[심층분석 ①] AI 내재화 전쟁, 2026년 기업 생존 가를 분수령

[이넷뉴스] 2026년의 산업 지형도는 한 문장으로 요약된다. “AI를 내재화한 기업만이 생존한다.”

2024~2025년이 AI 도입의 실험기였다면, 2026년은 인공지능이 기업 경영의 뼈대 속으로 스며드는 ‘내재화’의 원년이다. 단순한 업무 자동화 수준이 아니라, 생산·물류·영업·고객관리 등 전 과정에 AI가 결합하며 기업의 의사결정 구조가 완전히 바뀌고 있다.

삼성, 네이버, 카카오 등 대기업은 이미 조직 전반에 AI를 통합하는 ‘AI 전환’(AI Transformation, AX)’ 전략을 가속화하고 있다. 삼성전자는 반도체 설계와 공정관리, 고객 데이터 분석에 AI를 전면 투입하며, AI 반도체 생산라인의 효율성을 20% 이상 끌어올렸다. 네이버는 ‘하이퍼클로바X’를 자사 서비스뿐 아니라 파트너 기업에게도 개방해, 중소기업의 AI 전환을 지원하고 있다.

◇ AI, 기술의 문제 아닌 ‘경영의 언어’

그러나 모든 기업이 같은 출발선에 서 있는 것은 아니다. 대기업은 자체 AI 인프라와 데이터를 보유해 내재화가 가능하지만, 중소기업은 여전히 기술 인력과 비용의 한계에 부딪힌다. 정부는 2026년 ‘산업AI 혁신 지원법’을 통해 AI 인력 매칭, 공공 데이터 개방, 클라우드 컴퓨팅 지원을 확대할 계획이지만, 현장의 체감도는 아직 낮다.

“AI를 쓴다”와 “AI가 기업의 일하는 방식을 바꾼다” 사이에는 깊은 간극이 있다.

글로벌 시장에서는 이미 AI 내재화 경쟁이 본격화됐다. 미국의 마이크로소프트와 구글은 ‘AI OS 시대’를 열었고, 아마존은 물류·배송·고객 예측 전반에 AI를 결합해 수익성을 극대화하고 있다.

중국은 ‘국가 차원의 AI 내재화 프로젝트’를 통해 제조, 도시 관리, 교통 시스템까지 AI로 통합하고 있다. 한국이 뒤처질 경우 단순 기술격차를 넘어 ‘데이터 주권’마저 위협받을 수 있다는 우려가 커지고 있다.

◇ AI 내재화, ‘데이터-인재-경영 의사결정’의 삼각 구조 재편 문제

AI가 제대로 작동하기 위해선 방대한 학습 데이터와 이를 분석할 인재, 그리고 그 결과를 빠르게 반영할 경영 시스템이 필요하다.

2026년 이후 기업의 경쟁력은 생산성보다 ‘학습 속도’가 좌우할 가능성이 크다. 과거의 효율 경영이 비용 절감에 초점을 맞췄다면, 앞으로의 효율은 AI가 얼마나 정확히 의사결정을 예측하고 최적화하는가에 달려 있다.

이 흐름 속에서 가장 유망한 산업군은 ‘AI 인프라’와 ‘산업별 AI 솔루션’ 분야다. 특히 반도체, 의료, 금융, 물류 등 대규모 데이터가 필요한 영역에서 AI는 산업 간 경계를 허물고 있다. 예컨대 의료 AI는 병원 데이터를 실시간 분석해 맞춤형 진단을 제시하고, 물류 AI는 수요 예측을 통해 재고 비용을 최소화한다. 이러한 변화는 단순한 기술 진보를 넘어 산업 생태계 전체의 ‘지능화’를 촉진한다.

하지만 AI 내재화는 양날의 검이다. 데이터 윤리와 보안 문제가 뒤따르고, AI가 기업의 핵심 판단을 대신할수록 ‘책임의 주체’가 불분명해진다. 또한, 과도한 AI 의존은 기업의 독자적 판단력 약화라는 부작용도 초래할 수 있다. 기술보다 중요한 것은 ‘AI를 통제할 수 있는 인간의 판단 구조’다.

AI는 이제 선택이 아닌 생존이다. 2026년 이후의 기업은 ‘얼마나 많은 AI를 썼느냐’가 아니라, ‘AI가 그 기업의 사고방식이 되었느냐’로 평가받게 될 것이다.

한국 역시 예외가 아니다. 대기업을 중심으로 AI 전담 조직이 속속 신설되고 있지만, 문제는 속도와 깊이다. 여전히 많은 기업이 AI를 마케팅이나 챗봇 서비스 수준으로 제한하고 있으며, 경영의 본질에 연결하지 못하고 있다.

한국이 진정한 ‘AI 강국’으로 도약하려면, 기술 투자뿐 아니라 AI 인재의 실무 배치와 데이터 인프라의 질적 고도화가 병행돼야 한다. 

◇ 2026년, AI가 기업의 구조 속으로 스며드는 해

2026년은 이러한 격차가 결정적으로 드러나는 시점이 될 것이다. AI를 내재화한 기업은 효율성과 생산성을 압도적으로 높이며 글로벌 공급망 내 입지를 강화할 것이다. 반면 AI를 외부 기술로 의존하는 기업은 의사결정 속도와 데이터 활용 면에서 경쟁력을 잃게 된다.

AI 내재화가 가속화되면 산업의 경계도 흐려진다. 제조, 금융, 유통 등 기존 산업 구분이 의미를 잃고, 데이터와 알고리즘을 중심으로 한 ‘융합형 산업’이 새로 등장한다. AI 반도체, 클라우드 인프라, 데이터 보안 산업은 새로운 먹거리로 부상할 것이다.

한국이 이 흐름 속에서 살아남기 위해서는 인재 구조부터 바뀌어야 한다. 단순한 코딩 인력이나 기술자가 아니라, AI와 함께 의사결정을 내릴 수 있는 융합형 인재, 즉 현장 중심의 AI 경영 인재 양성이 국가 경쟁력의 핵심이 될 것이다.

김규민 기자(news@enetnews.co.kr)