AI 비즈니스 트렌드 2027

AI 비즈니스 트렌드 2027 - 휴머노이드 전성시대, 이제 휴먼의 미래는 없다
이소영.이예림 지음 / 매일경제신문사 / 2026년 10월

이 서평은 저자/출판사로부터 책을 무상으로 제공받아 주관적으로 작성한 글입니다.

인공지능이라는 것의 정확한 의미는 몰라도 요즘 어르신들도 챗GPT정도는 알고 있는 분들도 많다. 불과 10여년 전만 하더라도 인공지능은 SF 영화에 자주 등장하는 신박한 아이템이었는데, 이제는 일상에서도 친숙하게 쓰이고 있으며, 대학가에서는 교수들이 AI로 작성된 과제물과의 전투를 벌이고 있다는 말도 나온다.

인공지능(AI)은 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 보고서를 작성하고, 자료를 분석하고, 이미지를 만들며, 복잡한 업무를 처리하는 등 AI는 우리의 일상과 비즈니스 환경 속에 빠르게 자리 잡고 있다. GPT충격이후 불과 몇 년 전만 해도 AI를 얼마나 잘 활용하느냐가 경쟁력이었다면, 이제는 AI와 어떻게 협력하고 이를 사업의 성장으로 연결하느냐가 더욱 중요해지고 있다. 이러한 변화의 흐름을 읽고 미래 비즈니스의 방향을 제시하는 책이 출간되었는데, 몇년전부터 매년 동일한 제목으로 출간되고 있다. 이 책은 2027년을 앞두고 AI가 산업과 기업, 그리고 인간의 일하는 방식에 어떤 변화를 가져올 것인지 구체적으로 살펴본다.

이 책에서 가장 눈길을 끄는 부분은 AI를 단순한 업무 도구가 아니라 함께 일하는 동료이자 조직의 업무를 주도적으로 수행하는 존재로 바라본다는 점이다. 지금까지 우리는 AI에게 질문하고 답변을 얻거나, 특정 작업을 요청하는 방식으로 활용해 왔다. 즉 귀찮고 복잡한 일을 대신 빨리해주는 존재이고, 어디까지나 필요에 따라서 써먹는 존재였다. 그러나 앞으로는 AI 에이전트가 목표를 이해하고, 필요한 작업을 계획하며, 여러 도구를 연결해 업무를 실행하는 방향으로 발전할 수 있다. 인간이 일일이 지시하지 않아도 AI가 일정 부분 스스로 판단하고 실행하는 환경이 만들어지는 것이다.

이러한 변화는 기업의 업무 방식뿐만 아니라 조직 구조에도 영향을 미칠 수 있다. 사람이 담당하던 반복 업무를 AI가 수행하고, 직원들은 문제를 정의하거나 결과를 검토하고 중요한 의사결정을 내리는 역할에 더 집중하게 될 것이다. 결국 중요한 것은 AI를 얼마나 많이 도입했느냐가 아니라, AI가 일할 수 있도록 업무 과정을 얼마나 효율적으로 설계했느냐에 달려 있다. 이 책은 AI 기술 자체보다 AI를 활용하는 조직의 구조와 운영 방식에 주목한다는 점에서 의미가 있다.

책은 이러한 변화를 이해하기 위해 세 가지 관점으로 내용을 구성한다.

1부에서는 ‘AI SHEEP LEAP’이라는 키워드를 중심으로 2027년의 핵심 AI 트렌드 10가지를 소개한다. 인간과 다른 방식으로 문제를 해결하는 지능의 등장, AI를 통한 업무 능력의 증폭, AI 에이전트의 자율적인 실행, AI 활용의 수익성 문제, 그리고 사람이 줄어드는 일터의 변화 등이 주요 주제다. 이를 통해 AI 기술의 발전이 단순히 업무 시간을 줄이는 데 그치지 않고, 기업이 가치를 창출하는 방식 자체를 바꿀 수 있음을 보여준다.

특히 주목할 부분은 AI를 도입하는 것과 AI를 통해 실제 수익을 창출하는 것은 별개의 문제라는 점이다. 흔히들 회사에 가면 이런 지시를 듣는다. 우리 부서도 AI시대에 맞게 가 AI를 활용하여 뭔가를 좀 보여주자는 식의 요란한 구호, 즉 새로운 기술을 사용한다는 것을 강조하고 싶어하는 것이다. AI로 뭔가를 했다는 사실만으로 기업의 경쟁력이 높아지는 것은 아니다. AI 도입에 따른 비용과 효과를 분석하고, 고객에게 제공하는 가치를 높이며, 실질적인 매출과 생산성 향상으로 연결해야 한다. 이러한 관점은 AI를 유행하는 기술로만 바라보지 않고 경영 전략의 일부로 이해하도록 돕는다. 특히 많은 실패한 사례에서 AI는 단순 반복적인 업무를 빨리해주는 경비를 절감하는 도구로 인식하고 있는데, AI를 활용하여 비용을 줄이기 보다는 매출을 늘리는 일에 쓰라고 저자는 권하고 있다. 수동적인 도입이 아닌 능동적 활용이 기업의 성패를 가를 것이라고 한다.

2부에서는 인사관리, 디자인, 행사 산업, 우주산업, 미디어, 이커머스, 엔터테인먼트, 헬스케어, 교육, 로봇산업 등 10개 분야의 AI 트렌드를 다룬다. 이 부분은 AI가 특정 IT 기업이나 개발자만의 관심사가 아니라는 사실을 보여준다. 채용과 인력 관리부터 콘텐츠 제작, 상품 판매, 의료 서비스, 교육 방식에 이르기까지 다양한 산업에서 변화가 진행될 수 있기 때문이다. 특히 고객의 요구를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하는 영역에서는 AI가 새로운 사업 기회를 만드는 중요한 기반이 될 수 있다. 대표적으로 헬스케어, 교육이 피부에 와 닿는다. 한국의 경우는 그나마 다행이라고는 하지만, 몇달에 한번 어쩌면 1년에 한번 건강검진을 하는데, 그것보다는 보다 적극적으로 피지컬 AI를 통해서 24시간 사람의 건강상태를 관리하면 어떻게 될까 하는 상상은 멀지 않은 미래인 것 같다. 아파서 쓰러지기 전에 미리 AI가 예후를 찾아내서 긴급응대를 하게되면 위급상황에 빠지는 일은 획기적으로 줄어들 것으로 보인다. 교육에 있어서는 AI가 더욱 그러하다. 각 개인에 맞게 1대1 수업이 가능하고, 24시가 언제라도 학습을 할 수 있다. 화장실에 볼일을 보다가 갑자기 궁금해서 질문을 해도 AI 선생님은 친절하게 답을 해줄 것이다. 그것도 요구자의 수준에 맞춰서.

3부에서는 AI 에이전트를 활용한 비즈니스 시뮬레이션과 스타트업 운영 전략을 제시한다. AI를 활용해 사업을 시작하거나 기존 사업의 업무 방식을 바꾸려는 사람에게 실질적인 참고가 될 만한 내용이다. AI에 무엇을 맡길 것인지 정하고, 필요한 시스템과 도구를 연결하며, 여러 AI 기능을 하나의 업무 체계로 구성하는 과정은 앞으로 기업의 중요한 역량이 될 것이다. 즉 사람이 정확한 방향을 잡고 정확한 질문을 할 수 있다면 우리가 가려워 하는 부분을 AI가 대신 긁어줄 수 있을 것이다.

많은 과학자들의 우려처럼 AI의 발전을 무조건 낙관적으로만 바라볼 수는 없다. 자동화가 확대되면 일부 직무의 수요가 줄어들 수 있다. AI는 직업의 종말이라는 이야기가 그냥 나온 말이 아니다. 10여년전 AI를 잘 이해하지 못하던 미디어에서 차후 사라질 직업의 대표로 건설 노동자와 과 살아남을 직업으로 개발자, 디자이너 예술가 등 창작자들을 꼽았다. 그러나 오늘날 현실은 개발자와 디자이너들은 AI에 자리를 잃어버리고 있고, 건축현장에서는 여전히 사람들이 일을 하고 있다. 그럼에도 불구하고 AI가 생성한 정보의 오류나 개인정보 보호, 보안, 책임 소재와 같은 문제도 중요해진다. 아직 법적으로 AI의 결과물을 어디까지 인정할 수 있을지도 애매한 상황이다. 또한 AI를 도입하더라도 데이터와 업무 절차가 제대로 정비되지 않았다면 기대한 성과를 얻기 어려울 수 있다. 따라서 기업은 AI의 능력을 신뢰하는 것만큼이나 결과를 검증하고 위험을 관리하는 체계를 마련해야 한다.

책의 제목에 담긴 ‘이제 휴먼의 미래는 없다’라는 표현도 인간의 역할이 완전히 사라진다는 의미보다는, 기존의 업무 방식과 인간의 역할이 크게 달라질 수 있다는 경고로 받아들이는 것이 적절하다. 이미 AI를 맛보았기에 그 달콤함을 알게 된 인간은 그것을 끊을 수는 없다. 이제 AI와 공존하는 길을 찾아야 한다. 그렇지 않으면 어쩌면 "터미네이터"게 인간이 제거되는 영화같은 일이 벌어질 수 있을지도 모를 일이다.

이 책을 읽으며 가장 중요하게 생각하게 되는 것은 AI 시대에 인간의 경쟁력이 무엇인가 하는 질문이다. 이미 분석, 복사, 응용에서는 AI가 사람을 능가하고 있다. "김실장은 참 정보를 빠르게 분석하고 다양한 결과물을 잘 만들어 낸다 말이야" 라는 표현이 머지 않아 없어 질지도 모르겟다. 이미 AI봇이 과제를 수행함면 엄청난 속도로 다향한 결과물을 만들어 내는 바 단순한 수행 능력만으로 차별화하기는 어려워질 것이다. 반면 어떤 문제를 해결해야 하는지 정의하는 능력, 서로 다른 정보를 연결하는 통찰력, 고객과 조직의 요구를 이해하는 능력, 그리고 결과에 책임지는 판단력은 여전히 중요하다. 방향을 잡는 것이 중요하다 힘차게 노를 젖는 것은 AI에게 맞겨야 한다.

​이미 AI 라는 판도라의 상자가 열려버린 지금 이녀석과 친구가 되어야 한다. AI를 두려워하거나 무조건 받아들이기보다 자신의 업무에서 어떤 부분을 AI에 맡기고 어떤 부분을 직접 수행해야 하는지 고민하는 태도가 필요하다. 자동차가 탄생하면서 자연스럽게 마차가 없어졌듯 이제는 AI가 없는 세상을 꿈꾸며 "옛날이 좋았다"고 한탄만 해서는 안되며, 사람들은 자동차를 운전하는 법을 익혔듯이 AI를 효율적으로 활용하는 법을 고민해야 할 때이다.

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