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[IT뉴스][AI, 이제는 현장이다①] AI는 깔렸지만 성패는 운영이 갈랐다… 기업 현장의 진짜 승부

온카뱅크관리자

2026-03-11 08:47:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="VC3RSrZvhX">
          <div contents-hash="babc99ccb8e3c37725e77e4a999c174736b0fe36948a593f49a63fc5f3fa841f" dmcf-pid="fT7nYC3GWH" dmcf-ptype="general">
           <h5>빅테크의 경쟁은 ‘더 좋은 모델’에서 ‘더 잘 굴러가는 AI’로 옮겨가는 중</h5>
           <h5>에이전트와 자동화의 현장 도입…기업의 관심도 효율에서 운영과 수익으로 이동</h5>
           <h5>확산 속도보다 더 중요한 것은 데이터·보안·거버넌스, 그 격차가 성과의 차이로 이어져</h5> 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="06644b0e95794abb7a7eb5bb1e4cf8f3523f0a76bce70248e6ad07871e8d1c71" dmcf-pid="4yzLGh0HWG" dmcf-ptype="line">
          <p contents-hash="b70a3d01cce44fd019aef54d07dec6178b3ab58e279cf72aac584491955b06fe" dmcf-pid="8WqoHlpXTY" dmcf-ptype="general">편집자 주 </p>
          <div contents-hash="97b47ac9140e9b34eec086a47ebd2020f850afe4d9732b6b1f76bc30d1336d50" dmcf-pid="6YBgXSUZSW" dmcf-ptype="general">
           인공지능(AI)은 더 이상 가능성을 시험하는 기술이 아니라, 기업의 운영과 수익, 보안, 조직, 산업 구조를 실제로 바꾸는 기술이 되고 있다. 생성형 AI는 이미 업무 현장에 깊숙이 들어왔고, 에이전트형 AI는 실제 작업 흐름을 맡기 시작했으며, 피지컬 AI는 제조와 물류, 로보틱스 현장으로 빠르게 확장되고 있다. 이에 따라 기업의 관심도 AI가 실제로 얼마만큼의 성과를 만들고 어떤 위험과 변화에 대응해야 하는가로 옮겨가고 있다. 올해 1분기 역시 격변이 거듭되는 상황 속에서 테크42는 이번 심층기획 ‘AI 2026, 이제는 현장이다’를 통해 글로벌 기업들의 움직임과 최신 리포트의 전망을 비교하며 AI 시장의 흐름을 짚고자 한다. 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="9a861f62cd77e9352ab430b258c1b28fd8beefc8f246ad8a97d146429c7dd6fb" dmcf-pid="PGbaZvu5Cy" dmcf-ptype="line">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ae2f1d9ac16172a7f290abe77f8777adc3cab2e7523e9ad3181dbed1da856e8e" dmcf-pid="QHKN5T71WT" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이제 AI는 '이 AI가 실제 업무 안에서 안정적으로 돌아가는가, 더 많은 일을 맡길 수 있는가, 그리고 성과를 숫자로 입증할 수 있는가'가 판단 기준이 됐다. AI가 연구실의 시연용 기술이나 혁신팀의 파일럿 과제를 지나, 매출과 비용, 생산성, 보안, 조직 운영의 문제로 내려왔다는 뜻이다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/552816-OGTrtXj/20260311084625368fwhr.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="bhNN5T71Wt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/552816-OGTrtXj/20260311084625368fwhr.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이제 AI는 '이 AI가 실제 업무 안에서 안정적으로 돌아가는가, 더 많은 일을 맡길 수 있는가, 그리고 성과를 숫자로 입증할 수 있는가'가 판단 기준이 됐다. AI가 연구실의 시연용 기술이나 혁신팀의 파일럿 과제를 지나, 매출과 비용, 생산성, 보안, 조직 운영의 문제로 내려왔다는 뜻이다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="7612cf86cbba05fd7a82c4c566215a14c588e0d36a05794a15bbe2d0249f544a" dmcf-pid="xX9j1yzthv" dmcf-ptype="general">얼마 안 남은 올해 1분기, 기업 AI 시장의 분위기는 지난해와 확실히 달라졌다. 얼마 전까지만 해도 경쟁의 중심은 누가 더 강한 모델을 내놓는가에 있었다. 하지만 지금 현장에서 던지는 질문은 훨씬 구체적이다. '이 AI가 실제 업무 안에서 안정적으로 돌아가는가, 더 많은 일을 맡길 수 있는가, 그리고 성과를 숫자로 입증할 수 있는가'가 판단 기준이 됐다. AI가 연구실의 시연용 기술이나 혁신팀의 파일럿 과제를 지나, 매출과 비용, 생산성, 보안, 조직 운영의 문제로 내려왔다는 뜻이다. </p>
          <p contents-hash="3bac45b1982a93fc746fa70ae67ec4ad16ca024852321fd39f883fa7feede9c6" dmcf-pid="yJspLxEoWS" dmcf-ptype="general">최근 글로벌 기업들의 발표를 이어 보면 이 변화는 선명하다. 오픈에이아이는 지난 5일 지피티-5.4를 공개하며 전문 업무를 위한 핵심 모델이라는 점을 강조했고, 그보다 앞서 코덱스 앱에서는 여러 에이전트를 동시에 관리하고 병렬로 작업하며 장시간 과업을 이어가는 환경을 전면에 내세웠다. 구글 역시 지난달 25일 제미나이가 안드로이드에서 여러 단계를 거치는 일상 업무를 처리하는 기능을 선보였고, 초기 적용 지역에 한국을 포함시켰다. 엔비디아의 최근 실적 발표도 같은 흐름 위에 있다. AI 경쟁이 더 이상 모델만의 싸움이 아니라, 인프라와 실행 환경, 보안과 통제, 실제 업무 적용을 아우르는 산업 경쟁으로 옮겨가고 있다는 신호다. </p>
          <p contents-hash="8e99615600b4f5f715d60612e0c3253d4d724d780a03275a18345e79c63341a9" dmcf-pid="W36wUZ2uyl" dmcf-ptype="general">다만 이와 관련 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트는 올 초 배포한 보고서에서 조금 다른 전망을 내놓은 바 있다. AI가 빠르게 실험 단계에서 광범위한 배치 단계로 이동하고 있지만, 엔터프라이즈 규모의 운영이나 비즈니스 모델 재설계에 도달한 조직은 아직 많지 않다고 짚었다. 이 전망과 1분 기 말 현재 시장의 상황을 비교해 보면 결국 지금의 쟁점은 도입 여부가 아니라 운영의 깊이다. AI를 붙인 기업은 많아졌지만, 이를 끝까지 굴려 성과로 연결한 기업은 아직 소수라는 얘기다. </p>
          <div contents-hash="df79336932f7272745879348886c7ad4c1449041b5c1f19cc4003551bc9c7877" dmcf-pid="Y0Pru5V7yh" dmcf-ptype="general">
           <strong>빅테크의 경쟁은 ‘더 좋은 모델’에서 ‘더 잘 굴러가는 AI’로 옮겨가고 있다</strong> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2c6de29e8e3ed89db22d032e4d90951170d982986151930d6753a44514a82317" dmcf-pid="GpQm71fzTC" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이제 시장은 더 자연스럽게 말하는 AI보다, 실제 업무 단계를 따라가며 여러 도구를 넘나들고 사람의 시간을 줄여주는 AI를 원한다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/552816-OGTrtXj/20260311084627076niij.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="Kzry4qd8h1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/552816-OGTrtXj/20260311084627076niij.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이제 시장은 더 자연스럽게 말하는 AI보다, 실제 업무 단계를 따라가며 여러 도구를 넘나들고 사람의 시간을 줄여주는 AI를 원한다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="a5659efdc07cde491f28013c60c182931d9e198dcd76b3b8c4aa86ff8e2b1700" dmcf-pid="HUxszt4qyI" dmcf-ptype="general">올해 1분기 빅테크의 발표를 따라가면 공통된 변화가 보인다. 주요 기업들이 더 이상 모델 성능만을 전면에 내세우지 않는다는 점이다. 오픈에이아이가 내세운 것도 단순한 성능 경쟁이 아니라, 여러 에이전트를 한 번에 관리하고 병렬로 작업을 돌리며 장기 과업을 수행하는 실행 환경이었다. 이는 생성형 AI의 기준점이 ‘무엇을 대답하느냐’에서 ‘무엇을 실제로 처리하느냐’로 이동하고 있음을 보여준다. 이제 시장은 더 자연스럽게 말하는 AI보다, 실제 업무 단계를 따라가며 여러 도구를 넘나들고 사람의 시간을 줄여주는 AI를 원한다. </p>
          <p contents-hash="075ccadb7b1181169994b7ae65690e730bccb52e0c94e289f756e7d7d2bec531" dmcf-pid="XuMOqF8BvO" dmcf-ptype="general">구글과 세일즈포스의 최근 행보도 비슷하다. 구글이 예고한 제미나이의 다단계 작업 처리 기능은 AI가 질문 응답을 넘어 실제 앱과 서비스의 동작으로 내려가기 시작했음을 시사한다. 세일즈포스가 '스프링 26' 릴리스에서 강조한 ‘에이전틱 엔터프라이즈’ 역시 같은 맥락이다. 인간과 AI 에이전트가 함께 고객 성공을 만드는 구조를 전면에 세웠다는 점에서, AI가 더 이상 보조도구에 머물지 않고 업무 단위의 실행 주체로 올라서고 있다는 의미를 담고 있다. </p>
          <p contents-hash="481e22f8228810e89d281a08228cf5d18163103f238c371ef67ed0de6293e378" dmcf-pid="Z7RIB36bTs" dmcf-ptype="general">마이크로소프트와 엔비디아의 움직임은 이 흐름을 더 입체적으로 만든다. 마이크로소프트는 소버린 클라우드 기능 확대를 통해 완전히 분리된 환경에서도 대형 AI 모델을 안전하게 구동할 수 있다고 밝혔다. 엔비디아는 실적 발표를 통해 AI 수요가 모델 응용프로그램 인터페이스 경쟁을 넘어 가속 컴퓨팅, 데이터센터, 추론 효율, 산업 적용으로 확장되고 있음을 다시 확인시켰다. AI는 이제 하나의 제품이 아니라, 제품과 클라우드, 칩과 보안, 서비스와 워크플로가 함께 움직이는 산업 체계로 받아들여지고 있다. </p>
          <div contents-hash="fa94a0e9f572f90d3eee62a7fea583dafcb0a2a9e45e0465d75df3ffc3d31db0" dmcf-pid="5zeCb0PKlm" dmcf-ptype="general">
           <strong>기업의 관심은 효율에서 운영과 수익으로 이동했다</strong> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="567de43087b3c12cca240f4196d43c6452a44280e0115ddd1fcc98d1d175db27" dmcf-pid="1lpdTs1yvr" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이제 AI는 시간을 줄여주는 툴을 넘어, '수익 구조와 고객 경험, 운영 방식을 재편할 수 있는가'로 평가받기 시작했다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/552816-OGTrtXj/20260311084628789rrds.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="9fiE0HKpy5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/552816-OGTrtXj/20260311084628789rrds.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이제 AI는 시간을 줄여주는 툴을 넘어, '수익 구조와 고객 경험, 운영 방식을 재편할 수 있는가'로 평가받기 시작했다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="399d78f2b2e51b7091961c34fd2223138b36a8080e4b44f55456cfd768b237b2" dmcf-pid="tSUJyOtWvw" dmcf-ptype="general">기업이 AI를 바라보는 시선도 달라졌다. 생성형 AI 확산 초기에는 문서 요약, 초안 작성, 검색 보조, 코딩 지원처럼 생산성을 높이는 도구로서의 가치가 먼저 주목받았다. 많은 기업이 AI를 사내 도구로 시험하며 비용 절감과 시간 단축 효과를 확인한 것도 사실이다. 그러나 올해 1분기 현재 기업이 던지는 질문은 한 단계 더 나아갔다. 이제 AI는 시간을 줄여주는 툴을 넘어, '수익 구조와 고객 경험, 운영 방식을 재편할 수 있는가'로 평가받기 시작했다. </p>
          <p contents-hash="e3d8efe91df1645a0f9f63c85819b101cc67b1d697495faa131e4c8ed0e3e28a" dmcf-pid="FvuiWIFYhD" dmcf-ptype="general">삼정회계법인(KPMG)의 ‘글로벌 테크 리포트 2026’도 이 지점을 짚는다. 기술 전략과 실행은 결국 투자수익률에 대한 명확한 초점 위에서 움직여야 하며, AI 도입이 빨라질수록 확장 단계의 복잡성과 수익률의 격차도 커진다는 것이다. 실제 기업 현장에서 여러 에이전트를 동시에 관리하고, 병렬로 작업을 돌리고, 장기 과제를 이어가는 구조가 주목받는 이유도 여기에 있다. AI는 하나의 질문에 답하는 순간보다, 여러 단계를 이어 실제 업무를 처리하는 순간 더 큰 사업적 의미를 만든다. </p>
          <p contents-hash="db10c8873e52a8a7b413c9e12941b522513e473367800f602abc84b94f5d4351" dmcf-pid="3T7nYC3GTE" dmcf-ptype="general">이 단계에 이르면 핵심은 모델 자체보다 운영 설계가 된다. 어떤 데이터를 보게 할 것인지, 어떤 권한을 줄 것인지, 어디까지 자동화할 것인지, 어느 지점에서 인간 승인을 거치게 할 것인지가 곧 비용과 매출, 책임의 문제로 이어진다. AI가 문서 몇 건을 빠르게 정리하는 수준을 넘어 고객 응대와 공급망, 영업, 개발, 보안 업무 일부를 맡게 되면 이야기는 완전히 달라진다. AI는 그때부터 업무 속도만이 아니라 비즈니스 구조 자체를 건드린다. </p>
          <div contents-hash="7b840fe086421d21aced50345b47936b9a77fdb021af839a0ff2631ddabfa93f" dmcf-pid="0yzLGh0Hvk" dmcf-ptype="general">
           <strong>확산 속도보다 더 중요한 것은 데이터·보안·거버넌스였다</strong> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d894de73673c17feab26b2ea82addbdbcda452a41c9c4fa6a11d8c0ce36688e1" dmcf-pid="pWqoHlpXTc" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI가 현장으로 내려올수록 먼저 드러나는 것은 화려한 기술의 차이가 아니다. 실제 성패를 가르는 것은 데이터 품질, 권한 통제, 시스템 연결 방식, 보안 성숙도 같은 기본기다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/552816-OGTrtXj/20260311084630564rahh.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="2JvbcnIkCZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/552816-OGTrtXj/20260311084630564rahh.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI가 현장으로 내려올수록 먼저 드러나는 것은 화려한 기술의 차이가 아니다. 실제 성패를 가르는 것은 데이터 품질, 권한 통제, 시스템 연결 방식, 보안 성숙도 같은 기본기다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="73f0d8742591d6f774a54eaf0d9aface6288f80b7f1ffda3a3ae53271013dc4b" dmcf-pid="UYBgXSUZvA" dmcf-ptype="general">AI가 현장으로 내려올수록 먼저 드러나는 것은 화려한 기술의 차이가 아니다. 실제 성패를 가르는 것은 데이터 품질, 권한 통제, 시스템 연결 방식, 보안 성숙도 같은 기본기다. 마이크로소프트의 소버린 클라우드 기능이 상징적인 이유도 여기에 있다. 규제 산업과 공공부문, 민감한 데이터를 다루는 조직에서 AI 도입의 핵심은 ‘얼마나 강한 모델인가’보다 ‘통제된 경계 안에서 굴릴 수 있는가’가 됐기 때문이다. AI를 많이 쓰는 조직일수록 클라우드 연결 구조, 데이터 반출 여부, 권한 체계, 감사 가능성에 더 민감해질 수밖에 없다. </p>
          <p contents-hash="29746e34b9467e0b2343a41f08fecfb085b9ab737e95d29c84652bde04a2b6a8" dmcf-pid="uGbaZvu5yj" dmcf-ptype="general">보안 역시 마찬가지다. IBM이 지난달 25일 공개한 ‘2026 엑스포스 위협 인텔리전스 지수’에 따르면 공용 애플리케이션 취약점 악용으로 시작된 공격은 전년 대비 44% 증가했다. IBM은 누락된 인증 통제와 AI 기반 취약점 탐색을 주요 배경으로 설명했다. 이는 공격자가 AI를 이용해 취약점 탐색과 악용 속도를 더 끌어올리고 있는 반면, 방어자는 여전히 기본 통제를 얼마나 촘촘하게 갖췄느냐에 따라 성패가 갈리고 있음을 보여준다. AI가 공격의 성격을 완전히 바꾸기보다 기존 공격을 더 빠르고 넓게 실행하게 만든다는 점에서, 인증과 접근 통제, 로그, 데이터 계보, 외부 도구 연동 관리 같은 전통적 보안 항목의 중요성은 오히려 더 커지고 있다. </p>
          <p contents-hash="b2668f5ff3f6d860f86a94445ee2f1523e616c6370468f7feb48ac20c95bcf8e" dmcf-pid="7HKN5T71WN" dmcf-ptype="general">결국 지금 시장에서 더 빨리 차이를 만드는 기업은 반드시 가장 최신 모델을 가진 기업이 아니다. 데이터를 더 정돈해 놓은 기업, 연결 구조를 더 잘 설계한 기업, 보안과 승인 체계를 더 촘촘히 만든 기업이 오히려 앞서 나갈 가능성이 크다. 기술의 격차보다 운영의 격차가 더 빨리 벌어지는 구간에 들어섰다는 뜻이다. 올해 AI 시장의 진짜 승부처는 더 인상적인 데모가 아니라, 더 안정적인 운영에 있다. 승부는 이미 현장에서 시작됐다. </p>
          <p contents-hash="930fdb624226f4571c891d4353ba75cf89b36ebc2d9bb67d8e3ea126aa906fa7" dmcf-pid="zxE1e4NdTa" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
        </div>

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