에서 유기적으로 운영할 수 있는 기업이 지속적인 경쟁 우위를 확보하게 될 것이다. 탄탄한 디지털 기반과 실행 중심의 기술 도입 문화를 갖춘 한국은 빠른 실험을 넘어 AI 운영 역량을 선도하는 시장으로 도약할 충분한 잠재력을 갖추고 있다.