〈사진=픽사베이〉 정부가 인공지능(AI) 예산을 대폭 확대하고 있지만 이를 실제 산업과 공공 현장에 적용하려면 소프트웨어(SW) 생태계에 대한 투자가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. AI 모델과 인프라 확보를 넘어 기존 시스템 연계와 제품화, 장기 운영까지 이어지는 중장기적 정책 전환이 필요하다는 것이다. 김숙경 KAIST 교수는 8일 “AI를 지속 가능한 산업으로 육성하려면 모델과 데이터, 인프라에 대한 투자뿐만 아니라 이를 실제 현장에 적용하고 운영할 SW시장 생태계부터 바로잡아야 한다”고 말했다. 이어 김 교수는 AI 사업을 개발부터 운영·유지관리까지 하나의 주기로 설계해야 한다고 제언했다. 그는 “정부 지원사업은 앞단의 개발에만 관심을 두고 사업 이후 운영과 지속 가능성은 충분히 고려하지 않는 경우가 많다”며 “AI는 모델과 데이터가 계속 변화하는 만큼 개발 이후에도 기본적인 운영과 개선을 담보하는 구조가 필요하다”고 말했다. 이어 “기업이 운영·유지관리에서 수익을 내야 이를 다시 연구개발(R&D)과 제품 고도화에 투자할 수 있다”고 덧붙였다. 기존 SW·시스템통합(SI)기업과 AI 기술기업의 협력 기반을 강화해야 한다는 제언도 나왔다. AI 기업은 모델과 알고리즘 개발 역량을, 기존 SW·SI기업은 업무시스템 구축과 연계·운영 경험을 보유하고 있다. 양측의 역량이 결합되면 현장에서 장기간 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들 수 있다는 것이다. 수요기관과 공급기업의 간극을 좁히는 것도 과제로 꼽힌다. 공공기관은 AI를 어느 업무에 적용해야 하는지 명확히 정하지 못하고, SW기업도 어떤 제품을 개발해야 하는지 판단하기 어려워 실제 시장 형성으로 이어지지 못한다는 지적이다. 한 업계 관계자는 “공공은 AI를 업무 어디에 적용해야 하는지, SW기업은 무엇을 만들어야 하는지 서로 인식이 맞지 않는 상황”이라며 “아이디어 발굴에 그치지 않고 실증과 성능 검증, 실제 구매로 이어지는 경로를 만들어야 한다”고 말했다. AI 시대에 맞춰 SW의 역할을 재정의해야 한다는 목소리도 나온다. SW를 단순한 코딩이나 인력 투입형 구축사업으로 보지 않고, AI와 정보시스템을 구현하고 운영하는 공학적 기반으로 인식해야 한다는 것이다. 채효근 한국IT서비스산업협회 부회장은 “SW를 공학으로 보고 기술적 기반을 단단하게 만든 뒤 이를 AI에 활용해야 한다”며 “지금은 예산의 규모를 떠나 제대로 된 곳에 예산이 쓰이고 있는지를...
[뉴스줌인] AI 개발만으론 산업 못 만든다…SW시장 함께 키워야
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