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지난 에브릿띵에서는 생성형 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이 검색 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봤습니다. 키워드를 입력해 정보를 찾던 기존 방식은, 이제 문맥을 이해하고 자연스럽게 응답하는 방식으로 전환되고 있습니다. 이런 변화는 검색에만 머물지 않습니다. B2C와 B2B 산업 현장에서도 생성형 AI는 고객 경험과 비즈니스의 작동 방식을 근본부터 다시 설계하고 있습니다.
중고거래 플랫폼 당근마켓은 사진 한 장만 올리면 제목부터 상품 설명까지 AI가 자동으로 거래글 초안을 작성해주는 ‘AI 글쓰기’ 기능을 선보였고, 많은 사용자들이 “이제는 직접 글을 쓰지 않아도 거래를 시작할 수 있다”고 이야기합니다.
마이크로소프트는 최근 자사 공급망 운영에 생성형 AI 기반 도구인 ‘다이나믹 365 코파일럿(Dynamics 365 Copilot)’을 적용했습니다. 이 AI는 새로운 공급업체를 자동으로 찾아주고, 계약서를 요약하고 비교하며, 협상 전략까지 제안합니다. 덕분에 사람이 해야 할 반복 업무가 크게 줄었고, 전체 운영 효율도 향상되었습니다. 이제 AI는 산업 현장 핵심 전략으로 자리 잡았습니다.1)
AI는 산업의 작동 방식을 바꾸고, 고객 경험의 본질도 새롭게 정의하고 있습니다. 고객의 행동을 예측해 개인화된 서비스를 제공하는 기업도 있고, 복잡한 공정을 분석해 최적의 운전 조건을 실시간으로 도출하는 기업도 있습니다. 이처럼 AI 전환(AI Transformation, AX)은 산업의 성격과 맥락에 따라 전혀 다른 모습으로 구현됩니다. 고객과 자주 만나는 산업에서는 ‘경험’을 중심으로, 복잡한 구조와 공정을 다루는 산업에서는 ‘운영 효율’을 중심으로 AI가 확산되고 있습니다.
이번 에브릿띵에서는 B2C와 B2B를 전반에 걸친 실제 사례를 통해, AI가 산업과 사용자 경험을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴보겠습니다.
오늘의 에브릿띵 정리
AX는 산업의 조건에 따라 전혀 다른 방식으로 구현되고 있습니다. 교육, 금융, 공공 등 B2C 산업에서는 사용자의 맥락에 맞춘 상호작용을 통해 경험 자체를 변화시키는 방식으로 전환이 이뤄지고 있습니다.
정유·화학, 제약·바이오 등 B2B 산업은 복잡한 공정을 최적화하고 리스크 대응력을 높이는 방향으로 AX를 설계합니다. 공정의 실시간 제어, 데이터 기반의 의사결정 체계 전환 등 시스템 전반의 효율성과 정밀성 향상에 초점을 맞춥니다.
같은 기술이라도 어디에, 어떻게 연결하느냐에 따라 결과는 달라집니다. AX는 산업의 구조와 목적에 맞춰 설계되어야 하는 맞춤형 전환 전략입니다.
B2C에서의 AX: 사용자가 직접 체감하는 변화
B2C 영역에서의 AX는 사용자 경험을 ‘개인화된 상호작용’ 중심으로 바꾸고 있습니다. 예를 들어, AI 튜터는 학습자의 실력을 진단하고 대화 흐름을 설계해, 별다른 입력 없이도 상황에 맞는 응답을 제공합니다. 사용자는 서비스가 자신의 필요를 이해하고 있다고 느끼며, 이 감각은 곧 서비스에 대한 신뢰로 이어집니다.
교육, 금융, 공공 같은 서비스 중심 산업에서는 ‘개인화된 응답’이 곧 품질이자 경쟁력입니다. 사용자는 AI와 상호작용하며 변화의 중심에 있다고 체감합니다.
다음에서는 B2C 기반의 AX가 각 산업에서 어떻게 구현되고 있는지 살펴보겠습니다.
교육: AI 튜터, 학습 흐름까지 설계하다
AI 튜터는 어학 학습자에게 ‘보조 수단’을 넘어, ‘개인 교습자’의 역할을 수행하고 있습니다.
AI 기반 어학 플랫폼은 1:1 회화를 중심으로 학습자의 발화를 분석하고, 문장을 교정하며, 대화 맥락에 맞는 피드백을 제공합니다. 학습자의 말하기 습관과 학습 이력을 기억하면서, 점점 더 자연스럽고 몰입감 있는 대화 흐름을 만들어냅니다.
학습자는 일상, 비즈니스, 여행 등 다양한 시나리오 속에서 역할극을 통해 회화를 연습할 수 있고, 발음과 표현의 정확도도 실시간으로 평가받을 수 있습니다. 언제든 접속할 수 있는 대화형 환경은 반복 학습을 가능하게 하며, 사용자가 원하는 시간에 자유롭게 학습을 이어갈 수 있도록 돕습니다.
금융: AI가 얼굴을 인식하고, 새로운 결제 경험을 만든다
오프라인 결제에서는 AI 기반 안면 인식 기술을 활용한 ‘초간편 결제’가 상용화되고 있습니다. 토스의 ‘페이스페이’는 매장에서 얼굴을 단말기에 비추는 것만으로 결제가 끝나는 서비스입니다. AI가 실시간으로 얼굴을 인식하고 사용자를 식별하며, 동시에 사기 탐지 알고리즘으로 이상 거래 여부도 판단합니다. 카드, 휴대폰, 신분증 없이 1초 만에 결제가 이뤄지며, 보안성과 편의성을 모두 잡았습니다.
공공: 초거대 AI, 민원 응답 체계를 바꾸다
공공 서비스 영역에서도 초거대 AI가 실질적인 변화를 이끌고 있습니다. 정부는 ‘디지털플랫폼정부’ 추진을 통해, 국민이 체감할 수 있는 혁신 과제에 집중하고 있습니다.
국민권익위원회는 생성형 AI를 활용해 민원 응답 체계를 개선하고 있습니다. AI가 민원 내용을 분석해 응답 초안을 자동으로 생성하고, 반복되는 민원 유형을 빠르게 분류합니다. 이로써 응답 속도와 품질이 동시에 향상되고 있습니다.
국세청과 국민건강보험공단도 AI 상담 서비스를 도입했습니다. 사용자는 복잡한 세무나 건강보험 관련 문의에 대해, 빠르고 정확한 응답을 받을 수 있습니다. 공공 서비스 역시 AI를 기반으로 한 ‘상시적이고 개인화된 경험’을 제공하는 방향으로 전환되고 있습니다.
교육, 금융, 공공처럼 일상과 밀접한 영역에서는 AI가 ‘개인화된 상호작용’을 구현하는 기술로 자리잡았습니다. 사용자는 자신의 행동과 문맥에 맞춘 응답을 경험하며, AX가 삶의 방식 자체를 바꾸고 있음을 실감하고 있습니다.
그렇다면 이러한 변화는 산업 현장, 즉 B2B 영역에서는 어떻게 구현되고 있을까요? AI가 제품이나 서비스의 품질을 높이고, 운영 방식과 의사결정 구조를 바꾸는 방식은 또 다른 차원의 전환을 요구합니다. 이제 산업 구조를 바꾸는 AX의 흐름을 살펴보겠습니다.
B2B에서의 AX: 산업의 작동 원리를 바꾸는 혁신
B2C에서 AI가 사용자 경험을 재설계하고 있다면, B2B에서의 AI는 산업의 작동 방식을 근본적으로 바꾸는 동력입니다. B2B 산업에서 AI는 복잡한 공정을 실시간으로 최적화하고, 고위험 환경에 선제적으로 대응하며, 경험과 수작업에 의존하던 판단 체계를 데이터 기반으로 전환하고 있습니다.
이러한 변화는 B2B 산업의 고유한 구조에서 비롯됩니다. 복잡한 변수의 상호작용, 정밀한 품질과 안전 기준, 장기간 축적된 운영 데이터는 AX 구현을 가능하게 하는 핵심 기반입니다. 이번에는 정유·화학 산업과 제약·바이오 산업을 중심으로, B2B 영역에서 AX가 어떤 변화를 만들어내고 있는지 살펴보겠습니다.
정유·화학: 공정부터 안전까지, AI가 최적의 조건을 제시한다
정유·화학 산업은 고온·고압·연속 생산 등 복잡하고 정밀한 공정이 핵심이기 때문에, 데이터 기반의 운영 최적화가 무엇보다 중요합니다. 여기에 탄소 규제, ESG 경영, 안전 기준 강화까지 더해지며, AI는 운영 효율성과 리스크 대응력을 동시에 높이는 전략 기술로 자리잡고 있습니다.
최근 정유·화학 기업들은 생산 데이터를 실시간으로 수집하고, AI가 이를 분석해 최적의 운전 조건을 도출하는 시스템을 도입하고 있습니다. 예를 들어, 육안과 수작업에 의존하던 스팀 제어 공정에 AI 비전 기술을 접목해 스팀 사용량을 최적화하고, 에너지 낭비와 리스크를 동시에 줄이는 사례가 등장하고 있습니다. 이는 공정 설계와 운영 방식 자체를 AI 기반으로 재정의하는 흐름의 일환입니다.
또한 환경·안전 관제 시스템에 AI 분석을 접목해 사고 가능성을 사전에 포착하고, 신속한 대응 체계를 구축하는 시도도 늘고 있습니다. AI가 공정 조건과 현장 데이터를 실시간으로 감시함으로써, 사람이 놓치기 쉬운 이상 징후를 빠르게 인지하고 대응할 수 있도록 돕는 것입니다.
정유·화학 분야의 AX는 단위 공정 자동화에서 출발해, 이제는 전체 시스템이 ‘스스로 최적화하는 구조’로 진화하고 있습니다.
제약·바이오: 신약 개발부터 물류까지, AI가 가속도를 더한다
제약·바이오 산업은 정밀성이 핵심인 고난이도 산업입니다. 특히 신약 개발과 생산, 품질 관리, 유통까지 모든 단계에서 방대한 데이터와 복잡한 기준이 작동하며, 이 과정에 AI를 적용한 자동화와 최적화가 빠르게 확산되고 있습니다.
신약 개발 단계에서는 AI가 분자 구조 예측, 유전체 데이터 분석, 실험 설계 자동화 등을 통해 연구개발(Research and Development, R&D)의 속도와 정확도를 동시에 높이고 있습니다. 특히 초기 후보 물질 탐색과 약물 반응 예측 등 반복적 실험에 AI가 투입되며, 연구 주기를 단축하는 변화를 이끌고 있습니다.
생산 현장에서는 AI 기반 공정 데이터 분석과 설비 연계를 통해 원자재 관리, 생산 계획, 품질 평가 등 전 과정을 통합적으로 최적화하는 사례가 늘고 있습니다. 기준정보, 전사적 자원 관리(Enterprise Resource Planning, ERP), 생산 관리 시스템(Manufacturing Execution System, MES) 등과 연계된 데이터 흐름 위에 AI를 얹어, 규정 준수를 유지하면서도 생산성을 높이는 방향으로 진화하고 있는 것입니다.
또한 자동화 물류 시스템과 AI 기반 콜드체인 관리는 다양해진 제품 포트폴리오와 복잡한 공급망을 안정적으로 운영하도록 돕습니다. 예를 들어, 정온 제품이나 소품종의 유연한 입출고 관리를 위해 무인화 설비와 로봇, 최적화 알고리즘을 연계하는 방식이 확대되고 있습니다.
제약·바이오 산업의 AX는 사람의 손에 의존하던 고정밀 작업을 ‘지능화된 시스템’ 으로 전환하고 있으며, 글로벌 수준의 품질 경쟁력 확보와 지속가능한 성장 전략을 뒷받침하고 있습니다.
모든 산업이 AX를 받아들이는 방식은 다르다
AX는 단순히 기술을 도입하는 문제가 아니라, 산업을 바라보는 방식을 다시 설계하는 일입니다.
소비자와 만나는 B2C 산업은 고객 경험을 중심으로 변화를 추진합니다. 사용자는 AI와의 개인화된 상호작용 속에서 편의와 만족을 느끼고, 이는 곧 서비스 경쟁력으로 이어집니다. 반면 B2B 산업은 운영 효율성과 리스크 대응이라는 현실적 과제에 초점을 맞춰 AX를 설계합니다.
같은 기술도 어디에 어떻게 연결되느냐에 따라 완전히 다른 결과가 나옵니다.
따라서 이제 중요한 질문은 “우리 산업에서 AI로 무엇을 바꿀 것인가?”입니다. 기술은 도구일 뿐이고, 진짜 경쟁력은 산업 맥락에 맞춰 이를 재구성할 수 있는 전략적 통찰에 있습니다.
오늘의 에브릿띵은 어떠셨나요? 지금까지 우리는 AX가 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라, 산업의 특성과 목적에 맞게 기술을 설계하고 연결하는 과정임을 살펴보았습니다.
사용자 경험을 재설계하는 B2C의 전환부터 복잡한 공정을 최적화하는 B2B 산업의 전략까지, AX는 지금 이 순간도 진화하고 있습니다. 그리고 이 변화의 흐름을 제대로 이해하는 것이야말로, 우리의 다음 스텝을 설계하는 출발점이 될 것입니다.
이와 관련해 다가오는 8월 13일(수), 월간 D-Talks가 ‘전통 산업을 넘어 혁신 산업으로: AX로 여는 디지털 플랜트의 도전과 기회’라는 주제로 열립니다. AI가 산업의 근본을 어떻게 바꾸고 있는지, 정유 및 석유화학 기업의 실제 사례를 통해 소개해드릴 예정입니다. 지금 바로 월간 D-Talks를 등록하고, 프로세스 산업 전문성으로 만들어낸 혁신과 새로운 비즈니스 기회에 대한 인사이트를 확인해보세요!
1) DynaTech Systems, <Supply Chain Chaos or Clarity? Microsoft SCM's Advancements in 2025>
