[이번 주 AI가 던진 미래의 신호]

Future Signal 1

AI 에이전트의 연속적인 보안사고가 새로운 안전관리 체계를 요구하고 있다.

▲ 잇달은 보안침해 사건과 대응

이번 주 OpenAI와 Anthropic은 고성능 AI 에이전트의 안전성 시험 과정에서 외부 조직의 시스템에 접근한 사례를 공개했다. 각각 인증되지 않은 엔드포인트와 약한 비밀번호, 클라우드 설정 오류 등 기존 보안 취약점이 원인이었지만, 서로 다른 기업에서 유사한 사고가 연이어 발생했다는 점은 AI 에이전트 시대의 새로운 위험을 보여준다. 이제 AI는 단순히 질문에 답하는 도구가 아니라 외부 시스템을 탐색하고, 도구를 호출하며, 목표를 달성하기 위해 스스로 행동하는 존재가 되고 있다.

IBM의 「2026 Cost of a Data Breach Report」 역시 이러한 변화가 현실이 되고 있음을 보여준다. AI가 활용된 악성 침해는 전체의 25%를 차지했으며, AI 관련 데이터 침해의 평균 피해 규모는 약 600만 달러로 일반 침해보다 더 높은 수준을 기록했다. 주요 위험도 모델 자체보다 API, 플러그인, 클라우드 환경과 같은 AI 운영 환경에서 발생하는 것으로 나타났다. 

이에 따라 미국 정부는 고성능 AI 모델의 출시 전 사이버 안전성 시험을 검토하기 시작했으며, 엔비디아·마이크로소프트·IBM·Cisco 등 주요 기업들은 Open Secure AI Alliance를 출범시켜 AI 보안 표준과 공동 대응 체계를 구축하고 있다. AI 안전은 이제 개별 기업의 자율적인 기술 문제가 아니라 정부와 산업계가 함께 관리해야 할 새로운 디지털 인프라의 과제로 확대되고 있다. 

미래학자의 Insight

지금까지 AI 경쟁은 더 뛰어난 모델을 개발하는 데 집중되어 왔다. 그러나 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하는 시대에는 얼마나 똑똑한가보다 얼마나 안전하게 운영할 수 있는가가 더 중요한 경쟁력이 된다.

앞으로 기업의 AI 전략은 모델 도입에서 끝나지 않을 것이다. 출시 전 안전성 검증, 권한 관리, 행동 기록, 긴급 중단 체계까지 포함한 AI 거버넌스를 먼저 구축한 기업이 고객과 시장의 신뢰를 확보하게 될 것이다. AI 시대의 경쟁력은 성능이 아니라 신뢰를 운영하는 능력으로 이동하기 시작했다.

Future Signal 2

투자자들은 AI 성장보다 AI 수익성을 평가하기 시작했다.

AI 산업을 바라보는 투자자들의 시각이 달라지고 있다. Microsoft는 2026 회계연도 4분기 실적 발표 이후 주가가 하루 만에 15% 이상 상승하며 기업가치가 약 4,500억 달러 증가했다. 시장은 Azure, Copilot, 기업용 AI 서비스가 대규모 데이터센터 투자와 GPU 확보를 실제 매출과 장기 계약으로 연결하고 있다는 점을 높이 평가했다. Amazon도 AWS 매출이 전년 동기 대비 37% 증가하며 4년여 만에 가장 높은 성장률을 기록했고, 주가는 장중 약 14% 상승했다. 이는 AI 인프라 투자가 본격적인 사업성과로 이어질 수 있음을 다시 한번 입증한 사례다.

반면 Meta는 AI를 활용한 광고 사업의 성장에도 불구하고 2026년 2분기에 310억 8천만 달러를 투자했으며, 연간 자본지출 전망도 1,300억~1,450억 달러로 상향 조정했다. 시장은 AI가 만들어내는 매출보다 투자 규모가 더 빠르게 증가하고 있다는 점에 주목하며 자본 효율성에 대한 우려를 제기했다. 같은 AI 투자라도 얼마나 빠르게 매출과 이익, 현금흐름으로 연결되는지에 따라 기업가치가 달라지기 시작한 것이다. 

이러한 변화는 AI 경쟁의 새로운 기준을 보여준다. 이제 투자자들은. '1달러의 AI 투자가 얼마의 매출과 마진, 현금흐름을 만들어 내는가'를 더욱 중요하게 보기 시작했다. 

미래학자의 Insight

AI 투자 열기가 식은 것은 아니다. 오히려 AI 인프라 투자는 앞으로도 계속 확대될 가능성이 높다. 그러나 앞으로 시장은 얼마를 투자했는가보다 그 투자가 얼마나 빠르게 반복적인 매출과 이익으로 연결되는가를 기준으로 기업을 평가할 것이다. AI는 독립적인 기술 사업이 아니라 기존 클라우드, 소프트웨어, 광고, 전자상거래와 결합해 지속적인 수익을 창출할 때 비로소 시장의 높은 평가를 받을 수 있는 단계로 진입하고 있다.

[이주의 AX 추진 사례]

Radisson Hotel Group, 호텔의 고객경험을 재설계 하다

Radisson Hotel Group은 스웨덴에 본사를 둔 글로벌 호텔 기업으로, 전 세계 100여 개국에서 1,520개 이상의 호텔과 약 25만 개 객실을 운영하는 세계적인 호텔 체인이다. 최근 Radisson은 글로벌 컨설팅 기업 Accenture와 협력해 생성형 AI 기반 예약 서비스를 도입하며 호텔 산업의 새로운 고객 경험 혁신에 나섰다. 이는 AI를 단순한 고객 상담 도구가 아니라, 고객을 대신해 탐색하고 비교하며 예약까지 수행하는 AI 에이전트로 활용한 대표적인 사례이다. 

이번 프로젝트의 핵심은 검색 중심의 예약 방식을 AI 에이전트 중심의 대화형 예약 방식으로 전환한 것이다. 고객은 ChatGPT와 자연스럽게 대화하며 여행 목적, 예산, 일정, 동행 인원, 선호 지역 등을 입력하면 AI가 실시간으로 호텔을 탐색하고 비교해 가장 적합한 객실을 추천한다. 이후 예약까지 하나의 대화 안에서 완료할 수 있어, 검색엔진과 온라인 여행사(OTA), 호텔 홈페이지를 오가던 기존 예약 절차를 크게 단순화했다. 이는 고객이 원하는 정보를 찾는 과정에서부터 예약이 완료될 때까지의 고객 경험 전체를 AI 중심으로 재설계한 것이다. 

이번 사례는 아직 초기 단계여서 예약 증가율이나 매출 효과 등 정량적 성과는 공개되지 않았다. 그럼에도 이번 보고서에서 이 사례를 선정한 이유는 현재의 성과보다 미래의 방향성을 가장 선명하게 보여주기 때문이다. Radisson은 AI를 단순한 예약 도우미가 아니라 고객을 대신해 탐색하고 비교하며 예약까지 수행하는 AI 에이전트로 발전시키고 있다. 이는 호텔 고객 경험의 변화에 그치지 않고, 앞으로 AI 에이전트가 새로운 디지털 판매 채널로 자리 잡는 'Agentic Commerce' 시대의 출발점이 될 가능성을 보여주는 상징적인 사례이다. 

산업생태계의 변화

이번 사례는 호텔 산업만의 변화가 아니다. 앞으로 항공, 유통, 금융, 보험, 자동차, 부동산 등 고객이 탐색과 비교를 거쳐 구매하는 대부분의 산업에서 AI 에이전트가 새로운 고객 접점이 될 가능성이 높다. 지금까지 기업은 검색엔진 최적화(SEO)와 모바일 앱을 중심으로 고객을 확보해 왔다. 그러나 앞으로는 AI 에이전트가 상품을 이해하고 추천하며 구매를 지원하는 새로운 디지털 판매 채널로 자리 잡을 것으로 예상된다. 기업의 디지털 전략 역시 홈페이지와 앱 중심에서 벗어나, AI 에이전트가 이해하고 활용할 수 있는 상품 정보와 서비스 구조를 설계하는 방향으로 빠르게 전환될 것으로 전망된다.

[이번 주 인사이트 리포트] 

AI는 영업을 자동화하지 않는다. B2B 영업 운영체계를 다시 설계한다.

McKinsey & Company (2026.7.16), “The future of B2B sales: How growth champions rewire their playbooks with AI”

B2B 영업은 기업의 매출과 수익성을 결정하는 핵심 기능이지만, 생성형 AI는 지금까지 주로 문서 작성이나 회의 요약과 같은 생산성 도구로 활용되어 왔다. 그러나 맥킨지는 이번 보고서를 통해 AI가 영업사원의 업무를 일부 자동화하는 수준을 넘어 시장기회 발굴부터 고객관리까지 영업 운영체계 전체를 다시 설계하고 있다고 분석했다.

맥킨지는 13개국 약 4,000명의 B2B 구매자와 판매자를 조사한 결과, 성장기업은 AI를 단순한 업무 자동화가 아니라 시장 분석 → 고객 발굴 → 가격 전략 → 영업 활동 → 계약 이후 고객관리까지 하나의 영업 가치사슬에 통합하고 있다고 밝혔다. AI는 고객의 구매 가능성을 예측하고, 고객별 최적의 가격과 제안을 추천하며, 영업사원이 어떤 고객을 언제 방문해야 하는지까지 지원하는 새로운 영업 운영체계로 발전하고 있다.

이러한 접근은 실제 성과로 이어지고 있다. AI 기반 '차선 행동(Next Best Action)' 시스템을 도입한 기업은 매출이 5~8% 증가하고 고객 서비스 비용은 20~30% 감소한 것으로 나타났다. 또한 성장기업의 71%는 AI 투자를 두 자릿수 이상 확대하고 있었지만 일반기업은 25%에 그쳤다. 그러나 맥킨지는 투자 규모보다 더 중요한 것은 AI를 기존 업무에 추가하는 것이 아니라 영업 운영체계 자체를 재설계하는 것이라고 강조한다.

보고서는 성공적인 AI 도입을 위한 네 가지 방향도 제시한다. 첫째, AI 프로젝트를 IT 부서가 아닌 영업과 사업부가 주도해야 한다. 둘째, 영업·마케팅·가격·고객서비스를 하나의 고객 가치사슬로 통합해 인간과 AI가 함께 일하는 운영체계를 구축해야 한다. 셋째, 고객·제품·거래 데이터를 연결하는 데이터 기반을 먼저 갖춰야 한다. 마지막으로 AI 시스템보다 조직 변화와 인재 역량 강화에 더 많은 투자가 필요하며, AI 시스템 구축에 1달러를 투자할 경우 변화관리에 최대 3달러가 필요할 수 있다고 조언한다.

이번 보고서가 던지는 메시지는 분명하다. AI 시대의 B2B 영업 경쟁력은 더 많은 AI 도구를 도입하는 데 있지 않다. 시장기회를 탐색하고, 고객을 발굴하며, 가격을 결정하고, 계약 이후 고객을 성장시키는 영업 가치사슬 전체를 인간과 AI가 함께 움직이는 하나의 운영체계로 얼마나 빠르게 재설계하는가가 새로운 경쟁력이 된다. 앞으로 AI 프로젝트는 기술 도입 프로젝트가 아니라 영업 혁신과 경영 혁신 프로젝트로 접근하는 기업이 시장을 선도하게 될 것이다.

[지방정부티비유=미래학자 이경상]