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AI 활용이 산업 전반으로 확산되면서, 대한민국 AI 산업은 플랫폼·정보통신 분야를 중심으로 형성되던 초기 활용 단계에서 제조업을 비롯한 다양한 산업 영역으로 적용 범위를 점차 확대하고 있다. 2024년 인공지능 산업 실태조사에 따르면, AI 제품·서비스의 주요 응용 산업은 정보통신업(46.0%)이 가장 높은 비중을 차지하며, 제조업(35.7%)과 공공·행정·국방 및 사회보장 행정(24.8%)이 뒤를 잇고 있다. 이는 AI 활용이 특정 플랫폼 산업에 국한되지 않고, 제조 및 주요 서비스 산업 전반으로 확산되고 있음을 보여준다.

산업별 AI 활용의 확산은 단순히 적용 분야가 늘어났다는 의미를 넘어, 한국 AI 산업의 경쟁 구조가 변화하고 있음을 시사한다. AI 도입 초기에 플랫폼·정보통신 기업을 중심으로 알고리즘 성능, 모델 정확도, 서비스 기능 경쟁이 두드러졌다면, 최근에는 제조업을 중심으로 의료·교육·유통·물류 등 운영 환경과 이해관계자가 복잡한 산업에서 AI의 적용 가능성, 안정성, 운영 지속성이 중요한 판단 요소로 부상하고 있다.

이는 AI 기술 경쟁의 초점이 단일 모델이나 개별 서비스 성능을 넘어, 실제 산업 현장에서의 운영 적합성과 책임 있는 활용 역량으로 이동하고 있음을 의미한다. 특히 제조, 의료, 교육, 유통·물류 분야는 안전성, 신뢰성, 규제 준수, 서비스 연속성이 동시에 요구되는 영역으로, AI 도입 여부는 기술적 가능성뿐 아니라 조직의 거버넌스, 운영 관리 체계, 위험 통제 능력까지 종합적으로 검토되는 의사결정 영역으로 전환되고 있다.

이러한 흐름 속에서 향후 한국 AI 산업의 경쟁력은 기술 개발 역량 그 자체보다, AI를 안정적으로 설계하고 운영·관리할 수 있는 체계적 역량을 얼마나 확보하고 있는지에 의해 좌우될 것이다. 이는 AI 확산 국면에서 민간 인증, 표준, 운영 기준 등 신뢰성 검증 체계가 산업 경쟁력을 뒷받침하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있음을 보여주며, 산업 전반의 AI 활용 성숙도를 제고하기 위한 제도적 기반 마련이 중요한 과제로 부각되고 있다.

정책∙제도 환경 역시 기술 개발 중심의 진흥 정책을 넘어, 산업 적용과 운영 과정에서의 안전∙책임∙통제 이슈를 반영하는 방향으로 정비∙강화되고 있다. 이러한 정책 방향은 2026년 1월 22일 시행되는 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하 AI 기본법)에서 AI 산업 진흥과 함께 신뢰 기반 조성을 법의 목적에 포함하고 있다는 점에서도 확인된다.

AI 기본법은 모든 AI 기술과 서비스를 일괄적으로 규제하는 방식이 아니라, 사회적 영향과 위험도가 높은 영역을 중심으로 관리 대상을 설정하고, 기업의 자율적 관리와 사후적 점검을 결합한 구조를 채택하고 있다. 즉, AI 기술 개발 자체를 제한하기보다는, 산업 현장에서의 활용 과정에서 발생할 수 있는 위험을 관리하고 책임성을 확보하는 데 초점을 두고 있다.

특히 AI를 개발∙운영하는 기업이 책임 주체의 명확화, 데이터 관리체계, 의사결정 구조, 위험 대응 절차 등을 스스로 정비하도록 요구하는 한편, 정부는 최소한의 기준과 감독을 통해 산업 전반의 신뢰성을 확보하는 역할을 수행하도록 설계되어 있다. 이는 제조, 의료, 공공 등 운영 환경이 복잡한 산업에서 AI 활용이 확대되는 현실을 반영한 제도적 접근으로 볼 수 있다.

이러한 정책·제도 방향은 신정부의 AI 육성 기조와도 맞닿아 있다. 신정부는 AI를 국가 전략 산업으로 설정하고, 단순한 기술 개발 지원을 넘어 산업 현장에서 활용 가능한 AI 생태계 조성을 정책 목표로 제시하고 있다. 이에 따라 R&D 투자와 함께 산업별 AI 실증 사업, 공공·민간 협력 프로젝트, 데이터·인프라 구축, 전문 인력 양성 등 활용 기반을 강화하는 정책 수단을 병행하고 있다.

결국 대한민국 AI 정책의 초점은 개별 기술이나 단기 성과보다는, AI를 안정적으로 설계·운영·관리할 수 있는 환경을 조성하는 데 맞춰지고 있다. 이는 산업 적용 확산 국면에서 AI 정책이 단순한 진흥 정책을 넘어, 신뢰성과 예측 가능성을 제공하는 산업 인프라로 기능해야 한다는 인식이 반영된 결과로 해석할 수 있다.

앞서 살펴본 바와 같이, 한국의 AI 정책과 제도는 기술 개발 중심의 진흥 단계를 넘어, AI를 산업 현장에서 안정적으로 적용·운영하기 위한 신뢰 기반 조성에 초점을 맞추고 있다. 이러한 정책 환경 변화는 제도 차원에 머무르지 않고, 기업의 AI 활용 방식과 경영 전략에도 점진적인 영향을 미치고 있다.

최근 주요 기업들을 중심으로 AI를 단기적 기술 도입 수단이 아니라, 지속적으로 운영·관리해야 할 시스템으로 바라보는 인식이 확산되고 있다. 이에 따라 제조, 금융, 통신, 공공 연계 산업을 중심으로 AI 전담 조직, 내부 통제 체계, 데이터·모델 관리 기준 등을 정비하려는 움직임이 이어지고 있다.

이와 같은 기업 차원의 대응은 한국 AI 산업이 단순한 기술 도입 단계를 넘어, AI의 산업 적용과 지속적 운영을 전제로 한 경쟁 단계로 진입하고 있음을 보여준다. 이는 AI 모델의 성능 경쟁에 더해, 거버넌스와 운영 관리 역량이 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있음을 시사한다.

해외 기업과 투자자 관점에서 볼 때, 이러한 변화는 한국 시장이 단기적 기술 실험의 장을 넘어, 제도적 기준과 기업의 운영 준비가 병행되는 환경으로 전환되고 있음을 의미한다. AI 기술을 실제 산업에 적용하고 확장하는 과정에서 발생할 수 있는 법·제도적 리스크를 사전에 가늠하고 관리할 수 있다는 점은, 중장기적 사업 전략과 투자 판단을 검토하는 데 중요한 참고 요소로 작용하리라 판단된다.

결과적으로 한국은 AI 기술 경쟁력과 함께, 이를 산업 전반에 안정적으로 적용·운영할 수 있는 신뢰성·거버넌스 기반 산업 인프라를 단계적으로 구축해 나가고 있는 시장으로 평가할 수 있다. 이러한 환경은 글로벌 경쟁이 심화되는 AI 산업에서 한국이 산업 실증과 확산을 위한 전략적 거점으로 기능할 수 있는 잠재력을 보여준다.