AWS "한국, 피지컬 AI 잠재력 충분"...리더십·인프라·인재가 관건
한국이 제조·로보틱스·반도체 등 산업 기반을 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 잠재력이 충분하다는 분석이 나왔다. 다만 AI 도입을 실제 사업 성과로 연결하려면 경영진 주도의 전략과 장기적 AI 인프라, 이를 활용해 혁신 역량을 함께 갖춘 인재가 필요하다는 제언이다. 아마존웹서비스(AWS)는 지난 11일 서울 강남구 AWS코리아 오피스에서 '2026년 한국의 AI 잠재력 발현(Unlocking South Korea's AI Potential 2026)' 리포트 발표 기자간담회를 열고 이같이 밝혔다. 리포트는 AWS가 글로벌 자문기업 스트랜드 파트너스(Strand Partners)에 의뢰해 한국 기업의 AI 도입 현황과 과제를 조사한 결과다. 국내 피지컬 AI 잠재력 충분하고도 넘쳐 닉 본스토우 스트랜드 파트너스 디렉터는 한국의 제조·로보틱스·반도체 산업 기반과 높은 AI 경쟁력 인식을 피지컬 AI의 강점으로 꼽았다. 조사에서도 국내 기업의 78%는 한국이 AI·혁신 분야의 글로벌 허브로 경쟁력을 갖췄다고 평가했다. 교육 수준과 숙련된 인력(52%), 스타트업 생태계(50%), 첨단 디지털 인프라(48%)도 주요 강점으로 제시됐다. 본스토우 디렉터는 "전체적인 데이터를 보면, 한국이 글로벌 차원에서 피지컬 AI를 이끌 수 있는 잠재력은 충분하고도 넘친다고 판단된다"고 말했다. 오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트는 AI가 실제 업무와 산업 현장으로 확산하는 사례를 소개했다. 신한금융그룹은 AWS와 함께 아마존 베드록 에이전트코어 기반 고객 서비스 챗봇을 구축해 92.5~97.9%의 정확도로 5초 이내 응답을 구현했다. 추론 비용은 기존의 18분의 1 수준으로 낮췄다고 AWS는 설명했다. 오 아키텍트는 "신한은행은 피지컬 AI 사례는 아니지만 기업이 AI를 실제 고객 서비스와 업무 프로세스에 연결한 사례라는 점에서 의미가 있다"고 설명했다. AWS는 피지컬 AI 확산을 위해 지역 산업 및 인재 양성 측면의 지원 방안도 검토하고 있다. 부산·울산·경남 등 제조업 비중이 높은 지역의 산업 프로젝트에 클라우드 인프라와 기술 역량을 제공하고, 지역 대학과 협력해 AI 교육에 투자하는 방식이다. 오 아키텍트는 "지역 대학이 중소·중견기업과 수행하는 프로젝트를 연결고리로 삼아, 기업이 필요로 하는 AI 시스템 구축과 현장 적용을 지원하는 방안을 모색하고 있다"며 " 기존 산업 고객, 대학 등 지역 생태계와의 협업을 통해 기여할 수 있는 역할을 찾고 있다"고 설명했다. 국내 기업 절반 이상 여전히 AI도입 '기초 단계' 다만 국내 기업의 AI 관심과 도입은 빠르게 늘고 있지만 실제 활용 수준은 아직 기초 단계를 벗어나지 못한 것으로 나타났다. 리포트에 따르면 국내 기업의 AI 도입률은 1년 전 48%에서 58%로 올랐다. 지난 1년간 약 62만4천개 기업이 새로 AI를 도입한 것으로 집계됐다. 그러나 챗봇·기성 솔루션 활용에 머무는 '기초 단계' 기업은 54%였고, 여러 모델을 결합하거나 자율 AI를 운영하는 '고급 단계' 기업은 26%에 그쳤다. 피지컬 AI는 더욱 초기 단계였다. 전면 도입 기업은 6%, 파일럿 진행 기업은 22%였으며, 39%는 도입을 계획하고 있었다. 가장 유망한 활용 분야로는 자율 로봇이 54%로 꼽혔다. AI를 중요한 전략 과제로 본 기업은 67%였지만, 공식 AI 전략을 보유한 곳은 27%에 불과했다. AI 투자 성과를 측정할 신뢰할 만한 방법이 없다는 응답도 47%였다. 에이전틱 AI와 피지컬 AI 도입에 충분히 준비됐다고 답한 기업은 24%에 그쳤다. 본스토우 디렉터는 AI 활용이 단순한 도입 단계를 넘어 사업 성과로 이어지려면 전략·데이터·성과 측정 체계를 먼저 갖춰야 한다고 강조했다. 그는 "첫 번째는 탄탄한 기반"이라며 "리더십 차원에서 시작되는 명확한 AI 전략과 데이터 기반, AI 성과를 정확히 측정할 수 있는 체계가 필요하다"고 말했다. 오 아키텍트는 "AI 에이전트가 늘어날수록 단순한 모델 도입보다 기업 데이터와 기존 업무 시스템을 안전하게 연결하고 운영하는 역량이 중요해질 것" 이라며 "AWS는 기업들이 이 같은 전환을 시작할 수 있도록 생성형 AI 서비스와 함께 기술 교육, 전문가 지원, 산업별 활용 사례 확산을 지원하고 있다"고 설명했다. 피지컬 AI, 리더십·인프라·인재 확보 최우선 본스토우 디렉터는 한국이 AI 도입 모멘텀을 실제 성과와 피지컬 AI 경쟁력으로 연결하려면 리더십·인프라·인재라는 세 가지 기반을 갖춰야 한다고 강조했다. 우선 리더십은 AI가 개별 업무의 실험에 그치지 않고 전사 혁신으로 확산하기 위한 조건이다. 경영진이 주도하는 명확한 전략과 데이터 기반, 성과 측정 체계가 있어야 어느 업무에 AI를 적용하고 투자 효과를 어떻게 검증할지 결정할 수 있다는 설명이다. 인프라는 AI의 안정적·장기적 운영을 위한 기반이다. 특히 대규모 연산과 현장 장비가 결합하는 피지컬 AI는 충분하고 안정적인 전력 공급이 뒷받침돼야 한다. 설문에서 안정적 전력 공급의 중요성을 꼽은 응답은 74%, 재생에너지 접근성을 꼽은 응답은 63%였다. 기업들은 전력망·재생에너지 같은 물리적 기반과 함께 책임과 의무를 예측할 수 있는 명확한 규제 환경도 필요하다고 봤다. 인재는 AI를 도입한 뒤 현장 업무에 맞게 운영·개선할 주체라는 점에서 중요하다. 향후 3년간 AI 역량 수요가 늘어날 것이라는 응답은 78%, 지속적인 재교육이 필수라는 응답은 76%였다. 반면 자사 인력이 뛰어난 디지털 역량을 갖췄다고 평가한 기업은 22%에 머물렀다. AWS 측은 클라우드 인프라와 AI 서비스 제공에 더해 기업·개발자 대상 교육 및 전문 인력 양성을 지원해 이 같은 격차를 줄이겠다고 밝혔다. AI를 단순 도입하는 것을 넘어 현장에 적용할 전략과 전력·데이터 기반, 운용 인력을 함께 갖춰야 피지컬 AI를 사업 성과로 연결할 수 있다는 설명이다. 본스토우 디렉터는 "AI 전략과 데이터 기반, 성과 측정 틀을 갖추는 일이 첫 단계"라며 "전력망과 재생에너지 접근성, 규제 명확성 등 더 폭넓은 인프라를 마련하고, AI 기술 역량과 인간 중심 역량을 갖춘 인재를 길러야 한다"고 제언했다. 오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트는 "많은 대기업도 AI 에이전트를 어디서부터 적용해야 할지 접근 방식이 제각각이어서 혼란스러운 상황"이라며 "AI 에이전트를 도입하려면 기존 시스템과 업무, 데이터를 연결하는 준비가 우선돼야 한다"고 말했다. 이어 "현장에서 검증된 성공 사례가 아직 많지 않은 만큼 기업이 명확한 활용 사례를 찾고 투자 대비 효과(ROI)를 측정할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다"고 덧붙였다.
