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[IT뉴스][AI 워크플로우 혁신①] 기업 IT 시스템 구축 시장 문법 바뀐다

온카뱅크관리자

2026-05-11 08:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 투자 300조원 쏟아졌지만 성과는 '극소수'…워크플로우 성과가 새 전장 
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 - AI 투자 300조원 쏟아졌지만 성과는 '극소수'…워크플로우 성과가 새 전장
 -스태티스타, 컨설팅·구축 등 포함한 서비스 분야 약 1조8700억원 규모
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 기업 AI 전환은 더 이상 모델 성능이나 도입 여부의 문제가 아니다. 수억원을 들인 PoC가 실제 손익으로 이어지지 않는 ‘AI 역설’ 속에서 ROI, 보안, 데이터 거버넌스, 책임성, 운영비가 새 기준이 됐다. &lt;디지털데일리&gt;는 7회에 걸쳐 글로벌 빅테크의 워크플로우 장악 전략과 국내 IT·클라우드·AI 기업들의 실행 파트너 경쟁을 함께 짚어, AI가 비용이 아닌 성과가 되기 위한 조건을 살펴본다. 모델 공급자의 직접 진입, 산업별 특화 데이터 확보, 법·규제 대응을 결합한 운영 체계가 향후 AX 시장의 승부처가 될 전망이다.&lt;편집자&gt;
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 [디지털데일리 이상일기자] 인공지능(AI)이 기업에 있어 필수가 되면서 기업 IT 시스템 구축 시장의 문법이 바뀌고 있다.
 불과 1~2년 전까지 기업들의 관심은 "어떤 생성형 AI 모델을 쓸 것인가"에 쏠려 있었다. 이제는 "AI를 어디에 붙여 실제 비용을 줄이고 매출을 늘리고 업무 방식을 바꿀 수 있느냐"가 더 중요한 기준이 됐다. AI가 실험실과 개념검증(PoC)을 넘어 손익계산서에 반영돼야 하는 단계로 들어섰다.
 국내 IT서비스 업계가 체감하는 변화도 이와 맞닿아 있다. 생성형 AI 도입은 빠르게 확산되고 있지만, 수억원을 들인 프로젝트가 실제 비용 절감이나 생산성 향상으로 이어지지 않는 'AI 역설'도 동시에 확산되고 있다. 기업 고객들은 이제 단순한 AI 기능 구현보다 투자대비수익(ROI), 보안, 데이터 품질, 정확성, 운영비 예측 가능성을 더 엄격하게 따지고 있다.
 이 변화는 개별 기업의 도입 전략을 넘어 산업 구조 자체를 흔들고 있다. AI 시장의 무게중심이 파운데이션 모델과 단순 시스템 구축에서 응용 소프트웨어, 개발 도구, 데이터 활용 서비스, 워크플로우 운영 역량으로 이동하고 있기 때문이다.
 스태티스타(Statista) 자료에 따르면 2024년 기준 한국 AI 기업의 총 매출은 약 6조3000억원으로 추정된다. 가장 큰 비중을 차지한 분야는 약 2조7000억원 규모의 AI 응용 소프트웨어다.
 컨설팅·구축 등을 포함한 서비스 분야도 약 1조8700억원 규모로 상당한 비중을 형성했다. AI 확산 이후 시장 가치가 단순 시스템통합(SI) 구축보다 AI 기반 애플리케이션과 데이터 활용 서비스로 이동하고 있음을 보여주는 수치다.
 시스템 소프트웨어 시장의 성장세도 가파르다. 한국 AI 시스템 소프트웨어 기업 매출은 2018년 약 928억원에서 2024년 약 1조4600억원으로 늘었다. 6년 만에 16배 가까이 확대된 셈이다. AI 엔진, 프레임워크, API, 운영 플랫폼 같은 시스템 소프트웨어는 기업이 자체 AI 서비스를 개발·운영하는 데 필요한 핵심 인프라다.
 여기에 AI 개발 도구 소프트웨어 시장도 2026년 약 1억7557만달러(약 2400억원) 규모로 성장할 것으로 전망된다.
 이러한 시장 성장은 기업들이 외부 모델을 단순 호출하는 단계를 넘어 자체 AI 모델 개발, 데이터 연계, 업무 자동화 역량을 내재화하려는 움직임이 커지고 있다는 의미다.
 AI 산업의 외연은 소프트웨어에만 머물지 않는다. 한국 생성형 AI 시장은 2026년 약 10억8000만달러(약 1조5000억원), AI 칩 시장은 약 28억달러(약 3조9000억원), AI 기반 산업용 로봇 시장은 약 7억825만달러(약 9800억원) 규모에 이를 것으로 예상된다. AI는 이제 클라우드, 반도체, 로봇, 데이터, 기업용 소프트웨어, 컨설팅을 동시에 끌고 가는 수평적 산업 기반이 됐다.
 정부 정책도 이 흐름을 뒷받침한다. 한국 정부는 2025년 AI 분야 추경으로 1조9067억원을 투입해 GPU 확보, AI 컴퓨팅 인프라, 차세대 AI 모델 개발, 인재 양성에 집중하겠다고 밝혔다. 2026년에는 범부처 AI 예산이 9조9000억원 규모로 확대됐다. 정부는 이를 'AI G3 도약의 원년'으로 규정했다.
 그러나 예산과 시장 규모 확대가 성과를 보장하지는 않는다. 글로벌 시장에서도 같은 문제가 드러났다. 매사추세츠공과대학교(MIT) NANDA 이니셔티브의 '2025 비즈니스 AI 현황(State of AI in Business 2025)' 보고서는 기업들이 생성형 AI에 300억~400억달러(약 42조~56조원)를 투자했지만, 통합형 AI 파일럿 가운데 실제 손익에 의미 있는 영향을 낸 사례는 극히 일부에 그쳤다고 분석했다. 보고서는 실패 원인을 모델 성능 부족보다 기업 내부 워크플로우, 데이터, 조직 학습의 간극에서 찾았다.
 이 지점에서 글로벌 빅테크의 전략도 달라지고 있다. 오픈AI는 2026년 2월 기업이 AI 에이전트를 구축·배포·관리할 수 있도록 지원하는 엔터프라이즈 플랫폼 '프론티어(Frontier)'를 공개했다. 오픈AI는 프론티어를 기업의 기록 시스템과 연결해 데이터 분석, 재무 예측, 소프트웨어 엔지니어링, 매출 운영, 고객지원, 조달 같은 핵심 워크플로우를 자동화하는 플랫폼으로 설명한다.
 앤트로픽(Anthropic)도 같은 방향으로 움직이고 있다. 앤트로픽은 2025년 12월 액센츄어(Accenture)와 다년 파트너십을 맺고 액센츄어 개발자들에게 클로드 코드(Claude Code) 활용을 확대하는 한편 '액센츄어 앤트로픽 비즈니스 그룹'을 통해 기업 고객의 생산성 개선을 지원하겠다고 밝혔다. 팔란티어(Palantir) 역시 AI 플랫폼(AIP)을 통해 고객사의 데이터와 운영을 연결하고, 온톨로지 기반으로 업무 프로세스 자동화를 구현하는 전략을 앞세우고 있다.
 글로벌 AI 기업들은 더 이상 모델 API를 제공하는 데 머물지 않는다. 기업 업무 프로세스 안으로 직접 들어가 데이터 구조를 설계하고 에이전트를 배치하며 운영 결과를 관리하는 방향으로 내려오고 있다. AI 시장의 경쟁 축이 '모델 성능'에서 '업무 실행력'으로 이동하고 있는 것이다. 이는 사실상 AI 기업들이 기업의 IT시스템 구축 시장을 정조준하고 있음을 의미한다.
 국내 IT서비스·클라우드·AI 기업들이 직면한 과제도 여기에 있다. 과거 시스템 통합(SI) 사업자는 고객 요구에 맞춰 시스템을 구축하고 인프라를 운영하는 역할이 중심이었다. 여기에 클라우드가 대중화되면서 단순히 클라우드를 고객에게 판매하던 매니지드 서비스 프로바이더(MSP)가 사실상 SI 업무를 수행하고 나선데 이어 AI 기업까지 이 시장에 들어오고 있기 때문이다.
 기업의 요구사항도 변화하고 있다. AI 시대의 고객은 단순 구축자가 아니라 업무 문제를 정의하고 데이터를 정비하며 보안·컴플라이언스를 설계하고 AI가 실제 조직 안에서 작동하도록 만드는 실행 파트너를 요구한다.
 삼성SDS, LG CNS, SK AX, 현대오토에버, 포스코DX, 아이티센, CJ올리브네트웍스 등 IT서비스 기업들은 각기 다른 방식으로 이 전환에 대응하고 있다. 글로벌 AI 기업과 협력해 풀스택 AI전환(AX) 역량을 강화하거나 제조·금융·공공·바이오 등 산업 특화 영역을 파고들고, 단위 업무 자동화가 아닌 워크플로우 단위의 AI 적용을 강조하는 식이다.
 클라우드와 매니지드 서비스 제공자(MSP) 사업자들의 역할도 바뀌고 있다. 베스핀글로벌, 메가존클라우드, KT클라우드, 가비아, 엘리스그룹, 디케이테크인 등은 AI 모델을 직접 개발하지 않더라도 고객의 데이터와 업무 환경 안에서 AI를 안전하게 연결하고 운영하는 역할을 새로운 성장축으로 삼고 있다. 인프라를 깔아주는 사업자에서 AI 운영 체계를 조립하고 검증하는 사업자로 이동하는 셈이다.
 데이터 시장 역시 이 전환의 핵심 변수다. 빅테크는 범용 대규모언어모델(LLM·Large Language Model) 고도화를 위해 대규모 데이터를 확보하는 반면, 산업 특화 AI 기업들은 제조 공정, 의료 임상, 금융 거래, 법률 문서처럼 특정 업무 맥락에 맞는 도메인 데이터를 찾고 있다. AI 성능을 좌우하는 기준도 데이터의 양에서 적합성, 출처, 사용 권리, 정합성으로 이동하고 있다.
 결국 한국 AI 산업의 다음 경쟁은 "누가 더 좋은 모델을 쓰느냐"가 아니라 "누가 AI를 업무 성과로 바꾸느냐"에 달려 있다. 모델은 점점 범용화되고 글로벌 빅테크의 직접 진입은 빨라진다. 반면 각 기업의 데이터, 보안 규정, 레거시 시스템, 조직 문화, 의사결정 구조는 모두 다르다. 이 간극을 메우는 능력이 국내 IT서비스·클라우드·AI 기업들의 새로운 경쟁력이 될 것으로 전망된다.
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