2020년도를 전후로 하여 IT기술의 활용이 기업 경쟁력의 핵심적인 요인중 하나가 되었다고 생각합니다. 그 결과, DX(디지털 트랜스포메이션) 열품이 불게 되었고 많은 기업들이 지속적으로 투자와 개선을 진행하고 있습니다. 또한 생성형 AI가 등장한 이후 AI가 주요한 테마가 되면서 AI-Driven-Transformation이 가속화되고 있다고 보입니다.
이러한 경향은 업종을 가리지 않고 공통적으로 보이는 트렌드라고 생각하는데요. 눈에 띄는 몇 가지 업종(금융, 뷰티, 철강, 화학, 조선, 건설)에 대해서, 생성형 AI를 포함한 IT기술의 활용사례를 조사해 보았습니다. 업종별 AI 활용 트렌드, 또는 디지털 트랜스포메이션 트렌드라고 할 수 있을 것 같은데요. 아래 본문을 통해서 말씀드리도록 하겠습니다.
1. 금융산업
금융 산업은 디지털 트랜스포메이션, AI 도입 등에 가장 적극적인 업종입니다. 2025년 역시도 지속적인 투자를 보일 것으로 예상되고 있으며, 특히나 은행들은 AI 분야에 집중적인 투자를 하는 분위기입니다.
신한은행은 AI브랜치, AI투자메이트, AI은행원 등 AI 서비스를, 기업은행은 IBK BOX, 미래성장모형 등의 AI 기반 콘텐츠 등을 'CES 2025'에서 공개하기도 했습니다.
또한 국내 은행들은 디지털 및 AI 역량이 핵심 경쟁력이 될 것이라고 판단하고, 디지털 혁신에 역량을 집중하고 있습니다. 이를 위해 기업 내부적으로도 관련 조직들을 정비/확대하는 등의 움직임을 보이며 총력을 기울이고 있는 상황입니다.
- 우리은행은 신사업과 신기술 조직을 통합한 '신사업제휴플랫폼부', 데이터 활용을 극대화하기 위한 '빅데이터플랫폼부'를 신설했습니다.
- 하나은행은 기존에 편제되어 있던 AI와 디지털 관련 부서들을 '디지털혁신그룹'으로 통합하며, 디지털 전략 기능 및 신사업 추진에 대한 컨트롤 타워 역할을 부여했습니다.
- KB국민은행은 디지털플랫폼, 인공지능, 데이터 등의 전 영역을 컨트롤하기 위해 '디지털혁신부'를 신설했으며, AI의 비즈니스 적용을 추진하는 금융 AI센터는 2개로 확대하는 모습을 보여주었습니다.
핀테크(FinTech)의 등장 이후 금융과 IT 산업의 경계가 사라지고 있습니다. 토스, 카카오뱅크 등 IT기반의 사업자들이 시장 점유율을 높여감에 따라서 전통적인 금융사업자들은 디지털 전환에 사활을 걸고 있는 상황입니다. 이러한 이유로 금융사업자들은, 디지털 전환에 성공하기 위해서는 정부의 규제 완화가 뒷받침되어야 한다고 목소리를 높이고 있습니다.
2. 뷰티산업
K-뷰티가 글로벌 시장을 확대해 나가고 있습니다. 여러 가지 원동력이 있겠지만, 그중 한 가지로 IT기술을 접목한 '뷰티테크'를 꼽을 수가 있는데요.
시장조사 업체인 Statista의 조사결과에 따르면, 글로벌 뷰티테크 시장의 규모는 2024년 85억 6천만 달러 2029년에는 108억 7천만 달러(약 15조 8천억 원) 수준으로 성장할 것이라고 예측하고 있습니다. 또한 시장성장에 따라 많은 기업들이 뷰티테크에 투자할 것이라고도 예상되고 있습니다.
국내 화장품 기업들도 마찬가지입니다. 최근에는 뷰티 디바이스나 AI기술을 접목한 뷰티 테크에 주력하여 투자를 진행하고, 그 결과물들을 하나씩 선보이는 추세를 확인할 수 있습니다.
- 아모레퍼시픽은 'CES 2025'에서 공개한 '워너-뷰티 AI'로, 혁신상을 수상하며 주목을 받았습니다. '워너-뷰티 AI'는 생성형 AI를 활용해서 사용자의 피부색, 얼굴 비율 및 형태 등을 분석하여, 사용자에게 적합한 메이크업 방법을 추천하는 서비스입니다.
- LG생활건강은 지난 2023년 말 생성형 AI를 활용해 타투 도안을 만들고, 이를 신체에 그려내는 포터블 프린트인 '임프린트'를 공개한 바 있습니다. 이처럼 일찍부터 뷰티테크에 참여하고 있던 LG생활건강은, 뷰티테크 스타트업을 발굴 및 육성하기 위한 투자 펀드를 설립하는 등 적극적인 투자 의지를 보이고 있습니다.
- 한국콜마는 처음으로 참여했던 'CES 2025'에서 AI 기반의 초개인화 피부 케어 플랫폼인 '카이옴'을 공개했습니다. 이는 AI 기반으로 사용자 피부의 미생물군유전체 생태계를 분석하여 맞춤형 피부 케어 솔루션을 제공하는 플랫폼입니다.
3. 철강산업
소비자 입장에서는 쉽게 체감할 수 없지만, 2차 산업군에서도 지속적으로 디지털 트랜스포메이션을 추진해 왔습니다. 또한 최근에는 AI 도입도 적극적으로 진행하며 스마트팩토리로의 변신을 완성해가고 있는 상황입니다. 철강산업 분야에서는 포스코, 동국제강, 현대제철 등이 선도적인 움직임을 보여주고 있습니다.
- 포스코는 업계 최초로 생산 공정에 AI 시스템을 도입한 '스마트 용광로'를 가동하고 있습니다. 스마트 용광로는 연료 및 원료의 성분, 용광로 상태를 바탕으로 조업 결과를 예측하여 조업 조건을 자동으로 제어하는 시스템입니다.
뿐만 아니라, AI와 IoT 등 디지털 기술을 적극적으로 활용하고 있는데요. 이동로봇 통합관제시스템을 통한 무인설비 점검, 스마트 안전 솔루션 개발, 자동화된 창고 시스템을 활용한 물류 최적화, 디지털 트윈 기술을 활용한 생산 효율화 등 다양한 업무 부문에서 IT 기술을 활용하여 생산성을 향상하고 있습니다. - 동국제강은 디지털 전환을 적극적으로 추진하는 기조를 꾸준히 이어가고 있습니다. 이미 지난 2018년 스마트팩토리 구축을 위한 위원회를 설립했었고, 벤처캐피털을 조성하여 AI 및 IT 분야에 적극적인 투자를 진행하고 있습니다.
또한, 동국제강은 고객 맞춤형 제품을 생산하는데 초점을 두고, AI 및 빅데이터 분석 기술을 활용하여 요구사항에 맞는 제품을 빠르게 설계하고 생산할 수 있는 유연한 시스템을 구축하여 운영하고 있습니다. - 현대제철은 IT 기술을 활용하여 설비 관리에 주력하는 모습을 보이고 있습니다. 설비의 고장 가능성을 사전에 파악하고 유지보수 비용을 절감하기 위해 '예측 유지보수 시스템'을 구축했으며, '데이터 기반 품질관리 시스템'을 구축하여 제품의 품질을 향상하는데 노력하고 있습니다.
또한, AI와 IoT 기술을 접목한 4족 보행 로봇과 같은 스마트 안전 기기를 현장에 투입하여, 사고를 예방하여 작업자를 보호하기 위해 노력하고 있습니다.
4. 화학산업
화학산업은 연구개발(R&D)을 중심으로 AI기술과 같은 다양한 신기술을 적용하고 있습니다. 그리고 품질관리, 공정 최적화 등과 같은 제조 공정 영역과 공급망 관리, ESG 영역까지 AI 활용을 확대해가고 있는 추세입니다.
- 롯데케미칼은 플랜드의 공정을 모니터링하고 시뮬레이션하기 위해 디지털 트윈을 구축해 운영하고 있습니다. 이를 통해서 운영 비용 절감, 에너지 최적화, 설비 수명 연장 등의 효과를 거두고 있습니다.
또한 AI를 활용한 품질 검사를 통해 제품의 불량률을 낮추고 있으며, 탄소 포집 및 저장(CCUS : Carbon Capture, Utilization and Storage) 기술을 개발하여 탄소 배출을 최적화하고 있습니다. - LG화학은 연구개발(R&D) 분야에서 AI 플랫폼을 활용하여 연구개발 시간을 큰 폭으로 단축했습니다. 이로 인하여, 개발 비용의 절감과 함께 출시 속도의 향상이라는 효과를 달성했습니다.
- 한화솔루션 역시 R&D, 설비 운영 최적화, ESG 등에 기술을 적용하고 있습니다. 스마트팩토리 시스템을 구축하고 AI 기반으로 공정 데이터를 분석하여 생산설비 운영을 최적화하고 있습니다. 또한 머신러닝 기술을 활용하여 R&D 효율을 높여가고 있습니다.
5. 조선산업
조선산업은 주문형 생산방식으로 진행되는 거대 조립산업이라는 특징을 가지고 있습니다. 이러한 특징으로 인하여 굉장히 노동집약적이면서도 자본집약적인 특성을 지닌 산업이라고 할 수 있는데요. 그렇기 때문에 노동자들의 안정성 확보와 생산 과정의 최적화가 사업경쟁력의 핵심요인 중 하나라고 할 수 있습니다. 따라서, 주요 조선사들은 이러한 영역에서 IT기술 적용을 적극적으로 추진하는 모습을 보이고 있습니다.
HD현대중공업, 삼성중공업, 한화오션, 대우조선해양 등 국내 대표 조선사들은 AI, IoT, 드론 및 로봇, AR/VR 등 다양한 IT기술을 활용해서 스마트조선소로의 변화를 꾀하고 있습니다. 이를 통해 설계 정확도 향상, 생산 공정의 효율화, 작업자의 안전 확보 및 대체 등의 효과를 거두고 있습니다.
6. 건설산업
건설산업도 조선산업과 마찬가지로 노동집약적이면서도 자본집약적인 특징을 가지고 있습니다. 하지만, 일용직노동자들 중심으로 진행되는 작업, 설계/구조/지형/날씨 등 다양한 조건에 따라 변화되는 작업방식 등 표준화하기 어려운 업무 특성으로 인하여, 상대적으로 타 업종에 비해 IT기술을 적용하는 수준이 낮습니다.
하지만 최근에는, 국내외 건설사들 역시도 AI를 필두로 한 IT 기술적용을 적극적으로 추진하고 있습니다. 국내 건설사들은 아직 초기 수준으로 보이긴 하지만, AI 기술을 사내 업무에 적용하여 UseCase를 발굴하고자 하는 움직임을 보이고 있습니다.
포스코이앤씨는 건설 현장에서 발생하는 문제들에 대한 관련 법규 등을 검색하고, 개선 및 조치방안을 추천받을 수 있도록 생성형 AI기술을 적용한 '퀄리티 AI시스템'을 개발했고, 대우건설은 복잡한 내용을 담고 있는 입찰안내서와 계약서 등을 AI로 분석하여, 리스크를 사전에 예측할 수 있는 'AI기반 계약문서 분석시스템(바로답 AI)'를 개발했습니다.
업종별 AI 활용 사례 및 트렌드에 대해서 말씀드렸습니다. 금융이나 뷰티 등 소비자에게 가까운 산업에서의 변화는 쉽게 체감되지만, 제조 및 건설 등 체감하기 어려운 산업군에서도 활발하게 IT기술을 활용하고 있음을 알 수 있었습니다.
앞으로도 더 많은 기술들이 결합되어 활용된다면, 정말 새로운 형태의 비즈니스나 업무구조로 변화되는 산업혁명 수준의 변화가 이루어지게 되지 않을까라는 상상을 해볼 수 있었습니다.