4대 금융지주(KB·신한·하나·우리) 회장들이 신년사를 통해 올해 생산적 금융, 인공지능(AI) 전환, 원화 스테이블코인 관련 사업 등에 방점을 찍은 경영 전략을 펴겠다고 밝혔다. 2일 금융권에 따르면 진옥동 신한금융 회장은 새해 경영 슬로건으로 ‘그레이트 챌린지 2030, 미래 금융을 향한 대담한 실행’을 내놓고, 인공지능 전환(AX)·디지털 전환(DX)에 속도를 내자고 임직원들을 독려했다. 진 회장은 “디지털 자산, 웹3(Web3) 지갑, 에이전틱 AI의 확장이 현실화되고 있다”며 “예금, 대출, 송금 등에서 기존 금융회사들의 영향력이 감소할 수 있다는 전망도 나온다. 기술이 금융의 질서를 바꾸는 중대한 변곡점”이라고 현 상황을 진단했다. 함영주 하나금융 회장 역시 신년사를 통해 “AI 기술이 발전하고 은행에서 자본시장으로 머니무브(자산이동)가 가속하는 등 금융의 패러다임이 변하면서 은행이 위기를 맞고 있다”며 “디지털 금융의 패러다임이 재편되는 지금, 주어진 틀 안에서 움직이는 참여자에 머물러서는 안 된다”고 강조했다. 아울러 “(원화 스테이블)코인의 발행·유통·사용·환류로 이어지는 생태계를 주도적으로 설계하고, 선제적으로 구축해야 한다”고 덧붙였다. 양종희 KB금융 회장은 새해 경영계획 방향으로 ‘전환과 확장’을 제시하면서 “새로 형성되는 디지털 자산, AI 비즈니스 시장에서도 우리가 먼저 고객과 사업 기회를 확보해야 한다”고 주문했다. 연임에 사실상 성공한 임종룡 우리금융 회장도 “전사적 AX 추진으로 그룹의 AI 역량을 고도화하고 디지털 신산업 분야 미래 경쟁력도 더 강화하겠다”고 밝혔다. 아울러 임 회장은 “생산적 금융을 본격적으로 추진해 미래 성장동력을 확보하고 포용금융을 실천해 금융의 사회적 역할을 다하겠다”며 “생산적 금융은 기업금융 명가인 우리금융이 가장 자신 있게, 그리고 가장 잘 할 수 있는 분야”라고도 했다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

광주시와 전남도·무안군이 지난 십여년 간 표류를 거듭해왔던 ‘광주 민·군공항 통합 이전’ 사업에 전격 합의했다. 대통령실이 주도해 이해 당사자인 3개 지자체와 3개 정부부처 간 합의를 이끌어내면서 지역 최대 현안인 광주 민·군공항 이전이 본격 추진될 것으로 기대된다. 광주시는 17일 광주도시공사에서 열린 대통령실 주관 ‘광주 군공항 이전 전담팀(TF) 6자 협의체’에서 지난 18년간 진척이 없었던 광주 민·군공항 통합 이전 사업에 대한 합의가 이뤄졌다고 밝혔다. 이날 ‘6자 협의체’ 회의에는 김용범 대통령실 정책실장과 강기정 광주시장, 김영록 전남지사, 김산 무안군수 그리고 구윤철 기획재정부 장관, 안규백 국방부 장관, 강희업 국토부 2차관이 참석했다. 6자협의체는 ‘공동발표문’을 통해 ‘광주시·전남도·무안군은 광주 군공항 이전이 원활히 추진되는 것이 각 지역의 발전을 위한 중대한 계기가 되고, 주민들의 이익에도 부합한다는 데 뜻을 함께 했다’고 밝혔다. 이와 함께 정부는 ‘이 사업이 국가균형발전의 중요한 과제임을 확인하며, 완전한 이행을 보장하기 위해 적극 지원하고 최선의 노력을 다하겠다’고 밝혔다. 6자협의체는 먼저 무안주민 지원사업과 관련해 광주시 자체 조달과 정부의 정책적 지원 및 보조를 포함해 총 1조원을 지원키로 하고, 이 자금의 세부 조성방안을 신속하게 제시하기로 했다. 1조원 지원금은 정부가 3000억원 광주시가 1500억원을 각각 부담하고, 나머지 5500억원은 ‘기부대양여’ 차액으로 충당한다는 계획이다. 또, 전남도와 정부는 무안의 발전을 이끌 수 있도록 국가농업 AX플랫폼 구축, 에너지신산업, 항공MRO(유지·보수·정비)센터 등 첨단산업 기반 조성 및 기업 유치를 추진키로 했다. 무안국가산업단지의 신속한 지정에도 나서기로 했다. 특히, 정부는 무안국제공항을 서남권의 거점공항으로 육성하기 위해 호남지방항공청을 신설하고, 무안국제공항의 명칭을 ‘김대중국제공항’으로 변경하는 방안을 검토키로 했다. 현재 운영중인 광주공항 국내선은 호남고속철도 2단계 개통(2027년 말)에 맞춰 무안공항으로 조속히 이전하기로 했다. 이전사업의 핵심인 군공항의 경우 안규백 국방장관은 “시기는 특정할 수 없지만 최대한 신속히 무안으로 이전하는 방안을 추진하겠다”고 밝혔다. 정부는 이와 함께 원활한 군공항 이전사업 추진을 위해 재원조달 국가지원 방안 등이 포함된 ‘광주 군공항 이전 특별법’ 개정이 신속히 이루어지도록 적극 협력하기로 했다. 무안군은 정부와 광주시, 전남도의 약속 이행에 기반해 광주 군공항의 무안 이전을 위한 제반 절차의 진행에 적극 협조키로 합의했다. 정부와 지자체는 이번 합의사항이 지켜지고, 광주 군공항 이전사업 및 이전주변지역 지원사업이 신속하게 진행될 수 있도록 ‘6자 협의체’를 지속 운영키로 했다. 광주시는 이날 공동발표문을 통해 이해 당사자인 6자간 협의가 마무리된 만큼 국방부가 이르면 이달중 무안을 ‘군공항 예비이전후보지’로 지정하는 절차를 거쳐 내년 말에는 주민투표를 통해 무안이 ‘이전후보지’로 최종 확정될 수 있을 것으로 전망했다. 광주시는 또, 무안 군공항 신규 조성 비용을 산출하기 위한 용역을 통해 사업비를 확정한 뒤 매년 500억~3000억원대의 사업비를 투입해 군공항을 조성한다는 방침이다. 특히, 8조~9조원대로 추산되는 군공항 조성 사업비를 원활히 조달하기 위해 기재부가 관리하는 ‘공공자금 관리기금(공자기금)’을 지원받는 방안도 추진키로 했다. 무안이전 사업이 마무리된 뒤 남은 광주공항 부지에는 ‘광주형 실리콘 벨리’ 등을 조성해 기업을 유치함으로써 광주 발전의 원동력으로 삼겠다는 복안이다. 광주공항 부지 면적은 8.2㎢(248만평) 규모로 광주 신도심인 상무지구의 2.5배다. 광주시는 매각가격이 10조원대에 이를 것으로 예상하고 있다. 강기정 광주시장은 “광주 군·민간공항 무안 통합 이전 사업은 광주·전남의 미래를 새롭게 설계하는 대장정”이라며 “무안은 명실상부한 공항도시로, 군공항이 떠난 자리는 광주형 실리콘밸리로 조성해 명실상부한 서남권 관문공항 시대를 열겠다”고 말했다.

“도전해 달라… 실패 책임은 경영진”품질·보안·안전 등 기본에 최우선몸집 키우기보다 ‘질적 성장’ 집중‘AI 전환’ 전 구성원 생존 과제 규정 “이제 CEO의 C는 Change(변화)다.” 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO·사장)가 취임 후 처음 연 전사 타운홀 미팅에서 스스로를 ‘변화 관리 최고책임자(Change Executive Officer)’로 규정하고 강도 높은 혁신을 선언했다. 정 CEO는 16일 서울 중구 SK텔레콤 본사 수펙스홀에서 열린 타운홀 미팅에서 “빠르게 바뀌는 시장 환경에서 과거의 방식을 반복하는 것만으로는 변화를 만들 수 없다”며 “실패의 책임은 경영진이 지겠다. 구성원들은 그 안에서 과감히 도전해 달라”고 밝혔다. 정 CEO는 통신 사업의 본질을 ‘고객’으로 규정했다. 품질·보안·안전 등 기본과 원칙을 최우선에 두고 고객 신뢰를 회복하는 데 집중하겠다는 구상이다. 또 SK텔레콤은 경영 체질을 바꾸기 위해 성과 평가 기준도 손질한다. 매출과 이익의 규모를 보여주는 그간의 EBITDA 대신, 투자한 자본이 얼마나 효율적으로 수익을 냈는지를 따지는 ROIC를 핵심 지표로 삼기로 했다. 단순한 몸집 키우기식 성장보다, 실제 ‘진짜 돈이 되는 질적 성장’에 집중하겠다는 취지다. 인공지능(AI) 사업은 ‘선택과 집중’을 통해 글로벌 빅테크와의 경쟁에 나선다. AI 데이터센터 분야에서 경쟁력을 확실히 구축하고 고부가가치 솔루션으로 사업을 확장하는 한편, 제조 AI와 독자 모델 영역에서는 지속적인 전환을 통해 성과를 내겠다는 전략이다. AI 전환(AX)은 특정 조직이 아닌 전 구성원이 참여해야 할 생존 과제로 규정했다. 이를 위해 전사 AI 도구 활용, 업무용 AI 개발 체계, AX 대시보드 구축 등을 추진한다. 조직문화의 지향점으로는 ‘역동적 안정성’을 제시했다. 구성원은 변화와 도전으로 성장하고, 회사는 실패를 감내하는 견고한 기반이 되겠다는 의미다. 정 CEO는 “가치를 공유하고 실행 역량과 단단한 내면을 갖춘 드림팀이 돼야 다시 뛰는 SKT가 될 수 있다”고 했다. 정 CEO는 올해 초 유심(USIM) 해킹 사태 이후 신뢰 회복이라는 과제를 안고 선임됐다. 법조인 출신으로 그룹 내에서 법무·대외협력·거버넌스 분야를 두루 거쳤다.

삼성, 리사 수·머스크와 연쇄 회동SK, 실제 사업에 AI 적용 ‘속도전’현대차, 미래차 주도권 확보 역점LG, AI로 ‘수익 구조 재편’ 구체화우리나라 주요 그룹들이 인공지능(AI) 중심으로 내년도 사업 전략 밑그림 마련에 돌입한 가운데 긴장감이 역력하다. 올해 경제를 이끈 쌍두마차인 삼성전자와 SK하이닉스는 내년에도 둘의 연간 영업이익 총합이 200조원을 돌파할 것이라는 장밋빛 전망이 나오지만, 대내외 상황은 녹록치 않다. 고환율, 글로벌 공급망 재편 등 잠재적 악재가 적지 않다. 14일 재계에 따르면 삼성전자는 오는 16일부터 글로벌 전략회의를 열고 내년도 사업 방향과 중장기 전략을 점검한다. 주요 경영진과 해외법인장 등이 모여 전사적으로 추진하는 ‘AI 드리븐 컴퍼니(주도 회사)’ 등을 놓고 머리를 맞댄다. 반도체를 담당하는 DS 부문의 최대 과제는 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력 강화다. 소비자 제품을 담당하는 DX(디바이스경험) 부문 내 영상디스플레이(VD)·생활가전(DA)사업부는 중국 기업들의 저가 공세에 맞서 수익성 개선 대책 마련에 몰두할 전망이다. 이재용 회장은 내년 초 직접 모든 계열사 사장단을 소집한다. 이에 앞서 미국 출장 중인 이 회장은 리사 수 AMD 최고경영자(CEO), 일론 머스크 테슬라 CEO 등과 연쇄 회동한 것으로 알려졌다. AMD와는 6세대 HBM4 등 내년 AI 메모리 공급 문제를 주로 논의한 것으로 전해졌다. SK그룹은 AI를 그룹 차원의 핵심 성장축으로 삼고 실행 속도를 높이고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 지난달 초 열린 CEO 세미나에서 운영개선(OI)을 통한 본원적 경쟁력 강화 필요성을 제시했다. 또 AI 경쟁의 관건은 기술 보유 여부가 아니라 실제 사업에 얼마나 빠르게 적용하느냐에 달려 있다고 강조했다. 대한상공회의소가 이날 내놓은 ‘2026년 산업기상도’에 따르면 올해 반도체 수출은 전년 대비 16.3% 성장한 1650억 달러(약 243조 7800만원)를 기록하고 내년에도 9.1% 성장할 것으로 관측됐다. 하지만 AI 열풍을 탔던 오라클과 브로드컴이 기대에 못 미치는 실적을 발표하며 AI 버블론이 부상하는 분위기다. 업계 관계자는 “내년 AI 전략이 반도체 수출을 가르는 분기점이 될 것”이라고 말했다. 미국발 관세 리스크를 털어내는 데 주력한 현대자동차그룹은 이번 주 사장단 인사 후 경영 전략을 본격적으로 수립할 방침이다. 전기차 등 친환경차와 미래 모빌리티 분야에서의 주도권 확보를 위한 세부 실행 계획 수립에 역점을 두는 것으로 알려졌다. LG그룹도 AI를 기존 사업의 체질과 수익 구조를 재편하는 핵심 수단으로 삼고 있다. 지난 10일 구광모 LG그룹 회장 주재로 열린 사장단 회의에서 전사적 AI 전환(AX)을 포함해 그동안 강조해 온 구조적 경쟁력을 점검했다. 오는 19일에는 류재철 사장 주관으로 전사 확대경영회의를 열어 사업 전략의 실행 과제를 구체화할 예정이다. 변수는 대외 불확실성이다. 현대경제연구원은 예측 가능성은 비교적 높으나 현실화하면 해결이 어려운 ‘그레이 스완’으로 중장기 저성장 고착, 유동성 장세에 기반한 자산시장 버블 붕괴, 중국 경제 위기, 글로벌 재정 위기 위험 등을 꼽았다.

이재명 정부 첫 예산안이 ‘여대야소’ 정치 지형 속에서 2020년 이후 5년 만에 법정 처리 시한을 지키며 국회 문턱을 넘었다. 국회는 지난 2일 본회의를 열고 약 727조 9000억원 규모의 2026년 예산안을 가결 처리했다. 총지출액은 정부안 728조원에서 1000억원 감액됐다. 국회는 심의과정에서 정책 펀드와 인공지능(AI) 등 분야에서 4조 3000억원을 삭감했고, 미래 성장동력 확보와 민생 지원, 재해 예방, 지역경제 활성화 분야에서 4조 2000억원을 증액했다. 국내총생산(GDP) 대비 관리재정수지 적자 규모는 -4.0%에서 -3.9%로 소폭 개선됐다. GDP 대비 국가채무는 51.6%가 유지됐다. 주요 증액 내용을 살펴보면, 미래 성장동력 확보 분야에서 정부안보다 1조 7000억원 늘었다. 신산업 분야에서는 주민참여형 태양광 발전사업 활성화를 위해 에너지저장장치(ESS) 시설을 250개소 늘리면서 975억원이 증액됐다. 자율주행 자동차 상용화를 위한 실증도시를 새로 조성하는 데 618억원, 고정밀 완전자율운항선박 기술 개발에 222억원이 추가 투입된다. 경기 용인 반도체클러스터의 전선로와 상·하수도관, 가스관을 매설하는 지하 시설 구축에 국비 500억원이 더 지원된다. 한국과학기술원(KAIST)와 광주과학기술원(GIST) 부설 과학영재학교 설립에 126억원이 증액됐다. 한미 관세 협상의 차질 없는 이행을 위한 ‘한미전략투자공사’ 출자에 1조 1000억원이 추가로 반영됐다. 중소 조선사 선수금환급보증(RG) 특례 보증을 3000억원 추가로 공급하는 데 국비 400억원이 더 투입된다. 저출생·미래세대 지원 분야에서는 월 4만원의 친환경 농산물을 임산부 16만명에게 지급하는 데 158억원이 지원된다. 취약지역 산부인과 노후 장비 교체에 18억원을 추가로 지원해 산모의 건강 증진을 돕는다. 3년간 동결됐던 보육교사 수당을 26만원에서 28만원으로 2만원 인상하고, 0세 반 교사 1만 5000명을 추가 채용하는 데 445억원이 더 투입된다. 0~2세 기관 보육료 인상률을 3%에서 5%로 높이는 데 192억원이 더 반영됐다. 당초 중소기업 신규 재직자로 한정됐던 청년미래적금 우대형 대상에 ‘기존 재직자’와 ‘영세 소상공인’이 추가되면서 지원 규모가 10만명에서 160만명으로 늘어난다. 취약계층·민생경제 지원에 총 4000억원이 증액됐다. 지역사회 통합돌봄 국비 대상이 모든 지방정부로 확대된다. 최중증 장애인 대상 돌봄 강화에 94억원이 추가 편성됐다. 이에 따라 장애인 활동 지원사 가산 급여가 3000원에서 3300원으로 10% 인상된다. 생계가 어려운 위기가구에 먹거리와 생필품을 제공하고 사회복지 상담과 연계하는 ‘먹거리 기본 보장 코너’ 지원 기간을 8개월에서 연중 내내로, 규모를 130개소에서 250개소로 확대하는 데 24억원이 추가 투입된다. 의료체계도 더 강화된다. 지방의료원 의료인력 인건비 지원 단가를 기존 과목당 6억원에서 7~8억원으로 확대하는 데 170억원이 추가 편성됐다. 권역외상센터 2개소에 헬기 계류장을 구축하는 데 45억원, 진료권 기반 실태조사에 3억원의 예산이 더 반영됐다. 자살예방센터 전담 인력 확충과 범정부 자살대책추진본부 신설을 통한 자살 예방 컨트롤 타워 구축에 20억원이 투입된다. 생계비를 더 절감할 수 있도록 대중교통 정액 패스 이용 한도(월 20만원)를 폐지하고, 비수도권·3자녀·저소득층 가구에 대한 지원을 강화하는 데 305억원이 추가 반영됐다. 서민의 이자 부담 경감을 위해 햇살론 특례 보증 금리를 15.9%에서 12.5%로, 사회적배려대상자는 9.9%까지 인하하는 데 국비 297억원이 더 투입된다. 국민 안전과 안보를 강화하는 데 6000억원이 증액됐다. 국가정보자원관리원 화재를 계기로 국가 전산망 신속 복구 등 재난 대응력 향상에 4000억원이 더 반영됐다. 충북 오송·서울 이태원 참사 피해자 회복을 지원하고 현장 경찰관·소방관의 트라우마 극복을 위한 진료비와 상담비를 지원하는 데 47억원이 추가 투입된다. 사이버 공격 예방·탐지·분석 등 해킹 바이러스 대응 체계를 고도화하는 데 145억원, 정보보호 공시제도 강화에 77억원이 증액됐다. 국방·보훈 분야에서는 군인의 휴일 당직근무비가 6만원에서 일반 공무원 수준인 10만원으로 4만원 인상된다. 장기 근속자 대상 건강검진비 20만원(격년)이 추가 지원된다. 방위력 강화를 위해 정찰 위성 임무 수행을 위한 운용센터 조기 구축에 106억원이 투입된다. 해병대 K2 전차 신규 도입 착수금(총 사업비 4000억원)을 비롯해 내년 K2 전차 사업비로 총 3549억 700만원이 편성됐다. 참전명예수당을 1만원씩 더 인상하는 데 192억원이 반영됐다. 지역경제 활성화에 1조 6000억원이 증액됐다. 인구감소지역 대상 농어촌 기본소득 시범사업 지원 지역을 7곳에서 10곳으로 확대하는 데 637억원이 추가 편성됐다. 국회 심사 과정에서 추가된 지역은 전남 곡성, 충북 옥천, 전북 장수 3곳이다. 나머지 7곳은 경기 연천, 강원 정선, 충남 청양, 전북 순창, 전남 신안, 경북 영양, 경남 남해다. 지역거점 인공지능 전환(AX)을 지원하는 데 756억원이 증액됐다. 인공지능(AI) 메타팩토리 구축, 협업지능 피지컬 AI 지원에 367억원(전북), 초정밀 제어 특화 물리지능행동모델(LAM) 지원에 267억원(경남), 모두의 AI 플랫폼과 AI 실증도시 지원에 57억원(광주), 첨단 바이오 제품 표준 AX 제조 공정 지원에 40억원(대구), 권역별 특화형 AX 관련 사업 기획비로 25억원(충청·강원·제주)이 추가 편성됐다. 위기 산업으로 떠오른 석유화학·철강 분야 기업에 이차보전을 지원하는 데 67억원, 지방정부 고용안정 패키지 지원에 250억원이 더 투입된다. 사회간접자본(SOC) 예산도 국회 심사과정에서 대폭 증액됐다. 호남고속선 증편을 위한 변전소 증설을 조기에 추진하는 데 100억원, 서대전~회덕 구간 고속도로 확장에 23억원, 낙동강 유역 취수원 다변화에 44억원, 취양수시설 48개소 조기 준공에 90억원이 추가 배정됐다. 지역구 의원들의 표심 관리를 위한 지역 현안 사업 예산도 1조 2000억원 더 얹어졌다. 정부는 세출 예산의 75%를 내년 상반기에 배정해 조기 집행에 나설 계획이다.

최근 들어 여러 산업분야에서AX(AI Transformation·인공지능 전환)를 도입하겠다고 선언하며 해당 분야에 막대한 투자를 아끼지 않고 있다. 여기에 디지털 및 인공지능 전환이 상대적으로 느린 건설산업에서도 DX를 넘어 AX로의 변화를 추구하는 목소리가 높다. 건설현장에 노동 인력 유입 축소로 인한 인건비 상승, 숙련도 저하 문제가 대두되고 있는 요즘, ‘AX로의 전환’이라는 선언은 분명 반길 만한 일이다. 하지만 한편으로는 “DX(Digital Transformation·디지털 전환)도 아직 요원한데 AX를 이야기한다고?”라는 의구심도 많이 있다. 과연 건설산업의 DX, AX는 어떤 수준이고 어떠한 방향으로 가야 하는지 연재를 통해 짚어보고자 한다. 건설산업은 수주에서부터 착공, 시공, 준공 이후 사후관리까지 한 프로젝트의 생애주기가 매우 길고 이해관계자들이 복잡하게 얽혀 있다. 또한 인허가 절차가 길고 다양하며 변수가 많아 설계변경이 잦고 이에 따른 공사비 변경, 공사기간 연장 등 계약변경과 분쟁도 종종 발생한다. 따라서 이 수많은 변수에 대한 기록관리가 무엇보다 중요하다. 과거에는 이런 기록관리를 위해 현장 사무실에 캐비닛을 병풍처럼 배치하고 그 안에 빼곡히 서류 파일을 종류별로 넣어 관리했다. 하지만 이후 PMIS(Project Management Information System·현장 관리 정보 시스템)를 도입하면서 발주처, 감리, 시공사, 협력사 등이 하나의 서버에 접속하여 기록과 정보를 공유하고 업데이트 하는 등 효율적인 정보, 자료 관리가 가능해졌다. 그리고 프로젝트가 종료되면 회사별로 필요에 따라 기록된 자료들을 자신들의 서버로 이관하여 관리했다. 하지만 모든 현장에 PMIS와 같은 시스템을 적용하기에는 비용적인 부담과 보안상 이유로 도입할 수 없는 경우가 있다. 따라서 건설사에서는 자체적으로 프로젝트 매니지먼트(Project Management)를 위한 그룹웨어나 별도의 시스템을 도입하여 활용하는 등 방대한 자료를 효과적으로 관리하는 방법을 보유하고 있다. ●“건설회사의 AX, 한 번에 뛰어넘을 수 없다” 이제 건설회사마다 AX를 도입하자고 한다. 이때 위에 언급한 PM 시스템이나 PM 플랫폼과 같은 인프라에 방대한 자료들이 어떠한 형태로 저장되어 있는지를 찾아보게 된다. 일찍이 미래에 대한 혜안이 있었던 회사들 혹은 상대적으로 자금력이 있어서 관리 시스템에 과감한 투자를 했던 기업들은 ERP 시스템을 기반으로 많은 자료들을 디지털 데이터화해서 관리했다. 하지만 아직도 많은 회사들은 여전히 파일 형태로 저장해서 서버로 이관해 두거나 혹은 자료를 스캔하여 PDF 형태로 보관하고 있다. 이 상태에서 AX를 도입하자고 하면 자료를 제대로 활용하지 못해 소기의 목적을 달성하기 어렵게 된다. AX의 최종 목적은 축적된 디지털 데이터를 가공, 편집, 활용하여 기존에 없던 새로운 결과물을 사용자에게 제공하여 의사결정을 돕는 데 있다. 하지만 데이터가 아날로그 형태로 저장되어 있다면 아무리 훌륭한 AI기반의 에이전트가 일을 하려고 해도 제대로 된 정보를 수집할 수 없으니 무용지물이 된다. 그렇기 때문에 AX를 도입하기 위해서는 DX가 반드시 선행되어야만 한다. ●“정보를 다루는 패러다임의 변화” 몇 년 전 디지털 전환이 화두로 떠오르면서 회사에 DX를 도입하면 뭔가 업무의 혁신이 일어날 것만 같았다. 많은 회사들이 ERP(Enterprise Resource Planning, 전사적 자원관리)를 도입하면서 기업 내의 생산, 물류, 재무, 회계, 인사 시스템을 통합했고 특히 건설회사에서는 공사, 노무, 장비, 자재, 경비 등 복잡하고 다양한 업무를 하나의 플랫폼에 담아 실시간으로 데이터를 입력하고 모니터링 할 수 있도록 했다. 이 과정에서 실무자들의 무수한 반발이 있었다. “아니, 예전에는 그냥 출력물에 수기로 서명하면 됐는데 이 수많은 빈칸에 ‘데이터’를 다 입력하라고요?” 당시에는 이러한 절차들이 단순히 위에서 한눈에 무언가를 쉽고 빠르게 파악하고 감시하기 위한 목적이라고 생각했다. 하지만 시간이 흐르고 수많은 입력 데이터들이 차곡차곡 쌓여 빅데이터가 되기 시작하면서 별것 아닌 것 같았던 데이터가 힘을 갖게 되었다. 나이키의 경우 재고 관리에 골머리를 앓고 있었는데 ERP를 성공적으로 구축하면서 디지털화된 데이터를 활용, 판매 및 재고 데이터, 소비자 트렌드 데이터를 분석하여 수요 예측 정확도를 획기적으로 높이고 재고를 효율적으로 관리할 수 있게 됐다. P&G의 경우 전 세계 수많은 지사와 브랜드를 보유하고 있었지만 각각 다른 시스템을 사용하고 있어 통합 데이터 관리가 불가능했으나 모든 사업장에 표준화된 ERP를 도입하면서 각 사업장의 성과를 실시간으로 비교 분석할 수 있는 ‘비즈니스 스코어카드’ 시스템을 구축했다. 이후 실시간으로 글로벌 데이터를 확인하고 즉각적인 의사결정이 가능했으며 불필요 업무를 제거하여 생산성을 높이는 등 수십억 달러의 비용을 절감할 수 있었다. 여기까지는 디지털 전환으로 얻게 된 효과라고 한다면 앞으로 AI agent가 데이터를 활용하여 편집, 가공, 생산하는 결과물은 누구도 예측하기 어렵다. 즉, 회사도 알지 못했던 새로운 시장을 발견할 수도 있고 그동안에는 단순히 리스크를 찾아 위험을 줄이는 대응책을 마련했다면, 앞으로는 아예 그 리스크를 제거할 수도 있을 것이다. AX는 그야말로 정보를 다루는 데 있어 Quantum Jump가 될 것이며 이를 위해서는 기초 데이터를 모으는 계단식 준비과정이 차근차근 꾸준히 이루어져야 한다.

우리은행이 금융권 최초로 인공지능(AI) 기반 ‘개발 지원 플랫폼’을 구축하며 디지털 전환(AX, AI Transformation)에 속도를 내고 있다. 내부 표준 코드를 학습한 AI가 자동 코딩과 오류 수정 등을 지원해 개발 생산성과 품질을 동시에 높인다는 구상이다. 우리은행은 지난달 27일 ‘AI 개발 지원 플랫폼’ 구축을 완료하고 전사 운영을 시작했다고 7일 밝혔다. 이번 사업은 우리금융지주의 ‘미래동반성장 프로젝트’에서 제시한 AI 기반 경영시스템 대전환의 핵심 과제로, 신상품·신사업 개발 대응력을 높이고 IT 인력의 업무 효율을 강화하는 것이 목적이다. 이 플랫폼은 우리은행이 자체 축적한 내부 표준 코드를 학습한 AI를 기반으로 △코드 자동완성 △오류 수정 △코드 설명 △구조 개선 기능을 제공한다. 특정 언어나 업무에 제한받지 않고, 부서별 업무 특성에 맞는 AI 환경을 구현해 다양한 개발 업무에 활용할 수 있다. 아울러 프롬프트(명령어) 표준화를 통해 초급 개발자나 외부 인력도 손쉽게 AI를 활용할 수 있도록 했다. 개발 도구용 확장 기능과 웹 기반 채팅(WebChat)을 제공해 기존 개발 흐름을 유지한 채 AI 지원을 받을 수 있다. 관리자 포털을 통해 학습 데이터 및 프롬프트를 관리하고 서비스 모니터링이 가능해 AI 운영의 효율성도 높였다. 우리은행은 이번 시스템을 통해 AI가 실시간으로 보안 코딩과 내부 표준을 준수하도록 지원함으로써 개발 효율성, IT 품질, 보안 수준을 모두 끌어올릴 계획이다.

우리는 지능형 기술이 일상을 변혁시키는 시대의 변곡점에 서 있다. 지금 우리 사회가 직면한 가장 큰 과제는 인공지능(AI)이 대변하는 과학 진보와 인간 존엄 사이에서 균형을 찾는 것이다. 어제 서울 중구 신라호텔에서 열린 ‘2025 서울미래컨퍼런스’는 그런 시대적 고민을 깊게 나눈 자리였다. 10회째인 이번 행사에서는 ‘인간 중심 AI 전환’에 대한 국내외 전문가들의 관심이 뜨거웠다. AI가 가져올 변화의 폭과 속도는 문자 그대로 혁명적이다. AI 기반의 도시 혁신 모델인 ‘AX시티’에서는 교통사고나 침수·화재 같은 안전사고를 사전에 예측해 해결할 수 있다. 시민 개개인에 특화된 AI 서비스를 제공하는 미래가 빠르게 현실로 다가오고 있다. 로봇 의수부터 휴머노이드까지 인간과 기계의 경계는 점점 모호해진다. 교육을 비롯한 생활 전반의 환경도 급변하고 있다. 도제식 전수가 전부였던 판소리 같은 전문 교육 영역도 AI 플랫폼이 간단히 문턱을 낮췄다. 기업과 산업 현장에서의 AI 기술 도입 속도는 아찔하다. 6G 등 초저지연 통신과 결합할 초연결 도시에서는 AI 융합 방식의 ‘지능형 네트워크’가 스스로 상황을 판단하고 최적화된 서비스를 제공한다. 자율 목표를 수행하는 ‘에이전트 AI’ 도입으로 기업 업무 혁신의 새로운 전기도 마련되고 있다. 그러나 기술적 진보가 인간의 행복과 존엄을 보장할 수는 없다. AI가 인간의 일자리를 대체하면서 유발되는 사회적 갈등, 알고리즘에 의한 차별과 편견, 개인정보 침해와 감시사회로의 전락 등은 반드시 해결해야 할 과제들이다. 특히 디지털 격차에 따른 사회적 약자의 소외 문제는 우리 사회에 기술 발전의 짙은 그늘로 드리워질 우려가 크다. ‘AI 3대 강국’ 도약을 선언한 정부는 AI 특화 시범도시 사업 예산을 편성하고 AI 생태계 조성과 규제 개선을 통해 기술 경쟁력 확보에 나서고 있다. 기술 개발뿐 아니라 AI 윤리 가이드라인 수립과 사회적 안전장치 마련에도 같은 수준의 관심을 기울여야 한다. AI는 생산성을 높이지만 일자리 감소와 감시사회로 이어질 위험성도 크다. ‘AI의 두 얼굴’에 선제적으로 대응할 지혜가 절실하고 다급한 시점이다. AI 시대에 필수적인 창의성과 비판적 사고력, 소통 능력과 윤리의식을 두루 갖추려면 지식 전달 위주인 기존 교육체계의 전환도 필수적이다. AI 대전환 시대의 성패는 기술을 얼마나 인간다운 방식으로 활용하느냐에 달렸다. 서울미래컨퍼런스에서 제시된 비전이 기술혁신을 넘어 모든 시민이 존엄하게 누릴 미래 사회의 든든한 로드맵이 되기를 기대한다.

최근 금융지주 회장들이 인공지능(AI)에 푹 빠졌다. 특히 AI 에이전트(비서)가 고객의 편리성을 높이는 한편, 금융사 직원을 대신할 일손이 돼 인력 효율화에 일조할 것이라 기대하고 있다. 6일 금융권에 따르면 KB국민·신한·하나·우리·NH농협금융 등 5대 금융지주는 모두 AI 에이전트의 업무 도입을 추진하고 있다. 각 사 회장의 AI 기반 경영 의지가 반영돼 있다. AI 에이전트는 사용자의 지시, 주변 환경 등 상황을 능동적으로 파악해 자율적인 의사결정과 행동을 수행할 수 있는 인공지능 시스템이다. 챗 지피티(Chat GPT)가 생성형 AI라면 AI 에이전트는 행동형 AI다. 단순히 사용자의 질문에 반응을 출력하는 게 아니라 목적을 파악해 스스로 문제를 해결해 ‘비서’라는 이름이 붙었다. 나아가 사람의 개입 없이 특정 작업을 수행하는 것도 가능해 회장들의 입장에선 ‘방대한 데이터 처리가 가능한 능동적인 직원’을 두는 셈이다. 임종룡 우리금융 회장은 최근 직접 언론 브리핑에 나서 ‘AI 기반 경영시스템 대전환’에 나서겠다고 천명했다. 임 회장은 “세계 모든 데이터의 50% 가량이 금융에 집중돼 있어 AI를 도입하기에 적합한 분야로 판단했다”며 “전체 은행의 업무 부문 700여 개 중 AI를 적용할 수 있는 업무는 190개로 분석했고, 이중 50개에 우선적으로 적용하려 한다”고 밝혔다. 특히 AI 에이전트를 기업여신에 먼저 도입해 서류 등록부터 사후 관리까지 하겠단 방침이다. 양종희 KB금융 회장은 전 임직원이 AI 에이전트를 실질적인 업무 파트너로 활용하는 조직문화를 정착시키겠단 목표를 세웠다. KB금융은 프라이빗뱅커(PB) 에이전트와 기업금융전담역(RM) 에이전트를 시작으로 영업 현장뿐 아니라 본부, 관리 영역 전반에 단계적으로 AI 에이전트를 도입할 계획이다. 진옥동 신한금융 회장은 최근 그룹 ‘AX(AI 전환)·디지털부문’ 조직을 신설하고 은행에도 ‘AX 혁신그룹’을 뒀다. 진 회장은 하반기 경영 키워드를 AX로 잡고, AI 에이전트의 업무 접목을 추진하는 등 이 분야에 큰 관심을 보였다. 그는 지난 8월 말 금융 담당 애널리스트들을 초청했을 때도 “AI 에이전트는 단순한 기술 과제가 아니라 금융 본연의 기능을 재편하고 고객 중심의 새로운 가치를 창출할 수 있는 핵심 동력”이라며 이에 기반한 금융 생태계 구축에 최선을 다하겠다고 했다. 이찬우 농협금융 회장도 지난 1일 서울 중구 본사에서 ‘DT(디지털전환)추진 최고협의회’를 열고 “AI가 인간을 단순히 보조하는 수단을 넘어서 스스로 판단하고 실행하는 AI 에이전트 단계로 진화하고 있다”며 신속한 대응을 위한 전사적 준비와 실행을 당부했다. 하나금융연구소는 올 들어 ‘나의 완벽한 비서 AI 에이전트’ 보고서를 내고 핵심 기술 확보, 고객 니즈 충족, 신뢰 확보 등을 성공 요건으로 꼽고 주요 기업들의 개발 동향을 짚었다. 하나금융은 기술 모니터링을 진행하면서 AI 에이전트 업무 적용을 검토하고 있다. 함영주 하나금융 회장 역시 AI 인재 양성에 공을 들이며 AI를 미래 먹거리로 삼겠단 계획이다.

국민체육진흥공단은 2일 국민이 체감할 수 있는 공공서비스 강화를 위해 인공지능(AI)을 중심으로 한 전사적 업무 혁신에 나선다고 밝혔다. 이를 위해 ‘인공지능 전환(AX)’을 위한 맞춤형 과제 발굴과 이를 실현하기 위한 전략 및 로드맵을 담은 ‘인공지능 전환(AX) 전략계획’을 수립해 추진한다. 또 AI 전환 가속화를 위한 공통 인프라의 단계적 도입과 AI 윤리 등에 대한 체계적 리스크 관리를 위한 제도도 함께 마련한다. 이를 토대로 AI 친화적 데이터 및 서비스 아이디어를 선별하고 구체화해 스포츠계 공공서비스 영역에서 혁신적 변화를 선도할 계획이다. 체육공단은 AI 인프라 구축을 최우선 과제로 삼고 AI 활용 우수사례 발굴을 통한 데이터 기반 행정 능력 강화를 위해 임직원 대상 ‘데이터 활용성과 공모전’을 개최하는 등 정부 AI 정책에 선제적으로 대응할 계획이다. 하형주 이사장은 “국민이 체감할 수 있는 공공서비스를 창출하고 혁신적 데이터 기반 행정업무 환경 조성을 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.

한국남부발전은 14일 ‘AI디지털본부 비전 발표회’를 열고 “AX KOSPO, Better Life” 비전을 선언하고 인공지능(AI)를 통해 새로운 가치를 창출하는 추진 전략을 발표했다. 남부발전은 이날 발표회에서 AI 기술을 활용한 전사적 AX(AI Transformation)를 추진, ‘본업 가치 Up’, ‘같이 가치 Up’, ‘미래 가치 Up’이라는 3대 핵심 가치 달성 의지를 밝혔다. 이를 위해 ▲최첨단 무재해 지능형 AX 발전소 구축 ▲AI 기반 서비스로 AI 라이프 혁신 ▲창업 및 기업육성을 통한 AI 생태계 조성 기여 ▲AI 고속도로 구현을 통한 모두의 AI 실현 등 4가지 전략 과제와 13개 세부 추진 과제를 제시했다. 남부발전은 신정부의 AX 정책을 적극적으로 이행하며 발전산업 AX를 선도하는 데 발 빠르게 움직이고 있다. 이미 지난 6월 5일, 직제 개편을 통해 디지털인프라실을 AI 디지털본부로 격상하며 강력한 추진 기반을 마련했다. 특히 공공기관 최초로 자체 생성형 AI를 구축하고 다양한 AI 서비스를 개발하는 등 기술 혁신을 주도하고 있다. 또한, RPA(로봇 프로세스 자동화) 기반 AI 사원을 가상조직인 K-프로봇팀에 배치해 총 126개 업무를 자동화하는 등 발전산업 분야 AI 기술을 선도하고 있다. 더불어, 남부발전은 AI기술 도입 및 확대를 위해 내년까지 300억원 규모의 투자를 진행하고, 향후 5년 내 AI 전문인력 100명을 양성할 계획이다. 김준동 남부발전 사장은 “범국가적인 인공지능 대전환 정책을 적극적으로 이행하기 위해 경영 효율성과 공공 가치를 바탕으로 발전산업 전 분야에 AI 기술을 전략적으로 접목할 것”이라고 밝혔다.

지난 1일 GS타워서 ‘AI 에이전트의 현재와 미래’ 주제로 개최MS 본사 코파일럿 리더와 GS그룹 미소 개발 리더 한자리에 외부 기업·학계 참여 비중 70%… 기술 교류와 협력 생태계 확대 허태수 GS 회장, AI 혁신위원회 위원장으로 국내 AI 협력 힘 보태 GS그룹은 지난 1일 서울 강남구 역삼동 GS타워에서 ‘제3회 GS 젠AI 커넥트 데이(GenAI Connect Day)’를 개최했다고 3일 밝혔다. 이날 행사는 ‘AI 에이전트의 현재와 미래’를 주제로, 국내외 전문가들이 참여해 AI 에이전트 기술에 대한 최신 동향을 공유하고 발전 방향을 논의했다. AI 에이전트는 사람의 개입 없이도 특정 작업을 자동 수행하는 인공지능 시스템이다. 최근 기업들이 업무 효율화와 사업 혁신을 위해 AI 기술을 적극 도입하면서 AI 에이전트에 대한 관심도 높아지고 있다. 행사에는 GS그룹의 독자적인 AX(AI Transformation) 플랫폼 ‘미소’(MISO)를 개발한 김진아 상무와 허영수 프로젝트 리더를 비롯해 마이크로소프트 본사 코파일럿 프로젝트 총괄 클레어 백, 미국 AI 스타트업 아티큘8(Articul8)의 크레이그 도든과 에드워드 공, 이경록 브레인크루 대표 등 기업의 AX와 AI 에이전트 기술을 선도하는 전문가들이 연사로 참여했다. GS 젠AI 커넥트 데이는 지난해 2월과 9월에 이어 이번이 세 번째다. GS그룹은 기업 간 AI 기술 협력 생태계 구축을 목표로 참석 대상을 그룹 계열사 임직원에서 외부 기업 및 학계 관계자까지 확대했다. 전체 참석자 150여명 중 약 70%에 해당하는 110명이 외부 참가자였으며, 참석 희망자가 실제 참석 인원의 두 배를 웃도는 등 높은 관심을 보였다. 행사는 GS그룹의 디지털 혁신 전담 조직인 52g(5pen 2nnovation GS)가 주관했다. 과거 AI 논의가 개념적 접근이나 거시적 전략에 그쳤던 것과 달리, 이번 행사는 실제 적용 사례와 실행 가능한 노하우를 중심으로 구성됐다. 또한, AI 관련 실무자 간 네트워킹을 강화하고 협업 기회를 넓히는 데에도 방점을 뒀다. GS그룹은 전사 차원의 디지털 전환과 AI 기술 내재화를 위해 AX 전략을 추진하고 있다. 최근에는 AX 플랫폼 미소를 출시하고, 그룹 해커톤을 정례화하는 등 실질적인 변화 기반을 마련하고 있다. 이와 함께 대내외 기술 투자와 교류 활동도 활발히 진행 중이다. 한편, 허태수 GS그룹 회장은 지난 3월 한국경제인협회가 출범한 ‘AI 혁신위원회’의 초대 위원장으로 취임했다. 허 회장은 “AI 기술은 한국 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 동력이며, 산업 전반에 AI를 접목한 혁신이 시급하다”고 강조해 왔다. 이런 인식은 GS그룹이 AI 협력과 교류의 장을 마련한 배경이기도 하다. GS그룹 관계자는 “AI 기술은 더 이상 선택이 아닌 생존 전략”이라며 “앞으로도 기업 간 협력과 기술 교류의 기회를 지속적으로 확대해 가며 AI 생태계 발전에 기여하겠다”고 말했다.

GS그룹이 지난 1일 서울 강남구 GS타워에서 ‘인공지능(AI) 에이전트의 현재와 미래’를 주제로 ‘제3회 GS GenAI 커넥트 데이’ 행사를 열었다. AI 에이전트는 사람이 개입하지 않아도 특정 업무를 자동으로 수행하는 AI 시스템으로, 기업의 업무 효율화와 사업 혁신을 이끌 기술로 주목받고 있다. 이번 행사에는 GS그룹 계열사 임직원을 비롯해 외부 기업·학계 등 150여명이 참석한 가운데 GS그룹의 독자적인 AX(AI 전환) 플랫폼 ‘미소’를 개발한 김진아 상무와 허영수 프로젝트 리더를 비롯해 클레어 백 마이크로소프트(MS) 본사 코파일럿 프로젝트 총괄 등 기업의 AX와 AI 에이전트 기술을 선도하는 전문가들이 연사로 나섰다. GS그룹은 전사 차원의 디지털 전환과 AI 기술 내재화를 위해 AX 전략을 강화하며 대내외 기술 투자와 교류 활동도 활발히 진행하고 있다고 밝혔다. 앞서 지난 3월에는 허태수 GS그룹 회장이 한국경제인협회 ‘AI 혁신위원회’의 초대 위원장으로 취임했다.

SK그룹은 지경학적 위기 심화 등 초불확실성의 시대를 이겨 내는 동시에 미래 성장동력을 확보해 국가 경쟁력 강화에 앞장서겠다는 포부를 갖고 있다. SK이노베이션은 인공지능(AI) 시대의 핵심 인프라인 초대형 데이터센터 운영에 필요한 에너지 솔루션 사업에 진출한다. 이를 위해 지난 11일 서울 종로구 SK서린빌딩에서 싱가포르의 데이터센터 인프라 기업인 BDC와 업무협약(MOU)을 체결했다. BDC는 아시아태평양 지역에서 총 1GW 규모의 초대형 데이터센터들을 개발·운영해 온 유수의 글로벌 데이터센터 기업이다. SK C&C는 이달부터 사명을 ‘SK AX’로 변경하고, AI 기술로 고객 혁신을 이끄는 ‘AX서비스 파트너’로 변신한다. AI를 통한 업무 혁신과 생산성 향상을 목표로, 기존 정보통신기술(IT) 서비스 역량을 AI 중심으로 재정의하고 ‘AI 퍼스트’ 방법론을 추진하고 있다. 2027년까지 전사 생산성 30% 이상 향상과 글로벌 Top 10 AX 서비스 기업 도약을 목표로 하고 있다. SK AX는 AI를 고객의 비즈니스 경쟁력과 산업 현장 혁신을 이끄는 핵심 수단으로 삼는다. 이를 위해 업무 방식과 조직, 시스템 전반을 AI 중심으로 재설계하고 인간과 AI가 협업하는 환경을 구축해 맞춤형 AI 서비스와 업무 혁신을 동시에 추진한다.

소비쿠폰 8월 지급… 유흥업종 제외인구소멸지역 84곳 주민 2만원 추가지역화폐 발행액 29조원 역대 최대 고효율 가전 구매시 10% 할인·환급건설경기에 2.7조… AI·신재생 1.2조 이재명 정부의 첫 추가경정예산(추경)은 ‘경기 진작’, 그중에서도 ‘소비 활성화’에 포커스가 맞춰졌다. 20조 2000억원 중 3분의2 수준인 15조 2000억원(75.2%)이 경기 활성화에 집중적으로 투입되고 이 중 11조 3000억원(73.7%)이 국민 소비를 늘리는 데 쓰인다. 올해 0.8%로 예고된 국내총생산(GDP) 성장률을 1%대까지 끌어올리는 ‘진짜 성장’을 이루려면 재정 투입을 통한 소비 확대가 가장 효과적이란 판단에서다. 19일 기획재정부에 따르면 15만~50만원 소비쿠폰은 8월 중 지급이 완료될 것으로 보인다. 유흥·사행 업종 등을 제외한 대부분 사업장에서 사용이 가능할 전망이다. 인구감소지역 84곳 주민에게는 1인당 2만원이 추가로 지급된다. 소비쿠폰 지급 총액은 13조 2000억원으로 추산됐다. 국비로 10조 3000억원, 지방비로 2조 9000억원을 충당한다. 이재명 대통령의 중점 사업인 지역사랑상품권(지역화폐) 발행액은 역대 최대인 29조원으로 늘어난다. 국고 지원액은 6000억원 편성됐다. 1차 추경 4000억원을 더해 올해만 1조원이 지원된다. 지역별 지역화폐 할인율도 기존 7~10%에서 7~15%로 확대된다. 인구감소지역 84개 시군구에 15% 혜택이 적용된다. 가전제품 구매 비용도 10% 할인한다. 내수 소비를 진작하는 동시에 새 제품 사용을 늘려 전력 소비량을 줄이겠다는 취지다. 냉장고·에어컨·세탁기·전기밥솥·TV·식기세척기·의류건조기 등 에너지 효율 등급제가 적용 중인 11개 품목을 대상으로 30만원 한도 내에서 10%를 환급(리펀드)해 줄 방침이다. 240만명 선착순이며 투입 예산은 총 3261억원이다. 숙박·영화 관람·스포츠 시설 등 5대 분야에선 778억원을 들여 할인쿠폰 780만장을 지급한다. ▲숙박 1박당 2만~3만원 할인 ▲영화 1회당 6000원 할인 ▲기초연금 수급자, 스포츠 시설 5만원 할인 ▲미술관 1회당 3000원 할인 ▲공연 1회당 1만원 할인 등이다. 중소기업 근로자 대상 휴가비 지원 인원을 기존 6만 5000명에서 15만명으로 늘려 국내 관광 활성화도 꾀한다. 휴가비는 기업이 10만원, 근로자가 20만원을 내면 정부가 10만원을 추가로 지원한다. 건설 경기 활성화에는 2조 7000억원이 투입된다. 자금 조달이 어려운 사업장에 특별 보증과 정부 출자 리츠를 통해 총 3조원 규모의 유동성을 지원한다. 경영난을 겪는 지방 건설사를 위해 2028년까지 준공 전 미분양 주택 1만호를 분양가격의 50% 수준으로 매입한다. 준공 후 매입 가격에 이자를 더해 되파는 ‘환매 조건부’ 방식이 적용된다. 국립대와 병영 시설 등 국공립 시설에 대한 개보수 작업도 추진한다. 이 대통령이 ‘성장 동력’으로 지목한 인공지능(AI) 등 신산업과 적극 육성을 약속한 신재생에너지 분야에는 1조 2000억원을 추가 투자한다. AI 사용 확산을 위해 AI 전환(AX) 지원 예산으로 1715억원을 신규 편성했다. 총사업비는 1조원대다. 국산 신경망처리장치(NPU) 조기 상용화를 위한 연구개발(R&D)에도 300억원을 지원한다. 발전사업용 태양광 설치 비용에 대해선 80%까지 300억원 한도로 1.75% 저리 대출을 진행한다. 주택과 건물에 태양광 발전 설비를 구축하면 설치비의 40%를 지원한다.

역사를 가르는 기준인 BC와 AD에서 BC가 무엇의 약자인지는 대부분 알지만 AD의 원래 단어 ‘anno Domini’를 기억하는 사람은 적다. 이는 라틴어로 ‘그리스도의 해’라는 뜻이다. 역사에 0이라는 연도는 없으니, 주후로 번역하지만 본래 뜻은 ‘주의 해’이다. 왜 우리는 이 시점을 전후로 인류의 역사를 구분할까. 그것은 전쟁과 폭력, 황금이 지배하던 시대를 사랑이 통치하는 시대로 전환하는 존재가 나타났기 때문이다. 카를 야스퍼스처럼 예수라는 인물 하나에 집착하지 않고 이 시기의 전환사적 의미를 설명하는 사람도 있다. 그는 BC 900년부터 BC 200년 사이를 ‘축의 시대’(Axial age)로 명명한다. 이 시기 인류의 사유가 가장 신비로운 도약을 해 역사를 전환시키는 회전자의 시대가 됐다는 것이다. 실제 동서양의 종교와 철학은 이때 가장 비약적인 성장을 했다. 중국에는 공자, 노자, 맹자, 묵자가 나타나 인간다움과 덕을 설파했고 이스라엘에서는 예레미야, 엘리야, 아모스, 이사야 같은 16명의 선지자가 등장해 예수의 탄생과 새로운 세상을 예언했다. 인도에서는 싯다르타, 그리스에서는 소크라테스와 플라톤이 출현했다. 이들은 한결같이 폭력과 야만의 시대를 접고 사랑과 정의가 통치하는 새로운 세상을 제시했다. 신비로운 일이었다. 아무리 보아도 그것은 상상력으로 될 일이 아니었다. 시대의 한계를 뛰어넘는 사상이 인류의 눈을 사로잡았다. 인간이 전쟁에서 전사하거나 일상에서 살인 같은 타살로 생을 마감하고, 오직 폭력과 힘이 지배하던 시대에 ‘서로 사랑하라. 내가 너희를 사랑한 것같이 너희도 서로 사랑하라’며 자신의 몸을 내어 준 것은 신비한 서막이었다. 인류의 사유가 이 시대 가장 비약적인 발전을 했고, 우리는 그 시대의 사유를 넘어선 적이 없다는 야스퍼스의 말에 나는 동감한다. 달나라를 지나 화성을 왕복하는 오늘날에도 세계인구 중 18억명은 지난 일요일 교회에 나가 축의 시대에 잉태된 말씀에 자신을 비추어 반성하고, 회개했다. 더러는 눈물을 흘리며 새롭게 태어났다고 말했을지도 모른다. 15억 무슬림은 금요일 모스크에 가서 엎드렸으며, 힌두교도 10억명은 만디르, 불교도 5억명은 사찰에 가서 저 시대의 사유 앞에 통회했을 것이다. ‘축의 시대’라 하지 않을 수 있을까. 축의 시대에 잉태된 신비 중의 하나가 우리에게 문화로 남아 다가왔다. 역사적으로 예수의 탄생 날짜가 다르다거나, 젊은이들이 크라이스트(Christ) 없는 모임(massa)으로 크리스마스(Christmas)를 즐기고 있다는 비판에도 나는 정신적, 문화적으로 이 절기를 존중한다. 우리가 다시 사랑을 시작하고 회복할 때라는 의미에서 말이다. 계엄 선포와 해제, 그리고 탄핵이라는 엄혹한 시기에도 우리는 무릎을 꿇고 근원적 사랑을 회복할 필요가 있다. 욕망과 분노로 세상의 판을 깰 수는 있으나 그것을 발전시키기는 어렵다. 대학 때 시위에 참가하기 전 친구들과 이런 말로 서로에게 분노를 주입시킨 적이 있었다. ‘사랑할 것을 사랑하기 위해서는 미워해야 할 것을 철저하게 미워해야 한다’고. 그리고 나 역시 지난 번 탄핵 때는 촛불을 들고 광화문에 나가 밤을 새웠다. 그것으로 정권교체가 됐고 그 이후의 시대를 보았으며 지금은 다시 ‘국민의힘에는 국민이 없고, 더불어민주당에는 민주가 없으며, 조국혁신당에는 조국이 없다’는 유행어를 듣는다. 정권의 교체가 권력욕에 사로잡힌 세력 간의 단순한 사람 교체라면 우리에게 발전이 없을 것이라는 사실을 경험으로 안다. 분노와 시위가 그대로 남을 뿐. 나의 변화 없이 사회의 변화는 없을 터이니 우리는 사랑을 선물받았던 우주적 사건 앞에 무릎을 꿇고 스스로를 돌아볼 때다. 비록 상대에 대해 절망을 느낄지라도 타인의 얼굴에서 사랑의 흔적을 찾아야 하는 것이 우리의 사명인지 모른다. 이 용서의 고통 없이 우리가 풍부한 삶을 살 수 있는 가능성은 없다. 눈이 많이 내렸다. 21세기의 서울에도 하얀 눈이 내렸다. 오래 방치해 두었던 성경을 찾아 읽어 봐야겠다. 종교 이전에 거대한 러브 스토리인 그것을. 우리들이 마음의 사랑을 회복할 수 있기를 바라며. 메리 크리스마스! 이종수 연세대 국제캠퍼스 부총장

LG유플러스(LGU+)가 인공지능(AI) 통화 에이전트(비서) ‘익시오’를 공식 출시하면서 ‘AX(AI로의 전환) 컴퍼니’로의 전환에 속도를 낸다. 유무선 시장이 포화에 이르며 AI 기업으로 변모하는 이동통신 3사(SK텔레콤·KT·LGU+) 간 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. LGU+는 7일 서울 용산 사옥에서 기자간담회를 열고 익시오 출시를 알렸다. 익시오는 LGU+가 자체 개발한 AI 통화 서비스로, AI가 전화를 대신 받아 주거나 통화 내용을 녹음·요약해 준다. 세계 최초인 실시간 보이스피싱 감지 기능도 담겼다. 업그레이드 버전에선 딥페이크 기술로 제작된 가짜 음성까지 탐지하도록 발전시킬 예정이다. LGU+는 경쟁사인 SKT의 AI 비서 ‘에이닷’과의 가장 큰 차별점으로 온디바이스를 내세웠다. 온디바이스 기술은 데이터를 서버로 전송하지 않고 기기 안에서 처리하기 때문에 인터넷 연결 없이도 사용이 가능하다. 익시오 출시와 함께 AX 추진 전략도 공개했다. LG전자와 협업을 통해 익시오를 홈 에이전트로 확장함으로써 AI 에이전트 생태계를 구축하겠다는 목표다. 이를 위해 기획 단계에서부터 글로벌 빅테크인 구글과 협력 중이다. 기업간거래(B2B) 분야에서는 AI 데이터센터(AIDC)와 기업용 AI 토털 솔루션을 전개한다. 황현식 대표는 “(AI에) 연간 4000억~5000억원을 투자해 2028년까지 총 2조~3조원을 투자하게 될 것”이라고 말했다. 에이닷으로 AI 통화 비서 시장에 먼저 뛰어들었던 SKT는 글로벌 AI 컴퍼니로의 도약을 목표로 하고 있다. 지난 5일 ‘SK AI 서밋 2024’에서 글로벌 AI 서비스 시장을 겨냥한 AI 비서 ‘에스터’를 최초 공개했으며 전날 전국 단위의 ‘AI 인프라 슈퍼 하이웨이’를 구축하겠다고 밝혔다. 2021년 11월 인적 분할 이후 AI에 전사적 역량을 집중한 SKT는 올 3분기 영업이익 5333억원으로 지난해 같은 기간 대비 7.1% 성장해 AI 컴퍼니로의 체질 개선에 성과를 얻었다는 평가를 받았다. KT 역시 최근 ‘AICT(AI+정보통신기술) 컴퍼니’로의 전환을 위해 마이크로소프트(MS)와의 협력을 기반으로 한국 맞춤형 AI·클라우드 서비스를 개발한다고 밝혔다. 지난해 기준 서비스 매출의 6%를 차지하는 AICT의 매출 비중을 2028년까지 19% 이상 끌어올린다는 목표다.

AI 딥러닝 통해 유형별 서열 분석자르지 않고도 유전자 조절 가능특정 세포서만 효과적으로 작용유전자 치료제 개발 신기원 기대 올해 노벨과학상을 한 단어로 설명해 보라고 하면 단연 ‘인공지능’(AI)이다. 노벨물리학상은 AI 기계학습의 기초를 마련한 학자들에게, 노벨화학상은 AI로 새로운 단백질을 찾고 단백질의 3차원 구조를 예측하는 방법을 찾아낸 연구자들에게 돌아갔다. 실제로 최근에는 많은 연구 현장에서 AI를 사용하고 있다. 미국 의생명과학 연구기관 잭슨연구소(JAX), 매사추세츠공과대(MIT)-하버드대 브로드연구소, 예일대 공동 연구팀은 AI로 다양한 세포 유형에서 유전자 발현을 정밀하게 조절할 수 있는 수천 개의 새로운 DNA 스위치를 설계했다. 이번에 만든 DNA 스위치는 특정 조직에서 유전자를 원하는 대로 활성화하거나 억제할 수 있게 해 유전자 치료나 생명공학 분야의 혁신을 이끌 것으로 전망된다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘네이처’ 10월 24일자에 실렸다. 최근 과학자들은 크리스퍼 같은 유전자 편집 기술을 이용해 생체 세포 내 유전자를 바꿀 수 있는 방법을 개발했다. 그렇지만 특정 세포 유형이나 조직에서만 유전자를 조절하는 것은 여전히 어려운 문제로 남아 있었다. 한 유기체 내 모든 세포에는 같은 유전자가 포함돼 있지만 특정 기능을 할 때 모든 유전자가 필요한 것은 아니다. 이는 DNA 스위치인 ‘시스조절인자’(CREs) 때문이다. CREs는 전사인자와 결합해 유전자 발현을 조절하는 유전체 서열 부위로 세포 특이적 활성을 갖고 있어 유전자 치료제 개발을 위한 표적으로 주목받고 있다. 사람에게 수천 개의 서로 다른 CREs가 존재한다는 것은 파악했지만 CREs의 작동 방식을 정확하게 이해하지는 못했다. 이에 연구팀은 AI 딥러닝으로 혈액, 간, 뇌 세 가지 유형 세포에서 모든 DNA 서열을 분석하고 조합해 새로운 합성 CREs를 만드는 데 성공했다. 이 과정에서 연구팀은 DNA 내 CREs 서열이 RNA 생성량에 영향을 미칠 수 있다는 사실도 확인했다. 연구팀은 이를 바탕으로 원하는 CREs를 효과적으로 설계할 수 있는 ‘DNA 활성화 계산 최적화’(CODA)라는 AI 플랫폼을 만들었다. CODA를 활용하면 혈액 세포에서는 활성화하지만 뇌나 간 등 다른 부위의 세포에서는 억제되는 CREs를 만들 수 있다. 연구팀은 AI로 설계한 합성 CREs를 생체 세포에 추가해 원하는 세포 유형에서는 잘 활성화되는 대신 다른 세포에서는 활성화되지 않는지를 실험했다. 그 결과 합성 CREs가 자연 CREs보다 훨씬 효과적으로 작동하는 것이 관찰됐다. 또 CODA로 설계한 합성 CREs를 이용해 제브러피시와 생쥐 실험을 한 결과, 부작용 없이 효과적으로 원하는 생체 특성을 얻는 데 성공했다. 실제로 합성 CREs를 통해 제브러피시의 간에서는 형광 단백질을 활성화하지만 다른 세포에서는 활성화하지 않도록 했다. 연구를 이끈 라이언 튜헤이 JAX 교수는 “이번 기술은 신체의 나머지 부분에 영향을 미치지 않고 원하는 조직에서 유전자 발현을 높이거나 낮출 수 있게 해 준다”며 “기초 연구뿐 아니라 유전자 치료의 신기원을 열어 줄 것”이라고 말했다.