식품 박람회나 마트에 가보면 하루가 다르게 새로운 제품들이 쏟아져 나오는 것을 볼 수 있습니다. 하지만 안타깝게도 그중 상당수는 소리 소문 없이 사라집니다. 단순히 맛이 없어서가 아닙니다. 변화하는 소비자의 라이프스타일과 니즈를 제품에 담아내지 못했기 때문입니다. 과거에는 공장에서 잘 만든 제품을 어떻게 팔 것인가를 고민하는 프로덕트 아웃 방식이 통했다면 지금은 시장이 원하는 것이 무엇인지 분석한 뒤에 제품을 만드는 마켓 인 전략만이 유효합니다.

최근 식품 시장을 관통하는 가장 큰 트렌드는 가정간편식(HMR)과 밀키트의 일상화입니다. 1인 가구의 증가와 조리의 번거로움을 피하려는 성향은 단순히 간편함을 넘어 제대로 된 한 끼를 원하고 있습니다. 여기서 중요한 기획 포인트는 R&D 기술을 통해 집밥의 퀄리티를 구현하는 것입니다. 예를 들어 지역의 유명한 국밥을 제품화한다고 가정해 봅시다. 단순히 국물을 얼려서 파는 냉동 방식은 유통 기한은 길지만 소비자의 냉동실 공간을 차지한다는 단점이 있습니다. 반면 상온 유통이 가능한 레토르트 기술을 적용하면 보관 편의성이 획기적으로 높아져 편의점이나 해외 수출까지 판로가 확장됩니다.

실제로 전남의 한 김치 제조업체는 이러한 R&D의 중요성을 간파하고 성공을 거두었습니다. 일반적인 김치는 발효 가스로 인해 유통 중 포장이 터지거나 맛이 변하기 쉽습니다. 이 업체는 가스 흡수제를 포장재 내부에 부착하고 특정 유산균을 활용하여 발효 속도를 조절하는 기술을 개발했습니다. 그 결과 캔 김치 형태로 제품을 출시하여 여행객과 캠핑족의 필수 아이템으로 자리 잡았고 냄새 없는 김치라는 콘셉트로 해외 시장까지 진출했습니다. 이는 전통 식품에 포장 공학이라는 기술을 접목하여 새로운 시장을 창출한 대표적인 사례입니다.

또한 가치 소비 트렌드에 발맞춘 대체 식품 개발도 놓쳐서는 안 될 분야입니다. 비건이나 저당 그리고 고단백 제품은 더 이상 소수만을 위한 시장이 아닙니다. 건강과 환경을 생각하는 일반 소비자들도 식물성 단백질 제품을 찾습니다. 콩을 활용한 대체육 개발 시 가장 큰 난제는 콩 특유의 비린내와 퍽퍽한 식감입니다. 이를 해결하기 위해 압출 성형 기술과 천연 향미 소재를 배합하는 R&D 과정은 필수적입니다. 단순히 고기를 흉내 내는 것이 아니라 그 자체로 맛있는 식물성 요리를 제안하는 기획력이 필요합니다.

제품 기획 단계에서 공무원이나 기업 지원 담당자들이 주목해야 할 부분은 표준화입니다. 손맛에 의존하는 제조 방식은 대량 생산과 품질 유지에 치명적입니다. 할머니의 손맛을 염도계와 당도계 그리고 pH 측정기를 통해 데이터로 수치화하고 이를 공정 레시피로 변환하는 과정이 선행되어야 합니다. 로컬푸드 가공 센터나 농업기술센터가 지역 농가들에게 제공해야 할 핵심 지원도 바로 이 레시피의 표준화와 공정 설정 컨설팅입니다. 맛의 표준화가 이루어져야 비로소 학교 급식이나 대형 유통 채널에 납품할 수 있는 자격이 주어집니다.

비즈니스 모델 측면에서는 자체 브랜드(PB)와 주문자 상표 부착 생산(OEM) 사이의 전략적 선택이 중요합니다. 초기 제조 시설을 갖춘 업체라면 대형 유통사나 유명 브랜드의 제품을 대신 생산해 주는 OEM이나 제조업자가 개발까지 주도하는 ODM 방식으로 안정적인 매출 기반을 다지는 것이 좋습니다. 까다로운 대기업의 품질 기준을 맞추며 제조 노하우를 쌓은 뒤 그 수익을 바탕으로 우리만의 철학을 담은 자사 브랜드를 론칭하는 단계적 성장 전략이 리스크를 줄이는 길입니다.

결국 성공하는 가공식품은 책상 머리가 아닌 데이터와 현장에서 나옵니다. 타겟 고객층이 20대 여성인지 50대 중장년층인지에 따라 포장 디자인의 폰트 크기부터 맛의 강도까지 달라져야 합니다. 우리 지역의 특산물을 활용하되 소비자가 지금 이 순간 가장 필요로 하는 형태 즉 뜯어서 바로 먹을 수 있는 컵 과일이나 전자레인지에 데우기만 하면 되는 덮밥 소스 등으로 가공하는 유연한 사고가 필요합니다.

기술로 완성도를 높이고 기획으로 소비자의 마음을 읽는 것 그것이 바로 대기업 틈바구니에서 우리 농식품 기업이 살아남는 R&D의 비밀입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만

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)

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)