최근 기술 산업을 살펴보면 오픈AI(OpenAI), 애플(Apple), 마이크로소프트(Microsoft) 등 글로벌 기업들이 앞다투어 ’AI 운영체제(AI OS)’라는 개념을 제시하며 디지털 플랫폼 경쟁의 판도를 바꾸고 있습니다. AI는 특정 기능을 수행하는 도구를 넘어, 앱과 데이터를 연결하고 조율하는 새로운 중심 구조로 자리 잡는 흐름을 보이고 있습니다.

이런 변화에 따라 AI 경쟁의 초점도 바뀌고 있습니다. 과거엔 더 뛰어난 모델을 누가 먼저 만들었는지가 중요했다면, 지금은 AI를 운영체제 수준에서 어떻게 통합하고, 어떤 생태계를 구축하느냐가 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 글로벌 기업들은 사용자 경험과 데이터 흐름, 서비스 구조 전반에 AI를 내재화하며 산업 경쟁의 구조 자체에도 점진적인 변화를 만들어내고 있습니다.

이 흐름은 스마트폰 OS가 만들어낸 혁신이 새로운 단계로 확장되고 있음을 보여줍니다. 과거 iOS와 안드로이드(Android)가 앱 생태계를 중심으로 디지털 경험을 확장했다면, 이제 AI가 그 역할을 이어받아 OS 이후 시대의 새로운 플랫폼으로 부상하고 있습니다. 사용자가 직접 앱을 탐색하던 방식에서 벗어나 AI가 상황을 해석해 기능을 연결하는 흐름이 강화되면서, 경험 전반이 자연스럽게 재구성되고 있습니다.

이러한 변화 속에서 기존 OS를 주도해온 기업들은 어떤 방식으로 AI 중심 전략을 구체화하고 있을까요? 이제 글로벌 기업들의 실제 움직임을 통해 그 흐름을 살펴보겠습니다.

글로벌 IT 기업의 AI OS 전략, 운영체제를 다시 쓰다

AI가 플랫폼 경쟁의 중심으로 떠오르면서, 기존 운영체제 시장의 주도권을 쥐고 있던 애플과 구글은 기존 OS에 생성형 AI를 통합하는 방식으로 전략을 강화하고 있습니다. 애플은 iOS 26을 비롯한 전 제품군에 ‘애플 인텔리전스(Apple Intelligence)’를 적용하며 실시간 번역, 이미지 생성, 시각 인식 기능 등을 OS 차원에서 기본화했습니다. 스포트라이트(Spotlight) 검색이나 지갑(Wallet), 엑스코드(Xcode), 통화 보조 기능 등에서도 사용자의 작업이 OS 내부에서 바로 완결되도록 기능을 확장했습니다.

또한 애플은 필요 기능을 OS에 흡수하는 ‘셜록킹(Sherlocking)’ 전략을 통해 서드파티(3rd party) 서비스가 제공하던 기능을 운영체제 내부로 점진적으로 가져오고 있으며, 이를 기반으로 생태계 내 데이터와 서비스의 주도권을 강화하는 흐름을 보이고 있습니다.

구글 역시 안드로이드 16(Android 16)을 통해 생활 전반을 아우르는 AI 기능을 OS 단계에서 기본 제공하는 방향으로 전환하고 있습니다. UI/UX 개선, 포토 AI 편집, 픽셀(Pixel) 전용 기능 등 주요 요소들이 OS 자체에 자연스럽게 통합된 것이 특징입니다. 이를 통해 사용자는 별도의 인지적 전환 없이도 OS 자체가 AI 기반 경험을 제공하는 환경을 자연스럽게 받아들이게 됩니다.

이처럼 애플과 구글 모두 공통적으로 AI를 OS의 기본 구조에 내재화하며, 기존의 앱 중심 경험을 AI 중심 경험으로 이동시키고 있습니다. 이러한 흐름 속에서, 앱은 AI가 필요에 따라 호출하거나 조합하는 자원으로 변화하고 있습니다.

한편 오픈AI와 마이크로소프트는 AI를 운영체제 구조로 발전시키는 접근을 통해 시장에 새로운 가능성을 보여주고 있습니다. 에이전트키트(AgentKit)과 앱 소프트웨어 개발 키트(Apps Software Development Kit, Apps SDK)는 AI가 외부 앱과 데이터를 직접 호출·연결·평가하는 구조를 제안하고 있으며, 마이크로소프트는 코파일럿(Copilot)을 윈도우(Windows) 전반에 통합해 생산성 도구를 제어하는 인터페이스로 AI를 활용하고 있습니다.

이러한 흐름은 AI가 더 이상 단순한 기능이나 도구가 아니라, 사용자와 시스템을 매개하며 전체 경험을 조율하는 ‘오퍼레이터(Operator)’로 진화하고 있음을 보여줍니다. 이러한 흐름은 글로벌 IT 기업들이 AI를 중심으로 데이터와 업무 흐름을 연결하는 생태계 구축에 점차 무게를 두고 있음을 나타냅니다.

AI가 모든 작업의 허브가 되는 시대 ‘대화창이 곧 플랫폼’

AI 혁신이 본격적으로 가속화되면서, 가장 두드러지는 변화는 기술의 성능 향상보다 UX의 구조적 전환에서 나타나고 있습니다. 이전에는 사용자가 필요에 따라 앱을 찾아서 실행하고, 메뉴를 이동하며 기능을 수행하는 것이 너무도 자연스러운 방식이었습니다. 하지만 지금은 그 흐름이 완전히 달라지고 있습니다. AI가 사용자의 의도를 먼저 이해하고, 그에 맞는 도구와 서비스를 스스로 호출해 작업을 대신 수행하는 방식으로 상호작용 구조가 바뀌고 있기 때문입니다.

이 변화의 방향을 가장 명확하게 보여주는 사례가 바로 오픈AI의 ChatGPT입니다. ChatGPT는 다양한 서드파티 서비스가 대화창 안에서 바로 작동할 수 있도록 설계되어 있습니다. 사용자는 더 이상 항공권 앱을 따로 열 필요도 없고, 디자인 툴을 실행할 필요도 없으며, 쇼핑몰을 찾기 위해 브라우저를 띄울 필요도 없습니다. 대화창 안에서 “다음 주 뉴욕행 항공권 예약해줘”라고 말하면 항공사가 호출되고, “이 이미지를 SNS용으로 다듬어줘”라고 하면 디자인 도구가 동작하며, “이 제품 주문하고 배송 옵션 비교해줘”라고 요청하면 쇼핑 서비스가 연결됩니다. 즉, 사용자의 모든 행동이 AI와의 대화 안에서 완결되는 환경이 만들어지고 있는 것입니다.

이 과정에서 AI는 사용자의 의도와 행동을 중심으로 다양한 서비스를 연결하는 통합 인터페이스로 진화하고 있습니다. 그 결과 플랫폼 경쟁의 초점도 변화하고 있습니다. 과거에는 얼마나 많은 기능을 제공하느냐가 플랫폼 경쟁의 기준이었지만, 이제는 얼마나 매끄럽고 지능적으로 AI 중심의 사용자 경험을 제공하느냐가 새로운 경쟁의 기준이 되고 있습니다.

현재의 인터페이스는 사용자가 ‘탐색 → 실행 → 피드백’의 단계를 따로 인식하지 않아도, 한 번의 자연스러운 대화 흐름 안에서 모든 과정이 통합되도록 재편되고 있습니다. 사용자는 명령어를 기억할 필요도 없고, 복잡한 화면을 탐색할 필요도 없습니다. 자연어로 대화하기만 하면 검색, 쇼핑, 예약, 콘텐츠 생성 등 다양한 서비스가 하나의 연결된 사용자 여정으로 작동합니다. 이러한 변화는 AI가 사용자 여정을 보다 자연스럽게 연결하는 새로운 경험 방식으로 확장되고 있음을 보여줍니다.

기업 경쟁력의 기반은 AI OS 생태계로 이동 중

AI가 기업 운영 전반에 빠르게 확산되면서, 이제 기업은 AI를 특정 부서나 서비스에 적용하는 개별 기술로 바라볼 수 없게 되었습니다. 앞으로의 경쟁력은 AI를 조직 운영에 어떤 방식으로 통합하고, 그 기반 위에 어떤 AI 생태계를 마련하는지에 따라 달라질 여지가 있습니다. 즉, AI는 더 이상 옵션이 아니라, 기업 운영을 지탱하는 새로운 기반이 되고 있습니다.

특히 AI OS는 데이터를 수집하고, 업무 프로세스를 자동화하며, 의사결정을 지원하는 기능들이 서로 단절되지 않고 하나의 흐름으로 연결되는 구조를 만들어냅니다. 이를 통해 기업은 운영 효율성과 판단의 정확도를 동시에 높일 수 있고, 기존에는 경험이나 사람이 직접 처리해야 했던 요소들까지도 AI가 함께 관리할 수 있는 환경을 갖추게 됩니다.

이 과정에서 점점 더 중요한 과제로 떠오르고 있는 것이 바로 AI 주도 라이프사이클(Life-cycle) 전반의 최적화입니다. AI는 개발된 이후에도 학습·추론·배포·운영이라는 전 주기에서 지속적으로 비용이 발생하고 품질이 변화하기 때문에, AI 생태계를 효율적으로 유지하기 위해서는 각 단계를 면밀하게 관리하고 최적화하는 역량이 필수입니다. 이를 위해 최근에는 추론 최적화나 AIOps(AI Operations)와 같이 AI 시스템 운영의 효율성을 극대화하는 솔루션이 빠르게 주목받고 있습니다. 기업들은 이러한 기술을 통해 AI 운영 비용을 낮추고 시스템 안정성을 확보하며, 더 나아가 AI 서비스를 확장할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

AI OS가 효과적으로 작동하려면, 데이터와 프로세스를 유기적으로 연결하고 지속적으로 개선하는 구조가 필요합니다. AI가 수집한 데이터가 다시 업무 자동화로 이어지고, 자동화된 결과가 다시 모델의 학습 데이터로 반영되며, 그 학습 결과가 다시 더 정교한 의사결정을 가능하게 만드는 식으로 성과 개선 루프가 끊김 없이 이어지는 구조를 만드는 것이 중요합니다. 이러한 루프를 갖춘 기업은 업무 처리 속도뿐 아니라 자원 활용 효율, 리스크 판단, 고객 대응까지 모든 측면에서 운영 최적화 효과를 극대화할 수 있습니다.

결국 글로벌 수준에서의 경쟁은 AI를 활용해 기업의 운영을 얼마나 정교하게 최적화하고 있는가로 이동하고 있습니다. 데이터·프로세스·의사결정을 유기적으로 연결해 지속적으로 개선할 수 있는 AI OS의 완성도와 운영 효율성이 기업의 새로운 경쟁력 기준으로 자리 잡고 있는 이유가 여기에 있습니다.

AI 내재화 시대, 기업 비즈니스 경쟁력의 진화

지금의 AI는 더 이상 사람의 일을 일부 대신 수행해주는 도구에 머물지 않습니다. AI는 조직의 운영 구조와 판단 체계를 스스로 학습하고 개선하는 지능형 운영 시스템으로 빠르게 발전하고 있습니다. 이제 기업의 관점은 ‘AI를 어디에 적용할지’에서 벗어나, AI가 조직 운영을 스스로 개선할 수 있는 기반을 갖추었는지가 중요한 기준 중 하나로 떠오르고 있습니다.

이 흐름 속에서 기업 간 경쟁의 기준도 확실히 바뀌고 있습니다. 기술력을 앞세운 경쟁은 점점 의미를 잃어가고 있으며, 이제는 운영 효율과 지능화 수준이 새로운 경쟁 우위의 척도가 되고 있습니다. 이러한 변화를 선도하는 기업만이 빠르게 변화하는 시장 환경에서 속도와 유연성, 두 가지를 동시에 확보할 수 있습니다.

앞으로 AI는 전략 수립, 리스크 관리, 고객 대응 등 조직의 핵심 의사결정 과정에 자연스럽게 내재될 것입니다. AI는 데이터를 기반으로 스스로 학습하며 지속적으로 운영 방식을 개선하고, 그 결과는 다시 기업의 의사결정과 업무에 반영되는 지속적 진화 구조를 만들어낼 것입니다.

결국, 미래 경쟁력은 더 많은 AI를 도입하는 데서 나오지 않습니다. AI가 조직 운영을 얼마나 효율적으로 지원하는지, 그리고 그 기반을 얼마나 안정적으로 구축했는지가 앞으로의 성장에 중요한 요소로 작용할 것입니다.