AI 트랜스포메이션(AX)의 중요성과 미래 변화 전망 

최근 몇 년간 ChatGPT와 같은 대규모 생성형 AI 모델들의 등장으로 수억 명의 사용자가 AI를 일상적으로 접하면서, AI를 기업과 사회 전반에 통합하려는 AI 트랜스포메이션(AI Transformation, AX)가 가속화되고 있습니다. AI 트랜스포메이션이란 기업의 모든 영역에 AI 솔루션을 통합하여 비즈니스 모델과 운영 방식을 혁신하는 과정을 의미합니다. 

이는 단순히 업무를 디지털화 하는 디지털 트랜스포메이션(DX)을 넘어, 업무 자체를 지능화하고 의사결정 방식과 기업 문화 전반을 변화시키는 것을 목표로 합니다. 전문가들은 이를 “두 번째 전기 혁명”에 비유하며, AI를 선제적으로 도입하는 기업이 산업과 시장을 주도할 것이라고 예측하고 있습니다. 글로벌 컨설팅업체 PWC에 따르면, 2030년대 초에는 전 세계 기업의 70%가 AI를 활용하게 될 것이며, AI가 세계 경제에 15.7조 달러 규모의 부가가치를 창출할 것이라는 예측도 있습니다. 이런 거대한 변화의 흐름 속에서 AI 트랜스포메이션은 더 이상 선택이 아닌 필수 과제입니다.

디지털 트랜스포메이션(DX)은 지난 수십 년간 기업들이 만들어 놓은 프로세스와 일하는 방식을 디지털 기반으로 전환하여 업무의 효율성과 경쟁력을 높여온 과정입니다. 반면, AI 트랜스포메이션(AX)은 디지털화를 넘어 지능화를 추구한다는 점에서 차별화됩니다. 디지털 전환을 통해 축적된 방대한 데이터에 AI의 분석, 예측 그리고 추론 능력을 결합하여 업무 방식, 제품과 서비스, 비즈니스 모델 자체를 재창조하는 단계를 의미합니다. 또한, AX는 “사람”에 더욱 초점을 맞춘 변화입니다. DX가 기술 중심으로 이뤄졌다면, AI 시대의 변화는 기술을 누가 어떻게 활용하는가에 따라 성패가 좌우됩니다. 그만큼 AI를 성공적으로 도입하려면 조직 문화, 인재 역량, 일하는 방식 전반의 혁신이 필요합니다. AI 기술은 데이터 속에서 숨겨진 인사이트를 뽑아내고 의사결정을 지원해줄 수 있지만, 그 가치를 현실에서 구현하는 것은 사람의 몫이기 때문입니다. 

즉, AX는 디지털 시대에 쌓아온 기반 위에 지능화 혁신을 일으키는 차세대 변화입니다. 단순히 일부 업무를 자동화하는 수준을 넘어, 조직의 구조와 전략, 문화 전반을 재설계하게 될 것입니다. 

지금부터 전세계 주요 AI 리더들의 발언을 통해 AI 시대의 변화를 어떻게 준비하고 받아들여야 할지 알아보겠습니다. 

딥러닝 선구자인 앤드류 응 스탠포드 대학 교수는 AI가 사람들의 일자리를 완전히 없애기보단, AI라는 새로운 도구를 활용하여 더 높은 생산성과 역량을 발휘하는 인재가 두각을 나타낼 것이라 강조합니다. 대부분의 직무에서 AI가 자동화하는 비중은 20~30% 정도에 그치며, 나머지는 여전히 인간의 창의와 판단이 필요하기 때문입니다. 그렇기에 모든 구성원과 기업이 AI 활용 역량을 키우는 것이 미래 생존과 직결된다(그만큼 중요하다)고 역설합니다. 또한, 앤드류는 AI는 단순한 비용 절감 수단이 아닌 사업 확장의 엔진으로 작동한다고 강조합니다. AI가 새로운 제품과 서비스, 시장을 창출하여 기업에 무한한 성장 기회를 제공하기에, AI를 전략적으로 활용하면 기업이 시장 규모를 키우고 주도권을 확보할 수 있다고 말합니다. 한편, 그는 AI에 지나친 과장과 공포 마케팅에서 기인한 지나친 규제나 혁신 둔화에 대해선 경고를 보냅니다. 

오픈 AI CEO 샘 올트먼은 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI 열풍의 중심에 선 인물로, AI가 현재 결점이 있지만 이미 엄청난 생산성 향상을 가져왔으며, AI가 대중화되며 더 이상 신비한 존재가 아니라 실용적 도구로 인식되고 있다고 강조합니다. 동시에, 그는 AI 시대에도 인간 고유의 역할은 여전히 중요하다고 역설합니다. AI가 많은 부분을 자동화해도 궁극적으로 사람의 창의성, 공감, 판단이 주도하는 영역은 남아있으며, 궁극적으로 인간은 앞으로 더 높은 수준의 추상적 사고를 요구하는, 무엇을 할지 구상하고 결정하고 조율하는 일에 집중하게 될 것이란 견해입니다. 더 나아가 샘은 AI와 관련한 미래 청사진을 그리며 AI 에이전트(agent)와 초지능(superintelligence)을 언급합니다. 2025년은 AI 에이전트가 본격적으로 업무 프로세스에 자연스럽게 스며들어 성과를 창출하는 해가 될 것이며, 인간의 모든 지능의 한계를 능가하는 AI인 초지능은 인간에게 새로운 시대의 풍요로움을 주고 영광스러운 미래를 열어줄 것이라고 낙관합니다.

구글 딥마인드의 CEO이자 24년 노벨화학상 수상자인 데미스 하사비스는 AI의 거대한 잠재력을 가장 거시적 관점에서 이야기하는 인물입니다. 그는 AI의 시대를 모든 인간 질병이 정복되고, 에너지가 탄소를 배출하지 않으며, 누구나 접근할 수 있는 자원으로 전환되고, 자원 부족으로 인한 갈등이 사라지는 세상으로 그립니다. 즉, AI를 인류 난제 해결의 열쇠이자 필연적 진보를 이끄는 핵심 수단이라고 말합니다.  

하사비스는 AI가 기존 문제 해결을 넘어서, 아직 인간이 아직 발견하지 못한 새로운 과학 원리와 이론을 제시하는 수준으로 발전해야 한다고 강조합니다. 그의 관점에서 AI 트랜스포메이션의 본질은 단순한 생산성 향상이 아니라, 과학 혁신을 가속해 인간 삶의 방식을 근본적으로 변화시키는 문명적 전환점에 있습니다. 

특히 에너지 분야에 대한 전망은 인상적입니다. 그는 AI가 기후위기 대응의 열쇠가 될 것으로 보며, 장기적으로는 무탄소 청정에너지의 극적인 효율화와 비용 제로화까지 가능할 것이라고 내다봅니다.

스탠퍼드 HAI의 공동소장 페이페이 리(Fei-Fei Li) 교수는 AI를 ‘인류 문명을 변화시킬 심오한 기술’이라 규정하며, 인간에게 주어진 책임에 대해 강조합니다. AI는 인류 역사에 남을 거대한 변화의 서막인 동시에 이 기술에 대한 수많은 과장과 두려움, 과대 광고가 존재한다며, 올바른 이해와 통제가 중요하다고 지적합니다. 페이페이 리 교수가 특히 강조하는 것은 “인간성을 유지하는 것”입니다. AI 발전의 방향타를 인간의 가치에 두어야 AI를 선을 위한 힘으로 만들 수 있다고 강조합니다. 증기기관, 전기, 컴퓨터가 그랬듯이 AI도 인간의 이익을 위해 봉사하도록 만들어야 하고, 이를 위해선 인간의 주도권이 항상 존중되어야 한다고 강조합니다. 그렇기에 개발자와 기업, 정책입안자 모두 인간 중심의 관점을 견지해야 합니다. 그녀는 Stanford HAI(Human-Centered AI 연구소)를 공동 설립하여 인문사회 분야와 협력하며 AI를 인간의 가치와 사회 제도와 접목하는 연구를 주도하고 있습니다. 이는 기술 개발자들이 기술적 성능 만이 아니라 윤리적, 사회적 영향까지 고려하도록 독려하는 활동입니다. 

AI 트랜스포메이션의 영향은 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있으며, 정유·석유화학·윤활유 산업은 공정 중심의 운영 구조와 방대한 데이터 환경을 바탕으로 특히 큰 변화가 기대되는 분야입니다. 일부 글로벌 기업은 이미 AI를 실무에 적용해, 분석·예측을 넘어 일부 판단과 실행을 자율적으로 수행하는 단계에 도달하고 있습니다. 기술은 더 이상 단순히 ‘보조 도구’에 머무르지 않고, 현장의 데이터 흐름을 기반으로 스스로 최적 조건을 도출하고 의사결정을 실행하는 ‘자율성(Autonomy)’의 방향으로 진화하고 있습니다. 다음은 산업 현장에서 주목할 만한 AI 활용 분야입니다.

공정 최적화 

AI는 정유·화학 공정의 데이터를 실시간 분석해 수율과 에너지 효율을 높이는 방향으로 운전 조건을 최적화할 수 있습니다. Repsol은 구글 클라우드와 협업하여 공정 데이터를 AI로 분석하고 운영 조건을 제안하는 시스템을 구축했습니다. 해당 기술은 정제 마진 개선과 설비 안정화에 기여했으며, 연간 수천만 달러 수준의 수익 향상 가능성도 검토된 바 있습니다. ENEOS는 원유 증류탑을 AI로 자율 운전하는 시스템을 정제 공장에 적용하여 운영 효율을 개선하고 있습니다. 이러한 사례는 AI가 단순 보조에서 자율적 판단과 제어로까지 확장될 수 있음을 보여주는 대표적 사례입니다. 사람의 개입 없이도 스스로 공정을 최적화하는 방향으로 기술이 발전하고 있습니다. 

Market Intelligence 

AI는 외부의 다양한 비정형 데이터를 분석해 시장 흐름을 빠르게 포착하고, 유가·수요 변동에 대한 대응 전략 수립에 도움을 줄 수 있습니다. 글로벌 화학 유통기업 Univar는 기상 변화나 물류 차질이 수요에 미치는 영향을 예측해 재고 전략을 선제적으로 조정하고 있으며, 일부 에너지 기업들은 AI 기반 시장 예측 도구를 활용해 판매 타이밍과 수급 전략을 조율하고 있습니다. 분석 결과는 여전히 전문가의 판단과 결합되어 사용되고 있으며, 시장 대응 전략 수립을 뒷받침하는 참고 지표로 활용되고 있습니다. 

의사결정 지원 

생산, 물류, 영업 등 다양한 부문에서 AI는 복잡한 데이터를 빠르게 분석하여 실행 가능한 시나리오를 제시하고 있습니다. ExxonMobil은 AI 음성 비서 ‘Sofia’를 도입해 현장 데이터를 실시간 분석하고, 운영자에게 적절한 대응 방안을 제시하고 있습니다. Repsol의 AI 시스템은 공정 조정 시마다 예상 수익 변화를 실시간 계산해 운영자에게 알려줌으로써, 더 빠르고 경제적인 의사결정을 가능하게 하고 있습니다. 이러한 활용은 데이터 기반의 의사결정 품질을 높이는 실질적 도구로 자리잡고 있습니다.

공장 안전 활동 지원 

AI는 공장 내 설비 및 작업자의 안전을 실시간으로 모니터링하고 위험 요소를 조기에 감지하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. Chevron은 DCS 시스템에 AI를 접목해 중요 경보를 선별하고, 일부 기업은 CCTV 영상에서 작업자의 위험 행동을 자동 감지하는 시스템을 운영 중입니다. 최근에는 AI가 위험 징후를 탐지할 뿐만 아니라, 사전 정의된 기준에 따라 자율적으로 알림을 보내거나 공정을 일시 중단하는 등 초기 단계의 ‘자율 대응 시스템’으로 확장되고 있습니다. AI는 공장 안전관리 영역에서도 점차 판단과 실행의 주체로 진화하고 있는 흐름을 보이고 있습니다. 

업무 생산성 향상 

사무 업무에서는 AI를 통한 문서 자동화, 정보 검색, 보고서 초안 생성 등 다양한 방식으로 생산성이 향상되고 있습니다. Shell은 계약서 작성 자동화를 통해 수천 가지 조건을 기반으로 맞춤형 계약 초안을 수 분 내에 생성하는 시스템을 운영 중이며, Dow는 AI를 통해 수십만 건의 운송 청구서를 자동 검토하여 수백만 달러 규모의 비용 절감 효과를 기대하고 있습니다. 이 영역에서 AI는 아직 보조 도구의 역할에 머물고 있지만, 업무 효율 향상에는 분명한 기여를 하고 있습니다. 

AX 시대에 성공적으로 적응하고 도약하기 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어, 조직 리더십 강화, 인재 육성, 업무 방식의 근본적 혁신이 필수적입니다. 현재 기업이 중점적으로 추진해야 할 세 가지 과제는 다음과 같습니다.

첫째, 명확한 AI 전략 수립과 데이터 기반 마련이 필요합니다. 기업은 AI 도입의 목적과 적용 분야를 명확히 정의하고, 작게 시작해 실질적 효과를 입증한 후 단계적으로 확장할 수 있는 실행 전략을 수립해야 합니다. 이와 함께, 디지털 전환(DX) 과정에서 축적된 데이터를 기반으로 AI가 효과적으로 활용될 수 있도록 데이터 수집·정제, 인프라 통합, 데이터 거버넌스, 보안 기준 정비 등 기반 마련이 필수적입니다.

둘째, 인재 양성과 조직 역량 강화를 통한 AI 이해도 제고와 실무 적용 역량 확보가 필요합니다. 이를 위해 구성원 대상의 AI 교육을 확대하고, 핵심 인력의 재교육(reskilling)과 부서 간 협업 문화를 촉진해야 합니다. 모두가 AI를 실제 업무에 적용할 수 있도록 일하는 방식 전반을 함께 바꾸는 노력이 필요합니다.

셋째, 업무 혁신 중심의 활용이 중요합니다. 반복적이거나 수작업 위주의 업무는 자동화하고, 데이터 기반의 의사결정 체계를 구축해야 합니다. 또한, 현업 부서가 주체가 되어 AI를 활용한 문제 해결 프로젝트를 추진함으로써 업무 방식을 혁신하고 실질적인 성과 창출에 집중해야 합니다. 

앞으로의 조직에서는 AI가 가상의 동료로서 데이터 수집, 분석, 보고서 작성, 의사결정 지원 등 다양한 역할을 수행하게 될 것입니다. 구성원들은 AI와의 협업을 통해 보다 높은 수준의 판단과 창의적 문제 해결에 집중하게 되며, 또한 프롬프트 엔지니어, AI 감독관 등 새로운 역할과 역량이 등장하면서, 전통적인 업무 개념과 직무의 경계도 크게 변화할 것입니다.

AI는 이제 거스를 수 없는 변화의 흐름입니다. 앤드류 응이 말한 “AI는 새로운 전기”라는 표현처럼, AI는 업무 방식, 산업 구조, 인류의 문제 해결 방식까지 근본적으로 바꾸고 있습니다. 그러나 그 방향 설정에 따라 축복이 될 수도, 위협이 될 수도 있는 양날의 검입니다. 전문가들은 한결같이 말합니다. 두려워하기보다 배우고 활용하라고. 창의와 판단은 여전히 인간의 몫이며, 기술은 이를 보조해야 합니다. 기술, 사람, 윤리가 함께할 때 AI 트랜스포메이션은 완성됩니다. 지금 이 순간에도 글로벌 기업들은 AI 혁신 경쟁에 뛰어들고 있으며, 우리의 대응이 늦어지면 따라잡기 어려울 것입니다. 반대로 지금 시작하는 기업에게는 전례 없는 기회가 열릴 것입니다. 특히 에너지·정유 산업 등 핵심 분야에서 AI는 효율 향상과 비용 절감, 더 나아가 새로운 비즈니스 창출의 열쇠가 될 수 있습니다. 준비된 자만이 AI 시대의 변화를 주도할 수 있습니다. 조직문화, 인재, 리더십까지 총체적 준비가 필요하며, “작게 시작해 크게 확장하라”는 조언처럼 오늘의 작은 실천이 내일의 경쟁력이 될 것입니다. AI 혁신의 파도는 이미 우리 앞에 와 있습니다. 선택은 지금, 우리에게 달려 있습니다. 

---

참고자료

주요 AI 석학들의 인터뷰 및 강연 내용(2024년~2025년) 
1) AI Expert Andrew Ng: People Who Use AI ‘Will Replace People Who Don’t’ – Business Insider
2) 7 Questions With Google Brain Founder Andrew Ng On How His Venture Studio Builds And Backs AI Startups – Crunchbase 
3) Overhype is hurting the industry, says AI pioneer Andrew Ng – GCV
4) Sam Altman Says AI Agents Will Transform the Workforce in 2025 – Inc. 
5) Davos 2024: Sam Altman on the future of AI – World Economic Forum
6) Demis Hassabis’ TIME100 on AlphaFold, AGI, and humanity – TIME
7) The Godmother of AI – Princeton Alumni

컨설팅 리포트/산업 분석 보고서 
8) Digital Transformation vs. AI Transformation: A Shift in Focus – Eric Chaniot
9) AI Adoption in Energy Should Focus on Agility – BCG
10) From exploration to refining: How AI is transforming oil and gas – ADI Analytics

*본 보고서는 GenAI를 활용하여 작성하였습니다.