인공지능(AI)이 산업의 지형을 바꾸고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 AI는 일부 빅테크 기업이나 연구소의 전유물처럼 여겨졌다. 그러나 오늘날 AI는 제조, 금융, 유통, 물류 등 산업 전반에 걸쳐 실질적인 비즈니스 도구로 자리잡았다.
기업들은 이제 AI를 '써야 하는가'가 아니라 '어떻게 써야 하는가'를 고민하는 단계에 이르렀다. 이른바 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX)의 시대가 본격화된 것이다.
그런데 많은 기업들이 AI 전환을 시도하면서 공통된 좌절을 경험한다. 좋은 AI 모델을 도입했는데 기대한 성과가 나오지 않는다는 것이다. 원인은 대부분 AI 자체의 문제가 아니다.
AI가 작동하기 위한 기반, 즉 데이터·인프라·네트워크가 준비되지 않은 상태에서 서둘러 AI만 얹어 놓은 결과다. AI는 결국 데이터를 먹고 자라는 기술이다. 정제되지 않은 데이터, 연결되지 않은 시스템, 느린 네트워크 위에서는 어떤 AI도 제 역량을 발휘하기 어렵다.
AI 전환의 본질은 기술 도입이 아니라 기업 전체의 운영 방식을 바꾸는 것이다. 이를 위해서는 세 가지 기반이 함께 갖춰져야 한다.
첫째는 데이터 인프라다. 조직 내 흩어진 데이터를 통합하고 품질을 관리하며 AI가 실시간으로 활용할 수 있는 파이프라인을 구축해야 한다. 둘째는 AI 연산 인프라다. 대규모 언어모델(LLM)을 학습하고 추론하려면 고성능 GPU 클러스터와 이를 효율적으로 운영하는 MLOps 체계가 필요하다. 셋째는 고도화된 네트워크다. 데이터가 끊김 없이 흐르고 AI 서비스가 지연 없이 제공되기 위해서는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN), 캠퍼스 네트워크 등 지능형 네트워크 환경이 전제돼야 한다.
이 세 가지는 독립적으로 존재하는 것이 아니라 유기적으로 연결될 때 비로소 AI 전환의 선순환을 만든다. 그러나 많은 기업들이 여전히 이를 별개의 프로젝트로 접근하거나, 어느 한 가지만 갖추고 나머지를 간과하는 경우가 많다. AI 전환은 부분 최적화가 아니라 전사적 설계가 필요한 과제다.
또 하나 간과해서는 안 될 것이 있다. AI 전환은 기술의 문제인 동시에 사람과 조직의 문제라는 점이다. 현장 구성원들이 AI 도구를 실제로 활용할 수 있도록 역량을 키우고, 데이터를 자산으로 인식하는 문화가 조직 내에 뿌리내려야 한다. 기술과 사람이 함께 변해야 진정한 AI 전환이 완성된다.
동국시스템즈는 이러한 과제를 현장에서 직접 마주하며 실질적인 해법을 쌓아왔다. 지난해 말 서울 페럼타워에 개소한 DK AX센터는 AI 전환에 관심 있는 기업들이 GPU 기반 AI 인프라를 직접 체험하고 검증할 수 있는 개방형 PoC(개념 검증) 공간이다.
엔비디아 엘리트 파트너로서 최신 AI 가속 인프라를 고객사와 함께 실증하는 한편, 서버·스토리지·네트워킹을 아우르는 HPE 공인 총판으로서 AI 워크로드를 뒷받침하는 하드웨어 인프라 전반을 지원한다.
특히 데이터 영역에서는 인포매티카·스노우플레이크·세일즈포스·태블로 4개 솔루션을 하나의 통합 파이프라인으로 연결한 것이 차별점이다. 데이터의 수집(인포매티카)부터 통합·축적(스노우플레이크), 비즈니스 활용(세일즈포스), 분석·시각화(태블로)까지, AI에 필요로 하는 데이터의 전체 수명주기를 끊김 없는 하나의 흐름으로 구현한다. 기업이 AI 전환에서 겪는 '데이터 단절' 문제를 구조적으로 해소할 수 있는 것이다.
AX는 거스를 수 없는 흐름이다. 하지만 방향을 잃은 채 서두르면 오히려 역효과가 난다. 동국시스템즈는 철강·제조업을 기반으로 한 동국제강그룹의 ICT 계열사로서, 현장 데이터가 실제 비즈니스 가치로 이어지는 과정을 누구보다 가까이서 경험해왔다. 그 경험을 바탕으로, 기술과 산업 현장을 함께 이해하는 파트너로서 기업들의 성공적인 AI 전환을 지원하고자 한다.
김오련 동국시스템즈 대표 ohryeon.kim@dongkuk.com
