디지털 전환에서 AI 전환으로, 강연 요지
지난 11월 3일, 필자는 캐드앤그래픽스(CNG)의 유튜브 채널인 CNG-TV가 주최한 줌 라이브 강의에서 '디지털 전환(DX)에서 AI 전환(AX)'으로라는 막연한(?) 제목으로 40분간 강의하고 20분간 청중들과 Q&A를 나누는 기회를 가졌습니다.
주최 측의 기자님이 강연 내용을 너무나 잘 요약해 주셨기에 PDF 원문을 챗GPT에게 주고 블로그 글로 변환토록 한 결과를 아래에 그대로 올립니다. 이젠 전혀 새롭거나 신기하지 않은 이런 응용도 가능하다는 것을 보일 뿐이구요, 관심 있는 분들은 이 글에 담긴 저의 소견을 한 번 읽어 보실 것을 권합니다.
-- 강의 발표자료 (PDF):
-- 강의 동영상 (유튜브): https://youtu.be/JC7_Cdvza0Y?si=7uuqf2UeE7S0CCqw
제목: 디지털 전환에서 AI 전환으로
지난 11월 3일, CNG TV가 ‘디지털 전환에서 AI 전환으로’를 주제로 줌 웨비나를 진행했다.
이번 방송은 4차산업혁명연구소 한석희 소장이 사회를 맡았으며, 디케이융합전략연구소 김덕현 대표가 발표자로 참여해 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)의 관계, 흐름, 그리고 기업이 무엇을 가장 먼저 점검해야 하는지에 대해 깊이 있는 메시지를 전달했다
생성형 AI 열풍, AI의 전부가 아니다
김덕현 대표는 AI의 전체적인 패러다임 흐름을 짚으며 강의를 시작했다.
1950년대 초기 인공지능부터 머신러닝·딥러닝의 발전, 그리고 최근의 생성형 AI까지 이어지는 역사적 관점을 제시하면서, 이렇게 강조했다.
“생성형 AI가 AI의 전부라고 생각하면 위험합니다.”
그는 AI가 크게 두 축—
규칙 기반의 심벌릭 AI,
연결주의 기반의 딥러닝
으로 발전해 왔음을 설명했다. 두 방식이 모두 완전하지 않기 때문에, 최근에는 뉴로심벌릭 AI, 컴포지트 AI처럼 서로 다른 모델을 결합하는 흐름이 부상하고 있다고 진단했다.
특히 생성형 AI뿐 아니라 아래와 같은 AI 유형을 명확히 구분해 소개했다.
생성형 AI
판별형 AI(예측·분류)
추론형 AI
에이전틱 AI(agentic AI)
물리 AI(physical AI)
에이전틱 AI에 대해서는 단일 에이전트가 아니라 역할이 다른 여러 에이전트가 협력하여 문제를 해결하는 구조임을 강조했다.
또한 물리 AI는 소프트웨어 중심의 AI에 ‘몸’을 붙인 것— 로봇, 자율주행차, 기계 장치 등과 결합한 실체적 미래라고 설명했다.
생성형 AI의 한계와 위험
김 대표는 기술의 가능성만큼이나 한계와 위험도 분명하게 알아야 한다고 지적했다.
생성형 AI의 환각(hallucination)
설명 가능성 부족
LLM을 예측·계획·의사결정·자율 시스템에 사용하지 말라는 해외 연구 경고
이러한 점들을 고려하면, 현재의 생성형 AI를 기업의 미션 크리티컬(Mission-critical) 영역에 무리하게 적용하는 것은 위험할 수 있다고 말했다.
AI 전환, 디지털 전환 없이 말하는 것은 넌센스
본격적인 후반부에서는 디지털 혁신 → 디지털 전환 → AI 전환으로 이어지는 개념적 맥락이 강조됐다.
김 대표는 기업이 가져야 할 가장 중요한 기준으로 **‘기업 혁신 철학’**을 제시했다.
“디지털 전환이든 AI 전환이든 결국 목적은 ‘기업 혁신’입니다.
중요한 것은 기술이 아니라 목적입니다.”
다시 말해,
디지털 기술 활용 = 디지털 혁신
이를 고도화 = 디지털 전환
그 연장선 = AI 전환
따라서 DX 없이 AX를 논하는 것은 맥락상 맞지 않다는 점을 분명히 했다.
기업은 먼저 디지털 전환을 통해 기반(인프라)을 구축한 뒤, 그 위에서 AI 전환을 추진해야 한다는 것이다.
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