'AI 워싱'의 유혹과 진정한 혁신의 길
모래톱 이야기, 거품 위에 선 기업들
인공지능(AI)은 지금 이 순간에도 전례 없는 속도로 발전하며 산업 전반의 패러다임을 바꾸고 있다. 정부는 ‘AI 대전환(AX: AI Transformation)’을 국가적 전략으로 천명했고, 중소벤처기업부는 TIPS(팁스)와 같은 R&D 프로그램을 확장하며 AI 스타트업에 지원을 강화하고 있다.
특히 새 정부는 팁스를 지방 중심으로 두 배 이상 확대하겠다고 공언하면서 열기는 한층 더 고조되고 있는 상황이다.
그러나 이 열풍 속에 놓치지 말아야 할 그림자가 있는데, 바로 AI 워싱(AI Washing)이다.
AI 워싱이란, 실제로는 자체 AI 서비스 자체가 없거나, AI를 활용하지 않으면서도 ‘AI 기반’이라는 간판을 걸고 투자와 지원을 끌어내는 행위이로, 이는 과거 ‘그린 워싱(Green Washing)’이 그랬듯, 스타트업 생태계의 신뢰를 갉아먹는 위험한 유혹이다.
AI 워싱의 확산과 그 폐해
AI 워싱은 단순한 과장 광고에 그치지 않는다. 투자자에게 매력적으로 보이고, 정부 지원사업에서 유리한 고지를 차지하려는 욕망이 그 배경이다. Forbes 에 따르면 AI를 언급한 스타트업은 그렇지 않은 기업보다 최대 50% 더 많은 자금을 유치하는 경향이 있다고 한다. 이른바 ‘AI 프리미엄’이다.
그러나 거품은 결국 꺼진다. 샘 올트먼(OpenAI CEO)은 이미 “AI 시장에는 버블이 있으며, 누군가는 큰 손실을 입을 것”이라고 경고했다. 가트너(Gartner) 또한 개발 중인 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 실패할 것이라 전망하며, 심지어 ‘에이전트 워싱(Agent washing)’이라는 신조어까지 등장시켰다. 실제로 수천 개의 공급업체 중 실질적 기술력을 보유한 곳은 극히 일부에 불과하다.
한국도 예외는 아니다.
경기 침체와 투자 혹한기 속에서 “AI가 아니면 투자도 영업도 어렵다”는 인식이 퍼지며, 실질적 역량보다 ‘AI라는 레이블’로 자신을 포장하는 기업이 늘고 있다. 올해만 해도 팁스에 선정된 기업 중 20여 곳이 문을 닫았으며, 최근 몇년의 선정기업들은 다수가 AI를 표방하였으나 결과물의 완성도, 졸업도 못하고 있는 기업이 다수이다.
이는 단순히 일개 스타트업 실패가 아니라, 정부 모태펀드 의존도가 높은 국내 투자 구조상 국민 세금의 낭비로 직결된다는 점에서 더 심각한 일이라고 할 수 있다.
투자사와 평가자에게 요구되는 새로운 책임
AI 워싱을 막기 위해서는 기업의 윤리적 태도뿐 아니라 투자자와 정부 심사위원의 안목이 근본적으로 달라져야 한다.
투자자라면, “AI가 정확히 어떻게 사용되는가?”, “자체 모델을 훈련했는가, 아니면 서드파티 모델을 호출하는 수준인가?”, “데이터 보안과 규제 준수는 어떻게 보장되는가?”와 같은 질문을 던져야 한다. 마케팅 문구가 아니라, 실제 문제 해결 성과와 검증된 결과물로 기업을 평가해야 한다.
정부 지원사업 평가자라면, AI를 단순히 ‘개념’으로 받아들이는 수준을 넘어야 한다.
좁은 인공지능과 범용 인공지능의 차이, 머신러닝과 딥러닝의 구분, 컴퓨터 비전·자연어 처리와 같은 적용 분야에 대한 이해 없이는 AI 워싱 기업을 걸러낼 수 없다. 미국 연방거래위원회(FTC)가 “AI를 사용했다고 주장하려면 그 근거를 과학적으로 입증해야 한다”고 명시한 것도 같은 맥락이다.
그러나 현실은 녹록지 않다. 심사 현장에서 필자가 데이터 확보 가능성이나 검증 방법을 질문할 때조차도, “분위기를 흐린다”거나 “유명 투자사가 투자한 기업인데 왜 그렇게 까다롭게 묻느냐”는 반응이 종종 돌아오곤 한다. 이런 태도야말로 진짜 혁신 기업을 걸러낼 기회를 놓치게 하고, 결국 귀한 자원을 낭비하는 길이다.
글로벌 시각에서의 시사점
Startup Genome의 GSER 2025 보고서에 따르면 글로벌 AI 투자의 90% 이상이 미국과 중국에 집중되고 있으며, 실리콘밸리 단일 지역이 전체 AI 벤처투자의 63%를 차지하고 있다. 한국이 ‘AI 대전환’을 외치더라도 단순히 인프라와 연구비 투입만으로는 뒤처질 수밖에 없다는 경고다.
BOND의 『Trends – Artificial Intelligence』 보고서 역시 “AI 사용자와 사용량 증가는 인터넷보다 훨씬 빠른 속도로 확산되고 있으며, 이미 세계 곳곳에서 동시다발적으로 채택되고 있다”고 분석한다. 결국 정부 자금이 투입되는 사업에서 AI 워싱 기업을 선별하지 못하거나, 스타트업이 정부 지원금만을 위해 AI 워싱에 시간을 낭비하는 순간, 한국 스타트업 생태계는 글로벌 경쟁에서 점점 더 뒤처질 수밖에 없다는 의미이다.
진정한 AI 혁신의 길
기술이 아니라 고객의 페인포인트에서 시작하라: AI를 쓰는 것 자체가 목표가 되어서는 안 된다. 고객이 겪는 구체적 불편이나 시장의 빈틈을 해결하는 과정에서 AI가 자연스럽게 선택되어야 한다.
데이터와 검증을 우선하라: 화려한 모델보다 실제로 고객 반응을 얻고 반복 실험을 통해 입증된 사례가 더 큰 신뢰를 만든다. 투자자와 심사위원도 그런 근거를 찾는다.
AI 이해도를 넓혀라: 창업자와 개발자는 물론이거니와, 투자자·심사위원·정책 담당자까지 ‘AI를 어떻게 활용하는지’ 최소한의 질문을 던질 수 있어야 한다. 그래야 허울뿐인 ‘AI 워싱’을 걸러낼 수 있다.
AI 혁신은 가장 많은 기능을 구현하는 기업이 아니라, 가장 적확한 문제를 해결하는 기업에게 돌아갈 트로피이다. 모든 기업이 ‘AI 기반’을 외치는 시대, 진짜 경쟁 우위는 실질적 가치와 검증된 성과에서 얻어진다.
지금의 AI 워싱 거품은 언젠가 꺼질 것이고, 그때 살아남는 것은 포장된 구호가 아니라 진짜 실험과 검증을 통해 혁신을 증명한 스타트업이 될 것이다.
The Lure of “AI Washing” and the Hard Road to Real Innovation
Artificial Intelligence is advancing at breakneck speed, reshaping industries and rewriting competitive rules in real time. South Korea has declared an “AI Transformation” strategy, doubling down on R&D programs like TIPS and vowing to expand them outside Seoul. The political rhetoric is clear: AI is the next economic engine.
But beneath this fever, there lurks a darker current: AI Washing. Startups are increasingly tempted to slap an “AI-powered” label on their decks—whether or not their technology meaningfully involves AI. The comparison with “Green Washing” is apt. In both cases, the short-term gains—funding, media visibility, government support—mask a long-term cost: erosion of trust and wasted resources.
The Bubble Inside the Boom
The problem is not hypothetical. Forbes reports that startups invoking “AI” in their branding attract up to 50% more capital than their peers. Sam Altman has already warned of an AI bubble, predicting painful corrections. Gartner has gone further, coining “agent washing” to describe firms overstating their capabilities in agentic AI, while projecting that over 40% of such projects will fail.
The Korean startup scene is not immune. In a market chilled by recession and investment drought, AI has become a survival strategy: if you don’t say you’re AI, you don’t get funded. This desperation is producing hollow claims. In 2024 alone, more than 20 TIPS-backed companies folded—a striking figure in a system where government matching funds dominate the investment landscape. These are not just failed startups. They are squandered tax dollars, funneled into companies whose substance rarely matched their slogans.
A Higher Bar for Investors and Policymakers
Curbing AI Washing requires more than ethical appeals to founders. The burden falls equally on investors and government evaluators.
Investors must press harder: How exactly is AI being used? Did the firm train its own models or just wrap an API? How is compliance with data protection and emerging regulation ensured? These are not pedantic questions; they are the difference between substance and veneer.
Government reviewers must also raise their literacy.
Without understanding the distinctions between narrow AI and general AI, or between computer vision and natural language processing, no evaluation process can reliably separate hype from competence. The U.S. Federal Trade Commission has already made its stance unambiguous: if you claim to use AI, you must be able to prove it. Korea should be no less demanding.
The truth, however, is that cultural inertia is strong. In my own experience asking hard questions on data access or validation methods, I’ve been met with comments like, “Why spoil the mood?” or “This firm already has Tier-1 VC backing.” Such complacency not only wastes scarce capital but systematically tilts the playing field against the very startups that are doing the hard, slow work of genuine innovation.
The Global Picture
: Korea at Risk of Falling Behind
The Global Startup Ecosystem Report 2025 is blunt: over 90% of venture funding for AI-native startups in 2023–24 went to the U.S. and China. Silicon Valley alone captured 63%. Korea can proclaim “AI Transformation” all it wants, but without weeding out AI Washing, it risks wasting public funds on noise while global competitors surge ahead.
Mary Meeker’s BOND report reinforces this urgency. AI adoption is spreading faster than the Internet ever did, with usage curves bending almost vertically upward. The danger is not that Korea will fail to join the party; it is that it will spend years subsidizing pretenders while genuine contenders emerge elsewhere.
The Hard Road to Authentic AI Innovation
So what does the alternative look like?
Start with pain points, not technology. AI should be a tool, not a goal. The question is not “How do we use AI?” but “What real problem are we solving, and does AI happen to be the right instrument?”
Prioritize data and validation over models. A simple, well-tested algorithm that solves a real customer problem is worth more than a flashy demo with no traction.
Raise the ecosystem’s AI literacy. Founders, investors, policymakers alike must be able to ask—and answer—basic technical questions. This is the only way to filter the genuine from the performative.
The Bottom Line
The coming correction is inevitable. When the AI bubble deflates, the companies that endure will not be those with the most polished pitch decks but those with validated solutions, grounded in real experiments and customer evidence.
In a world where every firm claims to be “AI-based,” the true competitive edge is not the label but the proof. AI Washing will collapse under its own weight. Authentic innovation—the kind tested, validated, and iterated in the market—will remain.
The trophy of the AI era will go not to those who talk the loudest, but to those who solve the right problems.
[References]
Startup Genome (2025). Global Startup Ecosystem Report 2025.
BOND (Mary Meeker et al., 2025). Trends – Artificial Intelligence.
U.S. FTC (2023). Keep your AI claims in check.
Gartner comment via ITPro (2025). ‘Agent washing’
Sam Altman ‘AI Bubble’ (2025.8).
THE VC (2025.7). ‘2025년 상반기 TIPS 선정 23개사 폐업 신고’
