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[현장] "기술 넘어 조직 재편"…한국인공지능산업협회가 본 생성형 AI의 오늘은?

한국인공지능산업협회(AIIA)가 인공지능(AI) 산업계의 현안과 기술 전략을 논의하는 조찬포럼을 열었다. 생성형 AI의 실질적 도입과 조직 변화 가능성에 주목하는 자리로, 기업 내 AI 활용 방식과 전환(AX) 전략이 핵심 의제로 다뤄졌다. AIIA는 지능정보기술포럼(TTA ICT 표준화포럼)과 함께 20일 서울시 서초구 양재엘타워에서 '제50회 AIIA 조찬포럼'을 개최했다. 연사로는 조경수 한국남부발전 차장과 김수연 EY컨설팅 파트너가 참석해 각각 '생성형 AI 활용 전략과 남부발전 사례', '기업 환경에서의 AX 동향과 성공 방정식'을 주제로 발표를 진행했다. 양승현 한국인공지능산업협회 회장은 "이번이 50번째 조찬포럼인데 그만큼 업계가 이 이슈에 지속적으로 주목하고 있다는 방증"이라며 "생성형 AI는 더 이상 기술 검토 수준이 아니라 실제 조직 변화를 유도하는 도구로 자리잡고 있다"고 말했다. 남부발전, 생성형 AI 도입으로 업무 혁신 가속…"거버넌스·역량 내재화 병행" 이날 첫 연단에 오른 발표자는 조경수 한국남부발전 디지털인프라실 AI혁신부 차장이었다. 조 차장은 공공기관 내 생성형 AI 도입이 단순한 기술 채택을 넘어 운영 체계와 조직 문화까지 바꾸는 전환점이라고 강조했다. 한국남부발전은 단순한 거대언어모델(LLM)을 넘어 다양한 최신 AI 기술을 실무에 녹여내고 있다. 일례로 검색증강생성(RAG), 프롬프트 엔지니어링, 랭체인 등을 조합한 맞춤형 시스템을 도입했으며 이를 통해 기존 레거시 시스템과의 호환성도 확보했다. 또 실무자가 AI를 직접 활용하도록 거대언어모델 운영(LLMOps) 기반의 전용 운영 플랫폼과 사내 AI 포털도 구축했다. 교육과 조직 설계 측면의 접근 역시 강조됐다. 모든 직원을 대상으로 기초 활용 교육부터 고급 데이터 분석 실습까지 전방위 AI 교육을 시행했으며 경영진을 포함한 의사결정자들까지 학습 과정에 참여했다. 이를 통해 기술 수용력과 AI 내재화를 동시에 확보했다는 평가다. 조직 운영 방식에서도 거버넌스를 중심으로 일관된 전략을 취하고 있다. AI 전담부서를 통해 모든 AI 관련 기획과 정책을 통합 관리하고 있으며 타부서의 기술 도입은 반드시 협의를 거치도록 하고 있다. 이 같은 체계는 내부 혼선을 줄이고 기술 도입의 방향성을 유지하는 데 기여하고 있다. 남부발전은 향후 데이터 통합, AI 에이전트 개발, 업무 자동화를 위한 외부 도구 연계 등 후속 과제에 집중할 방침이다. 기술 변화 속도가 빠른 만큼 글로벌 흐름을 민감하게 반영해 LLM을 넘어 시각언어모델(VLM) 등 멀티모달 AI까지 확장 여부를 검토 중이다. 조 차장은 이날 발표 말미에 "기술을 도입하는 것이 중요한 게 아니라 그 기술로 일할 수 있는 조직을 만드는 것이 중요하다"며 "생성형 AI는 실험이 아닌 실전의 단계로 진입했다"고 말했다. EY "AI, 단순 도구 아니다…조직 전환 핵심 동력 돼" 이날 두 번째 발표자로 나선 김수연 EY컨설팅 파트너는 기업 AX가 이제는 기술 검토 차원을 넘어 조직 전환의 핵심 동력으로 작동하고 있다고 진단했다. 그는 "AI는 단순한 도입이 아니라 기업 내부 사고방식, 운영방식, 일하는 문화 전반을 재편하는 과정"이라며 "기술보다 전략과 리더십의 정비가 선행돼야 한다"고 강조했다. EY컨설팅은 국내 기업에 AI가 본격 확산되기 시작한 지난 2016년부터 전략 컨설팅과 기술 구축을 병행해 왔다. 특히 AI 혁신 사무국 형태로 고객사의 AI 전략 전반을 관장하며 과제 도출부터 실행, 사후 운영 및 개선까지 '엔드투엔드' 방식으로 개입하고 있다. 다수 대기업의 AI 프로젝트에서 실질적 혁신을 유도한 실적도 축적돼 있다. 현장에서 김 파트너는 최근 기업들의 AX 전략에서 나타나는 공통 패턴을 조목조목 짚었다. 내부 진단 기반의 과제 발굴과 동시에 외부 사례 벤치마킹을 병행하는 '투트랙 접근'이 확산되고 있으며 AI를 '도구'가 아닌 '조직 내 업무 동반자'로 간주하는 기업 문화가 중요하다고 설명했다. 특히 단일 프로젝트 중심이 아닌 포트폴리오 방식의 단계적 투자 전략이 성과를 좌우한다고 분석했다. 실제 고객사 사례도 소개됐다. 어떤 국내 기업은 AI 기반의 납사 구매 및 환매도 예측 시스템을 도입해 코로나19와 지정학적 리스크에도 신속 대응할 수 있는 구조를 마련했다. 매일 1만 건이 넘는 지표를 학습하는 모델은 20~80일 후 시장을 예측하며 대시보드를 통해 실시간 의사결정을 지원하는 역할을 하고 있다. 이같이 EY는 생성형 AI의 활용이 챗봇을 넘어 내부 비정형 데이터를 기반으로 맥락을 이해하고 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식으로 확장되고 있다. 제품 상세 FAQ 자동 생성, 검색엔진(SEO) 최적화, 국가별 자연 유입 극대화 등은 모두 생성형 AI가 고객경험(CX)과 직결되는 영역에서 실질적 가치를 만들어내는 방식이다. 김 파트너는 "AI를 단기 과제로 보고 끝내면 안 된다"며 "기업의 AI 투자는 재투자를 전제로, 전략적 이해가 기업 전반에 확산돼야 한다"고 말했다.

2025.05.20 09:00조이환 기자

[현장] 한국인공지능산업협회 "AI 전환은 생존 문제"…산업 현안 집중 조명

한국인공지능산업협회(AIIA)가 국내 인공지능(AI) 산업계의 현안을 짚고 기술 대응 방향을 모색하는 만남의 장을 열었다. AI 인프라와 소프트웨어(SW) 테스트 분야의 현안을 조명해 업계의 변화 속도를 조명하기 위함이다. AIIA는 15일 서울 양재동 엘타워에서 'AI는 어디에나 있다'를 주제로 '제49회 AIIA 조찬포럼'을 개최했다. 이날 행사에서는 이동기 SK텔레콤 랩장이 AI 인프라 구축과 서비스로서의 그래픽처리장치(GPUaaS)를, 이혜진 티벨 이사가 소프트웨어(SW) 테스트에서의 AI 활용 사례를 주제로 각각 발표했다. 양승현 AIIA 협회장은 "최근 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 화웨이 AI 칩의 등장 등 가파른 기술의 발전으로 시장의 방향성이 바뀌고 있다"며 "AI 인프라 전환은 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제"라고 말했다. "AI 데이터센터는 새로운 제조업"…SKT 랩장의 경고와 해법은 이날 첫 발표를 맡은 이동기 SK텔레콤 AI 데이터센터랩장은 AI 인프라 구축 프로젝트와 GPU 서비스 전환 흐름을 집중 조명했다. 그는 AI 데이터센터가 전통적인 서버룸 중심의 데이터센터 개념에서 탈피한 근본적 전환이 이뤄지고 있다고 진단했다. 발표에 따르면 AI 데이터센터는 네 가지 축을 중심으로 구체화된다. ▲GPU 서버로 구성된 고성능 컴퓨팅 인프라 ▲액체 냉각 기반의 첨단 쿨링 시스템 ▲분산형 친환경 에너지 설비 ▲자원·비용·성능을 통합 관리하는 최적화 소프트웨어가 핵심이다. 이 랩장은 AI 데이터센터의 등장을 '토큰 공장' 개념으로 비유했다. 단순한 컴퓨팅 자원이 아닌 AI 추론과 학습을 통해 대규모 토큰을 실시간 생산해내는 AI 팩토리로 진화하고 있다는 설명이다. 실제로 젠슨 황 엔비디아 CEO도 "AI 데이터센터는 새로운 종류의 제조업이 되고 있다"고 강조한 바 있다. 이 과정에서 가장 큰 변화를 맞는 영역은 냉각과 전력 인프라다. 기존 공랭 방식은 고집적 GPU 서버를 감당할 수 없기 때문이다. 냉각 방식도 지속적으로 진화하고 있다. 단순히 직접 냉각 뿐만 아니라 서버 자체를 냉각장치 안에 넣는 '침수형'과 '정밀 액체분사형' 냉각 기술도 함께 발전 중이다. 다만 침수 방식은 물의 무게 탓에 상면당 하중이 기존 대비 최대 4배까지 증가할 수 있어 구조 설계부터 다시 짜야 한다는 부담이 뒤따른다. 이러한 흐름은 글로벌 무대에서도 극단적으로 전개되고 있다. 일론 머스크는 xAI의 파운데이션 모델인 '그록3' 개발을 위해 폐공장을 매입해 10만 장 규모의 GPU 팩토리를 구축하려다 전력과 냉각 시스템 병목에 부딪힌 바 있다. 결국 전국에서 발전기를 조달하고 미국 내 이동식 냉각 장비의 4분의 1을 임대해 대응하는 방식으로 급조된 데이터센터를 운영한 바 있다. GPU 장비의 고가·단명화 추세에 대한 우려도 제기됐다. 이동기 랩장은 "직접 센터를 지어도 몇 달 만에 장비가 구형이 될 수 있다"며 "GPU 인프라의 진화 속도를 감안할 때 이를 보유하는 것보다 서비스 형태로 이용하는 쪽이 현실적인 선택이 되고 있다"고 말했다. SK텔레콤은 이를 해결하기 위해 GPUaaS 모델을 도입하고 있다. 미국 람다랩스와의 협력을 통해 최신 GPU 클러스터를 국내 기업들에게 제공 중이며 연내 온디맨드 상품도 출시할 계획이다. 람다는 '인피니밴드' 기반의 대형 클러스터를 동적으로 나눠 쓰는 '원클릭 클러스터' 기술을 강점으로 내세우고 있다. 이 랩장은 "AI 데이터센터 구축에 필요한 총비용의 약 70%가 GPU 인프라에 투입된다"며 "GPUaaS는 전력, 공간, 업그레이드 리스크를 모두 분산시킬 수 있는 해법"이라고 강조했다. "AI가 SW 테스트하는 시대"…티벨, 자동화 넘어 '테스트옵스'로 간다 이날 두 번째 발표자로 나선 이혜진 티벨 이사는 SW 테스트 분야에서 AI 기술이 어떻게 활용되고 있는지를 소개했다. 그는 "테스트는 기술이 아니라 신뢰"라는 격언을 강조하며 자동화와 AI 기반 도구들이 궁극적으로 확보해야 할 목표는 '품질에 대한 신뢰'라고 밝혔다. 티벨은 금융, 교육, 전자상거래 등 다양한 분야의 품질 보증 서비스를 제공하는 테스트 전문 기업이다. 이 회사는 기존 수작업 기반의 테스트를 넘어 자동화 테스트, AI 기반 검증 기술, 테스트 운영 환경 설계까지 사업 영역을 확대하고 있다. 특히 음성 기반 테스트 자동화, 대규모 고객민원(VOC) 처리 시스템, 거대언어모델(LLM) 결과 신뢰성 검증 등 다양한 R&D 성과도 함께 공개했다. 이 이사는 먼저 테스트의 부재가 초래한 사고들을 사례로 제시하며 테스트의 중요성을 강조했다. 그는 나사의 화성 기후 탐사선 폭발 사고, 아마존웹서비스(AWS)의 대규모 장애, 영국 은행 시스템 마비 등의 사례를 언급하며 테스트 실패는 곧 신뢰 손실로 직결된다는 점을 보였다. 이러한 상황에 대응해 티벨이 제시한 테스트 기술의 진화는 다음과 같다. ▲사람이 직접 케이스를 설계하는 매뉴얼 테스트 ▲반복 작업과 지속적 통합(CICD) 연동 중심의 자동화 테스트 ▲AI 기반의 시나리오 생성, 이상 탐지, 유저 인터페이스(UI) 변경 인식이 가능한 지능형 테스트 ▲자율주행처럼 스스로 복구하고 실행하는 '자율 테스트'가 그것이다. 특히 음성 기반 서비스 검증을 위한 자동화 기술도 소개됐다. 텍스트투사운드(TTS)·사운드투텍스트(STT)·자연어처리(NLP) 기술을 결합해 발화된 음성과 AI의 응답을 비교·분석해 유사도를 측정하고 결과를 자동으로 아틀라시안의 이슈 트래킹 툴인 '지라(JIRA)'에 업데이트하는 구조다. AI 기술을 테스트에 접목한 주요 활용 사례도 다양했다. 머신러닝을 통한 오류 패턴 분석, 테스트 로그 기반의 신규 케이스 추출, NLP 기반 요구사항 문서 분석, UI 탐색 자동화, 테스트 코드 자동 생성 등이다. 이 이사는 테스트 운영 환경을 자동화하는 '테스트옵스'의 중요성도 함께 강조했다. 그는 "단순 자동화 기술이 아니라 테스트 설계부터 실행·결과 관리까지 전체 프로세스를 자동화하는 게 진정한 진화"라며 "이를 위해 우리는 오픈소스 기반 기술을 적극 채택하고 고객사 인프라에 맞춰 유연한 환경을 구현하고 있다"고 밝혔다. 이혜진 티벨 이사는 발표를 마치며 "AI 도구가 아무리 고도화돼도 테스트의 본질은 신뢰이며 그 신뢰는 사람이 만든다"며 "자동화는 도구로, 품질에 대한 맥락 이해와 판단은 여전히 사람의 몫"이라고 강조했다.

2025.04.15 10:06조이환 기자

조성준 서울대 교수 "韓, AI 활용 경쟁서 이기려면 'AX 리터러시' 필수"

"현재 글로벌 인공지능(AI) 경쟁은 두 갈래로 나뉩니다. AI 개발과 활용 경쟁입니다. AI 개발 경쟁에서 한국은 3위지만 미국, 중국에 비해 많이 뒤처집니다. AI 활용 측면에서는 승산 있습니다. 기업이 AI 전환(AX) 리터러시를 높이면 됩니다." 서울대 조성준 산업공학과 교수 겸 빅테이터AI센터 센터장은 18일 양재 엘타워에서 열린 '한국인공지능산업협회(AIIA) 조찬포럼'에서 이같이 밝혔다. AX 리터러시는 기업 조직이 AI 개념과 적용 방식, 검증, 활용 전략을 이해하고, 이를 비즈니스 가치 창출에 적용하는 능력이다. 조 교수는 "AI 기술을 개발하는 것과 AI로 비즈니스 가치 창출하는 것은 완전히 다른 문제"라며 "이젠 AI 기술을 비즈니스에 효과적으로 전달하는 것이 핵심 과제"라고 강조했다. 그는 AX 리터러시가 필요한 이유를 언급했다. 조 교수는 "기업에는 여전히 AI 기술을 이해하지 못하는 임원과 AI 기술이 뛰어나도 이를 인지하지 못하는 직원이 넘쳐난다"며 "AI와 비즈니스 사이에 장벽은 여전하다"고 지적했다. 조 교수는 이를 극복하기 위해선 기업이 AX 리터러시를 추진해야 한다고 강조했다. 그는 이 과정이 네 단계로 이뤄질 것으로 분석했다. 첫 번째 단계는 AI 기획이다. 기업이 AI를 도입하기 전 어떤 가치를 창출할 것인지 목표 설정하는 과정이다. 다음 단계는 데이터 기반으로 AI를 개발하는 과정이다. 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 특정 도메인에 맞춘 모델을 구축하는 단계다. 다음은 AI 결과물이 비즈니스적으로 의미가 있는지 검증하는 단계다. 마지막으로 결과물을 비즈니스에 반영하는 과정이다. 조 교수는 "AI 개발자뿐 아니라 각 업무 담당자가 기획부터 검증, 실행 단계에 주도적으로 참여해야 한다"며 "AI 기본 원리를 이해하고 이를 비즈니스 관점에 적절히 적용할 수도 있어야 한다"고 강조했다. 조 교수는 성공적 AX 리터러시 실행을 위해선 시티즌 데이터 사이언티스트(CDS)와 기획자 역할이 필수라고 주장했다. CDS는 AI 전문가는 아니지만 AI와 데이터를 이해하고 이를 비즈니스 목표에 맞게 분석할 수 있는 역할을 한다. 또 AI 도구를 활용해 인사이트를 도출하고 조직 내 AI 도입을 주도하는 가교 역할을 한다. 기획자는 AI를 비즈니스에 어떻게 적용할지 전략적으로 결정한다. AI가 단순한 기술이 아니라 비즈니스 가치 창출 도구로 활용될 수 있도록 계획 짜는 업무를 맡는다. 그는 한국이 글로벌 AI 경쟁력을 확보하기 위해서도 AX 리터러시가 필요하다고 주장했다. 조 교수는 "현재 AI 경쟁은 두 가지로 나뉜다"며 "하나는 AI 개발 경쟁, 다른 하나는 AI 활용 경쟁이다"고 설명했다. 이어 "전 세계적으로 AI 개발 경쟁에서 한국은 3위권이지만, 미국과 중국이 압도적으로 앞서 큰 의미가 없다"고 평가했다. 그러면서 "AI 활용 측면에서는 한국은 아직 뒤처지지 않았다"며 "AX 리터러시 확산을 통해 AI 활용 부문에서 세계 톱 2 안에 들어갈 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.02.18 11:01김미정 기자

[현장] "AI 산업 발전 논의의 장 열었다"…AIIA, 46회 조찬 포럼 성료

한국 인공지능산업협회(AIIA)가 인공지능(AI) 기술의 안전성과 산업 적용 가능성을 논의하기 위해 전문가 교류의 장을 열었다. 21일 업계에 따르면 생성형 AI는 산업 전반에서 중요한 화두로 떠오르고 있으며 이를 기반으로 한 데이터 플랫폼의 융합이 산업 구조에 변화를 일으키고 있다. 이에 AIIA는 이날 서울 양재 엘타워에서 AI와 관련된 주요 이슈를 점검하는 '46회 조찬 포럼'을 마련했다. 이번 포럼은 국내 AI 산업 관계자들이 참석한 가운데 AI 안전성 확보와 빅데이터 플랫폼 융합으로 인한 산업 지형 변화를 집중 조명했다. 주요 발제자로는 김명주 인공지능안전연구소(AISI) 소장이 'AI 안전 연구소의 역할과 비전'을 엄태덕 모비젠 최고기술책임자(CTO)가 '생성형 AI와 데이터 플랫폼의 융합 및 활용 전략'을 주제로 발표를 진행했다. 첫 번째 발제를 맡은 김명주 소장은 AISI의 역할과 비전에 대해 설명하며 AI 기본법을 기반으로 연구소가 수행할 주요 업무를 소개했다. AISI는 지난해 11월 설립된 국가 차원의 기술 및 정책 연구소로, AI 기술의 안전성과 윤리적 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다. 김 소장은 "AISI는 글로벌 규제를 준수하면서도 국내 AI 기업들이 경쟁력을 잃지 않도록 지원하고 있다"며 "영국, 미국, EU 등의 AI 안전 거버넌스 모델을 참고해 한국형 AI 안전 연구 모델을 구축할 계획"이라고 말했다. 이어 그는 "영국의 프론티어 AI 관리 사례와 EU의 고위험 AI 분류 방식을 벤치마킹해 글로벌 협력 네트워크를 강화하겠다"고 강조했다. 또 AISI는 생성형 AI 등 프론티어 AI 기술의 위험성을 최소화하기 위해 연산량 기준과 위험 평가 모델을 적용하고 있다. 특히 '챗GPT'와 같은 거대 언어 모델이 초래할 수 있는 할루시네이션 문제 등 사회적·윤리적 위험을 해결하기 위해 투명성과 안전성 원칙에 기반한 가이드라인을 개발 중이다. 산업 진흥에도 많은 힘을 쏟고 있다. 현재 AISI는 이미 25개 주요 국내 AI 기업과 MOU를 체결하며 협력 체계를 구축하고 있다. 김 소장은 이를 히말라야 등반의 가이드 역할을 하는 '쉐르파'에 비유했다. 그는 "우리는 AI 기업이 기술의 정점에 오르도록 가이드하고 지원할 것"이라며 산업 전반의 성장과 발전을 돕는 동반자가 될 것"이라고 강조했다. 이어 발제를 맡은 엄태덕 모비젠 CTO는 생성형 AI와 데이터 플랫폼의 융합을 통한 산업 혁신 방안을 소개했다. 엄 부사장은 생성형 AI가 빅데이터를 학습해 인간의 추론과 유사한 방식으로 문제를 해결할 수 있다는 점을 설명하며 방대한 비정형 데이터까지 접근하고 활용할 수 있다는 점을 강조했다. 특히 엄 부사장은 최근 도입된 '그로킹(Grokking)'과 '테스트 타임 컴퓨팅(Test-Time Computing)' 같은 기법이 생성형 AI의 성능을 비약적으로 향상시키고 있다고 평가했다. '그로킹'은 모델이 학습 후 일정 기간 동안 성능이 정체되다가 추가적인 학습 과정을 통해 갑작스럽게 성능이 비약적으로 향상되는 현상을 뜻한다. 이는 기존 학습 알고리즘의 한계를 넘어 모델이 더 깊은 패턴을 이해할 수 있는 기회를 제공한다. '테스트 타임 컴퓨팅'은 모델이 학습 중에 축적한 정보를 테스트 시점에서 동적으로 활용하는 방식을 의미한다. 이 기법은 복잡한 문제를 해결할 때 모델이 기존 데이터를 단순히 사용하는데 그치지 않고 실시간으로 새로운 정보를 처리하고 적응할 수 있게 한다. 그는 "이러한 변화로 인해 이제 비정형 데이터 활용이 기업의 시장 가치를 결정짓는 '그레이트 디바이드'를 형성하고 있다"며 "비정형 데이터를 다룰 수 있는 능력이 산업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 전망했다. 기업 내 데이터 활용 방식에서도 큰 변화가 나타나고 있다. 생성형 AI는 기존 단순 검색을 넘어 기업의 데이터를 통합·정리하고 의사결정을 지원하는 수준까지 발전했기 때문이다. 대표적인 사례가 미국의 팔란티어다. 데이터 아키텍처와 운영 체계(OS)를 개선해 다양한 데이터를 필요에 따라 재구성하는 서비스를 제공하는 이 회사는 국방, 의료, 사이버 보안 등 폭넓은 분야에서 데이터를 효과적으로 활용할 수 있게 하고 있다. 엄태덕 모비젠 CTO는 "팔란티어의 데이터 운영 모델은 대규모 데이터를 빠르게 처리하고 적시에 활용할 수 있도록 설계된 점이 인상적"이라며 "특히 다양한 분야에서 데이터를 전략적으로 연결해 문제를 해결하는 데 최적화된 사례"라고 평가했다. AIIA는 향후에도 AI 산업 발전과 관련 주요 이슈를 지속적으로 논의할 계획이다. 제47회 조찬 포럼은 다음 달 18일 양재 엘타워에서 열리며 과학기술정보통신부 남철기 과장과 양종필 특허청 심사관이 참석해 AI 관련 주요 사안을 다룰 예정이다. 이날 행사에 참석한 장병탁 서울대 AI 연구원장은 "AI 기술의 발전 속도가 놀랍다"며 "국내 기업들이 이를 활용해 올해 더 큰 성과를 낼 수 있기를 기대한다"고 말했다.

2025.01.21 11:38조이환 기자

한국인공지능산업협회, 유망 AI 100대 기업 발표

한국인공지능산업협회(AIIA, 회장 장홍성)는 인공지능(AI)기술과 산업(X) 간 융합을 통해 대한민국 AI산업의 미래 혁신을 선도할 것으로 전망되는 100개 기업 '2025 Emerging AI+X Top 100(이하 '2025 AI+X Top 100)'을 13일 발표했다. 이번 '2025 AI+X Top 100'은 산업특화 (Industry) 10개 분야, 융합산업(Cross-Industry) 9개 분야로 구분했다. 인더스트리(Industry) 분야는 제조, 모빌리티, 헬스케어 등 특화된 솔루션을 보유한 46개 기업이, 크로스 인더스트리(Cross-Industry) 분야에서는 AI기술을 다양한 산업에 적용해 융합하고 있는 54개 기업이 각각 선정됐다. 한국인공지능산업협회 사무국은 “2025 AI+X Top100은 2300여개 기업을 대상으로 산학연 AI전문가들과 함께 기업의 기술과 사업의 미래가치를 중점적으로 평가했고, 분야별 우수기업 총 100개를 선정했다"면서 "선정 결과 및 평가 산출물은 AI 유망기업 발굴 및 협업 활성화, AI 융합 생태계 조성 지원 정책 수립을 위한 기초 자료로 활용할 예정이다"고 밝혔다. '2025 AI+X Top 100' 선정 기업의 주요 내용은 협회 홈페이지'ailandscape.net'에서 확인할 수 있다. 아울러 협회는 AI산업의 선순환 생태계 촉진을 위해 '2025 AI+X Top 100' 선정 기업을 중심으로 성과 홍보, 투자사 연계, 과학기술정보통신부 및 유관기관 정책 건의 등 지원 활동을 이어나갈 계획이다.

2025.01.13 11:25방은주 기자