관리형 AI가 글로벌 AI 도입 격차를 해소할 수 있는 이유

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게시일: 2025년 11월 21일 / 업데이트일: 2025년 11월 21일 – 저자: Konrad Wolfenstein

관리형 AI가 AI 도입의 글로벌 격차를 해소할 수 있는 이유 – 이미지: Xpert.Digital

더 이상 AI 좌절은 없다: 관리형 AI가 기업을 "저수익" 함정에서 벗어나게 하는 방법

"빠른 실패"와 독일의 철저함 사이: 관리형 AI가 글로벌 구현 위기에 대한 답인 이유

인공지능은 21세기 최고의 "초강대국"으로 세계 경제에 약속되었습니다. 그러나 2024년의 비즈니스 현실을 살펴보면 종종 다른 양상이 드러납니다. 많은 조직에게 AI 도입은 기술적 비약적 도약이라기보다는 장기적인 소모전에 가깝습니다. 부적절한 솔루션, 폭발적인 비용, 그리고 실망스러운 결과("노력 부족, 낮은 수익")가 여러 곳에서 일상 업무를 지배하고 있습니다.

하지만 기업들이 이 "싸움"에 어떻게 대처하는지는 근본적으로 기업의 입지에 달려 있습니다. 세계 시장에 대한 심층적인 비교 분석 결과, 문제에 대한 인식은 매우 상이합니다. 미국은 기술적 실수를 혁신의 필수적인 원동력으로 여기지만("빠른 실패"), 유럽에서는 규제의 함정에 대한 두려움이 발전을 가로막는 경우가 많습니다. 완벽에 대한 요구와 숙련된 인력 부족 사이에 갇힌 독일은 뒤처질 위기에 처해 있는 반면, 중국과 아시아 지역은 국가 차원의 조율과 실용적인 상향식 도입을 통해 현장에서 실질적인 정보를 창출하고 있습니다.

이러한 막대한 문화적, 구조적 차이에도 불구하고, 해결책을 향한 공통된 길이 나타나고 있습니다. 다음 분석은 AI 전략의 흥미로운 지역적 차이를 조명할 뿐만 아니라, 관리형 AI 플랫폼으로의 전환이 왜 중요한 열쇠가 될 수 있는지 보여줍니다. 기술적 교량으로서, 이러한 접근 방식은 미국의 속도, 유럽의 규정 준수, 그리고 아시아의 비용 효율성을 하나로 통합하여, 궁극적으로 AI를 복잡한 부담에서 약속된 초강대국으로 탈바꿈시킬 것입니다.

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관리형 AI가 실제 경쟁 우위를 확보하는 방법: "획일적" 접근 방식에서 벗어나기

AI 구현 문제에 대한 지역적 인식: 비교 분석

이미지에 나타난 문제, 즉 AI가 기업에게 초강대국이라기보다는 오히려 난관에 봉착한다는 문제는 경제권마다 인식과 해결 방식이 매우 다릅니다. 분석 결과, 접근 방식, 문제 정의, 그리고 해결책에 근본적인 차이가 있는 것으로 나타났습니다.

미국: 신중함보다 혁신 – "빠른 실패" 접근 방식

미국의 관점에서 볼 때, 앞서 언급된 문제들(부적절한 해결책, 낮은 수익률에 비해 높은 비용, 수용 부족)은 주로 시장 성숙으로 가는 과도기적 단계로 간주됩니다. 미국 경제는 AI 구현 문제를 유럽이나 아시아와는 근본적으로 다르게 해석합니다.

특징적 지각

미국 기업 문화는 실패한 AI 프로젝트를 혁신 과정의 필수적인 부분으로 여깁니다. 실리콘 밸리의 구호 "빠르게 움직이고, 문제를 해결하라(move fast and break things)"는 비판이 점점 커지고 있음에도 불구하고 여전히 기업 철학을 형성하고 있습니다. 2024년 미국 기업들은 AI에 1,090억 달러 이상을 투자했는데, 이는 중국 투자액의 약 12배, 영국 투자액의 24배에 달하는 수치입니다. 이러한 투자 의지는 다른 지역에서는 상대적으로 덜 두드러지는 위험 감수 성향을 반영합니다.

솔루션 접근 방식

미국은 중앙 집중식 계획보다는 시장 주도적 선택에 의존합니다. 접근 방식: 많은 공급업체가 경쟁 솔루션을 개발하고, 시장은 성공적인 솔루션을 걸러냅니다. AI 통합 엔터프라이즈 서비스 관리(ESM)는 모든 부서를 연결하는 중앙 운영 체제 계층으로 이해됩니다. 미국 기업들은 자체 인프라 없이도 신속한 구축이 가능한 완전 관리형 AI 플랫폼(Managed AI)을 선호합니다.

"노력은 크지만 수익은 낮다"는 인식은 성과 기반 계약을 통해 해결됩니다. 즉, 기업들은 기술 구현에 대한 비용보다는 입증 가능한 사업 결과에 대해서만 비용을 지불하는 경우가 늘어나고 있습니다.

EU: 혁신 프레임워크로서의 규제 – 보호 메커니즘과 장애물 사이

AI 구현 문제에 대한 유럽의 관점은 근본적으로 규제 고려 사항에 의해 형성됩니다. 미국에서는 일시적인 시장 실패로 간주되는 것이 유럽에서는 예방적 거버넌스를 필요로 하는 시스템적 위험으로 분류됩니다.

특징적 지각

유럽 기업들은 위에서 설명한 문제들을 겪고 있으며, 규제 불확실성으로 인해 더욱 심각해지고 있습니다. IT 의사 결정권자의 41%는 불분명한 규제를 AI 구현의 가장 큰 장애물로 꼽았으며, 보안 문제(40%)와 숙련된 인력 부족(30%)보다 더 큰 문제라고 답했습니다. 유럽의 AI 도입률은 세계 평균보다 5%p 낮습니다.

특히 우려스러운 점은 유럽 기업의 18.4%만이 AI 기술을 사용하고 있는 반면, 유럽 대기업의 56%는 아직 진정으로 혁신적인 AI 투자를 확대하지 않았다는 점입니다. 독일은 역설적인 상황을 보여줍니다. GDPR에 대한 친숙도는 100점 만점에 82.24점인 반면, AI법 인지도는 56.24점에 불과하여 26점이나 차이가 납니다.

솔루션 접근 방식

유럽은 규제 샌드박스를 신뢰 메커니즘으로 활용하고 있습니다. 2026년 8월까지 모든 EU 회원국은 국가 차원에서 최소 하나의 AI 규제 샌드박스를 구축해야 합니다. 이러한 통제된 환경은 즉각적인 처벌 없이 혁신을 가능하게 하기 위한 것입니다. 영국 핀테크 샌드박스의 사례에 따르면 참여 기업들은 자본 조달 성공률이 15%, 자금 조달 확률이 50% 더 높습니다.

"불일치하는 솔루션"에 대한 유럽의 대응책은 특히 중소기업을 위한 부문별 프레임워크와 간소화된 가이드라인에 있습니다. EU AI법은 고위험 애플리케이션과 저위험 애플리케이션을 구분하여 이론적으로는 맞춤형 규정 준수를 가능하게 하지만, 실제로는 복잡성을 초래합니다.

독일: 속도보다 철저함 - 완벽주의 갈등

독일은 유럽에서 구조적 모순이 특징인 특별한 위치를 차지하고 있습니다.

특징적 지각

독일 기업들은 AI 구현 과정에서 규제 불확실성, 숙련 인력 부족, 그리고 문화적 위험 회피라는 세 가지 부담을 안고 있습니다. 이러한 수치는 매우 심각합니다. 서독 기업의 70%가 AI를 사용하는 반면, 동독 기업의 AI 사용률은 52%에 불과합니다. 이러한 디지털 격차는 경쟁력을 악화시키고 있습니다.

독일 기업의 52%는 AI법 요건이 혁신 기회를 제한할 것이라고 우려하는 반면, 36%만이 이행할 준비가 되었다고 생각합니다. 중소기업은 AI법 품질 관리 시스템을 초기 구축하는 데 약 19만 3천 유로에서 33만 유로의 비용이 소요되며, 연간 유지 관리 비용으로 7만 1,400유로가 추가됩니다.

특징: 숙련된 인력 부족

독일 기업의 35~41%는 기술 인력 부족을 AI 프로젝트의 주요 장애물로 여깁니다. 흥미롭게도, 링크드인 분석에 따르면 독일의 AI 도구에 대한 이해도는 OECD 평균보다 1.7배 높으며, 미국에 이어 세계 2위를 기록하고 있습니다. 따라서 문제는 지식 부족보다는 숙련된 인력 부족에 있습니다.

솔루션 접근 방식

독일은 정부 지원을 바탕으로 인프라 중심적인 접근 방식을 추진하고 있습니다. 바이에른주는 중소기업의 AI 시스템 자동화 검증을 지원하기 위해 160만 유로의 자금을 지원하는 "바이에른 AI 법안 가속기"를 설립했습니다. 이 전략은 규제 완화가 아닌 기술을 통해 관료적 장벽을 줄이는 것입니다.

독일 기업들은 다른 시장 기업들보다 일반 도구보다 맞춤형 AI 솔루션을 선호합니다. "컴플라이언스 바이 디자인(Compliance by Design)" 방식은 장기적으로 데이터 유출 건당 305만 달러를 절감할 것으로 예상됩니다.

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아시아의 실용적인 AI 붐: 열정과 거버넌스 격차 사이

아시아(중국 제외): 거버넌스 격차에 대한 실용적인 열정

아시아 태평양 지역은 AI 도입률이 가장 높은 반면, 일자리 감소에 대한 우려도 가장 높습니다.

특징적 지각

APAC 직원들은 글로벌 직원들보다 생성적 AI 도구를 더 빠르고 적극적으로 도입하고 있지만, 동시에 일자리에 대한 우려도 더 큽니다. APAC 응답자의 78%가 최소 주 1회 이상 AI를 사용합니다(전 세계 평균 72%). 인도는 92%의 도입률로 가장 높은 반면, 일본은 51%에 그쳐 뒤처졌습니다.

중요한 분기점

일선 근로자들이 도입을 주도하고 있으며, 아시아 태평양 지역의 GenAI 정기 사용률은 70%로 전 세계 51%에 비해 높습니다. 동시에, 53%는 AI로 인한 일자리 감소를 우려하고 있습니다(전 세계 36% 대비). 이러한 사용과 우려 사이의 괴리는 아시아 지역의 시각을 특징짓습니다.

거버넌스 문제

APAC 응답자의 58%는 회사의 승인 없이도 AI를 사용할 의향이 있으며, 35%는 규제를 우회할 의향이 있습니다. 그러나 회사가 AI를 통합하기 위해 워크플로우를 효과적으로 재설계하고 있다고 답한 비율은 57%에 불과합니다. 이러한 상향식 도입과 그에 상응하는 하향식 거버넌스 없이 이루어지는 이러한 상향식 도입은 상당한 위험을 초래합니다.

솔루션 접근 방식

아시아 정부들은 인프라에 대한 직접적인 책임을 점점 더 많이 지고 있습니다. 싱가포르 정보통신미디어개발청(IMDA)은 고성능 컴퓨팅 리소스에 클라우드 크레딧과 컨설팅 지원을 제공합니다. 베트남은 현지에서 운영되는 AI 교육 클러스터에 대한 세금 면제 혜택을 제공합니다. 필리핀은 기술 의존도 다변화를 위해 한국 및 일본과 다국적 파트너십을 구축하고 있습니다.

아시아 중소기업의 80%는 AI 기반 디지털 플랫폼 도구를 하나 이상 사용하고 있으며, 73%는 이러한 도구가 대기업과 중소기업 간에 공정한 경쟁의 장을 조성한다는 데 동의합니다. 기술적 리더십보다는 실용적이고 비용 효율적인 솔루션에 중점을 두고 있습니다.

중국: 국가 주도의 배치 시스템

중국은 근본적으로 다른 접근 방식을 취하며, 제시된 문제를 시장 실패가 아닌 조정 가능한 계획 과제로 해석합니다.

특징적 지각

중국 관점에서 "불일치하는 솔루션"과 "노력 부족, 저수익"은 주로 중앙집중식 계획 및 인프라 구축을 통해 해결할 수 있는 조정 문제입니다. 중국은 83%의 생성적 AI 도입률을 달성했지만, 성숙도 측면에서는 여전히 미국의 생산적 AI 도입률에 미치지 못합니다.

중국은 국가 전략에 인공지능을 통합하는 데 있어 관점을 달리합니다. 2017년에 발표된 인공지능 발전 계획은 2030년까지 1조 위안 규모의 AI 기반 경제를 구축하고 AI를 산업 변혁의 "주요 동력"으로 삼겠다는 목표를 제시합니다.

인프라적 이점

미국이 프론티어 모델 연구에서 우위를 점하고 있음에도 불구하고, 중국은 구축 인프라 분야에서 선두를 달리고 있습니다. 전국적인 컴퓨팅 클러스터, 데이터 센터를 위한 재생 에너지, 그리고 칩 독립성에 대한 투자는 탄탄한 기반을 구축하고 있습니다. 8개 성은 정부 지원 AI 컴퓨팅 허브를 확보하여 용량 분산을 추진하고 있습니다.

솔루션 접근 방식

중국의 모델은 기업-정부 간(B2G) 파트너십에 기반합니다. 각 도시는 AI 기업과 공공 기술 개발을 위한 계약을 체결하여 기업이 규모를 확장하는 동시에 정부 목표를 달성할 수 있도록 지원합니다. 항저우의 시티 브레인 프로젝트는 지역 AI 연구소와의 파트너십을 활용하여 교통 흐름을 최적화합니다.

"AI 플러스" 계획은 AI를 경제 전반과 공공 서비스 전반에 걸쳐 확산 및 구축하는 것을 우선시하며, AI를 국가 기반 시설로 자리매김합니다. 상하이, 항저우, 선전에서 시행된 의무 조달 시범 사업은 기존 공급업체를 중심으로 의료 AI, 산업 자동화, 그리고 기술 향상 도구에 대한 수요를 견인하고 있습니다.

전략으로서의 비용 효율성

중국 모델은 미국 모델의 20~30% 비용으로 미국 모델의 80~90%에 달하는 성능을 제공하는 경우가 많습니다. 대량의 텍스트를 처리하거나 AI를 확장해야 하는 기업에게 이러한 비용 차이는 매우 중요합니다. DeepSeek의 2025년 획기적인 성과는 오픈소스 GenAI가 2026년까지 중국 AI 생태계의 절반을 차지할 것이라는 기대를 불러일으켰습니다.

근본적인 차이

지역 분석은 AI 구현 문제에 대한 세 가지 패러다임적 접근 방식을 보여줍니다.

미국 시장 선택 패러다임은 높은 실패율을 혁신 비용으로 간주합니다. 미국 유권자의 72%가 AI 개발 속도를 늦추는 것을 선호하지만, 비즈니스 관행은 여전히 매우 역동적입니다. 해결책은 플랫폼에 구애받지 않는 제공 모델과 고객의 위험을 전문 공급업체로 이전하는 완전 관리형 서비스에 있습니다.
유럽의 규제 신뢰 패러다임은 예방적 거버넌스를 통해 신뢰를 구축하고자 합니다. 그 비용은 도입 지연과 특히 중소기업의 규제 준수 부담 증가입니다. 반면 이점은 장기적으로 더 큰 대중의 신뢰를 얻는 더욱 지속 가능하고 윤리적인 AI 시스템 구축입니다. 독일은 기술적 역량과 규제 마비 사이의 양극단에 위치합니다.
아시아의 실용적 패러다임은 높은 상향식 도입과 국가 인프라 공급 확대를 결합합니다. 문제는 비공식적 사용과 관련된 거버넌스 격차와 국가 간 성숙도 차이에 있습니다.
중국의 국가-시장 오케스트레이션 패러다임은 민간 혁신을 중앙집중식 계획에 통합합니다. 이 패러다임의 강점은 조율된 인프라와 빠른 확장성입니다. 반면, 국가 주도의 우선순위 설정으로 인한 혁신 저해 가능성과 첨단 기술 적용 분야의 미숙한 성숙도는 약점입니다.

수렴 솔루션으로서의 관리형 AI 플랫폼 접근 방식

흥미롭게도, 시작점이 서로 다름에도 불구하고 해결책을 제시하는 방식에는 지역적 수렴이 있음을 보여주는 증거가 있습니다. 본 논문에서 제시하는 "관리형 AI 제공 플랫폼" 방식은 지역적 난점을 양립 가능한 방식으로 해결합니다.

미국은 장기적인 인프라 개발 없이도 원하는 속도를 제공합니다.
유럽의 경우 LLM 독립적 접근 방식과 주권적 호스팅 옵션을 통해 규정 준수 통합이 가능합니다.
독일의 경우 기술적 복잡성을 아웃소싱하여 숙련 노동자에 대한 의존도를 줄였습니다.
그는 아시아의 경우 자체 AI 팀이 없는 중소기업을 위해 확장 가능하고 비용 효율적인 플랫폼을 제공합니다.
그는 중국에 대해 데이터 주권을 유지하면서 신속한 배포를 지지했습니다.

핵심 혁신은 사용과 인프라의 분리에 있습니다. 기업은 자체 데이터 과학 팀 없이 맞춤형 AI 솔루션("사용 사례 말하기 → 솔루션 받기")을 사용하는 반면, 전문 공급업체는 백엔드 복잡성을 관리합니다.

지역 분석 결과, AI 구현 과제는 전 세계적으로 발생하지만 지역별로 해석과 해결 방식이 근본적으로 다르다는 것을 보여줍니다. 미국은 시장 역학, 유럽은 규제, 아시아는 실용주의, 중국은 국가 차원의 조직 운영에 의존하는 반면, 관리형 AI 플랫폼은 이러한 패러다임적 차이를 연결하는 기술적 다리 역할을 할 수 있습니다. 단, 지역 거버넌스 요건, 비용 구조, 그리고 문화적 도입 패턴을 통합해야 합니다.

조언 - 계획 - 구현