[인터뷰] AI 시대 망설이는 기업들, 정부가 'AI 리더' 돼야
"많은 기업이 인공지능(AI) 도입을 검토하지만 본격적인 전환에는 망설이고 있습니다. 기술 변화가 빠르고 성공 사례도 충분하지 않기 때문입니다. 초고속인터넷망 구축과 전자정부 추진 당시처럼 정부가 먼저 AI 혁신 사례를 만들고 롤모델을 제시해야 합니다" 김동환 포티투마루 대표는 서울 서초구 반포동 사옥에서 진행한 인터뷰에서 AI 시대 정부의 역할이 인프라와 예산을 지원하는 데 그쳐서는 안 된다고 강조했다. 정부는 첫 번째 수요자이자 성공 사례의 창출자로서 정부와 공공기관이 행정·복지·안전·민원 현장에 AI를 먼저 적용해 성과를 증명하고, 민간이 참고할 수 있는 성공 모델을 제시하하며 민간의 AI 전환을 이끄는 리더가 돼야 한다는 것이다. "인프라 쏠림 벗어나야"...실제 현장 바꾸는 'AX 투자' 필요 김 대표는 최근 AI 정책이 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터, 반도체, 프런티어 모델 등 인프라와 기반기술 투자에 집중되는 흐름을 짚었다. 인프라와 모델, 인재 양성은 필수지만 실제 산업과 공공 현장에 AI를 접목하는 AI 전환, 즉 AX 투자까지 함께 이뤄져야 생태계가 선순환할 수 있다는 주장이다. 그는 특히 공공 AX 사업의 예산 연속성이 흔들리는 현실을 우려했다. 일부 기관에서는 내년도 신규 AX 예산이 줄거나 반영되지 않았고, 올해 시작한 사업의 운영·고도화 예산도 충분히 확보하지 못하는 사례가 있다는 것이다. 시범사업을 마친 뒤 현장 적용과 확산으로 나아가야 할 때 예산이 끊기면, 성공 사례를 축적할 기반 자체가 약해질 수 있다고 봤다. 김 대표는 "인프라와 모델 투자를 하지 말자는 이야기가 아니다"라며 "AI가 실제 업무와 서비스에 적용돼 생산성을 높이고 국민과 기업이 체감할 성과를 내도록 AX에도 지속적으로 투자해야 한다"고 말했다. 인프라 투자와 AX를 대립 구도로 볼 필요도 없다고 했다. 대규모 AI 모델을 처음부터 학습하는 데는 막대한 GPU가 필요하지만, 현장 업무에 AI를 적용하는 서비스에는 상대적으로 추론과 운영에 필요한 자원만으로 가능한 영역도 적지 않다는 설명이다. 공공과 산업 현장의 AI 서비스 수요가 커지면 국산 NPU 등 국내 AI 반도체의 활용 기반도 넓어질 수 있다고 봤다. GPU 지원 방식의 개선 필요성도 제기했다. 대용량 데이터를 이전하고 보안·개발 환경을 구성하는 데 수주에서 한 달 이상이 걸릴 수 있는데, 3개월 단위의 단기 지원만으로는 정작 서비스 개발과 고도화에 투입할 시간이 부족할 수 있다는 것이다. 그는 개발과 운영을 지속할 수 있는 중장기 지원 트랙이 필요하다고 제언했다. AI 도입 주저하는 기업들…정부가 롤모델 돼야 민간 기업이 AI 전환을 주저하는 배경에는 기술 변화와 투자 부담 외에도 높아진 기대치가 있다고 김 대표는 진단했다. 챗GPT 등장 후 경영진부터 실무자까지 AI를 이해하게 되면서, 기업 내부에서는 단순한 업무 개선 수준의 결과만으로는 성과를 인정받기 어려워졌다는 설명이다. 김 대표는 "예전에는 조금만 개선해도 혁신이라는 평가를 받을 수 있었지만, 지금은 조직 위아래 모두 AI를 알고 있어 기대치가 높아졌다"며 "큰 비용을 들여 도입했는데 기대에 못 미치는 결과가 나오면 책임을 져야 하기 때문에 기업은 더 신중해질 수밖에 없다"고 말했다. 국내 기업이 도입 성과를 외부에 적극 공개하지 않는 문화도 성공 사례 확산을 늦추는 요인으로 꼽았다. AI 활용 성과를 경쟁력으로 여기는 만큼, 실제 현장에서 진행되는 프로젝트에 비해 시장에서 확인할 수 있는 사례는 제한적이라는 것이다. 다만 경쟁사 한 곳이 먼저 성과를 내면 분위기는 급변할 수 있다고 봤다. 경쟁사가 AI로 비용을 낮추거나 생산성을 높일 경우, AI 도입을 늦춘 기업은 뒤처졌다는 평가를 받을 수 있다는 위기감이 빠르게 퍼질 수 있다는 설명이다. 김 대표는 이를 등산에 비유했다. "민간은 어느 길이 안전한지, 그 길로 정상에 갈 수 있는지 확신하지 못해 출발선에서 서 있는 상황입니다. 정부가 먼저 정상에 올라가 길을 보여주면 민간은 그 길을 따라 더 효율적으로 움직일 수 있습니다." 그는 정부가 단순히 컴퓨팅 자원과 보조금을 제공하는 지원자를 넘어, 공공 서비스의 초기 수요자가 돼야 한다고 강조했다. 행정·복지·안전·민원 분야에서 AI 활용 모델을 먼저 만들고 검증해야 민간도 투자 위험을 낮춘 채 전환에 나설 수 있다는 것이다. 문서·매뉴얼 해결하는 '작은 AI 도구'부터…실제 체감 성과 필요 포티투마루는 민간 제조·엔지니어링 분야에서 축적한 AI 역량을 방산·국방과 공공 행정으로 확장해 왔다. 한화에어로스페이스의 온프레미스 방산 AX 플랫폼 고도화, KAI의 AI 기반 방산 설계지식 활용·설계업무 자동화 기술 개발, 군수사령부의 폐쇄망 군수정보 검색·질의응답 AI 실증 등이 대표적이다. 화성특례시의 AI 기반 도시데이터 분석·예측 플랫폼과 식품의약품안전처의 식·의약품 안전정보 분석 AI 사업에도 참여하고 있다. 이처럼 공공 AX 사업을 수행하며 현장 수요를 접해온 김 대표는 공공 AI 전환이 거대한 단일 시스템을 한 번에 구축하는 방식에서 벗어나야 한다고 제안했다. 반복 문서 처리, 민원 응대, 영수증·경비 처리, 매뉴얼 검색처럼 기관과 기업이 공통으로 겪는 문제를 해결하는 작은 AI 도구부터 만들어 넓게 확산해야 한다는 것이다. 그는 "대규모 예산으로 모든 시스템을 한꺼번에 바꾸려 하기보다, 예산의 100분의 1로 작은 도구를 만들어 1만곳, 10만곳에 뿌리는 편이 효과적일 수 있다"며 "작은 성공이 축적되면 조직 전반의 AI 활용 역량도 함께 높아질 것"이라고 말했다. 군수 현장의 정비 매뉴얼 검색은 그가 든 사례다. 수많은 물자와 복잡한 영문 매뉴얼을 다뤄야 하지만, 정비병은 숙련될 즈음 전역하는 구조적 한계가 있다. 장비 모델과 고장 증상을 입력하면 AI가 관련 매뉴얼과 조치 절차를 찾아주는 시스템이 현장 대응력을 높일 수 있다는 설명이다. 김 대표는 공공기관이 현장의 문제와 업무 맥락을 제시하고, AI 기업이 이를 기술적으로 구현하는 협업 구조가 필요하다고 강조했다. 개별 기관이나 담당자가 만든 도구가 인사이동과 함께 사라지지 않도록, 정부가 우수 사례를 표준화하고 다른 기관도 재사용할 수 있게 하는 공공 AI 마켓플레이스와 운영 체계도 갖춰야 한다고 덧붙였다. 그는 "공공이 먼저 성공 사례를 만들고 이를 민간이 따라갈 수 있는 기준과 레퍼런스로 제시할 때 공공 AX가 민간 투자와 산업 생태계 확산을 이끄는 마중물이 될 수 있다"고 말했다.
