지난 1985년 학계에서 출발한 양자컴퓨팅은 오랫동안 ‘미래 기술’로만 인식돼 왔습니다. 2025년 현재, 양자컴퓨팅은 연구 중심 단계를 넘어 ‘비즈니스 현장의 새로운 니즈를 해결할 수 있는 실질적 기술’ 로 빠르게 부상하고 있습니다.
AI 연산 수요의 폭증, 고난도 시뮬레이션 기반의 제조·금융·신약 개발 확산, 그리고 포스트 양자 암호(PQC) 전환까지 현행 컴퓨팅 아키텍처가 직면한 한계를 해결하기 위해 양자적 접근이 필요한 비즈니스 과제가 본격적으로 떠오르고 있기 때문입니다.
글로벌 IT 기업들은 양자 하드웨어, 소프트웨어, 시뮬레이터, QCaaS(Quantum Computing as a Service) 등을 연이어 공개하며 상용화를 향한 기술적 검증을 빠르게 축적하고 있습니다. 2025년은 양자컴퓨팅이 ‘언젠가 올 미래’가 아니라, 지금부터 준비해야 기업 경쟁력을 좌우할 기술로 자리 잡는 전환점이 되고 있습니다.
DX·AX 시대 핵심 동력으로 ‘양자컴퓨팅’을 꼽는 이유는?
기존 컴퓨터가 0과 1의 이진수(bit)를 기반으로 순차적으로 연산을 수행하는 것과 달리, 양자컴퓨터는 큐비트(Qubit)의 중첩(Superposition)과 얽힘(Entanglement) 특성을 활용해 여러 상태를 동시에 표현하고 병렬 탐색 능력을 확보합니다. 이로 인해 기존 컴퓨팅으로는 수년이 소요되던 고난도 계산을 획기적으로 단축할 수 있는 가능성이 열렸습니다.
최근 하드웨어 안정화, 오류 정정 기술 개선, 클라우드 기반 양자 서비스(QaaS) 확산이 맞물리며, 양자컴퓨팅은 ‘실험실 기술’에서 ‘산업 적용 기술’로 빠르게 전환되고 있습니다. 조합 최적화, 시뮬레이션, 암호 분야 등에서 ‘초기 양자 우위(Quantum Advantage)’가 관측되며 기업의 관심도 높아지고 있습니다.
특히 DX·AX 시대가 본격화되면서 과거에는 ‘언제 도입할 것인가’가 양자 기술 논의의 핵심이었지만, 이제는 ‘어떤 산업 문제를 양자 관점에서 재설계할 것인가’가 기술 전략의 중심 질문으로 바뀌고 있습니다. 초고도 연산, 복잡계 최적화, 초정밀 예측 모델링은 기존 컴퓨팅만으로는 더 이상 효율적으로 대응하기 어렵습니다. 이런 이유로 양자컴퓨팅은 기업이 직면한 계산적 복잡성과 의사결정 부담을 근본적으로 완화할 수 있는 전략 기술로 부상하고 있습니다.
글로벌 테크 기업의 양자컴퓨팅 상용화, 어디까지 왔을까?
양자컴퓨팅 시장은 2024년부터 2030년까지 연평균 20% 이상 성장할 것으로 전망되며, 기술 성숙도 역시 변곡점에 접어들고 있습니다. 특히 최근 1~2년간 글로벌 테크 기업들이 발표한 연구 결과는 양자컴퓨팅이 ‘가능성 논의’ 단계에서 실제 성능 검증 단계로 이동하고 있음을 보여주는 신호입니다.
지난 10월, 구글은 자체 개발한 양자칩 ‘윌로우(Willow)’와 ‘퀀텀 에코스(Quantum Echoes)’ 알고리즘을 활용해 검증 가능한 양자 우위(Verifiable Quantum Advantage)를 달성했다고 발표했습니다. 엔비디아는 양자컴퓨터의 오류를 수 밀리초 단위로 보정할 수 있는 MVQ 칩을 공개하며 양자 오류 정정(Quantum Error Correction)의 상용화 가능성을 제시했습니다. IBM, Microsoft, Amazon 역시 양자 하드웨어·시뮬레이터·클라우드 기반 양자 서비스까지 전 영역에서 지속적으로 기술 로드맵을 확장하고 있습니다. 국내에서도 흐름은 빠르게 맞춰지고 있습니다. 정부의 ‘양자기술 산업화 로드맵(2023)’ 발표 이후, 제약·금융·제조·보안 등 다양한 산업에서 양자 알고리즘 실증 프로젝트가 확대되며, 기술 기반의 산업별 PoC가 활발히 진행 중입니다.
무엇보다 클라우드 사업자와 하드웨어 기업이 양자 시뮬레이터, QaaS(Quantum as a Service), 양자 개발 프레임워크를 연속적으로 출시하면서 기업은 직접 장비를 보유하지 않아도 양자 알고리즘을 테스트할 수 있는 환경을 확보하게 되었습니다. 이는 ‘양자 연구→산업 실증→초기 상용화’로 이어지는 생태계 전환 속도를 대폭 앞당기고 있습니다. 이는 ‘초기 확산기(Early Growth Phase)’ 진입으로 해석할 수 있으며, 향후 3~5년은 양자컴퓨팅이 산업 현장에서 실제 가치를 만들어내는 초기 상용화 단계로 진입하는 핵심 구간이 될 것으로 전망됩니다.
양자컴퓨팅이 불러올 기업의 비즈니스 변화
양자컴퓨팅의 산업 적용 논의가 본격화되면서, IT 기업들은 ‘어떤 문제를 양자 알고리즘으로 해결할 수 있는가’를 중심으로 새로운 서비스·플랫폼 전략을 모색하고 있습니다. 제조, 물류, 금융, R&D, 보안 등 고난도 연산이 핵심 경쟁력인 산업에서 적용 가능성이 현실적으로 검토되고 있으며, 기존 AI·클라우드 아키텍처 위에서 양자–고전(Quantum–Classical) 하이브리드 연산 구조를 구현하는 방향으로 기술적 진화가 이루어지고 있습니다.
① 산업별 최적화(Optimization): 제조·물류·금융 전반
제조·물류·금융 분야에서는 공정·스케줄링, 경로·재고 계획, 리스크 모델링 등 고난도 최적화 과제가 많습니다. IT 기업은 양자 기반 APS·SCM 엔진, 최적화 SaaS, 금융 리스크 평가 모델 등 산업별 특화 솔루션으로 양자 알고리즘의 효용을 구체화할 수 있습니다.
② R&D 혁신: 신약 개발·신소재 탐색·화학 반응 시뮬레이션
제약·바이오·소재 기업과 협력해 분자 구조·물질 특성 분석 등 기존 연산으로 난이도가 높은 계산을 양자 시뮬레이션으로 가속화할 수 있습니다. 이를 기반으로 분자 시뮬레이션 API, 신소재 탐색 플랫폼, 연구 파이프라인 자동화 솔루션과 같은 R&D 맞춤형 서비스 개발이 가능합니다.
③ 보안 전환(Security Transformation): PQC 기반 암호체계 구축
양자컴퓨팅 시대를 대비해 PQC(Post-Quantum Cryptography) 전환은 필수 과제가 되고 있습니다. IT 기업은 QC 전환 로드맵 수립, 하이브리드 암호 적용 가이드, 네트워크·클라우드 환경에 적용 가능한 PQC 보안 모듈 등 전면적 보안 체계 전환 서비스를 제공할 수 있습니다.
④ B2B IT 기업의 진화: 산업 맞춤형 QaaS·하이브리드 연산 플랫폼
기업의 초기 PoC를 기반으로 양자 알고리즘을 산업별 솔루션으로 확장하고, 궁극적으로 양자–고전 하이브리드 연산 플랫폼 형태로 진화시키는 단계적 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 QaaS 기반 서비스, 양자 개발환경, 하이브리드 AI 연산 엔진 등 AX 포트폴리오 전반을 확장하는 전략이 가능합니다.
비즈니스 관점에서 살펴본 양자컴퓨팅 도입 준비 로드맵 양자컴퓨팅 도입은 단순한 기술 실험이 아니라, 현재의 업무 프로세스에서 어떤 문제를 더 정확하게, 더 빠르게, 더 효율적으로 해결할 것인가에 대한 명확한 문제 정의에서 출발해야 합니다. 특히 제조·물류·금융처럼 복잡성과 변수 관리가 핵심인 산업에서는 우선순위를 명확히 한 PoC 설계를 통해 실제 운영 환경에서의 효과를 검증하는 것이 중요합니다.
성과 지표 또한 기존의 ‘연산 성능 중심 기준’에서 벗어나, 아래와 같이 실제 비즈니스 성과 중심의 KPI로 재정의하는 방향으로 전환이 필요합니다.
업무 효율 개선비용 구조 최적화의사결정 품질 향상운영 리스크 감소
양자컴퓨팅이 아직 초기 확산 단계에 있는 만큼, 소규모 PoC→산업별 솔루션 적용→양자–고전 하이브리드 연산 플랫폼으로의 확장이라는 단계적 접근이 가장 현실적이고 리스크 관리 측면에서도 유리한 전략으로 평가됩니다. PoC 단계에서 확보한 알고리즘 효용성을 바탕으로 산업·업무별로 특화된 QaaS 모델을 구축하는 것이 중장기적인 목표가 될 수 있습니다.
상용화 시점에 대한 의견은 여전히 분분하지만, 고난도 연산을 핵심으로 하는 산업일수록 양자컴퓨팅의 영향력이 가파르게 확대되고 있다는 점은 분명합니다. 금융의 리스크 모델링, 물류의 네트워크 최적화, 제조의 공정·스케줄링, 제약의 신약 탐색 등은 특히 변화의 속도가 빠를 것으로 예상됩니다.
따라서 기업은 양자컴퓨팅을 ‘장기적 가능성이 있는 기술’이 아니라, DX·AX 시대의 기술 로드맵에 반드시 포함되어야 할 다음 단계의 계산 패러다임으로 바라보고 준비해야 합니다. 이는 중장기 경쟁력과 데이터·AI 기반 운영체계의 진화를 결정짓는 핵심 요소가 될 것입니다.
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편집장의 Comments 👀
올해 에브릿띵은 ‘인공지능 전환(AI Transformation, AX)’을 중심으로, AI가 기술의 영역을 넘어 산업과 조직, 그리고 개인의 일하는 방식을 어떻게 바꿔가고 있는지 꾸준히 다뤘습니다. 기술의 변화는 그 어느 때보다 빨랐고, 새로운 개념과 도구가 끊임없이 등장했습니다. 하지만 그 속도를 따라가는 것보다 더 어려운 일은, 변화의 의미를 해석하고 앞으로 나아갈 방향을 결정하는 일이었습니다.
2025년 마지막 에브릿띵에서는 ‘변화의 시대 속, 우리가 가져야 할 태도’를 이야기하고자 합니다. AI가 더 똑똑해지고 스스로 판단하며 물리적 영역까지 확장되는 지금, 기술보다 중요한 것은 결국 사람이라는 사실을 다시 생각해 보고 싶었습니다.
이런 이유로 바둑이라는 깊은 세계에서의 치열한 판단, AI와의 대국, 이후의 새로운 전환까지, 변화의 순간마다 자신만의 길을 찾아온 이세돌 교수님을 모셨습니다. 변화를 가장 가까이에서 마주해온 분이기에, 지금 우리가 고민하는 질문에 담백한 답을 들을 수 있을 것입니다.
한 해 동안 AX 흐름 속에서 변화의 방향을 함께 고민해온 에브릿띵 독자 여러분께 이번 대화가 ‘앞으로 어떤 수를 둘 것인가’를 생각해 보는 계기가 되길 바랍니다.
변화의 시대 속에서, 기업이 새로운 질서에 적응하는 방식
교수님께서 지난 8월에 출간하신 책 『이세돌, 인생의 수읽기』를 인상 깊게 읽었습니다. 책에서 “유연함은 정답을 버리고 상황마다 최선의 해답을 찾아가는 힘이다”라고 말씀하셨습니다. 빠르게 변하는 AX 시대에, 기업이 가져야 할 ‘유연함’은 어떤 의미일까요?
우리나라 기업 시스템 안에서 ‘유연함’을 기대하기 어려운 부분이 분명히 있습니다. 조직 문화 자체가 위계적이고, 절차 중심으로 굴러가다 보니 빠른 전환이나 과감한 의사결정이 쉽지 않죠. 그래서 저는 어설픈 유연함을 흉내 내기보다, 그 기업만의 강점을 명확하게 살리는 것이 오히려 더 현명할 수 있다고 생각합니다.
그럼에도 불구하고 AX 시대에는 유연함이 점점 더 중요해지고 있습니다. 기술과 시장의 변화가 워낙 빠르다 보니, 기존의 성공 방정식이 내일도 통할 거라고 장담할 수 없는 시대가 됐기 때문입니다. 그 유연함을 결정하는 핵심은 결국 ‘사람’입니다.
특히, 저는 젊은 인재를 중요한 자리로 대거 기용하는 것이 한 가지 현실적인 방법이라고 봅니다. 지금 세대의 젊은 인재들은 디지털·AI 기반 사고에 익숙하고, 새로운 흐름을 읽는 감각이 뛰어납니다. 시대가 요구하는 속도와 감각을 조직에 불어넣을 수 있는 사람들입니다. 이들을 단순히 보조적인 역할로 둘 것이 아니라, 주요 의사결정 구조 안으로 과감히 들여보내야 기업이 진짜로 유연해질 수 있습니다.
말씀하신 것처럼, 결국 ‘사람’이 유연함의 핵심이라면 조직 구조나 일하는 방식도 달라져야 할 것 같습니다. AI가 빠르게 업무를 대체하는 시대에, 기업은 어떤 기준으로 조직을 재편해야 진짜 유연성을 확보할 수 있을까요?
기업이 유연해지려면 구조조정도 마찬가지로 필요합니다. 이제는 예전처럼 ‘조금이라도 필요할 것 같으니까’라는 이유로 인력을 유지하는 시대가 아닙니다. 반복적이고 매뉴얼화된 영역은 AI가 빠르고 정확하게 대체할 수 있기 때문입니다. 그렇다면 기업은 정말로 필요한 핵심 인재에 집중하고, 그들에게 과감하게 투자하는 방식으로 가야 합니다.
AX 시대의 유연함이란 단순히 ‘형식적으로 유연해 보이는 것’이 아닙니다. 불필요한 관성을 정리하고, 변화의 흐름을 읽는 사람들에게 책임과 자율을 주고, 그들을 제대로 대우하는 것. 저는 그것이 앞으로 기업이 살아남고, 새로운 시대를 선도하기 위해 필요한 유연함의 방식이라고 생각합니다.
교수님은 바둑기사로서의 활동을 넘어, 보드게임 제작과 AI 교육 등 새로운 영역으로 전환을 시도하셨습니다. 기업도 새로운 기술 패러다임 속에서 방향을 바꿔야 하는 시점에 놓여 있습니다. 전환의 타이밍에서, ‘버텨야 할 때’와 ‘바꿔야 할 때’를 구분하는 기준은 무엇일까요? 교수님의 경험을 바탕으로 들려주시면 감사하겠습니다.
저는 사실 ‘버텨야 할 때’와 ‘바꿔야 할 때’를 너무 명확히 나누어 생각할 필요는 없다고 봅니다. 현실에서 두 가지는 늘 같이 움직이기 때문입니다. ‘버티면서 바꾼다.’ 저는 이 표현이 기업의 현실에 더 가깝다고 생각합니다.
기업이 버틴다는 건, 이미 그 안에 축적된 힘이 있다는 뜻입니다. 재무적 여력일 수도 있고, 기술력일 수도 있고, 사람일 수도 있죠. 어떤 형태로든 ‘버틸 힘’이 있는 조직은 동시에 ‘바꿀 힘’도 가지고 있습니다.
저는 바둑에서도 그랬습니다. 어떤 국면은 끝까지 버텨야 하고, 어떤 부분은 완전히 뒤집어야 합니다. 하지만 대부분의 판은 그 두 가지를 동시에 해내야만 승산이 생깁니다. 안정성을 유지하면서도 변화의 여지를 열어두는 균형이 필요합니다.
균형을 실제로 기업에서 실천할 때, 교수님께서 중요하게 보시는 기준은 무엇인가요?
기업 입장에서 보면 ‘버티고 바꾸는 것’은 결코 쉬운 선택이 아닙니다. 그래서 많은 조직이 결국 ’버리고 새로 시작하는 전략’을 선택하곤 합니다. 그게 단기적으로는 더 효율적으로 보일 때가 많기 때문입니다. 하지만 진짜로 시대를 선도하는 기업은 대체로 그런 방식이 아니라, 기존의 핵심을 지켜내면서도 필요한 변화를 병행해 온 조직입니다.
저 역시 바둑을 떠난 뒤 보드게임 개발, AI 교육, 여러 분야로 방향을 바꾸는 과정에서 ‘완전히 버릴 것인가’, 아니면 ‘버티며 확장할 것인가’를 많이 고민했습니다. 그런데 결국 제 경험이 말해준 기준은 간단했습니다.
버텨야 할 만큼 중요하다고 느껴지는 ‘핵심’이 있다면, 그 위에서 바꾸는 것이 답이다. 핵심이 없다면 버틸 이유도 없고, 바꿔야 할 명분도 약해집니다. 하지만 버틸 만한 가치가 있는 본질이 있다면, 그걸 기반으로 변화하는 것이 결국 가장 강한 전환이 됩니다.
그래서 저는 기업에 같은 메시지를 드리고 싶습니다. 버틸 수 있는 힘이 있는 기업이라면, 반드시 버티면서 바꿔야 합니다. 그게 쉽지 않지만, 그 길을 선택한 기업만이 시대를 끌어가는 기업이 됩니다.
2025년, AI는 ‘AI Agent’를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 ‘Agentic AI’ 단계로 빠르게 발전하고 있습니다. 이 과정에서 AI는 인간의 명령을 따르는 존재에서 벗어나, ‘의도’를 스스로 해석하는 기술로 진화하고 있습니다. 교수님께서는 이러한 변화를 어떻게 바라보시나요?
‘Agentic AI’가 특별한 개념이라기보다는, 기존 AI Agent의 발전 단계를 조금 더 세분화해서 설명한 용어라고 이해하고 있습니다. AI가 인간의 지시를 그대로 수행하는 수준을 넘어, 맥락과 의도를 더 잘 파악하고 스스로 작업 흐름을 조율하는 방향으로 진화하고 있는 것이죠. 결국 AI의 활용 범위와 자율성이 넓어졌다고 보면 됩니다.
이 변화가 의미하는 바는 명확합니다. AI를 활용해서 창의적인 무언가를 실제로 구현해 내는 과정이 훨씬 쉬워졌다는 것입니다. 과거에는 ‘내가 상상하는 것’과 ‘현실에 구현되는 것’ 사이에 큰 간극이 있었지만, 이제는 그 격차가 빠르게 줄어들고 있습니다. 누구나 AI를 통해 아이디어를 바로 실험하고, 수정하고, 만들어낼 수 있는 시대가 된 거죠.
이런 기술적 변화가 인간의 역할에는 어떤 변화를 불러온다고 보시나요?
앞으로 주목해야 하는 건 ‘AI를 잘 쓰는 사람’이 아니라 ‘AI를 통해 무엇을 만들어낼 수 있는 사람’입니다. AI 활용은 더 이상 강점이 아니라 기본 능력이 될 것입니다. 결국 남는 건 창의성입니다. 똑같은 도구를 쓸 때, 누가 더 새로운 방식으로 문제를 정의하고, 누가 더 독창적인 결과물을 만들어내는지가 경쟁력의 기준이 됩니다.
저는 AI 시대를 이렇게 생각합니다. AI가 일을 대신하는 부분이 많아질수록 인간은 처음과 끝, 즉 방향을 제시하고 결과의 의미를 책임지는 역할이 더 중요해집니다. 이 두 지점을 잡을 수 있어야만 도태되지 않습니다. 기존 방식에만 머물러 있다면 변화의 속도를 이길 수 없습니다. AI가 넓힌 이 새로운 공간에서, 우리가 얼마나 자신만의 창의성을 어필할 수 있느냐가 앞으로의 생존 조건이 될 것입니다.
AX 시대, 기업과 실무자가 갖춰야 할 사고 방식
이제 AX 시대를 살아가는 기업과 실무자들에게 시선을 옮겨보겠습니다. 교수님은 “상식과 효율이라는 명확한 삶의 기준이 있어서 선택이 쉬워진다”라고 말씀하신 적이 있습니다. 기업 역시 매일 수많은 의사결정을 내려야 합니다. 교수님이 강조하신 ‘상식’과 ‘효율’이라는 두 축이 기업에 적용될 수 있을까요? 만약 다르다면, 급변하는 시기에 기업은 어떤 기준을 가져야 할까요?
‘상식’과 ‘효율’이라는 말은 단순해 보이지만 실제로는 굉장히 어려운 주제입니다. 특히 상식이라는 것은 추상적이고, 사람마다 다르고, 시대에 따라 변합니다. 그래서 저는 상식이 정체성에 가깝다고 생각합니다. 개인이든 기업이든 ‘우리가 어떤 방식으로 살아갈 것인가’를 결정하는 기준, 그게 상식입니다. 말하자면 자기만의 세계관 같은 것이죠.
그리고 효율은 그 상식을 지키는 선에서 어떻게 더 나은 결과를 만들어낼 것인가의 문제라고 생각합니다. 즉, ‘정체성을 훼손하지 않는 범위에서 최대한 이익을 극대화하는 것’, 그게 효율입니다.
이런 관점에서 본다면, 기업이 자신의 ‘상식(정체성)’을 시대에 맞게 재해석하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 무엇일까요?
지금은 AI 시대, 더 정확히 말하면 변화가 멈추지 않는 시대입니다. 예전의 기준으로 보던 상식이 이제는 전혀 상식적이지 않을 수 있습니다. 우리가 익숙하게 생각했던 방식, ‘이 정도는 당연하지 않나?’ 했던 것들이 지금은 시대와 맞지 않거나 이미 뒤처진 개념이 되기도 합니다.
그래서 기업에 필요한 건 옛 상식을 붙잡는 것이 아니라, 시대에 맞는 새로운 상식을 계속해서 업데이트하는 일입니다. 정체성을 버리라는 말이 아니라, 정체성을 시대와 함께 재해석해야 한다는 의미입니다.
기업이 이러한 상식의 재해석을 실천하는 과정에서 기술, 특히 AI는 어떤 역할을 할 수 있을까요?
이제 AI는 기업이 놓칠 수 있는 변화의 흐름, 고객의 미세한 움직임, 산업의 전환 신호까지 굉장히 빠르게 포착해 줍니다. 저는 기업이 AI를 단순한 생산성 도구로 보지 말고, 변화하는 ‘상식’을 관찰하고 검증하는 도구로 봐야 한다고 생각합니다.
급변하는 시대의 기준은 결국 단순합니다.
상식(정체성)은 시대에 맞게 계속 재해석할 것효율은 그 정체성을 지키는 방식으로 확장할 것AI는 변화의 속도를 따라가기 위한 관찰 도구로 활용할 것
기존 방식만 고집한다면 금방 시대와 어긋나게 됩니다. 하지만 상식을 유연하게 업데이트할 수 있다면, AI 시대에도 흔들리지 않는 기업으로 남을 수 있습니다.
기업 실무자들도 AI와 함께 일하는 시대가 되었습니다. 실제 업무를 수행하는 실무자들이 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 어떤 역량과 마인드셋이 필요할까요?
이제는 AI가 실무자의 능력을 대신하는 것이 아니라, 실무자의 능력이 곧 AI의 능력으로 확장되는 시대라고 생각합니다. 그래서 역설적으로 들리지만, AI를 잘 쓰기 위해서는 오히려 자신의 기본 역량을 더 높여야 합니다. AI는 그 역량을 증폭시켜 주는 도구일 뿐이니까요.
그 과정에서 가장 중요한 것은 질문하는 능력입니다. AI 시대의 경쟁력은 ‘정답을 맞히는 능력’이 아니라 ‘문제를 어떻게 정의하고, 어떤 관점으로 질문하느냐’에 달려 있습니다. 창의적으로 질문하고, 주도적으로 판단하고, 그것을 바탕으로 다시 소통하며 새로운 질문을 만들어내는 과정이 계속 반복되는 구조입니다. 저는 이것을 하나의 순환 과정이라고 생각합니다.
그렇다면 실무자들이 이러한 사고 과정을 실제 업무에 적용할 때, 어떤 요소가 실질적인 역량의 차이를 만든다고 보시나요?
이 지점에서 반드시 짚어야 할 부분은, AI를 ‘활용하는 것’과 ‘단순히 이용하는 것’은 전혀 다른 차원의 일이라는 점입니다. 뭔가 너무 쉽게 느껴진다면 대부분 ‘이용’에 머무르는 경우가 많습니다. 복잡한 업무 구조를 이해하고, AI에게 구체적이고 맥락 있는 지시를 내리고, 그 결과를 해석해 다시 개선하는 일, 이런 과정이 바로 활용입니다.
활용은 어렵습니다. 그래서 가치가 있습니다.
저 역시 AI를 쓰면서도 여전히 많은 순간 ‘이용’에 그치고 있다고 느낍니다. 하지만 조금씩이라도 활용의 비중을 늘려가면 언젠가는 AI를 통해 자신의 사고방식과 창의성을 확장시키는 단계에 도달할 수 있다고 생각합니다.
AI 시대에 실무자에게 필요한 역량은 단순합니다.
질문하는 능력판단하는 능력결과를 해석하고 소통하는 능력그리고 이 과정을 반복하는 태도
AI는 이미 현실이 되었고, 우리가 어떻게 쓰느냐에 따라 능력의 차이가 더 크게 벌어질 것입니다.
저도 계속 배우고 있습니다. 여러분과 함께 조금씩 앞으로 나아가고 싶습니다.
AI 시대에도 결국 ‘수를 두는 주체’는 인간입니다. 기술이 아무리 발전하더라도 사라지지 않을, 인간 고유의 창의적 역할은 무엇이라고 생각하시나요?
창의성은 사실 예전부터 중요했습니다. 하지만 AI 시대에 들어오면서 그 중요도가 극단적으로 높아졌다고 생각합니다. AI가 계산과 분석을 대신하는 순간, 인간이 가진 고유한 역할은 더 분명하게 드러나기 때문입니다.
그렇다고 해서 인간의 존재를 새롭게 정의할 필요는 없습니다. 인간은 원래부터 창의적인 존재입니다. 각자가 다른 배경을 가지고 있고, 다른 생각을 하고, 다른 방식으로 문제를 바라봅니다. 이 다양성과 개성이 바로 창의성의 원천입니다.
AI 시대에는 이 창의성이 어떤 방식으로 발휘되고 강화되어야 한다고 보시나요?
기존 시대에는 ‘단점 보완’이 강조되었다면 AI 시대에는 ‘강점 극대화’가 훨씬 더 중요해졌다고 봅니다. 단점은 AI가 어느 정도 보완해 줄 수 있습니다. 하지만 강점은 누구도 대신할 수 없습니다. 자기의 개성을 기반으로 만든 강점은 AI가 따라 하기 어려운 인간 고유의 영역입니다.
창의적 역할이란 결국 이런 것이라고 생각합니다.
새로운 관점으로 문제를 바라보는 능력아무도 연결하지 않던 것들을 연결하는 감각정답이 없는 상황에서 방향을 결정하는 힘자신만의 색깔로 해석하고 의미를 부여하는 능력
AI는 수를 계산할 수 있지만, ‘왜 그 수를 두어야 하는가’라는 의미는 인간이 만듭니다. 판 전체의 흐름을 읽고, 새로운 길을 정의하고, 그 길에 책임을 지는 주체는 결국 인간입니다.
그래서 저는 이렇게 정리하고 싶습니다. 앞으로의 시대는 단점을 줄이는 사람이 아니라, 자신의 강점을 가장 크게 키운 사람이 리더가 되는 시대입니다. AI 시대의 창의성은 거창한 것이 아니라 각자의 개성을 끝까지 밀어붙이는 용기와 선택에서 시작된다고 생각합니다.
미래 기술 앞에서 우리가 잃지 말아야 할 것
미래를 맞이하는 자세에 대해 여쭤보고자 합니다. 2025년 봄, 엔비디아의 CEO 젠슨 황이 ‘Physical AI’를 언급했을 때만 해도 먼 미래처럼 보였습니다. 하지만 이제는 곧 현실이 될 기술로 다가오고 있습니다. UNIST 기계공학과 특임교수로서, Physical AI가 확산되는 사회로 나아갈 학생들에게 어떤 근본 철학을 강조하며, 어떤 가르침을 전하고 계신가요?
Physical AI는 이제 먼 미래의 기술이 아닙니다. 근미래에 현실화될 가능성이 매우 높습니다. 하지만 그렇다고 해서 모든 영역이 Physical AI로 대체되는 것은 아닙니다. 어디까지 Physical AI가 들어올 수 있고, 어디는 그렇지 않은지 경계를 판단하는 능력이 앞으로 더 중요해질 것입니다. 그 경계를 잘 파악해야 유리한 위치를 선점할 수 있습니다.
저 역시 개인적으로 큰 관심을 가지고 지켜보고 있습니다. 그리고 UNIST에서 학생들을 만나며 항상 강조하는 부분은 단순합니다.
기술의 변화는 반드시 따라가야 하지만, 그보다 더 중요한 것은 자기 자신을 아는 것입니다.
세상의 변화만 좇다 보면 방향을 잃기 쉽습니다. 기술이 아무리 빨리 변해도 결국 진짜 경쟁력은 내가 무엇을 좋아하는지, 내가 무엇을 잘할 수 있는지에 달려 있기 때문입니다. 자신의 강점을 기반으로 움직여야 기술 변화 속에서도 흔들리지 않고 오래 갑니다.
자신의 강점이 분명해진 이후에는 어떤 단계로 나아가야 한다고 보시나요?
다음 단계는 시장과 트렌드입니다. 자신의 강점이 명확해지면 그 강점이 Physical AI 시대에 어떤 방식으로 확장될 수 있는지 훨씬 명확하게 판단할 수 있습니다.
학생들에게 제가 전하고 싶은 근본 철학은 이것입니다.
기술 변화 속도보다 나를 아는 능력이 더 오래가는 자산Physical AI의 적용 범위를 관찰하고 자신의 강점이 의미 있게 쓰일 영역을 스스로 판단할 것미래는 ‘기술 자체’가 아니라 기술을 통해 자기 길을 정의하는 사람들이 만든다는 점
Physical AI가 확산되는 시대일수록 남들은 따라가지 못하는 자신만의 정체성과 강점을 제대로 들여다보는 일이 더욱 중요한 시대가 될 것입니다.
앞선 질문에 이어서, ‘Agentic AI’를 넘어 ‘Physical AI’ 시대로 향하는 흐름 속에서 교수님께서는 기업에 어떤 조언을 해주고 싶으신가요?
AI 시대든 아니든 가장 중요한 건 결국 사람, 즉 인재입니다. 기술이 아무리 발전해도, 방향을 정하고 무게 중심을 잡는 주체는 사람이기 때문입니다. 세계 1등 기업이라고 불리는 곳들의 공통점도 결국 여기에 있습니다. 인재를 제대로 대우하고, 제대로 활용하고, 제대로 존중하는 기업만이 진짜로 성장합니다.
우리나라 기업은 인재를 중요하다고 말은 하지만 실제로는 인재라는 개념 자체를 온전히 인정하지 않는 경우가 많습니다. 조직의 크기, 내부 정치, 관성과 같은 요소들이 인재의 역할을 가로막습니다. AI 시대에는 이런 방식이 더 이상 통하지 않습니다.
AI가 본격적으로 확산되는 환경에서, 기업이 인재 전략을 다시 설계할 때 가장 먼저 고려해야 할 요소는 무엇일까요?
AI가 보편화되면 가장 먼저 해야 할 일은 불필요한 인력을 줄이고, 진짜 핵심 인재에게 집중하는 것입니다. 이건 잔인한 이야기처럼 들릴 수도 있지만, 현실적으로 기업이 앞으로 살아남기 위해서는 피할 수 없는 선택입니다. 불필요한 인력이 많을수록 진짜 인재는 보이지 않습니다. 그들이 숨겨지고, 소모되고, 묻혀버립니다.
인재는 스스로 성장합니다. 하지만 기업이 그 성장을 막아버리면 더 이상 남아있지 않습니다. AI 시대에는 인재가 회사를 선택하는 속도도 훨씬 빨라졌습니다. 기술 덕분에 이동도 빠르고 기회도 넓어졌기 때문입니다.
그래서 저는 기업에 이렇게 말하고 싶습니다.
필요한 사람에게는 확실한 대우를 할 것핵심 인재를 믿고 중요한 역할을 맡길 것한 번 찾은 인재는 절대 놓치지 않을 것
AI 시대의 경쟁력은 기술이 아니라 사람을 어떻게 다루느냐에서 결정됩니다. 핵심 인재에게 집중하고 제대로 된 대우를 하는 기업만이 Agentic AI, Physical AI 시대에서도 살아남고 선도할 수 있다고 생각합니다. 그게 전부입니다. 그리고 그게 가장 중요한 이야기입니다.
AI가 더 자율적이고 물리적인 형태로 진화할수록, 우리는 어떤 생각으로 행동해야 할까요?
이 시대를 살아가는 인간 ‘이세돌’이, 그런 고민을 안고 살아가는 인간 ‘개인’에게 전하고 싶은 말은 무엇인가요?
AI가 더 자율적으로 움직이고, 물리적인 영역까지 확장될수록 사람들이 불안해하는 지점도 커질 거라고 생각합니다. 하지만 저는 어떤 시대이든 가장 중요한 기준은 변하지 않는다고 봅니다. 그 기준은 본인, 즉 자기 자신입니다.
자기 자신이 중심을 잡고 있다면 세상이 아무리 빠르게 바뀌어도 크게 흔들리지 않습니다. 기술이 얼마나 발전하든, 결국 방향을 정하고 책임을 지는 존재는 인간입니다. 그 중심은 스스로 만들어야 합니다.
그러기 위해서는 자신의 강점을 정확히 알고, 그 강점을 바탕으로 움직이는 것이 가장 중요합니다. AI 시대에는 단점을 보완하는 데 시간을 쏟기보다는 자신만의 강점을 확실하게 세우는 것이 훨씬 더 큰 힘이 됩니다. 단점은 어느 정도 AI가 메워줄 수 있지만, 강점은 누구도 대신할 수 없기 때문입니다.
강점에 대한 이야기를 다시 언급해 주신 것은 그만큼 중요한 화두라는 의미로 느껴집니다. 그렇다면 이러한 강점 기반의 접근은 AI 시대를 살아가는 개인에게 어떤 힘을 만들어준다고 보시나요?
AI 시대는 위기처럼 보이지만 본인의 중심을 확실히 세우면 오히려 큰 기회가 됩니다. 기술이 넓힌 공간 안에서 각자의 강점은 더 크게 쓰일 수 있고, 더 빠르게 성장할 수 있습니다.
저 역시 제 강점이 무엇인지, 그 강점을 어떻게 이 시대에 맞게 확장할 것인지 계속해서 고민하고 있습니다. 저도 흔들릴 때가 있고, 완벽한 답을 가진 건 아니지만 중심을 잃지 않으려고 노력하고 있습니다.
그래서 저는 이렇게 말하고 싶습니다. 시대를 두려워하지 말고, 나를 잃지 말자. 자기 강점을 세우고 그 방향으로 나아간다면 AI 시대는 위기가 아니라 가장 큰 기회가 될 것이다.
함께 노력해서 AI 시대를 이끄는 사람이 되었으면 합니다.
마지막 질문입니다. AI 시대를 특정 기업이 이끌어갈 것이라는 시각에 대해 교수님께서는 어떻게 생각하시나요?
AI 시대를 단 하나의 기업이 이끌어갈 수 있을지는 잘 모르겠습니다. 하지만 여러 기업이 서로 연계하고, 각자의 강점을 공유하며 함께 나아간다면 충분히 선도 역할을 할 수 있다고 생각합니다. 다른 분야에서는 경쟁 상대일지라도 AI 분야만큼은 경쟁보다 연대가 더 큰 힘을 발휘하는 영역입니다.
결국 같이 살아야 경쟁도 가능합니다. 하나가 너무 앞서가고 하나가 뒤처지면 시장의 건강한 생태계도 만들기 어렵습니다. 우리나라가 미국, 중국과 같은 거대 AI 생태계와 맞서기 위해서는 기업 간 연계와 공유가 반드시 필요해 보입니다. 물론 쉬운 이야기가 아니라는 것도 잘 알고 있습니다. 현실적인 벽과 이해관계가 많겠죠.
하지만 저는 이렇게 생각합니다. ‘직접 만나서 대화를 나누면, 공감할 수 있는 지점이 분명히 있다.’
그 공감에서 새로운 가능성이 열립니다. 만약 큰 성과로 이어지지 않는다 해도 연계를 시도했다는 사실 자체만으로도 의미가 있습니다. 앞으로의 시대는 혼자 성공하는 시대가 아니라 함께 가치를 만드는 시대라고 믿습니다.
개인적인 바람이지만, 기업이 AI 시대만큼은 서로의 벽을 조금 낮추고 함께 나아가는 방향을 고민해 주셨으면 합니다.
교수님의 답변처럼, AI 시대의 경쟁력은 결국 사람과 관계가 만드는 힘에서 비롯되는 것 같습니다.
오늘 말씀을 들으며, 기술의 변화가 아무리 빨라져도 결국 스스로의 강점을 이해하고 중심을 지키는 일이 가장 본질적인 경쟁력이라는 점을 다시 확인할 수 있었습니다.
귀한 통찰을 나누어 주신 교수님께 진심으로 감사드립니다.
이번 인터뷰가 변화의 시대를 바라보는 작은 이정표가 되었으면 좋겠습니다.
2025년 한 해 동안 에브릿띵을 읽어주셔서 진심으로 감사드립니다.
다가오는 2026년에도, 변화의 흐름 속에서 앞으로의 방향을 함께 고민하는 LG CNS가 되겠습니다.
따뜻한 연말 보내시길 바라며, 새해에도 더 깊고 유용한 인사이트로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.

지난 약 10년 동안 수많은 형태의 암호화폐가 등장했지만, 금융 인프라를 대체하거나 확장하는 데에는 한계가 뚜렷했습니다. 가격이 하루에도 몇 번씩 요동치고, 발행 주체와 운영 체계는 불투명하며, 결제·정산 등 실사용 환경에서도 제약이 컸기 때문입니다. 따라서 기존 암호화폐는 ‘투자 대상’이라는 테두리에서 벗어나기 어려웠습니다.
반면, 스테이블코인은 다른 궤적을 그렸습니다. 법정통화 가치에 연동된 안정성을 기반으로 신뢰성을 끌어올리며, 실제 금융 시스템과 맞물릴 수 있는 디지털 결제 수단으로 주목받기 시작한 것입니다. 특히 해외 송금, 기업 간 대금 정산처럼 ‘현실의 불편함’을 해결할 수 있는 영역에서 활용 가능성이 빠르게 검증되면서, 금융·정책·비즈니스 전반에서 새로운 변화를 이끌어내고 있습니다.
비슷한 듯 완전히 다르다… CBDC와 스테이블 코인의 근본적인 차이
스테이블코인의 확산과 함께 가장 자주 비교되는 대상으로 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency, 이하 ‘CBDC’) 가 거론됩니다. 두 자산 모두 디지털 형태로 발행되며 결제·정산에 활용될 수 있다는 점에서 유사해 보이지만, 발행 주체, 법적 성격, 신뢰 기반, 기술 구조에서 근본적으로 다른 체계를 갖습니다.
CBDC는 중앙은행이 직접 발행하는 법정통화의 디지털 형태로, 화폐 발행과 유통 과정이 국가의 통제 아래 운영됩니다. 반면 스테이블코인은 민간이 발행하는 디지털 토큰으로, 법정통화 가치에 연동되도록 설계했을 뿐 법적 지위나 신뢰 기반은 발행기관의 투명성과 담보 구조에 의존합니다.
최근 주요국 중앙은행이 CBDC 파일럿과 기술 연구를 지속하는 가운데, 민간 주도의 스테이블코인은 시장 수요를 바탕으로 빠르게 확대되고 있습니다. 이로 인해 두 체계가 금융 인프라 내에서 어떤 역할을 담당할 것인지, 그리고 정책·시장 환경에서 어떻게 구분되어야 하는지가 글로벌 금융 정책과 디지털 자산 논의의 핵심 주제로 부상하고 있습니다.
CBDC
CBDC는 중앙은행이 발행하는 법정통화로, 가치의 신뢰는 국가 신용에서 비롯되며 발행 과정에서 발생하는 주조차익은 중앙은행과 정부에 귀속됩니다. 발행과 유통은 중앙은행이 통제하는 허가형 디지털 인프라에서 이루어지며, 이러한 구조는 금융안정과 통화정책의 일관성을 유지하기 위한 목적을 반영합니다. 다만 CBDC는 국가가 직접 발행하므로 자체적인 지급 불능 위험은 없지만, 은행의 지급 불능(insolvency) 우려가 커질 경우 예금이 CBDC로 대량 이동하는 현상이 발생할 수 있다는 점이 정책적 고려사항으로 지적됩니다.
스테이블코인
스테이블코인은 승인된 민간 사업자가 발행하는 디지털자산으로, 법적 성격은 법정통화가 아닌 준비자산 기반 ‘민간 지급 수단’입니다. 발행된 코인의 가치는 1:1로 적립된 고유동성 안전자산(High-Quality Liquid Assets, HQLA)에 의해 유지되며, 준비금 구성·공시·외부감사·상환 절차가 신뢰의 핵심을 이룹니다. 발행금액은 준비자산으로 전액 귀속되어 발행사가 주조차익을 가져가지 않으며, 코인의 발행·전송·정산은 퍼블릭 블록체인에서 이루어집니다. 이러한 개방형 구조는 글로벌 호환성을 제공하는 반면, 시장 불안 시 대량 상환 요청이 발생해 즉각적 상환 불능(impaired convertibility) 위험이 커질 수 있습니다.
이러한 변화는 스테이블코인이 단순히 새로운 디지털 화폐의 출현이 아니라, 결제 시스템이 작동하는 방식 자체가 근본적으로 변화하고 있음을 보여주는 흐름입니다. 디지털 자산을 기반으로 한 차세대 결제 생태계가 등장하면서, 스테이블코인은 글로벌 금융의 구조적 전환을 이끄는 핵심 축으로 부상하고 있습니다.
미국이 쏘아 올린 스테이블코인 본격화, 글로벌 움직임은?
전 세계 스테이블코인 시장은 제도권 금융과의 접점이 빠르게 확대되며 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 특히 전체 유통의 대부분이 달러(USD) 기반으로 형성되면서, 글로벌 금융 구조는 디지털 환경에서도 달러 중심의 흐름이 지속되는 방향으로 움직이고 있습니다. 이러한 변화 속에서 미국·유럽·일본·중국은 서로 다른 정책 목표와 금융 구조에 맞춰 고유한 규율 체계와 도입 전략을 마련하고 있습니다.
미국: 스테이블코인을 ‘디지털 달러 인프라’로 편입하는 전략
미국은 스테이블코인을 민간이 발행하는 디지털 자산으로만 보지 않고, 달러 시스템을 확장하는 하나의 인프라로 접근하고 있습니다. 2025년 시행된 지니어스 법(GENIUS Act)은 준비자산을 달러 예금·미국 국채로 한정하고, 발행·공시·감사 기준을 명확히 규정하며 스테이블코인을 규제된 금융상품의 영역으로 위치시켰습니다. 이 과정에서 테더(USDT)·유에스디코인(USDC)의 준비자산 상당 부분이 미국 국채에 투자되며, 스테이블코인은 디지털 환경에서의 달러 유통과 미국 재정시장 모두에 영향을 미치는 구조로 자리 잡고 있습니다.1)
유럽연합(European Union, EU): 리스크 통제 중심의 규율 기반 모델
EU는 스테이블코인을 시장 안정과 소비자 보호를 우선하는 금융 규율 체계 안에서 관리하는 데 초점을 두고 있습니다. 가상자산시장(Markets in Crypto-Assets, MiCA) 규제를 통해 발행사 등록제와 준비금 의무 등을 법제화하며, 스테이블코인을 규제 가능한 디지털 금융상품으로 다루고 있습니다. EU는 스테이블코인이 역내 결제 시스템과 경쟁하거나 통화정책에 영향을 줄 가능성에 주목하고 있으며, 규율 중심의 점진적 도입 전략을 유지하고 있습니다. 즉, 제도권 금융의 안정성을 훼손하지 않는 범위에서 스테이블코인의 역할을 제한적으로 확장하는 방향입니다.
일본: 금융기관 중심의 신뢰 기반 구조
일본은 스테이블코인을 금융기관 중심의 제도적 틀 안에서 관리하는 보수적 접근을 이어가고 있습니다. 스테이블코인의 발행은 은행·신탁사 등 인가된 금융기관만 수행할 수 있도록 제한하고 있으며, 발행액과 동일한 법정화폐를 예치하는 1:1 예치 의무를 통해 준비금의 안정성을 확보하도록 하고 있습니다. 또한 회계·준비금 검증은 감독당국의 감독 아래 이루어져, 스테이블코인이 기존 금융 시스템의 신뢰 체계를 벗어나지 않도록 설계되어 있습니다. 일본은 스테이블코인을 급격한 디지털 결제 혁신의 동력으로 보기보다는, 기존 금융 인프라 안에서 관리 가능한 방식으로 활용하는 정책적 선택을 유지하고 있습니다.
중국: 스테이블코인 전면 금지와 공공 주도형 디지털화 전략
중국은 스테이블코인을 금융 리스크 요인으로 규정하고 민간 스테이블코인의 발행·유통을 전면 금지하고 있습니다. 대신 중국 인민은행이 발행하는 디지털 위안(e-CNY)을 중심으로 공공 주도의 디지털 화폐 체계를 구축하고 있으며, 결제·소매·공공서비스 분야에서의 상용화를 빠르게 확대하고 있습니다. 중국의 전략은 민간 기반 스테이블코인의 활용을 차단하는 대신, 국가 주도의 디지털 화폐를 중심으로 통화·금융 데이터를 통합하고 관리하는 체계로 정교하게 구축되는 방향입니다.
한국의 스테이블코인 접근법: ‘속도보다 신뢰’
국내에서는 스테이블코인 도입을 통화 질서와 금융 안정의 연장선에서 바라보고 있습니다. 해외에서는 ‘달러 연동형’ 스테이블코인이 빠르게 확산되고 있지만, 한국은 통화 주권과 금융안정을 유지할 수 있는 방식으로 접근하고 있습니다.
정부는 디지털자산기본법 제정 과정에서 스테이블코인을 ‘제도권 내에서 관리 가능한 디지털 결제 수단’으로 정의하는 방향을 검토하고 있습니다. 특히 무허가 발행이나 투기적 유통을 차단하기 위한 관리 기준을 우선적으로 마련하고 있으며, 담보자산의 실재성, 상환 메커니즘의 투명성, 회계 공시, 발행사 파산 시 예금자 보호 체계 등 금융상품 수준의 신뢰 구조를 제도적으로 구축하는 것을 핵심 요소로 보고 있습니다.
국내에서는 스테이블코인을 단순한 디지털 자산이 아닌 결제 인프라 혁신의 한 축으로 바라보고 있습니다. 해외 송금, 온라인 결제, 글로벌 커머스, 게임 내 아이템 구매 등 즉시성·비용 효율성이 중요한 영역을 중심으로 활용 가능성을 선별적으로 검토하고 있습니다. 이는 기존 결제 시스템의 보완과 효율성 제고를 위한 디지털 결제 기술 실험이라는 점에서 의의가 있습니다.
현재 국내 스테이블코인 논의는 성장보다는 신뢰, 속도보다는 안정에 무게를 두고 움직이고 있습니다. 이를 위해 금융당국은 발행 주체의 적격성, 담보 자산 구성, 정보공시 체계 등 안전장치 중심의 규제 프레임워크를 검토하고 있으며, 민간 기술 혁신과 금융시장 안정이 조화를 이루는 단계적 도입 전략을 지향하고 있습니다.
스테이블코인이 바꾸는 결제의 미래글로벌 금융·결제 기업들은 이미 스테이블코인을 기반 실시간 결제·정산 프로세스 구축에 박차를 가하고 있습니다. 대표적으로 페이팔(PayPal)은 자체 스테이블코인 PYUSD를 통해 글로벌 디지털 결제를 실시간으로 처리하는 인프라를 구축하고 있으며, 비자(Visa)는 기존 상업은행 결제망에 스테이블코인을 접목해 24시간 해외 대금 정산이 가능한 구조를 실증하고 있습니다. 또한 JP모건(JPM Coin)은 기관 간 송금 및 기업 결제 자동화를 통해 대규모 금융 네트워크에서도 스테이블코인이 안정적으로 작동할 수 있음을 검증하고 있습니다.
이와 같은 흐름은 글로벌 결제 환경이 빠르게 24시간 운영·실시간 정산(24/7) 체계로 이동하고 있다는 변화를 뚜렷하게 반영합니다. 스테이블코인은 이 변화의 중심에서 기존 금융의 복잡한 중개 과정을 디지털화하고 효율화하는 역할을 수행하고 있습니다. 기존 국제 결제는 여러 중개 기관을 거치며 수일이 소요되고 평균 2~3%의 비용이 발생했지만, 스테이블코인은 지갑 간 직접 정산 구조를 통해 수수료를 0.5~3% 수준으로 낮추고 처리 시간을 수초 이내로 단축시키고 있습니다. 이는 글로벌 자금 이동의 운영 표준이 실시간 체계로 전환되고 있음을 보여주는 중요한 변화입니다.
이 과정에서 결제 인프라의 경쟁력은 속도 중심에서 신뢰와 투명성 중심으로 이동하고 있습니다. 스테이블코인의 준비금 공개, 외부 감사, 보안 인프라 강화는 결제 시스템의 신뢰도를 판단하는 핵심 기준이 되고 있으며, 스테이블코인은 ‘신뢰의 기술’로 자리 잡고 있습니다. 이러한 기반 위에서 자동정산, 조건부 지급, 에스크로 등 조건 기반 프로그램 결제 환경이 구현되며, 결제 프로세스의 구조적 혁신이 지속적으로 확장되고 있습니다.
투명성 UP 수수료 DOWN! 스테이블코인이 가져올 기대 효과
스테이블코인이 본격적으로 도입되면 우리의 일상은 어떻게 달라질까요? 먼저, 기업의 비즈니스 관점에서 어떤 변화가 나타나고 있는지 살펴보겠습니다.
기업의 비즈니스 관점: 운영 효율성에서 전략적 경쟁력까지
스테이블코인의 확산은 기업의 결제·정산 프로세스뿐 아니라, 자금 운영과 데이터 관리 방식 전반에 변화를 가져오고 있습니다. 기업이 스테이블코인에 주목하는 이유는 단순히 수수료나 처리 속도가 개선되기 때문만이 아니라, 거래·정산·데이터가 하나의 디지털 인프라에서 통합적으로 관리된다는 점에 있습니다. 이를 통해 기업은 자금 흐름을 실시간으로 파악할 수 있고, 글로벌 운영 환경에서도 정산 지연·중개 비용과 같은 운영 리스크를 크게 줄일 수 있습니다.
또한 스테이블코인은 거래 내역과 정산 정보가 동일한 블록체인 네트워크에 기록되기 때문에 재무 투명성이 높아지고, 회계·감사·리스크 관리 등 백오피스 영역에서도 효율화가 가능합니다. 이러한 변화는 글로벌 공급망 기반 기업이나 해외 대금 정산이 빈번한 기업에게 비용 절감 이상의 전략적 운영 효율성을 제공합니다. 결국 스테이블코인은 기업의 운영 체계가 디지털 실시간 환경으로 전환되는 과정에서 핵심적 역할을 수행하고 있습니다.
개인의 금융 관점: 즉시·저비용·무경계 금융 경험
스테이블코인은 개인에게도 기존 금융 수단이 제공하지 못했던 직접적이고 체감 가능한 혜택을 제공합니다. 해외 송금, 여행 중 결제, 글로벌 온라인 쇼핑 등 국경을 넘는 금융 활동에서 특히 효과가 크며, 기존에는 평균 6% 수준이던 수수료가 1~3%로 줄고, 처리 시간도 수일에서 수초 이내로 단축되고 있습니다.
또한 스테이블코인은 환전 과정 없이 결제하거나, 플랫폼 간 디지털 자산을 자유롭게 이동시키는 등 무경계 금융 경험을 가능하게 합니다. 사용자는 더 낮은 비용, 더 빠른 처리 속도, 더 넓은 선택권을 갖게 되며, 스테이블코인은 투자 자산이 아니라 일상 금융을 확장하는 실질적 도구로 자리 잡고 있습니다.
스테이블코인의 확산은 결제와 정산 체계뿐 아니라, 디지털 금융 서비스를 구성하는 인프라의 형태에도 변화를 가져오고 있습니다. 특히 스테이블코인이 실질적인 결제 수단으로 활용되는 과정에서는 발행과 유통뿐 아니라, 이를 안전하게 보관하고 송금·정산 기능을 지원하는 디지털 자산 지갑의 역할이 점차 부각되고 있습니다.
다음 편에서는 이러한 디지털 지갑 인프라를 중심으로, 스테이블코인 기반 금융 서비스가 어떤 구조로 설계되고 있으며 비즈니스 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.
1) 오마이뉴스, <'스테이블 코인' 미국은 주목하고, 중국은 금지하고... 무엇이 정답일까>
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2025년 한 해를 잘 마무리하고 계신가요? 다사다난했던 올해, ESG 경영을 추진해 오신 여러분의 일과 삶에도 다양한 변화가 있었을 것 같습니다.
올해를 돌아본다면 어떤 키워드로 정리할 수 있을까요? 바쁜 현업 속에서 놓쳤을 수 있는 ESG의 흐름과 디테일을 함께 짚어보기 위해, 이번 달 뉴스레터를 준비했습니다.
[목차]
l 들어가며. Anti-ESG의 시대, 다시 ‘경영’을 말하다
l 1. 간소화? 합리화! 선택과 집중 전략
l 2. 구체화, 기후변화를 넘어… ISO도 나선 자연자본과 인적자본 공시 표준화
l 3. 감시의 강화, 신뢰할 수 있는 근거가 있는 ESG 정보공개의 중요성
l 4. 사업장(공장)을 넘어 제품과 서비스의 ESG 요소에 대해 높아진 관심
l 5. ESG 데이터의 시대가 왔다. 공시를 넘어 의사결정 기반으로서의 데이터 활용
l 마치며. 악마는 디테일에 있다(Simplicity vs Complexity)
들어가며. Anti-ESG의 시대, 다시 ‘경영’을 말하다
올해 ESG의 글로벌 동향을 살펴보면, 우선 Anti-ESG 트렌드가 뚜렷하게 나타났습니다. 미국에서는 예고된 대로 트럼프 대통령의 재집권과 함께 기후변화 대응 정책이 폐지되는 등, ESG와 반대되는 흐름이 이어졌습니다. 유럽연합(European Union, EU) 역시 옴니버스 패키지(Omnibus Package)를 통해 기존 정책의 부담을 완화하겠다는 메시지를 내놓았습니다.
옴니버스 패키지는 EU 그린딜(Green Deal)의 연장선상에서 추진된 기업지속가능성공시지침(Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD)과 기업지속가능성실사지침(Corporate Sustainability Due Diligence Directive, CSDDD 또는 CS3D)의 적용 대상을 축소하고 도입 시점을 연기하는 내용이 핵심입니다. 이 조치는 유럽지속가능성보고기준(European Sustainability Reporting Standards, ESRS)에 따라 방대한 정량·정성 데이터를 준비해 온 기업 실무자들에게 큰 혼란을 주었습니다.
완화된 안이 발표되었음에도 불구하고, EU 내외에서는 반대 의견이 쏟아져 나왔습니다. 게다가, 지난 10월 유럽의회 법사위를 통과한 이후 본회의 표결에서 옴니버스안이 부결되며 시장에 다시 한번 충격을 주었으나, 지난 11/13 유럽의회에서 382표의 찬성으로 수정안이 통과되면서 연내 모든 절차가 마무리될 것으로 예상하고 있습니다.
국내 상황도 크게 다르지 않습니다. ESG 관련 법제화 논의가 지연되면서 일부 기업은 불확실성 속에 조직과 예산을 축소하는 등 역행의 흐름을 보이고 있습니다. 그럼에도 다수의 기업은 법적 의무가 아니더라도 고객사의 요구에 대응하기 위해 자발적 공시 확대, 공급망 리스크 평가, 현장점검 강화 등 실질적인 노력을 이어가고 있습니다.
그렇다면 ESG 경영을 담당하는 우리는, 규제가 확정되기만을 기다려야 할까요? 혹은 연말을 맞이하여 연탄 봉사나 김장 나눔과 같은 사회공헌 활동을 진행하며 ‘ESG를 실천하고 있다’는 보도자료를 내실 계획을 세우고 계시지는 않나요?
사회공헌은 ESG 중 S 사회분야의 책임을 실천하는 것으로서 ESG경영의 작은 요소가 될 수 있겠지만, 비즈니스와 연관성이 없고 기업가치 제고에 기여하는 지속적인 활동도 아닌 일회성 행사는 지양해야 합니다. 매번 강조드리지만, 우리는 ESG ’경영’을 해야지 ‘ESG’라는 단어에 매몰되어 환경과 관련된 나무심기나, 사회와 관련된 사회공헌 활동을 ESG경영의 모습으로 추구해서는 안 됩니다.
한 해를 돌아볼 때, 여러분은 ESG 경영 관련해서 어떤 업무를 수행하셨나요? 상반기에는 ESG 보고서를 작성하고, 하반기에는 평가 대응을 진행했으며, 중간에는 ESG 위원회를 운영하셨을지도 모릅니다. 이는 대부분의 기업에서 담당자들이 수행하는 일반적인 ESG 추진 업무입니다. 기업의 ESG 인력 채용공고를 봐도 이러한 업무가 대부분입니다.
그러나 ESG 경영 추진 담당자라면, ESG를 둘러싼 경영환경의 시장 변화를 면밀히 살피고, 우리 회사가 직면한 또는 향후 맞닥뜨릴 리스크를 파악해야 합니다. 이를 가능하다면 정량적 재무영향으로 산정하고, 구체적인 과제와 함께 경영진에게 보고하여 의사결정을 이끌어내야 합니다. 이후에는 관련 조직과 협력해 과제를 이행하는 것이 연간 주요 업무가 되어야 합니다.
연간 업무 흐름 역시 이러한 PDCA(Plan–Do–Check–Action) 사이클에 기반해야 합니다. 연말~연초에는 계획을 세우고(Plan), 연중에는 실행하며(Do), 분기·반기·연간 성과를 측정(Check)하고, 미흡하거나 고도화가 필요한 부분은 개선(Action)하는 과정이 필요합니다. (지난 뉴스레터에서도 PDCA의 중요성을 다룬 바 있습니다.)
그렇다면 올해의 ESG 흐름은 미국발 Anti-ESG 움직임과 유럽발 ESG(정확히는 지속가능성) 규제 완화로만 요약할 수 있을까요?
실제로는 그보다 더 다양한 변화가 있었습니다. 이번 뉴스레터에서는 올 한 해 동안 ESG 경영 환경에서 어떤 일들이 있었는지 다시 살펴보며, 내년을 준비하는 인사이트를 함께 나누고자 합니다. 올해 ESG 경영의 흐름은 1) 합리화 2) 구체화 3) 감시 강화 4) 제품 5) 데이터라는 키워드로 요약할 수 있습니다.
1. 간소화? 합리화! 선택과 집중 전략
EU는 2024년 11월 ‘부다페스트 선언’을 통해 경제공동체의 경쟁력 강화를 위한 여러 정책 방향을 제시했습니다. 그중 하나가 지속가능성 규제의 간소화였습니다.
이와 함께 CSRD, CSDDD, Taxonomy, CBAM 등 주요 제도의 중복 규제와 과도한 보고 의무를 완화하는 방안을 ‘옴니버스 패키지’ 형태로 내놓았습니다. 이번 간소화안에 따라 중소기업 상당수가 규제 대상에서 제외되었는데, 이는 선택과 집중의 관점에서 보면 합리적이고 효율적인 접근으로 평가됩니다. 최근 11월 13일 유럽의회가 옴니버스 패키지 수정안을 통과시키면서, 1년 넘게 이어졌던 간소화 논의가 마무리 단계에 접어들며 관련 불확실성도 점차 해소되고 있습니다.
그 이유는 공시나 실사의 의무가 특정 사업장에만 국한되지 않고 연쇄적으로 협력사(중소기업)에도 영향이 미치기 때문입니다. 리스크 관리 측면에서 보면, ESG 경영 수준이 상대적으로 낮은 중소기업을 직접 규제하는 것도 의미가 있습니다. 그러나 대기업과 중소기업 간의 거래 관계에서 더 강력한 영향력을 발휘할 수 있습니다.
실제로 규제가 없더라도 이미 많은 기업이 글로벌 고객사로부터 데이터 제출이나 심사(Audit)를 요청받고 있으며, 앞으로 이러한 요구는 더욱 강화될 가능성이 높습니다. 규제 당국 또한 감독 대상을 축소함으로써 행정 부담을 줄이는 동시에, 소수의 기업을 더 정밀하게 점검할 여력을 확보하게 됩니다.
기업 입장에서는 대응에 시간을 더 확보했다고 안심할 것이 아니라, 오히려 기초부터 다시 점검해야 할 시점으로 받아들여야 합니다. 여기서 말하는 기초란 ESG 보고서 작성이나 평가 대응이 아니라, ESG 경영의 방향성과 전략 수립을 위한 중요성 평가(Materiality Assessment), 현황 분석, 과제 도출, 목표 수립까지 이어지는 내실 있는 준비를 의미합니다.
2. 구체화, 기후변화를 넘어… ISO도 나선 자연자본과 인적자본 공시 표준화
제30차 유엔기후변화협약 당사국총회(Conference of the Parties, COP30)는 11월 10일부터 약 2주간 진행되어, 예정일을 하루 넘긴 22일 브라질 벨렝에서 막을 내렸습니다. 이번 회의는 파리협약 이후 각국의 기후목표 이행 상황을 점검하고, 탄소시장 통합과 기후테크 혁신 등 새로운 감축 전략을 논의하는 자리였습니다.
이번에 대표단을 보내지 않은 미국은 파리협약의 탈퇴와 재가입, 재탈퇴를 반복하며 반 기후 정책 기조를 보이고 있습니다. 최근에는 캘리포니아의 기후공시 제도까지 중단시키며 이러한 흐름을 더욱 분명히 드러냈습니다.
미국의 빈자리를 메울 것으로 기대됐던 중국을 비롯한 여러 국가들도 약속한 감축 목표를 달성하지 못하고 있습니다. 11월 초 기준 ‘1.5℃ 목표’ 달성을 위한 보완 감축계획을 제출한 국가는 전체의 3분의 1에 그쳐, 주요 국가들 역시 적극적으로 행동하기보다 사실상 침묵하고 있는 상황입니다.
이번 COP30은 COP28에서 제시된 ‘화석연료에서 벗어나는 전환’ 방향성을 구체화하지 못했다는 비판을 받고 있습니다. 다만 선진국의 개발도상국 대상 기후위기 적응 재원을 기존 대비 3배로 확대하자는 촉구와 이행 가속화를 위한 여러 이니셔티브 운영 방안이 결정문에 포함되며, 더딘 속도지만 변화가 이어지고 있다는 평가도 나옵니다. 한편 한국은 2035년 온실가스 감축목표(2018년 대비 53~61%)를 확정하고, 11월 17일 국제 탈석탄 연대체 ‘탈석탄 동행(Powering Past Coals Alliance, PPCA)’에 가입했습니다. 기업은 이번 합의에 따라 변화할 국가 정책 흐름을 면밀히 살피고, 이에 맞춘 대응 전략을 준비해야 합니다.
이와 같이 기후변화는 이제 ESG 경영에서 가장 핵심적인 이슈로 자리 잡았습니다. 다만 ESG 내에서 기후변화는 환경 중에서도 ‘대기(Air)’ 영역에 해당합니다. 환경에는 대기 외에도 ‘물(Water)’, ‘토양(Soil)’, ‘자원(Resources)’ 등 다양한 주제가 있으며, 이러한 요소들을 통합적으로 정리한 것이 자연자본(Natural Capital)입니다. 자연자본은 생물다양성(Biodiversity)과 연결됩니다.
기후 관련 재무영향 공시 지침인 기후관련 재무정보공개 태스크포스(Task Force on Climate-related Financial Disclosures, TCFD)와 짝을 이루는 형태로, 자연관련 재무정보공개 태스크포스(Task Force on Nature-related Financial Disclosures, TNFD)가 등장하며 자연자본의 재무적 영향 공시를 구체화하고 있습니다. TNFD는 LEAP(Locate–Evaluate–Assess–Prepare) 프레임워크를 내놓고 실무 적용을 위한 세부 지침을 개발 중입니다.
사회(Social) 영역에서도 유사한 변화가 이어지고 있습니다. 불평등 및 사회 관련 재무정보공개 태스크포스(Task Force on Inequality and Social-related Financial Disclosures, TISFD)가 2024년 9월 출범하여, 2025년 말까지 프레임워크의 베타버전을, 2026년까지 최종 공시 프레임워크를 발표할 예정입니다.
한편, 국제표준화기구(International Organization for Standardization, ISO) 역시 ESG 관련 표준을 빠르게 확장하고 있습니다. 환경(ISO 14001 등), 안전보건(ISO 45001 등), 사회적 책임(ISO 26000)에 이어, 최근에는 ESG의 핵심 주제인 인적자본과 자연자본으로 범위를 넓히고 있습니다.
2024년 발간된 IWA 48:2024를 시작으로, 인적자본에 대한 보고(Reporting) 표준인 ISO 30414:2018을 폐기하고, 인적자본 공시(Disclosure) 표준인 ISO 30414:2025를 새롭게 제정했습니다. 또한, 조직의 자연자본 회계 원칙과 가이던스를 제시한 ISO 14054:2025도 2025년 10월에 발표되었습니다.
ISO가 글로벌 아젠다에 대한 국제 표준의 기준선을 제시해 왔다는 점에서, ESG 경영은 이제 글로벌 경영의 주류(Mainstream)로 편입되고 있다고 볼 수 있습니다(이미 몇 년째 이어져 온 흐름이지만). 기존의 환경·사회·거버넌스 분야별 ISO 표준에 더해, 자연자본과 인적자본에 대한 기준을 제시하고 있는 ISO의 최근 동향은 국제회계기준재단(International Financial Reporting Standards, IFRS Foundation) 산하의 국제지속가능성기준위원회(International Sustainability Standards Board, ISSB)가 제시한 S1(일반 요구사항)과 S2(기후 공시)를 넘어 S3(자연자본)과 S4(인적자본)을 준비하는 방향과도 일치합니다. IFRS는 자연자본 공시기준 공개초안을 2026년 10월 전까지 내 놓는 것을 목표로 TNFD와 협업하겠다고 11월 7일 발표했습니다. (링크) 결국, 자연자본과 인적자본은 앞으로 피할 수 없는 외부 이해관계자의 핵심 아젠다로 자리 잡을 것입니다.
3. 감시의 강화, 신뢰할 수 있는 근거가 있는 ESG 정보공개의 중요성
ESG 관련 규제가 완화되거나 아직 확정되지 않았다는 평가가 이어지고 있지만, 실제로는 많은 국가가 IFRS ISSB 기준을 채택하거나 도입을 준비하고 있습니다. 이에 따라 각국의 ESG 경영 관련 제도와 규제가 속속 마련되고 있으며, 시장 내 기업의 ESG 활동에 대한 감시와 감독 또한 강화되는 추세입니다(국가별 도입 현황, 25년 6월 기준) 국내 역시 한국지속가능성기준위원회(Korean Sustainability Standards Board, KSSB)를 통해 ISSB 기준 정리가 이미 완료되었으며, 정부의 법적 근거 마련과 도입 로드맵 발표를 기다리고 있습니다.
ESG 경영의 정량적 성과가 신뢰할 수 있는 데이터 형태로 공개되면서, 시장과 감독기관의 감시 강도 또한 점점 높아지고 있습니다. EU의 유럽증권시장감독청(European Securities and Markets Authority, ESMA)은 그린워싱 감독을 2025~2026년 최우선 감독 과제로 선정했습니다. 특히 펀드 등 금융상품의 명칭에 ‘ESG’ 또는 ‘지속가능성’이라는 단어를 사용하기 위해서 준수해야 할 친환경 및 사회적 요건을 제시했습니다. 영국의 경쟁시장국(Competition and Markets Authority, CMA)도 2024년 그린워싱 가이드라인을 발표하고, 2025년부터는 허위 또는 기만적인 환경주장에 대해 전 세계 매출의 최대 10% 또는 30만 파운드 중 높은 금액까지 과징금을 부과할 수 있도록 법적 권한을 강화했습니다. 이 밖에도 호주, 일본, 싱가포르, 인도 등 주요국이 그린워싱 방지 법안을 새로 준비하거나 규제를 강화하고 있습니다.
한국은 환경부와 한국환경산업기술원이 발간한 ‘친환경 경영활동 표시·광고 가이드라인’과 공정거래위원회의 ‘환경 관련 표시·광고 심사지침(2023)’을 중심으로 그린워싱을 감독하고 있습니다. 2025년 9월에는 제품 환경성 표시 및 광고 길라잡이 개정판을 발간했으며, 공정위는 기만적인 표시·광고 심사지침을 개정해 2025년 10월 30일부터 시행한다고 발표했습니다. 이는 2023년 개정된 ‘환경 관련 표시·광고에 관한 심사지침’의 내용을 ‘기만적인 표시·광고 심사지침’의 일반 원칙으로 통합하면서 더욱 강화된 것으로 해석할 수 있습니다.
최근 프랑스 법원은 ‘토탈에너지스’의 탄소중립 광고가 허위에 해당한다는 판결을 내렸습니다. 이는 프랑스의 그린워싱 금지법이 에너지 기업에 적용된 첫 사례입니다. 법원은 토탈에너지스가 자사 홈페이지에 게재한 ‘2050년까지 탄소중립 달성’이라는 표현이 소비자에게 친환경 기업으로 오해를 일으킬 소지가 있다고 판단했습니다. 파리기후협약의 목표 달성을 위한 이미지를 강조했지만, 실제로는 화석연료 기반 사업(석유·가스)을 확장하고 있었으며, 이러한 사실을 명확히 공개하지 않았다는 점을 근거로 들었습니다. 이후 토탈에너지스는 판결을 수용하며 실제 성과 데이터를 공개했습니다. 다만 소송 이전에 그린피스, 지구의 벗 등 비정부기구(Non-Governmental Organization, NGO)와의 소통이 있었다면 갈등으로 번지지 않았을 것이라는 평가가 나옵니다(링크).
이제 우리 기업들도 ‘2050 탄소중립’과 같은 표현이 구체적인 근거와 과학적 검증에 기반하고 있는지를 다시 점검해야 합니다. 시민단체는 물론, 소비자와 언론 등 다양한 이해관계자의 시선이 매처럼 날카로워지고 있음을 명심해야 합니다.
4. 사업장(공장)을 넘어 제품과 서비스의 ESG 요소에 대해 높아진 관심
제가 지속가능경영 컨설팅을 시작했던 2006년 전후에는 EU의 폐자동차지침(End-of-Life Vehicle Directive, ELV)과 유해물질제한지침(Restriction of Hazardous Substances Directive, RoHS)이 주요 아젠다였습니다. 당시에는 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA)를 통해 제품의 환경영향을 분석하고 친환경성을 검증하는 활동이 활발했습니다. 그러나 시간이 흐르며 ESG 경영이 화두가 되고, 기후변화 대응이 중점 관리 대상으로 부상하면서 주요 관심사는 사업장의 탄소배출량, 노동권, 인권, 자원순환 등으로 이동했습니다. 그런데 최근 들어 다시 LCA가 중요하게 다뤄지고 있습니다. 기업들이 소비자와의 접점에 있는 제품의 ESG 측면을 종합적으로 관리하려는 동향이 있기 때문입니다.
대표적인 것이 바로 디지털제품여권(Digital Product Passport, DPP)입니다. DPP는 제품의 생산부터 폐기까지 전 과정(Life Cycle)에 걸친 주요 정보를 디지털 방식으로 기록하고 공유하는 것을 요구하는 유럽 규제로, 탄소배출량, 재활용성, 내구성, 수리 용이성, 소재의 특성 및 출처, 공급망 리스크 등을 포함합니다. 말 그대로 ‘제품의 여권’ 역할을 하는 이 규제는 제품이 국가 간 거래될 때 환경성과 공급망 정보를 확인할 수 있도록 하고, 소비자에게는 제품의 친환경성과 투명성을 직접 검증할 수 있는 권리를 제공합니다. 구체적인 법안은 논의 중이며, 2027년부터는 배터리 제품을 시작으로 섬유, 철강, 전자, 타이어 등으로 적용이 확대될 전망입니다.
이러한 흐름은 규제의 초점이 사업장 중심에서 제품으로 이동하고 있음을 의미합니다. 이제 기업은 고객과 소비자에게 제공하는 제품의 ESG 측면까지 고려해야 합니다. 다시 말해, ESG 경영이 기업이 창출하는 가치에 내재화되는 단계로 전환되고 있는 것입니다. 기업의 담당자들은 이러한 변화에 맞추어 사업 또는 제품의 포트폴리오 관점에서 우리 회사 혹은 조직이 ESG 체계를 얼마나 고려하고 있는지, 전략적 관점에서 점검해야 할 시점입니다. ESG 경영은 궁극적으로 기업이 제공하는 제품과 서비스에 통합되어야 하기 때문입니다.
5. ESG 데이터의 시대가 왔다. 공시를 넘어 의사결정 기반으로서의 데이터 활용
많은 기업들이 이미 지속가능경영보고서나 ESG 보고서에 팩트북 형태로 데이터를 공개하고 있습니다. 그러나 이제는 단순히 데이터를 ‘공개하는 것’을 넘어, 그 데이터를 얼마나 체계적으로 관리하고 활용하고 있는지를 점검할 필요가 있습니다. 실제로 보고서 발간 과정에서 각 부서가 데이터를 취합해 디자인에 반영하지만, 그 이후의 관리 체계가 미흡한 경우가 적지 않습니다. 데이터의 정확성과 일관성이 확보되지 않아 매년 수정을 반복하거나, 정량적 목표 설정 없이 단순 수집·보고에 그치는 사례도 있습니다. 이제는 우리 기업의 ESG 데이터 관리 수준을 객관적으로 진단하고, 개선 방향을 구체화할 시점입니다.
ESG 경영의 목표를 수립하고 성과를 관리한다는 것은, 앞서 언급한 PDCA 순환 과정 안에서 ESG 경영 활동의 결과를 데이터로 수집하고 분석하는 것으로 시작됩니다. 수집된 데이터를 기반으로 추세를 살펴보고 특이점을 발견하면 원인 분석을 통해 개선 과제를 도출할 수 있습니다. 또한 데이터를 성과 관리의 기준선(Baseline)으로 삼거나, 재무적 영향과 연계하여 관리 우선순위를 설정하는 것도 가능합니다. 이처럼 데이터는 ESG 경영의 기반(Infra)으로서 매우 중요합니다.
ESG 데이터를 보고서에 담는 이유는 분명합니다. 이는 투자자와 이해관계자에게 기업의 ESG 경영 수준을 투명하게 보여주기 위한 목적입니다. 투자자는 정성적 서술보다 정량적 수치와 추세 변화를 통해 기업의 지속가능경영 수준과 역량을 평가합니다. 따라서 기업이 제공하는 데이터는 비교 가능한 수준으로 관리되어야 하며, 데이터가 어떤 범위(국내, 해외, 연결 기준 등)를 포함하는지 명확히 정의할 필요가 있습니다.
동시에 데이터의 검증 수준도 중요합니다. 외부기관의 제한적 검증을 받는 데 그치지 않고, 증빙 대사까지 포함하는 합리적 검증을 통해 수치의 정확성과 일관성을 확보해야 합니다. 숫자로 표현된 ESG 데이터의 의미를 생각해보면, 그 신뢰성이 지니는 무게감은 거래소에 공시되는 사업보고서의 재무 수치와 같아진다는 것을 알 수 있습니다. 그렇다면 우리는 그 데이터의 신뢰성과 비교가능성을 높이기 위해 어떤 노력을 하고 있을까요? 최근 ESG 데이터 플랫폼 구축에 대한 기업들의 문의가 증가하고 있는 것도, 이러한 문제의식과 무관하지 않습니다.
잇따른 회계 부정 등 금융 사고로 내부회계관리제도의 중요성이 다시 부각되면서, ESG 데이터에 대한 내부통제 기준 또한 국제 표준으로 제시되고 있습니다. 트레드웨이 위원회 후원 기관 위원회(Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission, COSO)는 2023년에 『지속가능성 보고를 위한 내부통제 보고서(Internal Control over Sustainability Reporting, ICSR)』를 발표했습니다. 부제인 ‘Building Trust and Confidence through the COSO Internal Control—Integrated Framework’에서 드러나듯, 신뢰와 확신을 구축하기 위한 내부통제 프레임워크를 제시한 것입니다. 이에 따라 다수의 글로벌 기업들이 ESG 데이터 내부통제 체계 구축에 착수했습니다.
아직 늦지 않았습니다. 재무 부서에는 이미 익숙한 COSO의 원칙을 ESG 데이터 관리에도 적용할 수 있습니다. ESG 담당자는 재무 부서와 협업해 향후 공시될 데이터의 관리 규정과 업무 절차를 논의하고, COSO 원칙 기반의 내부통제 설계를 시작해야 합니다. 지속가능성 공시 과정에서 내부통제 체계를 혁신적으로 설계·운영하기 위한 핵심 요소, 이해관계자 간 상호작용, 리스크 관리 및 통제활동의 순환 과정은 아래의 도식에서 확인할 수 있습니다.
마치며. 악마는 디테일에 있다(Simplicity vs Complexity)
‘악마는 프라다를 입는다 2’가 내년 개봉을 목표로 촬영 중이라고 합니다. 이른바 ‘악프다’ 영화 하면 가장 먼저 떠오르는 인물은 누구일까요? 바로 미란다 편집장입니다. 메릴 스트립이 연기한 미란다는 실존 인물을 바탕으로 한 캐릭터인데요. 영화 속에서 미란다는 컨셉의 변화를 위해 여러 개의 비슷한 색 벨트 중 하나를 고르며 고민합니다. 그 모습을 본 앤드리아(앤 해서웨이)가 피식 웃는 장면이 있죠. 그러자 미란다는 앤드리아가 입은 낡은 파란색 니트를 가리키며 말합니다. 일반인이라면 단순히 ‘파랑(Blue)’이라고 부르겠지만, 그 색은 ‘셀룰리언 블루(Cerulean Blue)’이며, 그 뒤에는 심오한 배경과 역사, 그리고 인기를 끌어 수익과 일자리 창출로 이어진 의미가 담겨 있다고 설명합니다. 악마 같은 편집장의 이야기가 가득한 이 영화가 우리에게 주는 시사점은 무엇일까요?
‘악마는 디테일에 있다’는 표현은 19세기 건축가 ‘루트비히 미스 반데어 로’와 ‘구스타브 플로베르’ 등 여러 예술가들이 사용하면서 널리 알려졌습니다. 원래는 ‘신은 디테일에 있다(God is in the details)’라는 긍정적 의미에서 출발했지만, 시간이 지나면서 긍정적인 의미는 사라지고 세부 사항에 숨겨진 문제나 어려움을 강조하는 표현으로 변형되어 널리 쓰이게 되었습니다.
영화 제목 ‘악마는 프라다를 입는다’ 역시 이러한 의미를 담고 있는 것이 아닐까 생각합니다. ESG 경영이 처음 등장했을 때, 우리는 ‘환경·사회·지배구조’라는 단어 자체에만 집중하며 다소 단순하게 접근했습니다. 텀블러 증정 행사, 임직원 봉사활동, ESG 위원회 설치, 여성 이사 선임 등 단발적인 이벤트 중심의 활동을 추진했고, 이를 자랑스럽게 보도자료를 통해 외부에 알리며 소통해 왔습니다.
그러나 ESG경영은 이처럼 단발적인 이벤트로 이루어지는 활동이 아니라, 지속적이고 체계적인 과정입니다. 실제로 자세히 살펴보면, 앞서 언급한 것처럼 다양한 법규와 제도, 기준이 광범위한 맥락과 분야에서 제시되고 있으며, 그 속에는 세부적인 문제와 어려움이 존재합니다. ESG 데이터 또한 겉보기에는 비슷해 보이지만, 각각 다른 복잡성과 의미를 지닌 다양한 ‘파란색’들과 같습니다. 이러한 차이를 인식하고 이해하기 위해서는 리터러시(Literacy) 역량이 필요합니다.
이번 뉴스레터에서는 올해의 ESG 경영 동향을 1) 합리화 2) 구체화 3) 감시 강화 4) 제품 5) 데이터라는 다섯 가지 키워드로 정리했습니다. 각 키워드의 디테일을 살펴보시며, 남은 한 해를 정리하고 내년의 준비 방향을 점검해 보시기 바랍니다.
명품을 비롯한 패션 산업은 겉으로는 화려해 보이지만, 그 뒤에는 치밀한 디테일이 숨어 있습니다. ESG 경영도 마찬가지입니다. 이를 단순히 외부에 보여주기 위한 ‘멋진 옷’처럼 생각하고 겉으로 드러나는 모습에만 집중한다면 정작 중요한 문제를 놓칠 수 있습니다. ESG 경영을 제대로 추진하기 위해서는 세부적인 부분까지 꼼꼼히 살피는 자세가 필요합니다. ESG 담당자는 끊임없이 변화의 흐름을 살피고, 학습하며, 회사 안에서 그 지식과 통찰을 널리 전파하는 ESG 경영의 달인이 되어야 합니다.
올해도 각자의 자리에서 고군분투하시느라 수고 많으셨습니다. 내년에는 더욱 성장한 모습으로 ESG 경영을 이끌어 가시길 응원합니다. ‘ESG경영의 성패는 디테일에 있다’는 말씀을 드리며, 올해의 뉴스레터를 마칩니다. 긴 글 읽어주시고 관심 가져주신 모든 분들께 감사드립니다.
* 2025년 LG CNS ESG 뉴스레터, 어떻게 보셨나요? 올해 12월은 잠시 쉬어가며, 내년에 찾아뵙겠습니다.
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요즘 온라인에서 쇼핑할 때, 조금 달라진 점을 느끼신 적이 있을 겁니다. 이제는 굳이 검색창에 제품명을 입력하거나 수많은 옵션을 비교하지 않아도 되는 상황이 점점 늘어나고 있습니다. 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 사용자의 의도를 이해하고 대신 찾아주는 시대가 열리고 있기 때문이죠. 이런 흐름을 일컫는 말이 바로 ‘에이전틱 커머스(Agentic Commerce)’, 즉 AI 에이전트가 주도하는 새로운 상거래 방식입니다.
구글은 이미 검색과 쇼핑, 이미지 서비스를 AI로 통합해 사용자가 “출근용 가방 추천해줘”라고 말하면 탐색에서 구매까지 한 번에 이어지는 경험을 제공하고 있습니다.
한편, 캐나다의 E-커머스(E-Commerce) 플랫폼 ‘쇼피파이(Shopify)’는 AI 보조 도구 ‘사이드킥(Sidekick)’을 통해 상품 등록, 가격 설정, 고객 응대, 콘텐츠 생성까지 자동화하며 셀러의 운영 효율을 높이고 있죠.
AI가 소비자와 셀러 양쪽 모두에서 역할을 확장하면서, 소비자가 직접 탐색하는 과정은 점차 줄어들고 있습니다. 이러한 변화 속에서 AI는 사용자의 의도를 이해해 구매 과정을 간소화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 검색과 노출이 중심이던 E-커머스 구조가 AI 에이전트 중심으로 빠르게 이동하고 있는 지금, 기업은 이러한 변화 속에서 새로운 소비 여정과 데이터 전략을 다시 설계해야 할 때입니다.
AI가 주도하는 새로운 소비 구조, 에이전틱 커머스란?
에이전틱 커머스는 AI 에이전트가 소비자를 대신해 제품을 탐색하고, 비교하며, 구매 결정을 지원하는 자율형 소비 시스템을 말합니다. AI가 사용자의 탐색과 비교 단계를 자동화함에 따라, 구매 과정의 주도권이 점차 AI로 이동하고 있습니다. 이제 사용자가 AI에게 특정 조건에 맞는 상품을 찾아달라고 요청하면, AI가 그 의도를 이해하고 가장 적합한 선택을 찾아 직접 행동할 수 있습니다.
기존의 E-커머스는 사용자가 검색과 클릭을 반복하며 정보를 비교하고, 그 결과를 바탕으로 스스로 결정을 내리는 구조였습니다. 맞춤형 추천 역시 사용자의 과거 이력이나 선호를 분석해 ‘선택 가능한 옵션’을 보여주는 데 그쳤습니다. 반면, 에이전틱 커머스는 기존 접근과는 다른 방향을 제시합니다. AI가 사용자의 언어 속 맥락과 의도를 실시간으로 파악하고, 스스로 판단해 상품을 탐색하고 비교하며 결제까지 수행합니다. 이러한 변화는 소비 의사결정의 주체가 인간에서 AI로 이동하고 있는 흐름을 보여줍니다.
소비자 행동에서 기업 전략까지, E-커머스 패러다임의 전환
에이전틱 커머스의 확산은 E-커머스 생태계 전반에서 소비자의 행동과 기업의 전략을 동시에 바꾸고 있습니다. AI가 소비자의 구매 과정을 효율화하면서, 탐색과 선택의 과정이 한층 간소화되고 있습니다. 그 결과, 소비자가 직접 탐색하고 판단하는 비중은 점점 낮아지고 있습니다.
이제 AI는 소비자의 의사결정을 지원하는 단계를 넘어, 실제 판단과 선택까지 수행하는 주체로 자리 잡고 있습니다. AI의 분석력이 구매 결정의 새로운 기준이 되고 있으며, 소비자는 최종 선택지를 확인하기만 하면 될 만큼 구매 과정이 편리해지고 있습니다.
이러한 변화는 소비 경험의 기준을 새롭게 정의하고 있습니다. 기존의 E-커머스 환경이 정보의 양과 선택지의 다양성에 초점을 맞췄다면, 이제는 ‘정보의 풍부함’보다 ‘신뢰의 깊이’가 더 중요한 가치로 자리 잡고 있습니다. 소비자가 신뢰하는 대상도 브랜드에서 AI로 확장되고 있습니다. AI는 방대한 리뷰, 평점, 반품률, 가격 변동성 등의 데이터를 종합적으로 분석해 ‘신뢰할 수 있는 거래’를 대신 실행합니다.
이 변화는 기업의 경쟁 방식에도 근본적인 전환을 가져오고 있습니다. 그동안 기업은 검색 노출, 광고 타게팅, 사용자 인터페이스(User Interface, UI) 개선 등 소비자의 주목을 끌기 위한 전략에 집중해 왔습니다. 하지만 이제는 AI가 정보를 읽고 판단하는 방식에 맞춰 데이터를 구조화하고 신뢰성을 확보하는 일이 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. 제품 정보, 가격 정책, 후기 품질, API 연결 상태 등 AI가 이해할 수 있는 데이터 품질이 매출과 직결될 가능성이 커지고 있는 것입니다.
또한 소비자의 반복 구매와 서비스 경험은 AI의 학습 데이터로 축적됩니다. 한 번의 거래로 끝나는 관계가 아니라, 이후의 피드백이 다음 추천과 결정을 좌우하게 되는 순환 구조가 만들어집니다. 따라서 기업은 초기 판매 이후에도 리뷰 품질 관리, 사용자 만족도 개선 등 사후 데이터 품질 관리 체계를 지속적으로 운영해야 합니다.
이제, 기업은 소비자를 설득하는 것에서 한 걸음 더 나아가, AI가 신뢰하고 선택할 수 있도록 데이터의 정확성과 일관성을 확보하는 방향으로 이동하고 있습니다. 이는 데이터와 AI, 그리고 운영 전반을 아우르는 AX(AI Transformation) 과제와 직결됩니다.
AI가 주도하는 E-커머스 혁신, 글로벌 무대에서 현실이 되다
에이전틱 커머스의 변화는 글로벌 무대에서 빠르게 현실화되고 있습니다. 주요 빅테크 기업들은 자사 AI 기술을 E-커머스 인프라에 결합하며, 사용자의 의도 해석부터 결제, 사후 서비스까지 전 과정을 자동화하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이제 AI가 소비자의 구매 여정을 완결하는 주체로 자리 잡고 있습니다.
가장 주목할 변화는 OpenAI의 ChatGPT에서 찾아볼 수 있습니다. OpenAI는 2025년 10월, ChatGPT에 ‘Instant Checkout(즉시 결제)’ 기능을 도입했습니다. 이 기능은 미국 내 로그인 사용자 대상으로, 수공예 전문 E-커머스 플랫폼 ‘엣시(Etsy)’의 판매자 상품에 한해 채팅 내 즉시 구매 서비스를 제공하고 있습니다. 이제 사용자는 대화창 안에서 상품을 탐색하고, 비교하며, 바로 결제까지 완료할 수 있습니다. 무엇보다 주목할 점은 상품 노출 기준이 광고비가 아닌 데이터의 신뢰도로 바뀌었다는 것입니다. 가격, 재고, 품질, 결제 활성 상태 등 AI가 신뢰 가능한 정보를 우선 반영하는 거래 구조가 형성되고 있습니다. ChatGPT는 더 이상 단순한 정보 검색 도구가 아니라, AI가 직접 행동하며 거래를 완결하는 상거래 플랫폼으로 확장되고 있습니다.
또 다른 선도 사례는 AI 검색 스타트업 퍼플렉시티(Perplexity)입니다. 이들은 ‘AI 브라우저 코멧(Comet)’을 통해, 사용자의 명령에 따라 상품 비교, 로그인, 결제까지 AI가 직접 수행하는 자율형 상거래 기능을 구현했습니다. 사용자가 “출장 항공편과 숙소를 예약해줘”라고 요청하면, AI가 항공편 예약 후 호텔 예약 API를 자동 호출해 일련의 과정을 연계합니다. 즉, AI 에이전트 간의 협업을 통해 하나의 완결된 거래를 구성하는 새로운 소비 경험이 가능해지고 있습니다.
최근 퍼플렉시티는 이러한 기능을 둘러싸고 아마존과 충돌을 빚으며 논쟁의 중심에 섰습니다. 아마존은 AI 브라우저가 자사 플랫폼에 무단 접속해 상품을 구매하는 행위를 중단하라고 경고했으며, 퍼플렉시티는 ‘AI가 사용자를 대신해 행동하는 것은 자연스러운 흐름’이라며 반박했습니다. 이 사건은 AI가 소비자 대신 거래를 수행하는 구조가 기존 전자상거래 플랫폼의 비즈니스 모델을 흔들고 있음을 보여줍니다.
이 두 사례가 보여주는 공통점은 분명합니다. AI가 인간의 결정을 보조하던 단계를 넘어, 이제는 사용자를 대신해 구매를 직접 수행하는 구조가 현실화되고 있다는 점입니다. 이 과정에서 기존 플랫폼이 주도하던 상거래 질서가 흔들리며, AI 에이전트 간의 협업이 새로운 거래 주체로 부상하고 있습니다. 결국 E-커머스 산업의 경쟁은 AI가 어떤 상품과 판매자를 선택하는지에 좌우되는 구조로 옮겨가고 있습니다. 그리고 그 선택의 기준은 AI가 신뢰하고 해석할 수 있는 데이터의 구조와 품질입니다.
데이터 신뢰 중심으로 재편되어 가는 E-커머스 환경
AI가 소비의 실행 주체로 부상하면서, E-커머스의 본질적 경쟁 영역이 변화하고 있습니다. 상품을 많이 노출하는 것보다, AI가 활용할 수 있는 데이터 구조 설계의 중요성이 빠르게 커지고 있습니다. 이는 E-커머스가 사용자 인터페이스 중심의 산업에서 벗어나, 데이터 신뢰도와 연결성을 중심으로 변화해가고 있음을 보여줍니다.
에이전틱 커머스는 이러한 전환의 출발점에 있습니다. AI는 이미 인간의 언어를 이해하고 상황을 해석하며 거래를 실행할 수 있을 만큼 고도화되었습니다. 앞으로는 AI가 소비자의 맥락과 경험을 통합적으로 관리하는 데이터 중심의 지능형 플랫폼으로 발전할 것으로 보입니다.
이러한 흐름 속에서 E-커머스 산업은 단순히 데이터를 많이 보유하는 것만으로는 경쟁력을 갖기 어려워지고 있으며, AI가 신뢰하고 활용할 수 있도록 데이터를 구조화하고 연결하는 역량이 중요해지고 있습니다. 앞으로는 AI와 함께 판단하고 실행할 수 있는 기업이 경쟁에서 한발 앞서 나가게 될 것입니다.
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편집장의 Comments 👀
지난 9월, 유럽 주요 공항의 자동 체크인 시스템이 멈추면서 수많은 항공편이 지연되거나 취소된 사건이 발생했습니다.1) 공항 시스템을 담당하는 외부 협력사가 사이버 공격을 받으며 자동화 절차가 마비된 것이 원인이었습니다. 당시 각 항공사는 긴급히 수동 체크인으로 전환해 피해 확산을 막으려 했지만, 이틀이 지나도 완전 복구되지 않아 유럽 전역 공항 운영에 차질이 이어졌습니다.
같은 시기, 주류와 음료를 주력으로 생산하는 일본의 아사히 그룹도 유사한 공격을 받아 공장 가동이 일시 중단되는 사태가 벌어졌습니다.2) 주문과 출하 시스템이 동시에 마비되어 주요 제품 공급이 지연됐고, 며칠 만에 생산이 재개되었지만 전산 회복과 물류 정상화에는 더 많은 시간이 필요했습니다.
사이버 공격은 더 이상 온라인 공간에서만 일어나지 않습니다. 디지털과 물리 세계가 긴밀히 연결된 지금, 한 번의 공격이 현실의 움직임까지 멈추게 할 수 있습니다. 최근에는 인공지능(Artificial Intelligence, AI), 클라우드, 자동화 기술의 발전으로 시스템 간 연결성이 높아지며 공격 범위가 넓어지고, 방식이 더욱 정교해지고 있습니다.
특히 AI의 확산은 공격의 성격 자체를 바꾸고 있습니다. 공격자는 AI를 활용해 취약점을 자동으로 탐지하거나, 방어 체계를 우회하는 패턴을 스스로 학습시킬 수 있게 되었으며, 동시에 AI 시스템 내부를 교란하는 새로운 형태의 공격도 등장하고 있습니다.
이번 에브릿띵에서는 사이버 공격의 과거와 현재를 짚고, AI 기술이 불러온 새로운 위협과 보안 패러다임의 변화를 알아보겠습니다.
오늘의 에브릿띵 정리
2000년대 단순한 웹 취약점 공격에서 시작된 사이버 위협은 디지털 전환과 AI 확산을 거치며 자동화되고 정교해졌습니다. 공격자는 AI를 이용해 빠르게 취약점을 찾고 침투하며, 기업은 이에 맞서 데이터 거버넌스와 조직 운영 원칙을 정렬한 AI 기반 방어 체계를 구축해야 합니다. AI가 공격 도구로 활용되기 시작하면서, 보안의 중심은 기술 대응에서 데이터 관리 및 조직 운영 원칙을 통합한 AI 거버넌스 체계로 이동하고 있습니다.
해킹도 발전한다? 사이버 공격의 과거와 현재
사이버 공격은 언제나 기술의 발전에 따라 진화해 왔습니다. 처음에는 단순한 웹 취약점을 노리는 공격에서 시작했으나, 오늘날에는 AI를 결합한 정교한 공격으로 발전했습니다. 이제 2000년대부터 현재까지 변화를 차례로 짚어보겠습니다.
인터넷이 급속히 보급되던 2000년대 초반, 사이버 보안 위협은 비교적 단순했습니다. 웹 애플리케이션의 보안 취약점을 이용해 악의적인 SQL(Structured Query Language)을 주입해 데이터베이스를 조작하는 SQL 인젝션이나, 웹 페이지에 악성 스크립트를 삽입해 해당 페이지 방문 시 브라우저에 해당 스크립트가 실행되도록 하는 XSS(Cross-Site Scripting)가 대표적이었습니다. 이러한 공격은 대부분 방화벽과 백신 업데이트 같은 기본 조치로 예방할 수 있었습니다. 당시 보안 대응의 핵심은 취약점을 목록화하고 알려진 위험을 빠짐없이 제거하는 것이었습니다.
2010년대로 접어들며 디지털 전환이 가속화되자, 기업들은 복잡한 IT 인프라를 외부 서비스에 의존하게 되었습니다. 외부 시스템 간 연결이 확장되면서 공격 표면이 넓어졌고, 영향을 미치는 범위 또한 개별 서버에서 운영 전반으로 확대되었습니다.
대표적으로 상업화된 사이버 공격인 랜섬웨어는 데이터를 암호화하고 금전을 요구하여 병원·공항·기업 서비스를 멈추게 했으며, 핵심 서비스 공급자를 겨냥한 공급망 공격은 피해 범위를 여러 고객사로 확산시켰습니다. 동시에 클라우드와 API(Application Programming Interface) 환경에서 접근 권한이 과도하게 늘어나면서 인증 우회, 세션 탈취, 무단 접근 등 다양한 보안 사고가 발생했고, 대규모 트래픽으로 시스템을 마비시키는 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격도 등장하면서, 2020년까지 사이버 공격의 양상은 더욱 복잡해졌습니다.
기업들은 단순히 보안 솔루션을 추가하는 방식만으로는 사이버 공격을 막을 수 없다는 것을 깨닫고, 보안관제(Security Operations Center, SOC)와 침입탐지·방지(Intrusion Detection System, IDS/Intrusion Prevention System, IPS), 다계층 방어 등 운영 체계와 조직 역량 전반을 강화하는 방향으로 대응 체계를 고도화하기 시작했습니다.
특히 코로나19 팬데믹은 사이버 공격의 흐름을 가속했습니다. 많은 기업이 단기간에 원격근무·클라우드·서비스형 소프트웨어(SaaS)로 전환하면서, 가상 사설망(VPN) 사용, 원격 데스크톱 노출, 협업 툴과 파일 공유 링크 과다 사용 등 보안 통제의 공백이 생겼습니다. 공격자는 이를 파고들어 피싱과 자격 증명 탈취를 집중적으로 시도했으며, 기업은 원격 접속과 계정·권한 관리, 모니터링을 강화해 방어를 보강했습니다.
최근에는 생성형 AI의 보편화로 보안 환경이 다시 한번 재편되고 있습니다. 클라우드 기반 모델과 API의 서비스화로 AI가 손쉽게 자동화·개인화 도구로 사용되자, 공격자들은 이 특성을 악용해 새로운 방식으로 침투하고 있습니다. 코로나19 시기에는 원격 근무와 클라우드 전환으로 네트워크에 연결되는 최종 장치인 엔드포인트와 계정 중심의 취약성이 부각되었지만, 지금은 AI 자체가 공격의 매개체이자 표적이 되고 있습니다.
예를 들어, 공격자가 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 이용해 공개 데이터를 수집하고 학습하면 대량의 피싱 메시지를 생성할 수 있습니다. ‘어제 방문한 병원에서 보낸 검사 결과’라는 자연스러운 메시지를 대량 생성해 클릭을 유도하는 등 사용자의 실수를 유발하여 개인정보와 액세스 권한을 탈취하는 표준화된 소셜 엔지니어링이 점점 더 정교해지고 있습니다. 또한 고객 문의용 챗봇의 맥락을 교묘히 조작해 인증 토큰이나 개인 정보를 유출시키는 프롬프트 기반 공격, 실시간 음성 합성으로 내부 의사결정 권한을 위조해 금전 이체를 유도하는 스푸핑(Spoofing), 모델 학습 단계에 악의적인 데이터를 주입해 동작을 변형시키는 모델 중독 등이 발생하고 있습니다.
기술 중심에서 체계로, 사이버 공격을 방어하는 새로운 기준
AI가 공격의 도구로 확산되면서, 보안의 초점도 AI 기반 방어 체계로 이동하고 있습니다. 공격자가 AI를 활용해 수많은 취약점을 빠르게 탐색하고 자동화된 공격을 감행하듯, 방어 측에서도 동일한 속도와 정밀도로 대응할 수 있는 AI 기반 방어 전략이 필요해졌습니다. 단순히 이상 징후를 찾아내는 수준을 넘어, AI가 로그와 행위 데이터를 분석해 실시간으로 공격 징후를 감지하고 즉각적인 차단과 복구를 수행하는 체계가 중요해지고 있습니다. 이러한 변화는 보안 운영이 AI 중심으로 전환되고 있으며, 인간의 판단을 넘어 더 빠르게 대응할 수 있는 단계로 나아가고 있음을 의미합니다.
AI가 다루는 데이터는 출처와 이동 경로, 접근 권한이 복잡하게 얽혀 있습니다. 특히 로그 수집 방식과 권한 기준이 시스템마다 다르면 데이터를 일관된 형태로 관리하기 어렵습니다. 따라서 AI가 보안 환경에서 신뢰성 있게 작동하려면, 데이터가 생성되는 순간부터 활용되는 전 과정이 동일한 기준과 절차 아래에서 관리되어야 합니다. 결국 AI 보안은 데이터의 생성·이동·활용 전 과정에 일관된 기준을 세우고, 이를 조직의 운영 원칙과 정렬하는 체계의 문제입니다.
기업이 AI 보안 대응 체계를 구체화하려면, 먼저 보안 평가·정책·절차·조직으로 구성된 거버넌스를 확립해야 합니다. 전사 정책과 책임 구조를 명확히 하고, 로그 기록·권한 관리·감사 추적을 표준화해 네트워크 트래픽, API 호출 등에서 발생한 탐지 신호가 분석과 대응으로 이어지게 해야 합니다. 나아가 비인가된 AI 사용(Shadow AI)까지 관리 범위를 확장하고, 강화되는 개인정보 보호와 AI 윤리 기준에 대응하기 위해 모든 AI 응답과 활동을 일관된 방식으로 기록 및 모니터링하여 투명성과 책임성을 확보해야 합니다. 이렇게 확립된 거버넌스는 보안 통제를 이끄는 기준점이 됩니다.
하지만 체계가 마련되었다고 해서 운영이 저절로 이루어지는 것은 아닙니다. 거버넌스가 제 역할을 하려면 구성원의 보안 인식이 함께 뒷받침되어야 합니다. 민감 정보 입력 금지, 의심 행위 발견 시 보고 절차 준수 등 기본 원칙을 습관화하고 정기적인 점검과 캠페인을 통해 보안 문화를 기업 문화로 정착시킨다면 기술 중심의 대응을 넘어 조직 전체가 스스로 위험을 감지하고 대응하는 자율적 보안 체계로 발전할 수 있습니다.
더불어 기술적 통제와 운영 절차를 함께 연결할 수 있는 실행 체계가 필요합니다. 특히 AI 거버넌스가 수립된 이후에는 이를 일관된 방식으로 운영하고 검증할 수 있는 전문 솔루션의 역할이 중요해집니다. AI 보안은 방대한 로그와 데이터를 다루며, 권한·접근·감사 체계를 실시간으로 정합성 있게 관리해야 하는 복잡한 과제를 안고 있기 때문입니다. LG CNS는 이러한 요구에 대응해, 탐지·차단·모니터링이 끊김 없이 이어지는 통합 보안 환경을 구현할 수 있도록 SecuXper AI 서비스를 제공하고 있습니다.
이처럼 거버넌스 아래에서 로그 기록을 체계화하고, 권한 부여와 사용 내역을 점검하는 감리 절차와 보안 활동의 이력을 추적·검증하는 감사 체계를 표준화한다면 운영 구조의 일관성을 확보할 수 있습니다. 이를 통해 정책 탐지와 대응이 하나의 흐름으로 작동하는 통합 방어 체계를 구축할 수 있습니다. 나아가 기업은 잠재적 위협에 선제적으로 대응하고, 보안 사고 발생 시 신속하고 정확하게 원인을 추적할 수 있는 실행 기반을 마련할 수 있습니다.
기업 운영 전반에 AI가 빠르게 도입되면서, 사이버 공격의 양상도 그만큼 빠르게 진화하고 있습니다. 이제 단순한 차단이나 사후 대응만으로는 복잡해지는 위협을 막기 어렵습니다. 앞으로는 AI 기반 보안 체계의 중요성이 더 커질 것입니다. AI는 위협이 될 수도 있지만, 올바르게 활용한다면 그 자체로 가장 현실적이고 강력한 방어 수단이 될 수 있습니다. 양날의 검과 같은 AI를 어떻게 활용하느냐가 기업의 보안 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.
오늘 에브릿띵은 어떠셨나요?
이번 에브릿띵에서는 AI의 발전이 새로운 보안 위협을 만들어내는 동시에, 해결 방안 또한 AI에서 찾을 수 있다는 점을 알 수 있었던 시간이었습니다. 앞으로도 에브릿띵은 AI가 만들어갈 미래 환경 속에서, 기술이 나아가야 할 방향과 기업이 준비해야 할 다음 단계를 함께 고민하겠습니다.
1) Reuters, <European airports snarled by cyberattack, disruption to stretch into Sunday>
2) 중앙일보, <사이버 공격에 생산 중단한 日아사히 맥주…기린·삿포로도 위험>
오늘의 요약 Q&A
Q1. 사이버 공격은 어떻게 진화해왔나요? A. 2000년대 초반에는 단순한 웹 취약점 공격이 중심이었지만, 디지털 전환과 클라우드 확산을 거치며 공격 표면이 넓어졌습니다. 이제는 AI가 공격자의 도구로 활용되며, 자동화·지능화된 공격이 현실의 시스템까지 위협하고 있습니다.
Q2. AI 시대에는 기존 보안 체계가 왜 한계에 부딪히나요? A. AI는 기존 보안 시스템보다 빠른 속도로 취약점을 탐색하고, 방어 체계를 우회하는 방법을 스스로 학습할 수 있습니다. 따라서 단일 솔루션 중심의 방어로는 대응이 어렵고, 데이터 거버넌스와 운영 원칙을 일관되게 정렬한 AI 기반 보안 체계가 필요합니다.
Q3. 기업은 앞으로 어떤 보안 전략을 세워야 하나요? A. 기술 중심의 대응을 넘어, 조직 전체가 위험을 인식하고 자율적으로 대응할 수 있는 체계를 구축해야 합니다. 이를 위해 전사 보안 거버넌스를 확립하고, 로그·권한·감사 체계를 표준화해 탐지부터 대응까지 하나의 흐름으로 작동하도록 하는 것이 중요합니다.

재해 복구(Disaster Recovery, DR) 시스템은 기업의 메인 데이터센터에 재해로 인한 서비스 중단이 발생할 경우, 주요 시스템 환경을 재해 복구센터에 동일하게 구성해 즉각 복구를 가능하게 하는 리스크 대응 체계입니다. 예기치 못한 장애나 재난 상황에서도 핵심 서비스의 중단 시간을 최소화하고, 데이터 손실 없이 정상 운영을 복구할 수 있도록 설계된 일종의 비즈니스 생명선이라고 할 수 있습니다.
과거에는 재해 복구 체계가 사고 발생 후 대응을 위한 ‘보험’처럼 여겨졌다면, 이제는 사전 대응을 위한 ‘예방 조치’로 인식되고 있습니다. 특히 최근에는 해킹, 화재, 랜섬웨어 등으로 인한 2차 및 3차 피해가 확산되면서 재해 복구의 범위가 점차 확대되고 있습니다.
예기치 못한 사고로 인한 비즈니스나 서비스 중단은 곧 고객 신뢰의 상실로 이어지기 때문에, 재해 복구는 더 이상 선택이 아닌, 기업 생존을 위한 필수적인 경영 시스템으로 간주되고 있습니다.
재해 복구 트렌드, ‘온프레미스’에서 ‘클라우드’로
최근 글로벌 재해 복구 시장은 빠른 성장세를 보이고 있습니다. 특히, 글로벌 클라우드 기반 재해 복구 시장은 2024년 약 128억 달러 규모에서 2032년 644억 달러까지 성장할 것으로 예측되며, 연평균 성장률(CAGR)은 22% 이상으로 예상됩니다.
출처: FORTUNE BUSINESS INSIGHTS
온프레미스는 복잡한 인프라 관리와 높은 고정 운영 비용을 수반하는 반면, 클라우드는 필요한 시점에 필요한 서비스만큼 유연하게 활용할 수 있어 운영 효율성이 뛰어납니다. 과거 클라우드의 데이터 보안과 통제 문제는 한계로 여겨졌지만, 최근 기술 발전을 통해 이러한 우려가 줄어들면서 이제는 재해 복구의 새로운 방식으로 각광받고 있습니다.
이제 기업들은 더 이상 '재해 복구의 필요성'을 인지하는 단계를 넘어, '어떻게 구축하고 운영할 것인가'에 대해 깊이 고민해야 하는 시점에 있습니다. 그러나 모든 기업에 동일한 접근 방식이 적합한 것은 아닙니다. 각 기업은 자사의 비즈니스 모델과 환경에 맞는 맞춤형 재해 복구 전략을 수립하는 것이 중요합니다. 이를 통해 유연하고 비용 효율적이며 안전한 복원력 체계를 구축할 수 있으며, 기업의 특정 요구와 상황에 최적화된 재해 복구 시스템을 설계해야 합니다.
재해 복구 준비의 딜레마… 현실적인 방안은?
기업들은 비즈니스에서 재해 복구의 중요성을 인식하고 있으나 경쟁이 점점 더 치열해지는 환경에서 재해 복구 구축에 한꺼번에 많은 예산을 투자하는 데 부담을 느낄 수 있습니다. 뿐만 아니라 재해 복구 구축 예산의 한계, 지속적인 관리의 한계, 업그레이드 지원의 한계 등 재해복구 구축과 운영을 잘 하려고 하면 할수록 비용이 증가하게 되는 구조이기 때문입니다. 클라우드 기반 재해 복구가 기존 재해 복구 시스템의 대안으로 떠오른 이유와 이와 맞닿아 있습니다.
클라우드 기반 재해 복구의 특징은 아래와 같습니다.
첫째, 비용 효율성입니다.
온프레미스 환경에서는 막대한 초기 투자비와 유지비가 필요하지만, 클라우드 기반 재해 복구는 사용량만큼 지불하는 과금 산정 방식이라서 통상적인 구축 비용을 획기적으로 낮출 수 있습니다.
둘째, 운영의 민첩성입니다.
재해 복구가 필요한 시점에 몇 분 만에 시스템을 가동할 수 있으며, 테스트나 복구 작업도 서비스 중단 없이 수행이 가능합니다. 예를 들어, 평상시는 컴퓨팅 자원을 20%만 사용하며 대기 상태를 유지하다가 위급상황 발생시 자원 용량을 60~80%로 늘려 즉각적인 대응할 수 있습니다.
셋째, 자동화와 관리 효율성입니다.
운영 환경을 종료하지 않은 상태에서도 복구 시나리오를 반복적으로 검증할 수 있으며, IT 관리 오버헤드가 크게 줄어듭니다.
넷째, 확장성과 안정성입니다.
데이터 증가나 신규 서비스 추가 시에도 인프라를 별도로 확충할 필요가 없으며, 글로벌 리전 기반의 분산 복구 체계를 통해 장애 발생 시에도 안정적인 서비스가 가능합니다.
물론, 기술이 발전했음에도 불구하고 클라우드 기반 재해 복구가 온프레미스 기반 재해 복구에 비해 여전히 한계가 존재하는 부분도 있습니다. 따라서 기업은 온프레미스와 클라우드 각각의 특징을 이해하고, 이를 자사의 환경에 맞게 구현하여 재해 복구 체계를 구축해야 합니다.
재해 복구 도입 로드맵: 계획에서 검증까지, 순환적 복구 전략
기업은 이제 온-프레미스 중심의 재해 복구 환경에서 벗어나, 클라우드 기반 구조로의 단계적 전환을 검토해야 합니다. 이러한 변화는 재해 복구를 운영 효율과 복원력을 동시에 높이는 비즈니스 전환 과제로 바라보게 합니다. 특히 예측 불가능한 장애나 사이버 공격에 대응하기 위해서는 일회성 구축이 아닌, 지속적으로 검증·보완되는 순환적 복구 전략이 필요합니다. 이를 위해 기업은 다음 4단계로 구성된 재해 복구 도입 로드맵을 체계적으로 수립해야 합니다.
① 계획(Plan): 복구 목표와 우선순위 설정
계획 단계는 재해 복구 전략의 방향을 결정짓는 출발점입니다. 장애 발생 시 어떤 시스템을 어떤 순서로 복구할 것인지 명확히 정의하고, 복구 시간 목표(Recovery Time Objective, RTO)와 복구 시점 목표(Recovery Point Objective, RPO)를 수립해야 합니다. 업무 중요도에 따라 시스템을 분류하고, 비즈니스 영향도 분석(Business Impact Analysis, BIA)을 통해 복구 우선순위를 정함으로써 리스크를 수치화할 수 있습니다. 이를 통해 재해 복구 전략이 기술 중심의 접근에서 벗어나, 비즈니스 관점의 복구 전략으로 전환됩니다.
② 준비(Prepare): 인프라 이중화와 데이터 보호
준비 단계는 복구 전략의 실행력을 결정짓는 핵심 과정입니다. 주요 데이터와 시스템을 서로 다른 리전 또는 센터에 분산 저장해 단일 장애점(Single Point Of Failure, SPOF)을 제거하고, 3-2-1 백업 원칙(3개 이상 복사본, 2종 매체, 1개 오프사이트 저장)을 적용해 데이터 내구성을 확보해야 합니다. 또한 백업 데이터에는 암호화, 불변(Immutable) 스토리지, 자동 검증 기능을 적용해 사이버 공격에도 손상되지 않도록 보호합니다. 이 단계는 데이터 무결성과 신뢰성을 확보하는 설계 과정입니다.
③ 복구(Recover): 신속한 전환과 자동화된 대응
복구 단계에서는 장애 발생 시 사전에 정의된 정책에 따라 자동 복구 시나리오(Failover, Warm Standby 등)가 즉시 실행되어야 합니다. 클라우드 기반 재해 복구 환경에서는 필요한 시점에만 복구 자원을 가동할 수 있어, 비용 효율성과 복구 속도를 동시에 확보할 수 있습니다. 복구 절차는 인프라, 애플리케이션, 데이터베이스 등 전 영역에서 일관된 체계로 설계되어야 하며, 이를 통해 운영 환경의 변화에도 중단 없는 복구 프로세스를 보장할 수 있습니다.
④ 검증(Test): 지속적 점검과 복구 시나리오 개선
검증 단계는 재해 복구 체계를 실제로 작동 가능한 상태로 유지하기 위한 과정입니다. 재해 복구는 일회성 구축이 아니라 정기적인 모의훈련과 테스트를 통해 실효성을 검증해야 합니다. 실제 복구 시간, 데이터 일치율, 절차의 정확도를 주기적으로 점검해 계획과 현실의 간극을 최소화하고, 시스템 변경이나 신규 서비스 추가 시에는 재해 복구 계획도 함께 갱신해야 합니다. 또한 테스트 결과를 기반으로 복구 절차·인력 대응·보안 통제의 개선 포인트를 도출함으로써, 재해 복구 체계의 완성도를 점진적으로 높여갈 수 있습니다.
이러한 계획–준비–복구–검증의 순환 구조는 일회성 프로젝트가 아닌 지속 가능한 복원력 운영 체계로 기능합니다. 주기적인 점검과 갱신을 통해 기업은 환경 변화에 능동적으로 대응할 수 있으며, 이를 통해 재해 발생 시 비즈니스 연속성을 보장하는 실질적 복구 체계를 완성할 수 있습니다.
재해 복구의 패러다임, ‘지속적 관리’로 완성된다
재해 복구의 클라우드 전환은 분명 기업 복원력을 높이는 중요한 변화입니다. 그러나 기술적 전환만으로 완전한 복원력을 확보할 수 있는 것은 아닙니다. 클라우드 환경에서도 시스템 구조와 데이터 정책, 그리고 복구 프로세스는 끊임없이 관리되고 갱신되어야 합니다.
지속 가능한 복원력을 위해서는 재해 복구 운영을 조직의 일상적 관리 체계로 내재화하는 것이 중요합니다. 주(主) 센터와 재해 복구 센터 간의 환경 동기화, 비상계획의 최신화, 정기적 검증 활동이 모두 그 일환입니다. 이는 재해 복구를 ‘비상대책’이 아닌 상시 운영 프로세스의 일부로 정착시키는 과정이며, 이러한 지속적 관리가 축적될 때 비로소 기업은 예측 가능한 복원력을 갖출 수 있습니다.
LG CNS는 클라우드 기반 재해 복구 솔루션을 넘어, 고객이 환경 변화에 선제적으로 대응할 수 있도록 운영 체계의 내재화와 복원력 관리 고도화를 지원하고 있습니다. 복원력의 진화는 기술의 도입이 아니라, 지속적인 관리와 준비를 문화로 정착시키는 것에서 시작됩니다.
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