"한국 대기업 60%, 오는 2027년 데이터 사일로 붕괴"
"오는 2027년까지 데이터를 제품 형태로 활용하는 아키텍처를 통해 한국 대기업 중 60%는 데이터 사일로가 붕괴할 것입니다." 김경민 한국IDC 이사는 소프트웨어정책연구소(SPRi, 소장 김형철)가 지난 3일 삼성동 코엑스에서 개최한 '2025 SW산업전망 컨퍼런스'에서 "지난 18개월은 생성AI에 대한 고도의 실험 기간이였으며 2025~2026년 도입기를 거쳐 2027년부터 AI도입이 가속화할 것"이라며 이 같이 밝혔다. 김 이사는 이날 'AI가 주도하는 비즈니스 혁신을 위한 준비'를 주제로 강연했다. 그에 따르면 세계 AI소프트웨어 시장은 오는 2028년까지 연 평균 34%, 국내는 31% 성장한다. 즉, 세계 AI프트웨어시장 규모는 올해 1천187만달러에서 1299만6000만달러(2025년), 1711만9300만달러(2026년), 2209만3300만달러(2027년), 2744만6200만달러(2028년)로 늘어나고, 세계 생성AI 소프트웨어 시장 규모는 올해 145억1500만달러에서 283억3300만달러(2025년), 482억500만달러(2026년), 679억달러(2027년), 887억1600만달러(2028년)로 증가할 전망이다. 한국 AI시장 규모도 전망했다. 한국 AI소프트웨어시장 규모는 올해 9430억원에서 1조1850억원(2025년), 1조5210억원(2026년), 1조9190억원(2027년), 2조3230억원(2028년)으로 늘어나는데 반해 한국 생성AI 소프트웨어 시장 규모는 올해 840억원에서 1640억원(2025년), 2870억원(2026년), 4640억원(2027년), 6840억원(2028년)으로 연평균성장률이 77%에 달한다. 김 이사는 미국 IDC 자료를 한국형에 맞게 데이터를 수정, 발표를 한다면서 지난 18개월은 생성AI에 대한 고도의 실험기간이였는데, 실제 23개 시험테스트(PoC)에서 성공률이 62%에 그쳤다면서 "기업경영진은 효율성 달성과 매출 성장 주도를 위해 오는 2027년까지 생성AI 성공률을 80%까지 요구할 것"이라면서 "내년에는 마케팅, 구매 및 조달, 인사, 시설, SW개발 등이 AI 지출이 많은 상위 5개 영역이 될 것"이라고 예상했다. AI 확산 단계를 실험(2023~2024년)->도입(2025~2026년)-가속화(2027년~)로 구분한 그는 "AI가 오는 2027년말까지 한국 시장에 1400억달러 이상의 경제적 효과를 창출할 것"라고도 밝혔다. 특히 김 이사는 AI가 주도하는 미래 비즈니스를 위해 기업이 갖춰야 할 7가지로 ▲AI가 주도하는 비즈니스 전략 ▲AI로 증강되는 업무 ▲AI가 주도하는 애플리케이션 ▲통합 AI거버넌스 모델 ▲AI에 준비된 데이터 ▲목적에 맞는 인프라 ▲통합AI플랫폼 등을 제시해 시선을 모았다. 슈퍼유즈케이스로 서브원(SERVEONE)을 꼽은 그는 "ROI를 확보하기 위해서는 기업 전체에 적용할 수 있는 사용 사례로 초점을 전환해야 한다"고 조언하며 "SKT, KT, KB증권 등 국내기업들이 AI중심기업을 목표로 전사적인 거버넌스 체계를 구축하기 시작했다"고 짚었다. AI역할이 생산성에 초점을 맞춘 비서(어시스턴트)에서 인사이트와 영감을 얻는 자문가(어드바이저), 통합 및 자율형 작업을 가능케하는 에이전트로 진화한다면서 "오는 2026년말까지 한국내 기업의 50%가 AI를 활용해 직원과 비즈니스에 즉각적인 가치를 제공하고, AI기반 기술비서, 자문가, 대리인을 통해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있을 것"으로 내다봤다. 또 기업내 애플리케이션은 AI내장 애플리케이션에서 AI 주도 애플리케이션으로 진화, 이는 AI기반 증강작업의 기반이 되며 워크플로 현대화에도 기여할 것이라고 말했다. 데이터 기반 AI조직이 되기 위해 극복해야 할 주요 과제 5가지로 김 이사는 ▲낮은 데이터 품질▲데이터 자동화 부족 ▲낮은 데이터 유용성 ▲직원의 데이터 기술 및 활용 능력 부족 ▲데이터 준비 및 예측을 위한 올바른 도구 부족 등을 꼽으며 "내년까지 한국 2000대 기업의(K2000)의 40%가 멀티클라우드 데이터 물류 플랫폼을 채택, 하이퍼스케일러 간 적극적인 데이터 마이그레이션을 지원함으로써 비용을 최적화하고 공급업체 종속성을 줄이며 거버넌스를 개선할 것"이라고 예상했다. 데이터의 제품화(Data as a Product)도 강조했다. '데이터 제품화'는 데이터 작업자의 소비, 가치 창출 및 관리를 용이하게 하고 생산성을 향상시켜 조직이 데이터 투자에서 최대한의 가치를 창출하게 해주기 때문이다. 이와 관련, 김 이사는 "엔터프라이즈 인텔리전스(EI) 아키텍처를 갖춰야 한다"면서 "오는 2027년까지 데이터를 제품 형태로 활용하는 아키텍처를 통해 한국 대기업의 60%에서 데이터 사일로가 붕괴될 것"으로 예상했다. 또 통합AI플랫폼을 갖춰야 한다면서 "오는 2028년까지 AI플랫폼을 통해 다양한 비즈니스 기능과 프로세스를 연결한 기업 75%가 AI투자에 따른 비즈니스 가치 창출을 경험할 것"이라면서 통합AI플랫폼이 갖춰야 할 8대 기능으로 AI기반 시스템 아키텍처, 책임있는 AI인증, 역량 클러스터, RPA&AI에이전트 자동화, 통합AI도구 및 애플리케이션 등을 제시했다. 이어 목적에 맞는 인프라도 강조하며 "오는 2028년까지 엔터프라이즈 AI 워크로드의 60%가 목적에 맞는 하이브리드 인프라에 배포돼 성능, 비용 및 규정 준수를 최적화하면서 가치 창출 시간을 크게 단축할 것"으로 예상했다.
