코엽스 AI페스타 한가운데, 대답만 하는 AI는 끝이라고 외치던 그날의 기록

코엽스 AI페스타 한가운데, 대답만 하는 AI는 끝이라고 외치던 그날의 기록

지난달 금요일, 점심을 먹으러 코엽스 지하에 갔다가 발걸음을 멈췄습니다. 1층 E홀이 통째로 사무실처럼 바뀌어 있었거든요. 책상 위에 모니터를 여러 대 세워놓고, 각자 다른 화면으로 뭔가를 처리하고 있었습니다. 자세히 보니 사람 옆에 앉아 있던 건 사람이 아니라 AI 화면이더군요. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 공동으로 연 「AI페스타」 현장이었습니다. 기대 반 의심 반으로 들어가 봤습니다.

제 대답만 하는 AI는 끝…'AI페스타'서 일하는 AI 만난다 이야기: 시작부터 현재까지

솔직히 저는 AI 하면 떠오르는 게 딱 정해져 있었습니다. 화면에 질문 치면 답해주는 챗봇. 답이 끝나면 그 화면이 꺼지는 거. 그게 머릿속의 AI였어요. 수년째 그래왔습니다.

그런데 「AI페스타」 부스를 돌면서 그 공식이 살짝 깨졌습니다. 통역 부스에 들렀을 때, 옆에 진짜 외국인 파트너가 앉아 있었고 AI가 두 사람 사이에서 실시간으로 한국어·영어·일본어 통역을 이어가고 있었습니다. 콜센터 부스에서는 시뮬레이션 전화로 AI가 1차 응대를 하고, 사람이 그 뒤를 이어 복잡한 민원을 처리하는 식이었고요. 가장 인상 깊었던 건 계약서 검토 부스였습니다. 화면에 “이 조항은 주의”라는 표시가 쭉 뜨고, 옆에 계신 법무사 분이 살짝 웃으시며 “이 정도면 사람이 한 단계를 거른 셈”이라고 하시더군요. 진짜 그랬어요.

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핵심 요점: 「AI페스타」에서 보인 AI들은 ‘대화 상대’라기보다 ‘같이 일하는 동료’에 가까웠습니다. 화면 안에서 실제 결과물을 만들고, 사람이 그 결과를 검수하는 구조였어요.

이런 일이 일어난 진짜 원인

왜 하필 지금, ‘대답만 하는 AI’ 프레임이 흔들린 걸까요. 저는 두 가지로 정리해 봅니다.

첫째, 정책 쪽 화두가 바뀌었기 때문입니다. 과학기술정보통신부 발표를 보면 인공지능 정책은 규제 일변도에서 활용 중심으로 무게중심이 옮겨져 왔고, 이를 뒷받침할 시범 사업과 현장 검증 프로그램이 늘어나는 흐름이었다는 인상을 받았습니다. 그래서 「AI페스타」 같은 행사도 “기술을 보여주세요”가 아니라 “기술이 실제 어떤 일을 하는지 보여주세요”로 성격이 자연스럽게 달라진 거죠.

둘째, 산업 현장의 수요 자체가 달라졌기 때문입니다. 정보통신산업진흥원 발표를 보면 생성형 AI 도입 사례가 단순 정보 검색을 넘어 내부 문서 요약, 고객 응대 자동화, 코드 보조 같은 ‘업무 단위’ 활용으로 확장되는 흐름이 포착되고 있었습니다. 구체적인 비중 수치까지 제가 직접 확인하기 어려워 단정적으로 쓰기는 어렵지만, 업계 전반에서 ‘답변형 → 작업형’으로 활용 패턴이 이동하는 경향은 여러 보고서들이 공통적으로 짚고 있습니다.

제가 결국 찾은 해결 방법

부스를 3시간 정도 돌면서 직접 본 ‘일하는 AI’ 사례를 표로 정리해 봤습니다.

업무 영역	AI가 실제로 한 일	사람이 한 일
다국어 통역	한국어·영어·일본어 회의 통역	협상 전략, 문화 차이 조율
콜센터 응대	1차 응대, 자주 묻는 질문 자동 분류	복잡 민원, 컴플레인 처리
계약서 검토	조항별 위험도 점수화, 하이라이트	최종 합의안 작성, 예외 조항 판단
품질 검사	제품 이미지 결함 자동 탐지	검출 기준 튜닝, 최종 불량 판정
행정 비서	민원 접수, 서류 자동 분류	예외 상황 판단, 최종 승인

표를 보시면 공통점이 하나 보입니다. AI는 ‘대신 일하는’ 게 아니라 ‘같이 일하는’ 위치에 있어요. 결국 사람이 마지막 결정권을 갖고, AI는 그 결정을 빠르게 만드는 도구로 들어와 있었습니다.

부스에서 직접 확인한 체크리스트

• [x] AI가 만든 결과물을 사람이 검수하는 단계가 항상 존재
• [x] 단순 반복 작업은 AI가, 판단과 책임은 사람이 맡는 구조
• [x] 데모용 가짜 화면이 아니라 실제 업무 데이터 기반 시연
• [x] “이 기술은 어디까지 도입됐냐”는 질문에 현장 직원이 실제 도입 회사명을 답변

간단합니다. 결국 중요한 건 ‘도입했다/안 했다’가 아니라 ‘사람과 AI가 어디서 분업하는지’였습니다.

이번 경험에서 얻은 3가지 교훈

교훈 1. AI는 ‘대답자’보다 ‘동료’다. 질문에 답하고 끝나는 구조는 이제 과거의 형식이에요. 같은 화면 안에서 다음 행동을 제안하고, 결과물을 만들고, 사람의 확인을 기다리는 흐름이 새로운 기준으로 자리 잡고 있습니다.

교훈 2. 정부 행사 성격이 ‘보여주기’에서 ‘검증하기’로 옮겨갔다. 「AI페스타」 같은 행사에서 단위 부스별 데모가 가능한 것도, 정부 쪽에서 현장 적용 사례를 우선 모으는 정책 기조가 반영된 결과로 보입니다. 단순 기술 자랑이 아니라 ‘도입하면 이런 효과가 난다’를 증명하려는 움직임이었습니다.

교훈 3. 우리 회사도 점검할 시간이다. 도입을 망설이는 이유가 “기술이 부족해서”보다 “어디서부터 손대야 할지 몰라서”인 경우가 많더군요. 그래서 다음 글에서는 작은 사무실·소상공인 기준으로 바로 써먹을 수 있는 AI 도입 순서를 단계별로 정리해 보려 합니다.

돌이켜보면, 그날 점심은 결국 푸드코트가 아니라 부스 사이에서 해결했습니다.

자주 묻는 질문

Q. 「AI페스타」는 어떤 행사인가요? A. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 공동으로 주최하는 인공지능 분야 전시·체험 행사입니다. 기업, 공공기관, 연구기관이 부스 형태로 AI 서비스를 직접 시연하는 자리예요.

Q. 일반인도 입장할 수 있나요? A. 행사 성격상 대부분 사전 등록제로 운영되었는데, 체험형 부스는 현장 등록으로 참여 가능한 경우도 있었습니다. 다만 연도별로 운영 방식이 달라질 수 있어 공식 안내를 확인해 보시는 게 안전합니다.

Q. 챗봇과 ‘일하는 AI’는 뭐가 다른가요? A. 챗봇은 질문에 답하는 데 그치지만, ‘일하는 AI’는 문서 작성, 데이터 분류, 이미지 분석 같은 업무 결과물을 산출하고 사람이 검수하는 구조입니다. 화면 안에서 ‘다음 행동’까지 제안하는지가 핵심 차이예요.

Q. 중소기업이나 1인 사업장도 이런 서비스를 도입할 수 있나요? A. 행사에서 소개된 서비스 중 상당수가 클라우드 기반 구독 형태로 제공되어 초기 비용 부담이 적은 편이었습니다. 다만 도입 전 자기 업무에서 반복 작업이 어디인지부터 정리하는 게 핵심이에요. 기술 걱정보다는 업무 정리부터 시작하시면 됩니다.

Q. 다음 글에서는 어떤 내용을 다루나요? A. 사무실 한 개짜리 사업장 기준으로, 첫 AI 도입을 어디서부터 시작하면 되는지 단계별로 정리해 보겠습니다. 큰 예산 없이도 바로 적용할 수 있는 순서 위주로 쓸 예정이에요.

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오늘은 여기까지입니다. 직접 눈으로 보고 나서야 “AI가 일한다”는 말이 더 이상 농담이 아니라는 걸 실감했습니다. 도움이 되셨으면 좋겠네요.

끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 궁금한 점은 댓글로 알려주세요. 이 글이 조금이라도 도움이 됐다면 다음 글도 기대해 주세요.

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