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)

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)

요즘 뷰티 업계에서 생성형 AI의 도입 속도가 무서울 정도로 빠르다. 신제품 콘셉트 기획부터 상세페이지 카피 작성, 심지어 고객 응대 스크립트까지 AI가 못 하는 게 없어 보인다. 업무 효율이 10배 늘었다며 환호하는 마케터들도 많다. 하지만 그 화려한 효율 뒤에는 언제 터질지 모르는 시한폭탄이 숨겨져 있다. 바로 화장품법 위반이라는 법적 리스크다.

챗GPT나 클로드 같은 거대언어모델은 기본적으로 방대한 인터넷 데이터를 학습하여 확률적으로 가장 그럴듯한 답변을 내놓는다. 문제는 이 모델들이 대한민국 화장품법이라는 특수하고 엄격한 규제를 전혀 이해하지 못한다는 점이다. AI는 그저 문맥상 자연스럽고 소비자가 혹할 만한 자극적인 단어를 조합해 내놓는 데 최적화되어 있을 뿐이다.

실제로 AI에게 트러블 케어 제품의 홍보 문구를 부탁해보면 문제가 명확히 드러난다. AI는 십중팔구 피부 재생, 염증 치료, 아토피 완화, 흉터 제거 같은 표현을 쏟아낸다. 마케터 입장에서는 소비자를 설득하기에 더할 나위 없이 매력적인 단어들이다. 하지만 업계 종사자라면 알다시피 이는 모두 화장품법상 의약품으로 오인할 우려가 있어 사용이 금지된 표현들이다. AI는 문장을 잘 쓰는 능력만 있을 뿐, 그 문장이 법적으로 안전한지 판단할 능력은 없다.

만약 실무자가 AI가 써준 문구를 검수 없이 그대로 상세페이지나 SNS 광고에 올린다면 어떻게 될까. 식약처 모니터링에 적발될 경우 해당 품목 광고 업무 정지 처분은 물론이고 사안이 중대하면 영업 정지까지 당할 수 있다. 단순히 문구 몇 줄 편하게 쓰려다가 브랜드의 이미지 추락과 막대한 금전적 손실을 입게 되는 것이다. 이는 기술의 문제가 아니라 관리와 감독의 부재가 낳은 인재다.

또한 최근 주목받는 가상 인플루언서 모델 활용도 주의가 필요하다. 생성형 AI로 만든 가상 모델이 잡티 하나 없는 매끈한 피부를 보여주며 이 화장품을 쓰고 피부가 좋아졌다고 말하는 것은 표시광고법상 소비자 기만행위에 해당할 소지가 매우 높다. 실제로 존재하지 않는 피부 결과 효능을 마치 사실인 것처럼 표현했기 때문이다. 이미 규제 당국은 AI를 활용한 허위 과장 광고에 대한 가이드라인을 강화하려는 움직임을 보이고 있다.

결국 AI는 훌륭한 도구지만 브레이크 없는 스포츠카와 같다. 속도를 즐기되 사고가 나지 않으려면 운전자가 도로 교통법을 완벽히 숙지하고 언제든 브레이크를 밟을 준비가 되어 있어야 한다. 화장품 산업의 도메인 지식과 AI 기술의 한계를 동시에 꿰뚫어 보는 리스크 매니지먼트 역량이 그 어느 때보다 필요한 시점이다. 단순히 AI를 잘 쓰는 것을 넘어 안전하게 쓰는 기업만이 다가올 규제의 파도 속에서도 살아남을 것이다.

와이에스엠경영컨설팅 윤AI세이프티랩 윤수만 소장

AI 이야기를 하면 대부분 기술부터 떠올린다. 어떤 모델을 써야 하는지, 얼마나 성능이 좋은지, 업무 속도가 얼마나 빨라지는지가 먼저 언급된다.

그런데 현장에서 실제로 문제가 되는 지점은 기술 그 자체가 아닌 경우가 훨씬 많다.
AI를 도입하지 못해서 생기는 문제보다 AI를 이미 쓰고 있는데 기준이 없어서 생기는 문제가 더 크다.

많은 기업과 1인사업자가 AI를 ‘보조 도구’ 정도로 인식하며 사용을 시작한다. 문서 작성, 광고 문구, 이미지 제작, 자료 정리 같은 작업에 부담 없이 투입된다.
문제는 이 과정에서 누가 책임을 지는지, 어디까지 허용되는지에 대한 정리가 거의 이루어지지 않는다는 점이다.

AI를 썼다는 이유만으로 모든 문제가 발생하는 것은 아니다.
같은 AI를 사용해도 문제가 되는 경우와 그렇지 않은 경우는 분명히 갈린다.
차이는 기술이 아니라 사용 방식에 있다.

예를 들어 AI로 작성한 문구를 내부 참고 자료로 쓰는 것과 외부 광고나 홍보물로 사용하는 것은 전혀 다른 문제다. AI가 만든 이미지를 아이디어 스케치로 활용하는 것과 제품 패키지나 상세페이지에 그대로 사용하는 것도 마찬가지다. 이 구분이 명확하지 않으면 문제가 될 수 있는 사용과 그렇지 않은 사용이 현장에서 뒤섞이게 된다.

AI 리스크가 눈에 띄지 않는 이유도 여기에 있다. 처음부터 사고로 드러나지 않기 때문이다. 문제는 대부분 누군가 문제를 제기하거나, 외부에서 지적을 받거나, 이미 결과물이 나간 뒤에야 표면으로 올라온다. 그때는 이미 되돌리기 어렵다.

그래서 AI 리스크는 사후 대응보다 사전 정리가 훨씬 중요하다. 하지만 많은 조직에서는 이 정리 작업이 계속 뒤로 밀린다. 지금 당장 급한 일은 아니라고 판단되기 때문이다.

AI 리스크 관리는 AI를 막기 위한 작업이 아니다. 오히려 계속 쓰기 위해 필요한 최소한의 기준을 만드는 일에 가깝다. 어디까지는 괜찮고, 어디서부터는 조심해야 하는지 현실적인 선을 긋는 작업이다.

앞으로  AI를 사용하는 과정에서 사람들이 가장 많이 헷갈려 하는 지점, 그리고 그 혼선이 어떻게 리스크로 이어지는지를 하나씩 짚어보려 한다.

첫 번째로 짚고 싶은 결론은 분명하다. 요즘 기업들이 AI를 쓰면서 가장 먼저 부딪히는 문제는 기술의 한계가 아니라 기준 없는 사용에서 비롯된 관리의 공백이다.

다음 글에서는 같은 AI 사용인데 왜 어떤 경우는 문제가 되고 어떤 경우는 아무 일도 없었는지, 그 차이가 어디에서 생기는지를 조금 더 구체적으로 살펴보려 한다.

와이에스엠경영컨설팅 윤AI세이프티랩 윤수만 소장

2022년 챗GPT의 등장 이후 불과 3년, 인공지능은 우리의 일상과 비즈니스 환경을 빠르게 재편하고 있습니다. 단순한 기술 트렌드를 넘어 산업 전반의 근본적인 변화를 이끄는 핵심 동력으로 자리잡은 AI 시장. 2025년 현재, AI 시장은 어떤 모습을 하고 있으며, 어디로 향하고 있을까요? 최신 데이터와 트렌드를 바탕으로 AI 시장의 현주소와 미래를 살펴봅니다.

1. 폭발적으로 성장하는 AI 시장 규모

글로벌 시장의 급성장

AI 시장의 성장세는 그야말로 폭발적입니다. 가트너에 따르면 세계 AI 시장 규모는 2024년 2천334억 달러에서 2032년 1조 7천716억 달러로 연평균 29.2% 성장할 것으로 전망됩니다.

생성형 AI 시장만 봐도 성장세가 놀랍습니다. 2020년 당시 10억에서 20억 달러 수준에 불과했던 생성형 AI 시장은 챗GPT를 기점으로 폭발적으로 성장하면서 2025년에는 약 713억 달러에 도달한 것으로 추정됩니다. 또한 블룸버그 인텔리전스는 2032년 시장 규모가 9200억에서 1조 달러에 달할 것으로 내다봤습니다.

국내 시장의 성장

한국도 글로벌 트렌드와 함께 빠르게 성장하고 있습니다. 2025년 한국의 AI 시장 규모는 전년 대비 12.1% 성장한 3조 4,385억 원에 이를 것으로 추산되고 있으며, 연평균 성장률 14.3%를 기록하며 2027년 4조 4,636억 원 규모에 이를 것으로 전망됩니다.

2. 2025년 AI 시장을 이끄는 핵심 트렌드

멀티모달 AI: 인간처럼 보고 듣고 이해하는 AI

2025년 AI 시장의 가장 큰 변화는 멀티모달 기술의 본격화입니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 처리하고 통합할 수 있는 멀티모달 AI 에이전트가 주류로 자리잡고 있습니다.

구글의 제미나이 2.0, 오픈AI의 GPT-4V 등 주요 AI 모델들이 멀티모달 기능을 강화하면서, AI는 단순히 텍스트를 이해하는 수준을 넘어 이미지를 분석하고, 음성을 인식하며, 영상을 해석하는 종합적인 능력을 갖추게 되었습니다.

AI 에이전트: 생각하고 행동하는 자율 AI

에이전트 AI는 사용자의 목표를 이해하고 독립적으로 작업을 수행하며 결과를 도출하는 자율적인 시스템입니다. 기존의 챗봇이 질문에 답변하는 수동적 역할에 그쳤다면, AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 실행합니다.

구글 클라우드는 2025년 AI 비즈니스 트렌드 보고서에서 멀티모달 AI, AI 에이전트, AI 보조 검색, AI 기반 소비자 경험, AI를 통한 보안 강화 등을 주요 트렌드로 제시했습니다.

대표적인 사례로는 구글의 프로젝트 마리너, 오픈AI의 오퍼레이터, 앤트로픽의 컴퓨터 유즈 등이 있습니다. 이들은 사용자 대신 웹사이트를 방문하고, 물건을 주문하며, 복잡한 업무를 자동으로 처리합니다.

도메인 특화 AI: 산업별 맞춤형 솔루션

2025년 AI 시장은 맞춤형 특화 AI라는 새로운 과제에 직면할 전망입니다. 하나의 AI로 모든 것을 해결하려는 기존의 시도들이 한계에 부딪히면서, 각 산업과 기업의 고유한 특성에 맞는 솔루션을 찾는 여정이 본격화되고 있습니다.

의료, 금융, 교육과 같은 특정 산업에 맞춤화된 슈퍼 에이전트가 등장하고 있으며, 도메인별 워크플로우와 규정 준수 요구 사항에 대한 사전 구축된 이해를 갖추고 있습니다.

RAG 기술: 최신 정보로 무장한 AI

검색 증강 생성 기술은 AI의 실시간성과 정확성을 크게 향상시킵니다. 셀렉트스타는 RAG가 AI 모델의 가치를 극대화하는 핵심 기술로 부상하고 있다며, 이를 통해 AI 서비스가 실시간성을 갖추게 된다고 강조했습니다.

3. 산업별 AI 활용 현황

교육: 개인화된 학습의 시대

Khan Academy의 AI 튜터 Khanmigo는 현재 140만 명의 사용자를 확보했으며, 당초 2025년 목표였던 100만 명을 40% 초과 달성했습니다. AI 기반 맞춤형 학습이 본격화되면서 교육 방식의 근본적인 변화가 시작되고 있습니다.

헬스케어: 의료 혁신의 중심

의료 AI 시장이 2034년 1,649억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 웨어러블 연동 AI 코치가 운동과 식단까지 개인 맞춤 제안을 제공합니다.

제조업: 자동화와 효율성 극대화

산업 혁신 분야에서는 농업용 AI 디바이스 시장이 2030년 950억 달러에 달할 것으로 관측됩니다. 고령화와 인력 부족 문제를 AI와 로봇 기술로 해결하려는 시도가 본격화되고 있습니다.

4. 주요 기업들의 전략

미국 빅테크의 주도권

현재 시장을 주도하고 있는 것은 미국 빅테크 기업들과 고성장 AI 스타트업들입니다. 오픈AI는 챗GPT를 통해 개인 사용자 시장의 폭발적 확산을 견인했으며, 마이크로소프트와의 제휴를 통해 오피스 제품군과 검색 엔진 등에 생성형 AI를 본격 통합했습니다.

구글 역시 자사 LLM인 제미나이 시리즈를 출시하며 기업용 클라우드 서비스와 연계한 AI 활용 확대 전략을 추진 중입니다.

신흥 강자들의 부상

앤트로픽은 안전성과 윤리성을 중시한 고성능 LLM 클로드 시리즈를 전개하며 특히 엔터프라이즈 시장에서 점유율을 확대하고 있습니다.

한국 기업의 경쟁력

한국은 세계 6위 수준의 AI 경쟁력을 갖추고 있으며, 인프라, 개발, 정부정책, 규모 지수에서 우수한 평가를 받고 있습니다.

한국 기업이 보유한 1순위 인공지능 기술 분야는 시각지능이 30.1%로 가장 높았으며, 추론과 지식 표현이 25.1%, 언어지능이 12.8% 순으로 높았습니다.

5. AI 시장의 도전과제

규제와 윤리

EU의 AI법과 미국의 행정명령 14110호 등 각국의 AI 규제가 강화되고 있어, 기업들의 대응이 필요한 상황입니다.

에너지와 환경 문제

AI 모델 학습에 소요되는 막대한 전력 소비는 환경적 지속가능성 측면에서 중요한 과제입니다. AI 에이전트 같은 복잡하고 고성능의 AI 모델과 서비스를 개발하고, 효율적으로 운영하기 위해서는 하드웨어의 뒷받침도 중요합니다.

인재 양성

AI 기술의 빠른 발전에 비해 관련 인재 양성은 부족한 상황입니다. 기업들은 AI 활용 능력 부족을 주요 과제로 지적하고 있으며, 체계적인 교육과 훈련 프로그램의 필요성이 커지고 있습니다.

6. 미래 전망: AI 시장의 향후 방향

실용성의 시대로

2025년은 AI가 진정한 의미의 기업 가치를 창출하는 전환점이 될 것으로 보입니다. 특히 생성형 AI 기술은 이제 단순한 기술적 잠재력 입증을 넘어, 실제 비즈니스 현장의 구체적인 문제를 해결하는 도구로 진화하고 있습니다.

산업 전반의 AI 통합

가트너는 AI 에이전트가 사람의 지시 없이 기업 업무를 수행하는 주요 기술 트렌드로 자리잡을 것으로 예측했습니다. 2028년까지 기업 일상 업무의 15% 이상이 AI 에이전트에 의해 자율적으로 처리될 것으로 전망됩니다.

새로운 비즈니스 모델의 창출

AI는 단순히 기존 업무를 효율화하는 것을 넘어, 완전히 새로운 비즈니스 모델과 서비스를 창출하고 있습니다. AI 기반의 개인화 서비스, 자동화 플랫폼, 데이터 분석 솔루션 등이 새로운 시장을 형성하고 있습니다.

맺으며

AI 시장은 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 산업과 사회 전반을 재편하는 거대한 변화의 물결이 되었습니다. AI는 단순 기술 진화를 넘어, 산업과 정책, 사회 전반을 재편하는 구조적 전환기에 진입했습니다.

폭발적인 시장 성장, 멀티모달과 AI 에이전트로 대표되는 기술 진화, 산업별 특화 솔루션의 등장, 그리고 규제와 윤리 문제까지. AI 시장은 기회와 도전이 공존하는 복잡한 생태계를 형성하고 있습니다.

2025년 AI 시장의 핵심 경쟁력은 가장 앞선 기술이 아닌 가장 현명한 접근에서 나올 것으로 시장은 예측합니다. 기술 그 자체보다는 그 기술을 어떻게 활용하여 실질적인 가치를 창출할 것인가가 성공의 열쇠가 될 것입니다.

AI 혁명은 이제 시작에 불과합니다. 앞으로 펼쳐질 변화의 속도와 규모는 우리의 상상을 훨씬 뛰어넘을 것입니다. 중요한 것은 이러한 변화에 능동적으로 대응하고, AI가 가져올 새로운 기회를 선제적으로 포착하는 것입니다.

와이에스엠경영컨설팅 윤수만 소장