농식품 분야에서 AI는 더 이상 실험이 아니라 운영의 일부가 되고 있습니다. 원료 입고부터 제조 공정, 품질검사, 냉장·냉동 유통, 온라인 판매와 고객응대까지 데이터와 자동화가 들어오지 않는 구간을 찾기 어렵습니다. 문제는 여기서부터입니다. AI가 들어온다는 것은 효율이 올라간다는 뜻이기도 하지만, 동시에 리스크의 형태가 달라진다는 뜻이기도 합니다. 특히 농식품은 안전과 위생이 최우선인 산업이라, 리스크가 현실화되는 순간이 곧바로 민원, 회수, 행정처분, 브랜드 신뢰 훼손으로 이어질 수 있습니다.

그래서 저는 농식품AI리스크관리라는 관점으로 법규를 다시 읽어보려 합니다. 법규를 요약해서 알려드리려는 목적이 아니라, 현장에서 AI를 쓰는 방식이 법규 체계와 어떻게 충돌하는지, 무엇을 준비하면 점검과 감사, 분쟁의 시간을 줄일 수 있는지를 실무 언어로 정리하려는 목적입니다.

이 연재의 출발점은 식품위생법입니다. 식품위생법은 식품으로 인한 위생상 위해를 방지하고, 식품 정보 제공을 통해 국민 건강을 증진한다는 목적을 법의 첫 조문에서 분명히 하고 있습니다. 법률정보센터
이 목적 문장은 현장에서는 이렇게 읽히는 경우가 많습니다. 위해 가능성이 있으면 통제하고, 그 통제가 실제로 이뤄졌다는 증빙을 남기라는 요구입니다. AI를 쓰는 순간, 통제와 증빙은 더 쉬워질 수도 있지만 반대로 더 어려워질 수도 있습니다. 자동으로 기록되는 데이터가 늘어나면 증빙이 강화되는 것처럼 보이지만, 기록이 신뢰할 수 있는 방식으로 생성·보관·변경 통제되고 있는지까지 함께 묻기 시작하면 이야기가 달라집니다.

이 연재는 식품공전, HACCP, 스마트 해썹, 표시·광고 법규, 그리고 데이터·자동화 의사결정의 법적 이슈까지 연결될 것입니다. 식품의 기준 및 규격은 행정규칙 형태로 식품공전 체계를 제공하고, 시험법과 기준·규격을 통해 품질·안전 판단의 기준선을 만듭니다. 법률정보센터+1
HACCP 관련 고시는 중요관리점 관리와 인증 운영을 다루고 있고, 최근 개정에서는 스마트 해썹 제도 활성화와 유효기간 연장심사 가점 등의 내용이 포함됩니다. 식품의약품안전처+1
또한 식약처는 스마트 해썹 확산 지원을 강화하는 보도자료를 통해 제도 확산 방향을 제시하고 있습니다. 식품의약품안전처+1

제가 글을 쓸 때 가장 중요하게 지키려는 원칙은 두 가지입니다. 첫째, 원문 출처가 불분명한 해석은 최소화하고, 법령·고시·공식 보도자료를 1차 출처로 두겠습니다. 둘째, 모든 글은 AI 활용을 부추기는 글이 아니라, AI 활용이 확대되었을 때 조직이 감당해야 하는 책임과 증빙의 구조를 명확히 하는 글이 되게 하겠습니다.

농식품AI리스크관리라는 키워드는 아직 검색에서 강하지 않을 수 있습니다. 하지만 이 키워드를 강하게 만드는 방법은 단순히 관련 글을 많이 쓰는 것이 아니라, 현장이 실제로 겪는 리스크를 법규와 연결해 반복적으로 해결하는 것입니다. 이 연재는 그 작업을 위한 기록입니다.

출처 및 조회일

식품위생법, 법제처 국가법령정보센터. 법률정보센터
식품의 기준 및 규격, 법제처 국가법령정보센터 행정규칙. 법률정보센터
식품의 기준 및 규격 일부개정고시 관련 안내, 식품안전나라 정책공유창. 식품안전나라
식품 및 축산물 안전관리인증기준 일부개정고시(제2025-8호, 2025.02.18.), 식품의약품안전처. 식품의약품안전처+1
식약처, 스마트 해썹 확산을 위한 지원 강화(2025.04.10), 식품의약품안전처 보도자료 및 정책브리핑 전재. 식품의약품안전처+1 조회일 2025-12-28

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (AI리스크관리.규제관리 전문가)

AI 사용 가이드가 없는 조직은 처음에는 오히려 더 자유로워 보인다. 각자가 편한 도구를 쓰고, 빠르게 결과를 만들며, 업무 속도도 눈에 띄게 빨라진다.

문제는 이 자유가 정리되지 않은 상태로 오래 유지될 때부터 나타난다. AI 사용에 대한 공통 기준이 없으면 조직 안에서는 각자의 판단이 기준이 된다. 누군가는 조심스럽게 쓰고, 누군가는 거의 제한 없이 사용한다. 이 차이는 시간이 지날수록 커진다.

가장 먼저 드러나는 문제는 결과물의 일관성이 무너진다는 점이다. 같은 업무를 두고도 어떤 결과물은 AI 사용 흔적이 거의 없고, 어떤 결과물은 그대로 드러난다. 외부로 나가는 자료의 품질과 톤이 사람마다 달라지기 시작한다.

그 다음 단계에서는 책임의 경계가 흐려진다. AI를 어디까지 써도 되는지에 대한 기준이 없으니 문제가 발생했을 때 누가 잘못했는지 판단하기 어려워진다. 개인의 판단이었는지, 조직 차원의 묵인이었는지 구분이 되지 않는다.

AI 사용 가이드가 없는 조직에서는 관리자가 상황을 뒤늦게 알게 되는 경우가 많다. 이미 광고가 집행되었거나, 자료가 외부로 배포된 뒤에야 AI 사용 여부를 확인하게 된다. 이 시점에서는 선택지가 많지 않다.

또 하나의 공통적인 문제는 “지금까지 문제 없었으니 괜찮다”는 인식이다. 사고가 발생하지 않았다는 사실이 안전하다는 근거로 받아들여진다. 하지만 이는 리스크가 없다는 의미가 아니라 아직 드러나지 않았다는 의미에 가깝다.

AI 사용 가이드가 없는 조직은 문제가 생겼을 때 매번 같은 질문을 반복하게 된다. 이렇게 써도 되는지,
이번에는 괜찮은지, 다음에는 어떻게 해야 하는지에 대한 판단을 그때그때 새로 한다. 이 과정에서 불필요한 소모가 계속된다.

반대로 간단한 기준이라도 정리된 조직은 판단 속도가 빠르다. 외부로 나가는 결과물인지, 내부 참고용인지에 따라 확인 절차가 자연스럽게 갈린다. AI 사용 여부 자체가 문제의 출발점이 되지 않는다.

AI 사용 가이드는 모든 상황을 통제하기 위한 문서가 아니다. 오히려 현장에서 가장 자주 발생하는 상황을 기준으로 선만 그어주는 역할에 가깝다. 이 선이 없을 때 조직은 자유를 얻는 대신 불확실성을 떠안게 된다.

AI를 계속 사용하려면 이제는 개인의 판단에만 맡기는 단계에서 벗어나야 한다. 최소한의 사용 기준과 공통된 가이드가 있어야 리스크를 키우지 않고 업무를 이어갈 수 있다.

다음 글에서는 이 AI 사용 가이드가 왜 항상 사고가 난 뒤에야 만들어지는지, 그리고 사전에 정리하지 못하는 이유가 무엇인지에 대해 조금 더 깊이 살펴보려 한다.

와이에스엠경영컨설팅 윤AI세이프티랩 윤수만 소장 (AI리스크관리, 규제관리 전문가)

오늘도 전국 물류센터와 대형 마트 후방에서는 유통기한이라는 인쇄된 숫자 하나 때문에 아직 멀쩡해 보이는 신선식품들이 트럭째 버려지고 있습니다. 국내 농식품 유통 과정에서 발생하는 폐기율은 평균 15퍼센트에서 많게는 30퍼센트에 달하며 이로 인한 경제적 손실은 연간 수조 원에 이른다는 충격적인 통계가 있습니다. 이는 단순히 아까운 음식이 버려지는 환경 문제를 넘어 유통 기업의 순이익을 갉아먹는 가장 큰 요인 중 하나입니다.

지금까지 우리는 포장지에 적힌 날짜와 관리자의 경험적인 감에 의존해 재고를 관리해왔습니다. 불안한 마음에 안전 마진을 크게 잡아 멀쩡한 상품을 조기에 폐기하거나 반대로 괜찮아 보여서 출고했다가 매장에서 부패하여 클레임을 받는 악순환이 반복되었습니다. 온도 1도 차이에도 부패 속도가 확연히 달라지는 신선식품의 특성상 획일적인 유통기한 관리와 사람의 직관은 한계에 부딪힐 수밖에 없습니다. 이제는 막연한 경험이 아닌 확실한 데이터로 버려지는 돈을 잡아야 할 때입니다.

기존의 선입선출 방식은 먼저 들어온 상품을 무조건 먼저 내보내는 수동적인 관리였습니다. 반면 AI 기반 신선도 예측 시스템은 사물인터넷 센서가 수집한 온도와 습도 등 환경 데이터를 분석해 제품의 실제 부패 진행 상황을 과학적으로 예측합니다. 이를 통해 유통기한 날짜가 아닌 실제 신선도를 기준으로 가장 먼저 상할 것 같은 상품부터 출고하는 선부패선출이 가능해집니다. 또한 남은 신선도에 맞춰 최적의 할인율을 자동으로 책정하는 다이나믹 프라이싱을 통해 폐기 직전까지 매출을 만들어낼 수 있습니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤AI세이프티랩 윤수만 소장 (AI리스크관리, 농식품AI컨설턴트)

왜 지금, 화장품 기업은 AI를 가장 조심해서 써야 하는 산업이 되었는가

화장품 산업에서 AI 활용은 이미 시작되었다. 광고 문구 작성, 상세페이지 구성, 패키지 카피, 해외 수출용 제품 설명, 성분 설명 정리, 내부 보고서 작성까지 AI는 빠르게 실무로 들어왔다.

문제는 이 속도를 규제와 리스크 관리가 따라가지 못하고 있다는 점이다.

화장품 산업은 원래 규제가 많은 산업이다. 표시광고, 효능 표현, 성분 표기, 수입·수출 규정, 국가별 인증까지 어느 하나 가볍지 않다. 그런데 이 규제 산업에 AI가 결합되면서, 지금까지 존재하지 않던 새로운 유형의 리스크가 발생하고 있다.

이것을 나는 ‘화장품 AI 리스크’라고 정의한다.

화장품 AI 리스크의 본질

화장품 AI 리스크란 화장품 기업이 AI를 활용하는 과정에서 발생하는 법적, 규제적, 윤리적, 운영적 위험의 총합을 의미한다.

기존의 화장품 규제 리스크와 다른 점은 명확하다. 사람이 작성하던 문서를 AI가 대신 생성하면서 의도하지 않은 과장, 누락, 왜곡, 복제, 규정 위반이 동시에 발생한다는 점이다.

AI는 규제를 이해하지 않는다. AI는 식약처 기준을 책임지지 않는다. AI는 문제가 발생해도 책임을 지지 않는다. 그 책임은 전적으로 기업과 담당자에게 돌아온다.

지금 실제로 발생하고 있는 화장품 AI 리스크 유형

가장 흔한 리스크는 표시광고 영역이다. AI가 생성한 문구는 통계적으로 과장 표현을 포함할 가능성이 높다. 효능을 단정적으로 표현하거나, 의약적 오해를 유발하는 문장을 만들어낸다.

이 문구가 그대로 사용될 경우 표시광고법 위반, 행정처분, 판매 중지로 이어질 수 있다. 특히 온라인 상세페이지, SNS 광고, 수출용 브로셔에서 빈번하다.

두 번째는 성분·기능 설명 리스크다. AI는 일반적인 글로벌 데이터를 기반으로 문장을 생성한다. 그러나 국내 기준과 해외 기준은 다르고, 국가별로 허용·금지 성분과 표현 수위가 다르다.

AI가 생성한 성분 설명은 국내에서는 문제가 되지 않아도 해외에서는 통관 리스크로 직결될 수 있다.

세 번째는 저작권 리스크다. AI가 생성한 이미지, 문구, 콘텐츠는 출처가 불분명하거나 기존 콘텐츠와 유사할 가능성이 있다. 패키지 디자인, 브랜드 스토리, 마케팅 이미지에서 문제가 발생한다.

네 번째는 개인정보·기밀정보 리스크다. 직원이 무심코 AI에 입력한 고객 정보, 거래처 정보, 내부 기획 자료가 외부 서버로 전송되는 구조를 기업은 거의 인지하지 못하고 있다.

다섯 번째는 책임 소재의 불명확성이다. AI가 만든 결과물에 문제가 생겼을 때 누가 검토했고, 누가 승인했고, 누가 책임지는지 사내 기준이 없는 경우가 대부분이다.

이것이 바로 화장품 AI 리스크의 현실이다.

왜 이 리스크는 지금까지 관리되지 않았는가

이유는 단순하다. 화장품 규제 전문가는 AI를 깊이 알지 못하고, AI 컨설턴트는 화장품 규제를 깊이 알지 못한다.

그래서 이 문제는 법무, 마케팅, 품질, IT 어느 부서에서도 명확히 관리되지 않았다.

대형 컨설팅펌은 AI 전략이나 거버넌스 프레임워크는 제시하지만 화장품 표시광고 문구 하나하나를 검토해주지 않는다.

결국 중소·중견 화장품 기업은 AI를 쓰면서도 리스크를 방치하는 상태에 놓이게 된다.

화장품 AI 리스크 관리는 ‘AI를 쓰지 말자’가 아니다

많은 기업이 선택하는 잘못된 대응은 AI 사용을 제한하거나 금지하는 것이다.

그러나 AI는 이미 현장에 들어왔다. 막을 수 없고, 막아서도 안 된다.

정답은 AI를 안전하게 쓰는 기준을 만들고 규제에 맞게 활용하도록 코칭하는 것이다.

화장품 AI 리스크 관리는 AI 활용을 막는 일이 아니라 AI 활용을 산업 규제에 맞게 정렬시키는 작업이다.

화장품 AI 리스크 관리가 필요한 기업

AI로 광고 문구를 만들고 있는 기업
AI로 상세페이지나 패키지 카피를 작성하는 기업
AI로 수출용 자료를 번역·생성하는 기업
AI로 내부 보고서와 기획 문서를 만드는 기업
AI 활용에 대한 사내 기준이 없는 모든 화장품 기업

이 중 하나라도 해당된다면 이미 화장품 AI 리스크 환경 안에 들어와 있다.

나는 화장품 AI 리스크 관리 전문가로 이 문제를 다룬다

화장품 산업의 규제 구조를 이해하고 AI 활용 방식과 위험 구조를 동시에 설명할 수 있는 전문가는 많지 않다.

나는 화장품 산업 현장에서 축적된 규제 이해를 기반으로 AI 활용 과정에서 발생하는 리스크를 구조적으로 분석하고 기업이 실제로 적용 가능한 기준과 가이드를 제공한다.

화장품 AI 리스크는 앞으로 더 커질 것이다. 지금 이 문제를 정의하고 관리하지 않는 기업은
가장 먼저 규제 리스크를 맞이하게 될 가능성이 높다.

화장품 AI 리스크는 이미 시작되었다. 그리고 이 영역은 이제 전문적으로 관리되어야 한다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장 (화장품AI리스크관리 전문가)

 AI가 업무 도구로 자리 잡으면서 많은 조직에서 자연스럽게 이런 선택을 한다. 실무자가 더 잘 알 것이라는 이유로 AI 사용을 직원에게 맡긴다.

문제는 이 판단 자체가 아니라 그 이후에 아무런 기준도 남기지 않는 경우다. 어떤 도구를 써도 되는지,
어디까지 활용해도 되는지, 결과물을 어떻게 관리해야 하는지에 대한 정리가 없는 상태에서 사용이 시작된다.

이때 가장 위험한 순간은 직원이 ‘개인 계정’으로 AI를 사용하는 상황이다. 업무를 빠르게 처리하기 위 개인적으로 사용하던 AI 계정을 그대로 활용하고, 그 결과물이 회사의 산출물로 이어진다.
이 과정에서 조직은 어떤 데이터가 입력되었는지, 어디까지 외부로 전달되었는지를 파악하기 어렵다.

또 다른 위험은 성과 중심의 업무 환경에서 발생한다. 결과만 좋으면 과정은 묻지 않는 분위기에서는 AI 사용이 더 과감해진다. 문구를 그대로 쓰거나, 이미지를 그대로 활용하거나, 출처와 생성 과정을 확인하지 않는 일이 반복된다. 문제가 발생하지 않았다는 이유로 이 방식은 관행처럼 굳어진다.

이런 상황에서 사고는 항상 같은 방식으로 드러난다. 외부에서 문제를 제기하거나, 플랫폼 정책 위반으로 콘텐츠가 제한되거나, 광고 심사 과정에서 걸러진다. 그제서야 조직은 AI 사용 여부를 확인하기 시작한다.

직원에게 AI 사용을 맡겼을 때 또 하나 놓치기 쉬운 부분은 책임의 주체가 불분명해진다는 점이다.
직원은 업무 지시에 따라 사용했을 뿐이라고 말하고, 조직은 내부 기준이 없었다는 사실을 뒤늦게 인식한다. 결과적으로 책임은 조직 전체로 돌아온다.

AI 리스크는 의도적인 위반보다 이렇게 무심코 이루어진 사용에서 더 자주 발생한다. 규정을 어기려는 의도가 아니라 편의와 속도를 우선한 선택이 문제를 키운다.

그래서 AI를 직원에게 맡길수록 더 많은 통제가 필요한 것이 아니라 더 명확한 기준이 필요하다. 무엇을 해도 되는지보다 무엇을 하면 안 되는지를 분명히 정리해 두는 것이 중요하다.

AI를 쓰지 말라고 지시하는 것은 현실적인 해결책이 아니다. 대신 어떤 경우에는 사용을 멈춰야 하고, 어떤 경우에는 확인 절차가 필요하며, 어떤 결과물은 외부로 내보내기 전에 점검해야 하는지를 정리해야 한다.

AI를 직원에게 맡기는 순간, 리스크는 기술의 문제가 아니라 관리의 문제로 바뀐다. 그리고 이 관리의 공백이 가장 자주 사고로 이어진다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 (AI리스크관리.규제관리 전문가)

식품 제조 기업에게 가장 치명적인 악몽은 무엇일까요. 아마도 자사 제품에서 벌레나 플라스틱 조각 같은 이물질이 나왔다는 소비자의 신고 전화 한 통일 것입니다. 수십 년간 쌓아온 브랜드의 신뢰가 단 한 번의 실수로 무너져 내리는 순간입니다.

오늘도 전국의 수많은 식품 공장에서는 컨베이어 벨트 위를 빠르게 지나가는 제품들을 뚫어져라 바라보며 육안 검사를 수행하는 작업자들이 있습니다. 하지만 사람은 기계가 아닙니다. 8시간 넘게 이어지는 고된 작업 속에서 집중력은 흐트러지기 마련이고 피로가 누적될수록 아주 작은 불량을 놓칠 확률은 점점 높아집니다.

더 큰 문제는 눈에 보이지 않는 위협입니다. 기존의 금속 검출기로는 걸러낼 수 없는 플라스틱, 유리, 돌 같은 비금속성 이물질이나 과일 내부에 숨겨진 멍이나 썩음은 베테랑 작업자의 눈으로도 찾아내기가 불가능에 가깝습니다. 결국 운에 맡긴 채 제품을 출하하고 불안에 떨 수밖에 없는 것이 현실입니다.

소비자의 눈높이는 날이 갈수록 높아지고 있으며 이제 완벽한 품질 관리는 선택이 아닌 생존의 문제입니다. 사람의 감과 경험에 의존하던 기존 방식에서 벗어나 데이터에 기반한 확실한 대안이 필요한 시점입니다.

오늘은 식품 안전의 최전선에서 사람의 눈을 대신해 365일 24시간 한 치의 오차도 없이 품질을 지켜내는 AI 비전 검사 기술이 기존 방식과 비교해 데이터로 얼마나 압도적인 차이를 증명해내는지 구체적으로 보여드리고자 합니다.

AI를 사용했다고 해서 모든 경우가 문제가 되는 것은 아니다. 현장에서 보면 같은 도구를 쓰고도 아무 일 없이 넘어가는 경우가 있고, 반대로 예상치 못한 문제로 이어지는 경우도 있다.

차이는 생각보다 단순한 곳에서 발생한다. AI를 어떤 목적으로 사용했는지, 그리고 그 결과물이 어디까지 활용되었는지에 따라 리스크의 성격이 완전히 달라진다.

가장 흔한 오해 중 하나는 AI를 ‘참고용으로만 썼다’는 인식이다. 아이디어를 정리하거나 초안을 만드는 과정에서 AI를 활용했다는 이유로 문제가 없을 것이라고 판단하는 경우가 많다. 하지만 그 결과물이 외부로 공개되는 순간, 상황은 달라진다.

AI로 작성한 문구가 광고나 홍보물로 사용되었는지, 단순 내부 자료로 머물렀는지는 리스크 판단의 출발점이 된다. 같은 문장이라도 외부로 나갔는지 여부에 따라 책임의 범위와 기준이 완전히 달라진다.

이미지나 디자인 역시 마찬가지다. AI가 만든 이미지를 아이디어 참고 자료로 활용하는 것은 대체로 큰 문제가 되지 않는다. 하지만 그 이미지를 그대로 제품 이미지나 마케팅 자료로 사용하는 순간, 저작권과 출처, 책임 문제가 함께 따라온다.

이 지점에서 많은 조직이 혼란을 겪는다. AI가 만들었기 때문에 누군가의 권리를 침해한 것이 아니라고 생각하거나, 출처가 없으니 오히려 안전하다고 오해하는 경우도 있다.
그러나 실제로 문제가 되는 것은 AI가 만들었느냐가 아니라 그 결과물을 어떻게 사용했느냐다.

또 하나 중요한 차이는 누가 AI를 사용했느냐에 있다. 대표가 직접 사용하는 경우와 직원이 업무 과정에서 사용하는 경우는 관리 방식이 전혀 다르다.
특히 직원 개인 계정으로 AI를 사용해 업무 결과물을 만드는 상황에서는 조직 차원의 통제가 거의 이루어지지 않는다.

이렇게 관리되지 않은 사용은 문제가 발생했을 때 책임 소재를 더 복잡하게 만든다. 의도하지 않았다는설명이나 관행적으로 해왔다는 주장은 리스크를 줄여주지 않는다.

결국 AI 사용이 문제가 되는지 아닌지는 도구의 문제가 아니라 사용 환경과 기준의 문제로 귀결된다.
어디까지는 허용하고 어디부터는 제한해야 하는지에 대한 공통된 인식이 없으면 현장은 각자의 판단으로 움직이게 된다.

AI 리스크 관리는 모든 사용을 통제하자는 이야기가 아니다. 오히려 가장 많이 사용되는 영역부터 선명한 기준을 세우는 작업에 가깝다. 광고, 홍보, 이미지, 문서처럼 외부로 나갈 가능성이 높은 결과물부터
정리하지 않으면 안 된다.

같은 AI를 써도 어떤 조직은 문제없이 지나가고, 어떤 조직은 리스크를 키우는 이유는 여기에 있다.
기술의 차이가 아니라 기준의 유무가 결과를 갈라놓는다.

다음 글에서는 이 기준이 없는 상태에서 AI를 직원에게 맡겼을 때 어떤 문제가 반복적으로 발생하는지,
조금 더 현실적인 사례를 중심으로 이야기해 보려 한다.

와이에스엠경영컨설팅 윤AI세이프티랩 윤수만 소장 (AI리스크.규제관리 코치)