영국 경제의 디지털 미래: 인공지능이 경제적 필수가 되는 시점

영국의 AI 기적에는 한 가지 문제가 있습니다. (아직까지) 그것을 구현할 수 있는 인력이 부족하다는 것입니다.

영국 경제는 근본적인 변화를 겪고 있으며, 그 규모는 앞으로 몇 년 안에 드러날 것입니다. 기업들이 수십 년 동안 사후 관리 방식으로 데이터 인프라를 운영해 왔지만, 인공지능의 급속한 발전은 모든 분야에 영향을 미칠 패러다임의 변화를 촉진하고 있습니다. 데이터 팀이 문제 발생 시 이를 해결하던 기존 방식은 학습하고, 적응하며, 선제적으로 대응하는 지능형 시스템으로 점차 대체되고 있습니다. 이러한 발전은 더 이상 혁신적인 선구자들을 위한 기술적 요령이 아니라, 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하고자 하는 모든 기업에게 경제적 필수 요소가 되었습니다.

영국의 AI 기반 데이터 관리 시장은 가장 낙관적인 예측조차 뛰어넘는 놀라운 성장을 경험하고 있습니다. 수치만으로도 이러한 성장의 추진력을 알 수 있습니다. 2023년 14억 4천만 달러였던 영국의 AI 데이터 관리 시장은 2030년까지 62억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 연평균 23.2%의 성장률을 나타냅니다. 영국은 유럽에서 주도적인 역할을 하고 있으며 이러한 성장을 주도하는 핵심 동력입니다. 2023년 세계 시장 점유율 5.6%를 기록하며 영국 경제는 글로벌 AI 시장의 주요 국가로 자리매김하고 있습니다.

세계적인 기술 대기업들의 투자 의지는 영국 시장에 대한 자신감을 보여줍니다. 마이크로소프트는 미국 외 지역에서 마이크로소프트가 투자한 최대 규모인 220억 파운드(약 34조 원)의 전례 없는 투자를 발표했습니다. 구글은 AI 연구 인프라에 50억 파운드(약 6조 원)를 투자하겠다고 약속했으며, 엔비디아는 파트너들과 함께 영국 AI 인프라에 최대 110억 파운드(약 13조 원)를 투자할 계획입니다. 영국과 미국 간의 소위 '기술 번영 협정(Tech Prosperity Deal)'에 따라 이러한 투자는 총 310억 파운드(약 44조 원)가 넘습니다. 기업들이 투자하는 것은 기술에 대한 열정 때문이 아니라, 경제적 논리가 설득력이 있기 때문입니다.

혁신과 필요성 사이

경제적 현실은 경제의 모든 부문에 영향을 미치는 기술 혁명과 맞물려 있습니다. AI 기반 데이터 관리 플랫폼은 효율성 향상뿐만 아니라 기업이 가장 귀중한 자원을 관리하는 방식을 근본적으로 재설계할 것을 약속합니다. 반복적인 작업을 자동화하고, 문제가 되기 전에 이상 징후를 감지하며, 정적인 규칙 시스템을 역동적인 학습 인프라로 전환합니다. 영국 경제는 2024년 AI 기업에 29억 파운드를 투자했으며, 평균 거래 규모는 590만 파운드였습니다. 이러한 투자는 이미 측정 가능한 경제적 효과를 가져왔습니다. 현재 영국 AI 기업들은 영국 경제에 118억 파운드를 기여하고 있으며, 이는 2023년 대비 두 배 증가한 수치입니다. AI 부문의 고용은 이미 8만 6천 개를 넘어섰습니다.

경제 분야별로 AI 도입률은 상당한 차이를 보이는데, 이는 디지털화 수준과 투자 역량의 차이를 반영합니다. 2023년에는 영국 전체 기업의 약 15%가 하나 이상의 AI 기술을 도입했지만, 2025년에는 39%로 증가했습니다. 이러한 추세는 AI 도입이 가속화되고 있음을 보여주지만, 대다수 기업이 아직 AI 도입 초기 단계에 있음을 시사합니다. 도입률은 기업 규모와 밀접한 상관관계를 보입니다. 대기업의 68%가 AI 기술을 사용하는 반면, 중견기업은 34%, 소기업은 15%에 불과합니다. 이러한 차이는 소규모 기업에서도 AI 기술에 대한 접근성 확대와 이해도 제고가 필요함을 시사합니다.

하지만 이러한 약속이 거창한 반면, 영국 기업들은 이러한 기술을 기존 시스템에 통합하고, 엄격한 규정 준수 요건을 충족하며, 데이터 통제력을 유지해야 하는 복잡한 과제에 직면해 있습니다. 기술 통합 문제, 인력 부족, 데이터 품질 및 거버넌스 문제 등 다양한 과제가 존재합니다. 영국에서 데이터 품질 저하로 인한 비용은 연간 2,000억 파운드로 추산되며, 기업들은 데이터 부족으로 인해 연평균 1,000만 파운드에서 1,500만 파운드의 손실을 보고 있습니다. 이러한 경제적 현실 때문에 지능형 데이터 관리 시스템은 선택이 아닌 필수입니다.

변혁의 선구자로서의 금융산업

AI 기반 데이터 관리의 영향은 전통적으로 가장 데이터 집약적인 분야 중 하나인 영국 금융 산업에서 특히 두드러집니다. 이러한 변화는 인상적인 수치로 나타납니다. 영란은행과 금융감독청(FCA)의 공동 조사에 따르면 금융 기관의 75%가 이미 AI를 사용하고 있으며, 10%는 향후 3년 이내에 AI를 도입할 계획입니다. 이는 2022년 AI 사용률이 58%에 불과했던 것과 비교하면 엄청난 증가입니다. 현재 기초 모델은 AI 활용 사례의 17%를 차지하며, 이는 금융 산업 전반의 애플리케이션 표준화 및 확장에 있어 기초 모델의 중요성이 커지고 있음을 보여줍니다.

금융 기관은 매일 수십억 건의 거래를 처리하고, 복잡한 규정 준수 요건을 충족하며, 동시에 실시간으로 사기 행위를 감지해야 합니다. AI 기반 데이터 관리 시스템은 거래 데이터 검증을 자동화하고, 규제 준수를 지속적으로 모니터링하며, 사기 행위를 시사하는 이상 징후를 식별합니다. 자동화된 의사 결정은 AI 구축에서 중요한 역할을 하며, 사용 사례의 55%가 자동화된 의사 결정과 관련이 있습니다. 그러나 완전 자율 의사 결정은 2%에 불과하며, 이는 금융 업계의 신중한 접근 방식과 중요 프로세스에 대한 인적 감독 유지를 선호하는 경향을 반영합니다.

생산성 향상은 측정 가능하고 상당합니다. 로이드 뱅킹 그룹(Lloyds Banking Group)이 영국 금융 기관 임원 100명 이상을 대상으로 실시한 설문 조사에 따르면, 기관의 59%가 AI 도입을 통해 생산성이 향상되었다고 답했는데, 이는 전년도 32%에 비해 크게 증가한 수치입니다. 기관의 3분의 1은 고객 경험을 개선하고 있으며, 또 다른 3분의 1은 더욱 심층적인 고객 통찰력을 확보하고 있습니다. 21%는 AI가 사업 성장을 직접적으로 촉진한다고 답했는데, 이는 2024년 8%에 불과했던 수치입니다. 이러한 추세는 기업 인식의 변화를 촉진하고 있으며, 현재 기관의 91%가 AI를 위협이 아닌 기회로 보고 있습니다. 이는 2024년 80%에서 증가한 수치입니다.

투자 의향 또한 이에 따라 증가하고 있습니다. 절반 이상의 기관이 향후 12개월 동안 AI 투자를 늘릴 계획이며, 22%는 현재 지출 수준을 유지할 계획입니다. 기관들은 AI를 전략적 지렛대로 보고 있습니다. 54%는 경쟁 우위를, 53%는 비용 절감을, 52%는 사업 성장을 촉진할 것으로, 50%는 기술적으로 숙련된 인력을 양성하는 데 도움이 될 것으로 예상합니다. 이를 위해 기관의 거의 절반이 AI 전담팀을 구성했으며, 20%는 외부 AI 제공업체와 협력하여 도입을 가속화하고 있습니다.

금융 기관의 경우, 규정 준수 측면은 특히 중요하며 AI 기반 시스템 투자의 핵심 동인입니다. 데이터 관련 위험이 현재 금융 환경을 지배하고 있으며, 데이터 프라이버시, 품질, 보안, 그리고 편향에 대한 우려가 상위 5대 위험 중 하나입니다. 이는 AI 시스템 구동을 위해 정확하고 안전한 데이터에 대한 금융 부문의 높은 의존도를 반영합니다. 제3자 AI 모델 의존도와 AI 애플리케이션의 복잡성 증가와 같은 새로운 위험은 더욱 커질 것으로 예상되며, 이는 투명성과 통제력에 대한 의문을 제기합니다. 사이버 보안은 여전히 ​​가장 높은 수준의 시스템적 위험으로 인식되고 있으며, 향후 3년 동안에도 여전히 중요한 요소로 남을 것입니다. 그러나 중요한 제3자 의존성은 시스템적 위험 증가폭이 가장 클 것으로 예상되며, 이는 외부 AI 제공업체에 대한 더욱 강력한 감독의 필요성을 강조합니다.

전통과 기술적 선구 사이의 제조업

영국 제조업은 AI 기반 데이터 관리를 통해 생산성 르네상스를 경험하고 있으며, 이는 국제 경쟁력을 근본적으로 강화할 잠재력을 가지고 있습니다. 영국 제조업체의 53%가 이미 생산 현장에서 머신러닝이나 AI를 도입하고 있으며, 이는 유럽 평균인 30%를 크게 앞지르고 있습니다. 이러한 선도적인 행보는 단순한 도입률 수준을 넘어 정교한 구축 전략과 측정 가능한 비즈니스 성과까지 아우릅니다. 놀랍게도 제조업체의 98%가 이미 생성적 AI를 사용 중이거나 도입을 계획하고 있으며, 이는 이 기술이 제조업에 미칠 수 있는 혁신적인 잠재력을 강조합니다.

디지털화 성숙도와 투자 역량의 차이에 따라 부문별 도입률은 상당한 차이를 보입니다. 자동차 산업은 도입률 60%, 성숙도 5점 만점에 5점으로 선두를 달리고 있으며, 전자 및 첨단 기술 기업이 55%로 그 뒤를 따릅니다. 항공우주 및 방위 산업은 도입률이 50%, 제약 및 생명공학 기업은 도입률이 40%를 기록하고 있습니다. 재규어 랜드로버와 같은 기업들은 128개 사업장에서 AI 기반 분석을 활용하여 생산 이상 징후를 실시간으로 감지함으로써 광범위한 AI 도입의 실질적인 이점을 입증하고 있습니다.

미국과 영국의 제조업체들은 이러한 시스템을 사용하여 기계 데이터를 실시간으로 분석하고, 예측 유지보수를 활성화하며, 품질 관리를 자동화하고 있습니다. AI 기반 예측 유지보수를 구현하면 유지보수 비용을 최대 30% 절감하고 장비 고장을 45%까지 줄일 수 있습니다. 이러한 직접적인 생산성 향상은 경쟁 우위로 직결됩니다. 식품 산업의 한 사례는 이러한 경제적 효과를 잘 보여줍니다. 프리토레이(Frito-Lay) 공장은 예상치 못한 가동 중단 시간을 크게 줄여 생산 용량을 4,000시간 늘릴 수 있었습니다. 이러한 효율성 향상은 수익성과 시장 지위에 직접적인 영향을 미칩니다.

투자 의향 또한 높은 편으로, 영국 제조업체의 75%가 내년에 AI 투자를 늘릴 계획입니다. 이러한 투자는 에너지 관리, 폐기물 감소부터 공정 최적화, 품질 관리까지 다양한 분야에 집중되어 있습니다. 그러나 AI의 잠재력에 대해 잘 알고 있다고 생각하는 기업은 16%에 불과할 정도로 상당한 지식 격차가 존재합니다. 결과적으로, 제조 운영에 AI를 직접 활용하는 기업은 전체의 3분의 1에 불과합니다. 전 세계적인 자동화 기회에도 불구하고 로봇 도입률은 여전히 ​​저조합니다. 이는 로봇 도입률이 증가하고 있지만, 영국은 자동화에 대한 접근 방식을 전환해야 하며, 그렇지 않으면 획기적인 생산성 향상을 놓칠 위험이 있음을 시사합니다.

디지털 재창조 속의 소매업

영국 소매 부문은 지능형 데이터 관리를 통해 근본적인 변화를 겪고 있으며, AI 시스템은 개인화 및 재고 관리에 혁신을 일으키고 있습니다. AI 도입률은 놀랍습니다. 영국 소매 의사결정권자의 99%가 조직 내에서 어떤 형태로든 AI 전문 지식을 보유하고 있다고 답했으며, 88%는 AI가 지역 소매업체가 글로벌 거대 소매업체에 비해 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원한다고 생각합니다. 한때 기술 중심 기업에만 유리했던 것이 이제는 소매 업계의 거대한 균형추 역할을 하고 있습니다. AI는 지역 소매업체가 역동적인 가격 책정, 개인화된 마케팅, 그리고 향상된 공급망 가시성을 제공할 수 있도록 지원하며, 이는 고객 기대에 부응하고 변화에 신속하게 적응하는 데 필수적입니다.

AI는 영국 소매업계에서 주류로 자리 잡았으며, 거의 모든 응답자가 의사 결정에 AI를 활용하고 있다고 답했습니다. 절반 이상이 조직 내에 AI 리더십 역할과 팀을 구성했습니다. 소매업체들은 AI 시스템을 사용하여 다양한 접점에서 고객 데이터를 통합하고, 구매 행동을 예측하며, 재고를 최적화하고 있습니다. 문제는 데이터 스트림의 복잡성에 있습니다. 한 대형 소매업체는 POS 시스템, 전자상거래 플랫폼, 로열티 카드, 소셜 미디어 및 공급망 시스템의 데이터를 처리합니다. AI 기반 데이터 거버넌스는 이러한 데이터가 규정을 준수하여 관리되도록 보장하는 동시에 개인화된 고객 상호작용을 지원하는 실시간 분석을 가능하게 합니다.

AI 에이전트에 대한 논의는 종종 미래를 내다보지만, 영국 소매업에서는 이러한 시스템이 이미 주요 기능에 영향을 미치고 있습니다. 영국 쇼핑객의 38%는 이미 소매업에서 AI를 사용하고 있으며, 60%는 실시간 추적과 같은 AI 기반 배송 업데이트를 원합니다. 57%는 AI가 주문 처리 효율성을 향상시킬 수 있다고 생각합니다. 이러한 이점에도 불구하고, 연구에 따르면 신뢰와 데이터 활용에 대한 회의적인 시각이 만연합니다. 영국 쇼핑객의 46%만이 쇼핑 이력을 기반으로 AI가 상품을 추천할 것이라고 신뢰하며, 설문 응답자의 절반은 AI가 개인정보 침해 없이 쇼핑을 개선할 수 있는지에 대한 의견이 엇갈립니다. 중요한 것은 94%의 대다수가 AI 도구의 운영 및 데이터 처리 과정 모두에서 투명성을 확보하는 것이 매우 중요하다고 생각한다는 것입니다.

AI 도입의 이점은 부인할 수 없습니다. 소매업체들은 효율성 향상을 통한 비용 절감, 더 나은 고객 인사이트와 개인화된 경험을 통한 매출 증대, 예측 분석을 통한 의사 결정 향상, 그리고 탁월한 고객 경험을 통한 경쟁 우위 확보를 보고합니다. 성공적인 팀들은 AI를 활용하여 기존 시스템을 보완하고, 마찰을 줄이며, 업무 부담을 덜어주고 있습니다. 다음 단계는 분명합니다. 단순히 생존하는 데 그치지 않고 성공하는 영국 소매업체는 비즈니스와 고객 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 전환하는 업체일 것입니다. 탄탄한 데이터 기반을 구축하고 완벽하게 제어되는 AI 에이전트를 구축하는 것은 장기적인 상업적 및 운영적 성공에 필수적입니다.

5G, AI 및 에너지: 영국의 디지털 인프라 로드맵 – 이미지: Xpert.Digital

혁신과 시스템 과부하 사이의 헬스케어

영국의 의료 시스템, 특히 국민건강보험(NHS)은 제한된 자원으로 증가하는 수요를 충족해야 하는 전례 없는 어려움에 직면해 있습니다. NHS가 이러한 수요를 충족하려면 AI가 필수적입니다. 정부는 NHS의 세 가지 근본적인 전환을 담은 10개년 의료 계획을 발표했습니다. 병원에서 지역 사회로, 아날로그에서 디지털로, 그리고 질병에서 예방으로의 전환입니다. 이러한 변화의 핵심은 NHS 앱을 환자를 위한 단일 디지털 게이트웨이로 활용하여 의료 경로에 인공지능을 통합하려는 야심 찬 계획입니다. NHS는 이를 통해 세계에서 가장 AI 기반 의료 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.

전 세계 의료 분야에서 동종 최대 규모의 AI 시험이 진행되었으며, 3만 명이 넘는 NHS 직원이 참여했습니다. 이 시험은 새로운 기술이 NHS 직원의 시간을 전례 없이 절약하고 더 나은 환자 치료로 이어질 수 있음을 보여주었습니다. 90개 NHS 기관을 대상으로 진행된 획기적인 Microsoft 365 Copilot 파일럿 실험 결과, AI 기반 행정 지원을 통해 NHS 직원 1인당 하루 평균 43분 이상, 즉 1인당 연간 5주에 해당하는 시간을 절약할 수 있는 것으로 나타났습니다. 시험 결과에 따르면, 전체 도입 시 매달 최대 40만 명의 직원 시간을 절약할 수 있으며, 이는 매년 수백만 시간에 해당하여 직원들이 최전선 치료에 더욱 효과적으로 집중할 수 있도록 합니다. NHS는 이 기술이 10만 명의 사용자를 기준으로 매달 수백만 파운드를 절약할 수 있으며, 이는 잠재적으로 연간 수억 파운드의 비용 절감으로 이어질 수 있다고 추정합니다.

가까운 미래에는 NHS England의 새로운 리더십 하에 AI 필사 지원과 같은 검증된 기술의 도입, NICE 조기 가치 평가를 통한 진단 AI 도입 가속화, 그리고 MHRA AI Airlock 샌드박스에서 감독되는 의료 기기로서의 새로운 AI 테스트에 중점을 둘 것입니다. AI 기반 시스템은 96%의 정확도로 임상 데이터 코딩을 자동화하고, 비정형 임상 기록에서 구조화된 정보를 추출하며, 익명화를 위해 보호된 의료 정보를 자동으로 식별합니다. 영국 의료 분야 인공지능 시장은 2024년 132억 6천만 달러에서 연평균 36.76%의 놀라운 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다.

그러나 심각한 우려 사항도 있습니다. 영국 의학협회(British Medical Association) 특별 회의에 참석한 의사와 의대생들은 정부의 10개년 계획에 담긴 디지털 및 기술 포부에 대해 심각한 우려를 표명했습니다. 의사들은 이미 노후된 IT 인프라로 어려움을 겪고 있는 의료 서비스 전반에 걸쳐 디지털화가 대대적으로 확대되고, 제대로 이해되지 않은 AI 기술이 장려됨에 따라 발생할 수 있는 잠재적 위험에 대해 경고했습니다. 한 일반의는 이 계획이 의료계를 위험할 정도로 심각한 IT 관련 위험에 노출시키고, 국가가 의료계는 물론이고 개발자들조차 제대로 이해하지 못하는 기술의 실험 대상이 될 위험이 있다고 경고했습니다. 정부는 빠르게 움직이다가 망가뜨리는 실리콘 밸리식 사고방식을 채택하고 있는 것으로 보이는데, 이는 복잡한 의료 시스템을 정비하는 데 적합하지 않습니다.

디지털 인프라의 중추로서의 통신

통신 산업은 네트워크 데이터를 관리하는 동시에 AI 혁신의 핵심 요소로서 중요한 역할을 수행해야 하는 고유한 과제에 직면해 있습니다. 5G 네트워크 확장과 IoT 기기의 증가로 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있습니다. 자회사 EE를 통해 영국 최대 모바일 네트워크를 운영하는 BT 그룹은 영국 인구의 75% 이상에게 5G 서비스를 성공적으로 제공했으며, 이는 영국 모바일 환경에 있어 중요한 성과입니다. 영국 15개 도시에서 5G 단독 서비스 출시는 10년 넘게 기대되어 온 5G의 약속을 마침내 실현할 수 있게 된 전환점입니다.

AI 애플리케이션 사용의 급격한 증가는 5G 서비스 수익 증대의 핵심 동력으로 보입니다. BT와 어셈블리 리서치는 자동화, 연결성, 그리고 에너지 그리드 현대화를 통해 5G SA 커버리지 개선이 2035년까지 영국 경제에 최대 2,300억 파운드를 기여할 수 있을 것으로 추산합니다. BT는 5G SA를 통해 구현되는 인공지능(AI) 및 머신러닝과 같은 기술의 산업적 활용만으로도 880억 파운드 이상의 경제적 가치를 창출할 수 있을 것으로 추산합니다. 농촌 지역 확장, 자율주행 운송, 드론 및 미디어 등 네트워크 개선을 통해 주파수 및 계획 장벽이 해소되면 여러 분야에서 수십억 파운드의 수익을 창출할 수 있습니다.

통신 회사들은 네트워크 성능을 최적화하고, 정전 발생 전에 예측하며, 리소스를 동적으로 할당하기 위해 AI 기반 시스템을 구축하고 있습니다. 통신 회사의 65%는 2025년에 AI 인프라 예산을 늘릴 계획이며, 네트워크 계획 및 운영에 37%의 투자 우선순위를 두고 있습니다. Vodafone UK와 Ericsson은 런던의 일부 지역에서 5G 무선 장치의 일일 전력 소비량을 최대 33%까지 줄이는 데 성공했습니다. 이는 Ericsson의 고급 AI 및 머신러닝 기반 소프트웨어 솔루션을 활용한 테스트 결과입니다. 지능형 에너지 효율(Intelligent Energy Efficiency) 기능을 갖춘 Ericsson Service Continuity AI 앱 제품군은 수요에 따라 네트워크 전력 소비량을 동적으로 조정하여 성능 저하 없이 운영 비용과 탄소 배출량을 절감합니다.

이러한 인프라 전환의 에너지 측면은 중요한 경제 및 정치 문제로 부상하고 있습니다. 영국 정부는 AI 및 데이터 센터의 증가하는 에너지 수요를 관리하는 동시에 청정 에너지 목표를 달성하기 위해 AI 에너지 위원회를 출범시켰습니다. 이 위원회는 AI 확장을 세계적인 청정 에너지 리더가 되려는 영국의 야심에 어떻게 부합시킬 수 있는지에 대한 지침을 제시합니다. 4월 8일에 열린 첫 회의에서는 영국이 AI 인프라와 데이터 센터의 에너지 효율과 지속가능성을 개선할 수 있는 방안을 모색했습니다. 향후 5년간 영국의 공공 컴퓨팅 용량을 20배로 늘리겠다는 정부의 야심찬 목표에 따라 에너지 관련 영향이 상당하며, 모든 부문에 걸친 조율된 계획이 필요합니다. 이를 위한 한 가지 해결책은 AI 성장 구역을 조성하는 것입니다. 이 구역은 약 200만 가구에 전력을 공급할 수 있는 최소 500MW의 전력 용량을 지원할 수 있는 지역에 허브를 마련하는 것입니다.

변화하는 물류 및 공급망

영국의 물류 및 공급망 산업은 급진적인 변화를 겪고 있으며, AI와 자동화가 이러한 혁신의 선두에 서서 기업은 운영을 간소화하고, 의사 결정을 개선하며, 전반적인 공급망 성과를 향상시킬 수 있습니다. 최근 배송이 더 빠르고, 정확하고, 지속 가능해 보인다면, 당신은 보이지 않는 곳에서 조용히 일어나고 있는 혁신을 목격하고 있는 것입니다. 2025년이 되면 스마트 기술은 더 이상 눈앞에 있는 것이 아니라, 도심의 자율주행 배송 차량부터 소매업체의 병목 현상 방지를 돕는 예측 시스템까지 일상 업무에 완전히 통합될 것입니다.

AI는 이제 배송 계획 및 실행에 있어 핵심적인 역할을 합니다. 경로 계획부터 교통량 예측까지, 지능형 시스템은 물류 업체가 더욱 빠르고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 배송은 더욱 빨라질 뿐만 아니라 지연 시간이 줄어들고 차량과 연료 활용도가 높아져 더욱 안정적입니다. 자율주행 배송 차량과 자동화 시스템은 이미 영국의 일부 지역, 특히 단거리 또는 라스트 마일 배송에 사용되고 있습니다. 이러한 자율 주행 기술은 수작업에 대한 의존도를 줄이고 비용을 절감하는 동시에, 접근하기 어려운 지역에 서비스를 제공하는 새로운 방법을 제공합니다.

창고와 유통 센터 또한 디지털 혁신을 겪고 있습니다. 분류, 포장, 재고 확인과 같은 수작업은 점점 더 로봇으로 대체되고 있으며, AI 소프트웨어는 실시간으로 재고를 모니터링하고 관리합니다. 디지털 트윈으로 알려진 디지털 시뮬레이션을 통해 물류 관리자는 운영에 영향을 미치지 않고 수요 급증이나 공급망 중단과 같은 다양한 시나리오를 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 예상치 못한 상황에 대비하고 새로운 효율성을 확보하는 것이 더욱 쉬워집니다. Simarco와 같은 기업들은 SnapFulfil WMS와 같은 고급 도구를 사용하여 내부 및 고객과 직접 시스템을 연결하고, 입고부터 배송까지 재고 및 주문에 대한 실시간 가시성과 제어 기능을 제공합니다.

그러나 새로운 연구에 따르면 영국 공급망 및 운송 분야 리더들은 자율 AI의 미래를 기대하지만, 기술 및 데이터 통합 ​​측면에서 상당한 장벽에 직면하고 있습니다. 설문 조사에 참여한 기업의 거의 절반은 운송 경로를 사전에 조정할 만큼 충분한 데이터 가시성이 부족합니다. 45%는 운송이 지연되거나 중단되기 전에 시정 조치를 취할 수 없다고 답했습니다. 기술적 포부와 운영 현실 간의 이러한 격차는 심각한 내부 문제로 인해 더욱 악화됩니다. 응답자의 42%는 조직 내 기술 부족을, 39%는 플랫폼 및 솔루션 전반에 걸쳐 분산된 데이터를 심각한 장애물로 꼽았습니다. 이러한 현재의 장애물에도 불구하고, AI 중심의 미래에 대한 강한 확신이 있으며, 63%의 기업은 향후 5년 이내에 완전 자율형 에이전트 AI를 도입하거나 최소한의 인적 감독만 필요할 것으로 예상합니다.

혁신의 최전선에 있는 제약 및 생명 과학

영국의 제약 및 생명과학 산업은 AI 혁신의 최전선에 있으며, 제약 및 생명공학 기업들은 AI 기반 모델을 활용하여 분자 상호작용을 예측하고, 임상 시험 설계를 최적화하며, 개발 초기 단계에서 잠재적인 안전성 문제를 파악함으로써 신약 개발을 가속화하고 있습니다. 이러한 가속화는 특히 미충족 의료 수요를 해결하고 복잡한 질병의 치료법을 개발하는 데 유망합니다. 생성 AI는 유전체 데이터 및 치료제 후보 물질의 신속한 인실리코(in silico) 분석을 포함하여 신약 개발 분야에서 다양한 용도로 활용될 수 있습니다.

영국 정부는 이 분야의 혁신을 적극적으로 지원하고 있으며, 최근 PharosAI와 Bind Research를 포함한 영국 프로젝트들을 지원하기 위해 8,200만 파운드를 약속했습니다. 이 프로젝트들은 AI를 활용하여 알츠하이머병과 암 등의 질병에 대한 새로운 치료 모델과 치료법을 개발하고 있습니다. 2억 2,500만 파운드 규모의 획기적인 슈퍼컴퓨터인 Isambard-AI는 인공지능을 활용하여 신약과 백신 개발을 지원함으로써 의료 분야에 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다. 브리스톨에 위치한 이 최첨단 시설은 올여름 본격 가동을 시작으로 영국에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터가 될 것입니다. Isambard-AI 시스템의 일부는 이미 작동 중이며, 알츠하이머병, 심장병, 다양한 암 등의 질병에 대한 새로운 치료법을 모색하는 프로젝트가 진행 중입니다.

영국의 오픈바인드 컨소시엄은 실험 기술을 활용하여 약물이 신체의 구성 요소인 단백질과 어떻게 상호작용하는지에 대한 세계 최대 규모의 데이터를 수집할 예정입니다. 이는 지난 50년간 수집된 어떤 데이터보다 20배 더 큰 규모이며, AI 기반 신약 개발의 글로벌 허브로서 영국의 입지를 더욱 공고히 할 것입니다. 이를 통해 유망한 신약을 발굴할 수 있는 새로운 AI 모델의 훈련을 지원하여 연구자들이 질병 퇴치의 새로운 지평을 열 수 있는 전례 없는 역량을 갖추게 될 것입니다. 개발 비용은 최대 1,000억 파운드까지 절감될 것이며, 정부의 변화 계획(Plan for Change)을 뒷받침하는 혁신과 경제 성장이 촉진될 것입니다.

영국 바이오제약 산업은 디지털 기술이 혁신을 주도함에 따라 경쟁력을 유지하기 위해 AI 및 데이터 활용 능력을 갖춘 인재를 점점 더 많이 찾고 있습니다. 제약 산업은 혁신적인 신약 발굴 및 개발을 지원하기 위해 인공지능(AI) 및 빅데이터 분석과 같은 새로운 디지털 도구를 도입하는 추세이지만, 많은 기업들이 숙련된 인력을 확보하고 유치하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 영국 정부는 AI 규제에 대해 혁신적인 접근 방식을 취하여 감독 필요성과 AI 기반 산업의 지속적인 성장 촉진 간의 균형을 유지하고 있습니다. 영국은 환자 치료 결과 개선 및 의료 서비스 제공 간소화를 목표로 하는 프로그램에서 윤리적이고 효과적인 AI 기술 도입을 모색하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

관리형 AI 플랫폼 - 이미지: Xpert.Digital

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데이터 품질 및 거버넌스의 과제

모든 기술 발전에도 불구하고 데이터 품질은 AI 구현의 성공에 근본적인 영향을 미치는 지속적인 과제로 남아 있습니다. 데이터 품질은 조직의 데이터 무결성에 가장 큰 과제이며, 그 심각성은 더욱 커지고 있습니다. 2024년에는 응답자의 64%가 데이터 품질이 가장 큰 데이터 무결성 과제라고 답했는데, 이는 2023년 50%보다 증가한 수치입니다. 이는 데이터 신뢰도 저하로 이어졌으며, 응답자의 67%가 의사 결정에 사용하는 데이터를 완전히 신뢰하지 않는다고 답했는데, 이는 전년도 55%에서 크게 증가한 수치입니다. 데이터 품질 문제는 새로운 것이 아니지만, 이러한 문제가 비즈니스 성과에 미치는 영향은 그 어느 때보다 큽니다.

이는 고급 분석, 비즈니스 인텔리전스, 인공 지능이 발전하는 속도 때문입니다. 불량한 데이터로는 건전한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 없으며, 해당 데이터가 분석 및 AI 모델을 강화할 경우 부정적인 영향이 빠르고 심각할 수 있습니다. 조직의 데이터 품질 평가는 올해 11%포인트 하락했습니다. 작년에는 응답자의 66%가 데이터 품질을 평균 이하로 평가했습니다. 올해는 77%가 데이터 품질이 기껏해야 평균 수준이라고 답했습니다. 응답자들은 고품질 데이터를 확보하는 데 가장 큰 장애물은 데이터 품질 프로세스 자동화를 위한 도구 부족(49%)이라고 답했습니다. 일관되지 않은 데이터 정의와 형식은 계속해서 조직을 괴롭히고 있습니다(45%). 당연히 데이터 양은 과제로 커졌으며, 2023년에는 35%였던 데이터 양이 43%로 가장 큰 우려 사항으로 나타났습니다.

영국 기업들은 효과적인 데이터 거버넌스가 현대 경제에서 중요한 역할을 한다는 것을 인식하고 있지만, 이러한 관행을 실제로 적용하는 데에는 내재된 장애물이 있다고 지적합니다. 조사 결과에 따르면 영국 기업 10곳 중 8곳은 데이터 거버넌스가 더 이상 뒷전으로 미뤄져서는 안 되며, 전략적 우위를 확보할 수 있다고 인정했습니다. 86%는 향후 5년 동안 데이터 거버넌스가 더욱 중요해질 것이라는 데 동의했습니다. AI가 기업 운영 방식을 변화시키고 핵심 차별화 요소로 인식됨에 따라, 거의 4분의 3에 가까운 응답자가 데이터 거버넌스가 더 나은 AI의 기반이라고 답했습니다. 그러나 통합 및 확장성의 어려움과 낮은 데이터 품질은 기업이 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 효과적이고 책임감 있게 데이터를 관리하는 데 있어 직면하는 주요 과제입니다.

효과적인 데이터 거버넌스를 가로막는 가장 흔한 세 가지 장애물은 기존 업무 방식 및 프로세스에 데이터 거버넌스를 통합하는 것(72%), 데이터 품질 및 확장성 향상(71%), 그리고 기존 기술 및 비즈니스 모델과 보조를 맞추는 것(71%)입니다. 설문 조사에 참여한 거의 모든 기업은 향후 2년 동안 데이터 거버넌스 접근 방식에 투자할 계획입니다. 여기에는 고품질 기술 및 도구에 대한 투자는 물론 내부 데이터 활용 능력 및 역량 향상도 포함됩니다. 81%는 여러 시스템과 위치에 분산된 데이터로 인해 어려움을 겪고 있으며, 77%는 현재 사용하는 도구로는 처리하는 데이터 양을 감당할 수 없다고 답했습니다. 4분의 3 이상은 데이터 관련 법규 및 산업 규제를 주요 과제로 꼽았으며, 75%는 자격을 갖춘 분석가 부족을 겪고 있다고 답했습니다.

심각한 병목 현상으로서의 기술 격차

데이터와 AI 분야의 기술 격차는 지능형 시스템의 성공적인 구현을 가로막는 가장 큰 장애물 중 하나로 떠오르고 있습니다. AI 도입은 혁신과 업무 생산성 향상을 통해 2030년까지 영국 경제를 최대 4,000억 파운드(약 650조 원)까지 성장시킬 것으로 예상됩니다. 그러나 새로운 보고서는 다양한 분야의 기술 향상에 심각한 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. AI는 경제 전반의 일자리를 변화시키고 있지만, 고용주들은 AI의 영향력을 따라잡고 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 정부는 더욱 광범위하고 책임감 있는 AI 도입을 지원하기 위해 AI 기술 프레임워크, 도입 경로, 그리고 고용주 체크리스트라는 세 가지 새로운 도구를 도입했습니다.

AI 관련 직무에 대한 수요는 자격을 갖춘 전문가 공급을 훨씬 초과합니다. 런던 정치경제대학교(London School of Economics and Political Science)에 따르면, 현재 영국 기술 분야 채용 시장은 AI 관련 직무에 집중되어 있습니다. 이 중 AI 및 머신러닝 엔지니어가 가장 인기 있는 직책 1위를 차지했습니다. 최근 AI 및 자동화가 급증하기 전부터 수요가 높았던 클라우드 아키텍트는 현재 채용이 두 배나 어려워졌습니다. AI 및 자동화와 같은 기술을 도입하는 모든 기업에게 클라우드 인프라는 더욱 중요해지기 때문입니다. 데이터 전문가 부족은 AI 구현의 가장 큰 장애물 중 하나로, 전 세계적으로 약 290만 개의 데이터 관련 채용 공고가 있습니다.

AI 투자의 비용-편익 분석은 이러한 기술 격차로 인해 더욱 복잡해집니다. 영국의 최고데이터책임자(CDO)는 연봉 17만 5천 파운드에서 35만 파운드, 데이터 거버넌스 관리자는 12만 파운드에서 18만 파운드, 전문 데이터 관리자는 8만 5천 파운드에서 13만 파운드를 받습니다. 이러한 상당한 인건비는 일반적으로 AI 구현 총비용의 40~50%를 차지합니다. 설문조사에 따르면 AI 관련 사고를 경험한 조직의 97%는 적절한 AI 접근 제어가 부족하고, 63%는 AI 거버넌스 정책이 부족한 것으로 나타났습니다. 이러한 거버넌스 격차는 단순한 이론적인 위험이 아니라, 실질적인 재정적 손실과 규제 위반으로 이어집니다.

산업 파트너십은 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. NVIDIA, Google, IBM, Microsoft와의 산업 파트너십을 통해 2030년까지 750만 명의 영국 근로자가 필수적인 AI 기술을 습득할 것으로 예상됩니다. Skills England는 이 새로운 보고서를 활용하여 교육 자료를 개발하고 있습니다. 영국 기업의 3분의 2는 이미 인공지능을 통해 상당한 생산성 향상을 보고하고 있지만, 인력 교육을 제공하는 기업은 45%에 불과합니다. 이는 놀라운 성과에도 불구하고 기술 격차가 존재함을 보여줍니다. AI 도입이 증가함에 따라 영국은 AI 및 자동화 활용 방식을 전환해야 합니다. 그렇지 않으면 혁신적인 생산성 향상 기회를 놓치고 국제 경쟁에서 뒤처질 위험이 있습니다.

혁신과 감독 사이의 규제 환경

영국은 AI 규제에 대해 혁신을 중시하는 접근 방식을 채택하여 감독 필요성과 AI 기반 산업의 지속 가능한 성장 촉진 간의 균형을 유지하고 있습니다. 금융행위감독청(FCA)은 규제 및 감독에 대한 성과 지향적 접근 방식이 AI에도 동일하게 적용된다고 확인했습니다. 즉, FCA는 영국 금융 서비스 및 시장에서 AI 사용과 관련된 여러 위험을 완화하기 위해 기존 규제 및 법률 체계를 활용하고 있습니다. FCA는 이를 혁신을 가능하게 하는 규제로 간주합니다. FCA는 엄격한 규칙보다는 성과에 중점을 두어 기업이 AI와 같은 신기술을 도입하는 방식에 있어 어느 정도 유연성을 확보하는 동시에, 공정한 고객 대우와 탄력적인 운영에 대한 책임을 묻습니다.

2025년 9월 9일, FCA는 "AI와 FCA: 우리의 접근 방식"이라는 제목의 새로운 웹사이트를 개설하여 영국 금융 시장 전반에 걸쳐 안전하고 책임감 있는 AI 도입에 대한 입장을 공고히 했습니다. 또한, FCA는 산하 AI 랩에서 시행하는 새로운 프로그램인 AI 라이브 테스팅(AI Live Testing)을 발표했습니다. 이 프로그램을 통해 기업들은 규제 기관과 직접 협력하여 영국 금융 시장에서 AI 시스템을 개발, 평가 및 구축하는 데 필요한 맞춤형 지원을 받을 수 있습니다. AI 라이브 테스팅은 투명성을 높이고, 이론과 실제의 간극을 메우며, AI 프로젝트를 지연시키는 요인인 규제 불확실성을 줄이는 방안으로 매우 긍정적인 평가를 받았습니다.

2025년 9월, 하원 재무위원회는 영국 금융 부문에 AI 서비스를 제공하는 6개 주요 기술 기업에 서한을 보내 이들의 역할에 대한 명확한 설명을 요청했습니다. 이 서한은 AI가 은행, 연금, 그리고 시장에 미치는 영향에 대한 지속적인 조사의 일환입니다. 질문은 이들 기업의 AI 전략, 투명성 조치, 편향 완화, 비상 계획, 그리고 FCA 및 영란은행과의 협력 등 광범위한 주제를 다룹니다. 특히, 위원회는 이들 기업이 중요 제3자(critical third party)로 지정될 경우 어떻게 대응할 것인지 질문했습니다. 중요 제3자 지정은 더욱 강화된 규제 의무와 복원력 요건을 부과할 수 있습니다.

2025년 데이터 유출로 인한 평균 비용은 440만 달러로 예상되며, 5천만 개 이상의 기록에 영향을 미치는 대규모 데이터 유출의 경우 평균 3억 7,500만 달러의 비용이 발생할 것으로 예상됩니다. GDPR 벌금은 2025년 3월까지 56억 5천만 유로에 달할 것으로 예상되며, Uber와 Meta와 같은 기업에 대한 개별 벌금은 2억 5천만 유로에서 3억 4,500만 유로에 이릅니다. 중견 기업의 GDPR 준수 평균 비용은 140만 달러입니다. AI 기반 데이터 관리 시스템은 지속적인 규정 준수 모니터링, 자동화된 접근 제어 및 포괄적인 감사 추적을 통해 이러한 위험을 완화합니다. IT 의사 결정권자의 64%는 데이터 미준수로 인한 벌금 부과 가능성을 우려하는 반면, 80%는 경쟁 우위를 확보하기 위해 규정을 준수하는 데이터를 유지하는 것이 매우 중요하다는 것을 인식하고 있습니다.

기회와 도전 사이의 앞으로 나아갈 길

앞으로 몇 년은 영국 경제와 AI 기반 데이터 관리의 잠재력을 최대한 실현하는 데 매우 중요한 시기가 될 것입니다. AI 기반 데이터 관리를 성공적으로 구현하는 기업과 조직은 더 빠른 혁신, 더 나은 의사 결정, 그리고 더욱 효율적인 운영을 통해 상당한 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다. OECD는 AI가 생산성을 연간 최대 1.3%p까지 향상시킬 수 있다고 추산하는데, 이는 1,400억 파운드에 해당합니다. 2030년까지 AI 도입은 영국 경제를 최대 4,000억 파운드까지 성장시킬 수 있습니다. 이러한 수치는 막대한 경제적 잠재력이 걸려 있음을 보여줍니다.

그러나 여전히 상당한 과제가 남아 있습니다. AI 기반 데이터 관리를 성공적으로 구현하려면 기술적 전문성 그 이상이 필요합니다. 조직의 우선순위와 프로세스를 근본적으로 재조정해야 합니다. 조직은 데이터 거버넌스에 대해 방어적인 자세에서 적극적인 자세로 전환해야 합니다. 문화적 변혁은 기술적 변혁만큼이나 중요합니다. 데이터 팀은 수동적인 문제 해결사에서 수동적인 프로세스를 실행하는 대신 지능형 시스템을 조율하는 전략적 설계자로 진화하는 법을 배워야 합니다. 모든 기술적 발전에도 불구하고 데이터 품질은 여전히 ​​지속적인 과제로 남아 있으며, 조직의 67%는 의사 결정에 사용하는 데이터를 완전히 신뢰하지 못하고 있습니다.

AI 기반 데이터 관리에 대한 투자 결정에는 복잡한 경제적 계산이 수반됩니다. 기업은 일반적으로 연간 5만 파운드에서 50만 파운드에 달하는 플랫폼 라이선스 비용뿐만 아니라, 소프트웨어 비용을 초과하는 경우가 많은 구현 비용과 필요한 인건비까지 고려해야 합니다. 이러한 상당한 초기 투자는 부실 운영으로 인한 비용과 비교 검토되어야 합니다. 영국 기업들은 데이터 품질 저하로 인해 연간 2,000억 파운드의 손실을 입는 것으로 추산됩니다. 이러한 추상적인 수치는 구체적인 사업 손실, 비효율적인 마케팅 예산, 그리고 실패한 전략적 의사 결정으로 이어집니다.

이제 문제는 AI 기반 데이터 관리의 구현 여부가 아니라, 기업이 이러한 변화를 얼마나 빠르고 효과적으로 관리할 수 있느냐는 것입니다. 경제적 유인은 명확하고, 기술 솔루션은 성숙해졌으며, 경쟁 압력은 심화되고 있습니다. 유럽 내 선도적인 입지, 세계적인 기술 대기업들의 막대한 투자, 그리고 혁신적인 규제를 지지하는 영국은 탄탄한 출발점을 확보하고 있습니다. 혁신과 책임 있는 구현, 경제 성장과 데이터 프라이버시, 그리고 기술 혁신과 인간의 감독 간의 균형을 성공적으로 이루는 것이 영국이 AI 기반 경제의 글로벌 리더가 되겠다는 목표를 달성하는 데 중요한 요소가 될 것입니다. 이러한 맥락에서, 앞으로 몇 년간 내려질 전략적 결정들은 향후 10년간 영국 경제의 경쟁 구도를 형성하고, 전체 산업의 성패를 좌우할 것입니다.

Konrad Wolfenstein

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