AI 요약
최근 기업들이 AI 에이전트 개발이나 피지컬 AI(Physical AI) 이식 등 화려한 기술 투자를 홍보하고 있으나, 자본시장에서는 실질적인 수익성과 가치 창출 여부에 대해 냉담한 시선을 보내고 있습니다. 실제로 맥킨지와 IBM 등의 조사에 따르면 대다수 기업이 아직 확실한 수익 모델을 찾지 못한 채 투자를 늘리고 있으며, 이로 인해 알맹이 없는 홍보로 주가를 부양하는 'AI 워싱(AI Washing)'에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이에 대응해 미국 증권거래위원회(SEC)와 연방거래위원회(FTC)는 AI 워싱을 금융 사기로 규정하며 강력한 규제에 나섰습니다. 양현상 국방융합기술연구소장은 이러한 혼란을 해결하기 위해 ESG처럼 표준화된 AI 역량 평가 체계인 'AI 밸류 인덱스(AIVI·AI Value Index)'를 설계할 것을 제안했습니다. AIVI는 기술 보유 여부가 아닌 실질적인 산출물과 리스크 관리 역량, 그리고 산업별 특성을 종합적으로 측정하여 진정한 혁신 기업을 가려내는 객관적인 필터 역할을 할 것입니다.
핵심 인사이트
- 실제 업무 적용률의 한계: IBM 보고서에 따르면 대기업의 단 42%만이 AI를 실제 업무에 적용하고 있으며, 이미 도입한 기업의 59%가 투자를 추가 확대하고 있어 역설적으로 아직 확실한 수익화 모델을 찾지 못했음을 보여줍니다.
- AI 워싱에 대한 강력한 규제: 미국 증권거래위원회(SEC)와 연방거래위원회(FTC)는 알맹이 없는 과장 마케팅인 'AI 워싱'을 단순 마케팅을 넘어선 '금융 사기'로 규정하고 강력한 제재를 본격화했습니다.
- 새로운 평가 표준 'AIVI' 제안: 양현상 국방융합기술연구소장은 기업의 AI 투자 가치와 리스크 통제력을 측정할 최초의 표준 지표인 'AI 밸류 인덱스(AIVI·AI Value Index)' 설계를 제안했습니다.
- AI와 생산성의 상관관계: 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC)의 연구 결과, AI 노출도가 높은 산업일수록 노동 생산성과 인당 매출이 더 빠르게 개선되는 경향이 입증되었습니다.
주요 디테일
- AIVI의 첫 번째 축 (활용과 산출): 단순 투자 규모나 박사급 인재 수 등 투입 지표 대신, AI 투자 대비 매출 비중, 임직원 생산성 향상도, AI 기반 신제품 파이프라인 작동 여부 등 실질적인 산출(Output)을 측정합니다.
- AIVI의 두 번째 축 (AI 거버넌스): 알고리즘 편향성 및 EU AI 법안(AI Act) 준수 여부뿐만 아니라, 내부 핵심 데이터와 지식재산권(IP) 유출 방지 및 사이버 보안 대응력을 엄격히 평가합니다.
- AIVI의 세 번째 축 (산업별 가중치): 금융, 의료, 제조 등 가치 사슬에서 AI 영향력이 높은 산업과 그렇지 않은 산업의 가중치를 정밀하게 달리하여 객관적인 비교가 가능하도록 설계합니다.
- 과거 ESG의 성공 선례: 과거 ESG 도입 초기 비재무적 지표에 대한 회의론이 있었으나 표준화된 평가 체계 정착 후 ESG 상위 기업들이 높은 수익률을 기록했듯, AI 역시 유사한 궤적을 밟을 것으로 예상됩니다.
향후 전망
- 시장 주도의 기준 선제 안착: 각국 정부가 촘촘한 규제 법망을 완성하기 전에 글로벌 자산운용사와 연기금 등 자본시장의 큰손들이 주도하여 'AIVI'와 같은 시장 기준을 선제적으로 안착시킬 필요가 있습니다.
- 투자자 보호 및 버블 제거: 표준화된 평가 체계가 확립되면 겉포장만 화려한 'AI 버블' 기업들을 걸러내고 실제 가치를 만들어내는 진정한 혁신 기업에 자금이 유입되어 시장 건전성이 강화될 것입니다.
출처:naver_ai