인공지능(AI) 중심 사업지주회사 전환을 선언한 SK네트웍스가 사업 현장 전반에 AI를 접목하며 성장 동력 확보에 속도를 내고 있다. 로보틱스와 호텔, 데이터, 마케팅 등 주요 사업 영역에서 AI 기반 서비스와 운영 혁신 성과를 내면서 시장의 관심도 커지고 있다. SK네트웍스는 최근 자회사와 사업 현장을 중심으로 AI 기반 서비스 고도화와 생태계 확장에 집중하고 있다고 11일 밝혔다. 사업과 조직 역량, 생태계를 유기적으로 연결하는 AI 중심 경영 체계를 구축해 수익성과 성장성을 동시에 강화한다는 전략이다. 대표 사례는 웰니스 로보틱스 브랜드 ‘나무엑스’다. 자회사 SK인텔릭스는 최근 자율주행 기술과 비전 AI를 결합한 이동형 보안 서비스 ‘세이프 케어’를 출시했다. 세이프 케어는 침입자 식별과 위험 상황 감지 기능을 갖췄고, 전용 애플리케이션(앱) ‘하이나무’를 통해 구역별 집중 감시와 순찰 모드 설정도 가능하다. 로봇이 스스로 동선을 계획해 순찰하고 이상 징후를 실시간으로 알려주는 방식이다. 함께 선보인 ‘라이브 뷰’ 기능은 사용자가 원격으로 로봇을 조작해 집안 곳곳을 확인하고 양방향 대화를 할 수 있도록 지원한다. AI 생태계도 확장하고 있다. SK네트웍스는 생성형 AI 스타트업 업스테이지에 대한 전략적 투자를 지속 확대하며 협력 관계를 강화하고 있다. 2024년 첫 투자 이후 추가 투자를 단행해 누적 투자 규모는 1220억원에 달한다. 자회사들의 AI 활용도 높아지는 중이다. 워커힐은 지난해부터 ‘AI 가이드’를 운영하는데 다국어 안내와 예약 서비스를 제공한다. 올해는 고객 취향을 분석해 와인을 추천하는 ‘AI 소믈리에’ 서비스를 도입했다. 내부 의사결정 지원 시스템 ‘WISE’를 활용해 객실과 식음 사업 관련 주요 데이터를 자연어로 조회할 수 있게 해 운영 효율도 높였다.

AI 중심 사업지주회사 전환을 선언한 SK네트웍스가 사업 현장 전반에 인공지능(AI)을 접목하며 성장 동력 확보에 속도를 내고 있다. 로보틱스와 호텔, 데이터, 마케팅 등 주요 사업 영역에서 AI 기반 서비스와 운영 혁신 성과를 내면서 시장의 관심도 커지고 있다. SK네트웍스는 최근 자회사와 사업 현장을 중심으로 AI 기반 서비스 고도화와 생태계 확장에 집중하고 있다. 사업과 조직 역량, 생태계를 유기적으로 연결하는 AI 중심 경영 체계를 구축하며 수익성과 성장성을 동시에 강화한다는 전략이다. 대표 사례는 웰니스 로보틱스 브랜드 나무엑스(NAMUHX)다. 자회사 SK인텔릭스는 최근 자율주행 기술과 비전 AI를 결합한 이동형 보안 서비스 ‘세이프 케어’를 출시했다. 세이프 케어는 침입자 식별과 위험 상황 감지 기능을 갖췄다. 전용 애플리케이션(앱) ‘하이나무’를 통해 구역별 집중 감시와 순찰 모드 설정도 가능하다. 로봇이 스스로 동선을 계획해 순찰하고 이상 징후를 실시간으로 알려주는 방식이다. 함께 선보인 ‘라이브 뷰’ 기능은 사용자가 원격으로 로봇을 조작해 집안 곳곳을 확인하고 양방향 대화를 할 수 있도록 지원한다. AI 생태계 확장에도 나서고 있다. SK네트웍스는 생성형 AI 스타트업 업스테이지에 대한 전략적 투자를 지속 확대하며 협력 관계를 강화하고 있다. 2024년 첫 투자 이후 추가 투자를 단행해 누적 투자 규모는 1220억원에 달한다. 자회사 엔코아와 업스테이지 간 업무협약(MOU)을 체결하고 사업 발굴도 모색하고 있다. 자회사들의 AI 활용도 높아지는 중이다. 워커힐은 지난해부터 다국어 안내와 예약 서비스를 제공하는 ‘AI 가이드’ 운영하고 있다. 올해는 고객 취향을 분석해 와인을 추천하는 ‘AI 소믈리에’ 서비스를 도입했다. 내부 의사결정 지원 시스템 ‘WISE’를 활용해 객실과 식음 사업 관련 주요 데이터를 자연어로 조회할 수 있게 해 운영 효율도 높였다. 데이터 전문 기업 엔코아는 데이터 표준화와 거버넌스, 자동화를 결합한 ‘AI 레디 데이터’ 환경을 제공하며 기업 고객의 AI 활용 기반을 지원하고 있다. SK네트웍스는 단계별 AI 교육과 직무 연계 실증 프로그램을 운영해 임직원의 AI 활용 역량을 높이고, 사내 강연과 교육 프로그램을 통해 AI 중심 조직 문화를 정착시키고 있다. 회사는 앞으로도 개방형 협력과 AI 내재화를 기반으로 사업 경쟁력을 강화하고, AI 중심 기업으로의 전환을 가속한다는 방침이다.

지난해 말 엔비디아가 우리 정부와 삼성전자·SK·현대차·네이버 등에 최신형 그래픽처리장치(GPU) 26만장을 공급하기로 하면서 국내 인공지능(AI) 생태계가 도약할 발판이 마련됐다는 기대가 커졌다. 정부가 5만장을 확보해 국가 AI 인프라 구축에 투입하고, 주요 기업도 대규모 연산 자원에 힘입어 AI 역량 강화에 나설 것으로 예상됐다. 이후 한국의 위상은 달라졌다. AI용 GPU 핵심 부품인 고대역폭 메모리(HBM)를 앞세워 메모리 반도체 공급망의 핵심축으로 떠올랐고, 올해 들어 빅테크(거대기술기업) 수장들이 잇따라 방한해 국내 기업과의 협력을 타진했다. 7개월 만에 한국을 다시 찾은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 한국을 AI 생태계 핵심 파트너로 낙점하고 국내 기업과의 협력을 넓히는 데 주력했다. 지난해 1월 중국의 저비용 고성능 AI 모델 ‘딥시크’가 세계를 놀라게 한 지 1년여 만에 한국도 글로벌 AI 경쟁 구도에서 존재감을 키웠다는 평가가 나온다. 한국은 미국과 중국에 버금가는 ‘AI 3강’을 목표로 국가적 역량을 모으고 있지만 AI 생태계의 미국 의존도가 높고, AI 실행 역량을 뒷받침할 ‘풀스택’(AI 생태계 모든 구성 요소) 경쟁력은 취약하다는 한계도 뚜렷하다. 모델과 칩, 클라우드, 소프트웨어 개발 생태계 전반이 미국 기업 중심 구조에 묶여 있는 탓이다. 핵심 기술 분야에서는 독자성을 높이고, 신경망처리장치(NPU) 등 한국형 AI 인프라를 서둘러 키워야 한다는 목소리가 커지는 이유다. 제조 강국 자원을 활용해 로봇을 포함한 피지컬(물리) AI 주도권을 잡아야 한다는 제언도 나온다. ◆AI 적응력 높지만 연구·투자 기반 약해 9일 업계에 따르면 세계 각국은 AI를 국가 미래 산업 경쟁력과 안보를 좌우할 핵심 자산으로 보고 통제력 강화에 나서고 있다. 제조업과 바이오·제약, 모빌리티, 농업·푸드테크 등에서 AI가 산업 혁신을 촉진해 새 성장 동력을 만들 수 있는 데다 최신 AI 모델의 사이버 보안 역량도 국가 안보 차원의 변수로 떠오르고 있어서다. 미국이 지난해 엔비디아의 최신형 GPU ‘보급형’조차 중국에 수출하지 않겠다고 한 것도 AI 패권을 유지하기 위한 조치로 풀이된다. 중국은 미국에 대응해 모델과 칩, 제조, 플랫폼 인프라를 아우르는 자체 생태계를 구축하고 있다. AI 기술력과 전문 인력, 인프라 등에서 미국이나 중국과의 격차는 여전히 크지만 한국도 글로벌 AI 시장에서 두각을 드러내고 있다. 미국 스탠퍼드대가 지난달 공개한 2026년 AI 인덱스 보고서를 보면 한국은 지난해 주목할 만한 AI 모델 8개로 미국 59개, 중국 35개에 이어 3위에 올랐다. 산업 자동화 역량도 두드러졌다. 2024년 산업용 로봇 3만600대를 새로 도입해 중국(29만5000대), 일본(4만4500대), 미국(3만4200대)에 이어 세계 4위였다. 다만 글로벌 영향력에선 한계가 크다. 이경선 정보통신정책연구원(KISDI) 연구위원은 “국내 모델들은 주로 국내 기업 내부 활용, 한국어 특화 서비스, 공공·금융 분야, 소버린 AI 수요 중심으로 활용되고 있다”며 “글로벌 개발자 생태계나 플랫폼 표준을 주도하는 수준과는 거리가 있다”고 평가했다. 한국은 제조 AI 기반은 갖췄지만 글로벌 인재와 자본을 빨아들이는 연구·산업·투자 기반은 약하다. 지난해 자금을 새로 조달한 AI 기업 수는 미국 1953개, 중국 161개, 한국 59개로 차이가 컸다. 민간 AI 투자도 17억8000만달러(약 2조6400억원)로 세계 12위 수준에 그쳤다. 미국(2858억달러)과 중국(124억달러)뿐만 아니라 싱가포르(18억달러)보다도 작았다. 높은 미국 의존도도 구조적 취약점으로 꼽힌다. 한국은 컴퓨팅(연산) 자원이 부족해 거대언어모델(LLM) 학습에 필요한 인프라를 외국 기업에 의존하고, AI 칩과 소프트웨어 플랫폼 등의 해외 의존도 역시 높다. 이진호 서울대 전기·정보공학부 교수는 “현재 모델 구조, 파라미터(매개 변수), 추론 인프라 등 대부분을 해외에 의존하고 있다”며 “해외 공급자가 서비스를 끊으면 디지털 마비가 초래되고, 국가 인프라에도 유사한 문제가 생길 수 있다”고 지적했다. 윤정현 국가안보전략연구원 연구위원도 “한국은 미·중과 달리 AI 실행 역량의 구조적 약점을 지닌 중견국”이라고 평가했다. AI 인재나 운영환경, 연구 역량 등이 부족해 AI 시스템을 설계, 책임지는 조율 능력이 떨어질 수 있다는 것이다. ◆AI 풀스택 경쟁력 높여야 한국이 독자적 AI 실행 역량을 갖추려면 모델뿐만 아니라 칩과 소프트웨어 등으로 이어지는 기반 경쟁력을 끌어올려야 한다는 목소리가 높다. AI 전 분야에서 초격차를 노리기보단 공급망 리스크가 큰 핵심 기술 확보에 집중하고, 산업 특화 모델 개발에 주력해야 한다는 제언에 힘이 실린다. GPU, 소프트웨어(쿠다), 연결 기술(NV링크)로 이어지는 엔비디아의 독점 생태계 의존도를 낮추기 위해 NPU 기반 AI 반도체 경쟁력을 키우고, 피지컬 AI, 제조·로보틱스 등에 집중 투자해야 한다는 것이다. 특히 AI 중심이 ‘학습’에서 ‘추론’으로 이동함에 따라 NPU의 전략적 가치가 커졌다는 평가가 많다. GPU는 대규모 학습과 범용 연산에 강하지만 반복적 추론과 온디바이스(기기에서 연산 처리) 환경에선 저전력·고효율 NPU가 부각된다. 비메모리 시장은 인텔이나 AMD 등이 사실상 독점해 시장 진입 자체가 어려웠는데, NPU 시장이 부상하면서 국내 기업에도 기회가 생긴 셈이다. AI 서비스 운영과 학습에 필요한 인프라 투자도 중요하다. 대규모 연산 자원뿐 아니라 전력과 데이터센터, 냉각, 네트워크를 포함한 인프라 전략 없이 AI 경쟁력을 유지하긴 어렵다. 이제는 GPU를 더 들여오는 것을 넘어 종합 전략이 필요하다는 의미다. 제조·로봇·바이오산업 기반 위에 AI를 얹어 생태계 경쟁력을 높이는 게 한국형 AI 경쟁력을 결정할 전망이다. AI를 바탕으로 한국의 미래 산업을 이끌어갈 핵심 성장 축으로는 산업 특화 AX와 의료·바이오가 거론된다. 제조 분야는 현장 데이터와 공정 노하우가 풍부해 산업 AI 상용화에 유리하고, 의료·바이오의 경우 생산·임상·의료 데이터와 병원 인프라가 집적돼 특화 AI를 육성하기에 적합하다. 이경선 연구위원은 “AI 인프라 투자와 모델 개발 역량을 실제 산업 경쟁력으로 연결할 수 있는 역량 확보가 중요하다”고 강조했다.

인공지능(AI)은 미래 산업 경쟁력을 좌우할 기술로 주목받는 동시에, 지식 노동을 대체해 일자리 전반을 뒤흔들 변수로도 떠오르고 있다. 기획·분석·코딩 등 고숙련 화이트칼라 영역까지 AI가 파고들면서 노동 시장 변화에 따라 소득 분배·복지 체계를 재설계해야 한다는 목소리가 상당하다. AI가 만들어낸 부의 일부를 사회에 환원하는 방안을 둘러싼 논의도 본격화할 것으로 보인다. 국내 대표 미래학자인 서용석(사진) 카이스트 문술미래전략대학원 교수는 최근 세계일보와 인터뷰에서 AI가 직업과 일자리, 노동 영역을 가장 크게 바꿀 것으로 진단했다. 서 교수는 “육체노동보단 사무직과 전문직에 AI가 빠르게 침투할 것”이라며 “노동의 해방까지는 아니겠지만 AI와 휴머노이드(인간형 로봇)가 노동을 상당 부분 대체하게 될 건 분명하다”고 말했다. 이런 변화는 임금을 중심으로 설계된 기존 사회경제 시스템을 흔들 것으로 보인다. 지금까진 개인이 일해 소득을 얻고, 그 소득이 소비로 이어지며 기업 생산과 국가 성장으로 이어지는 구조(노동→임금→소비→성장)였다. AI와 로봇이 생산의 상당 부분을 담당하면 생산성은 높아지더라도 임금이 충분히 분배되지 않아 개인의 구매력이 줄고, 시장이 위축될 수 있다. 서 교수는 “고용률과 실업률, 노동생산성 같은 지표만으론 삶의 질과 경제 활력을 설명하기 어려워질 것”이라며 “좁은 의미의 고용과 임금 기준을 넘어 노동 외 사회적 활동·기여를 어떻게 인정하고 보상할 것인지 고민해야 한다”고 설명했다. 노동만으로 충분한 소득을 얻지 못할 경우에 대비해 새로운 소득 분배 방식에 대한 논의가 필요하다는 것이다. AI가 가속할 부의 양극화도 주요 쟁점으로 꼽힌다. 생산의 자동화가 고도화할수록 AI와 데이터, 로봇, 플랫폼을 소유한 주체에게 부가 집중될 가능성이 크다. 이는 불평등과 갈등을 키울 뿐만 아니라 시민 다수가 일자리와 소득 기반을 잃을 경우 소비 여력이 줄어 시장은 위축되고, 혁신 동력마저 떨어뜨릴 공산이 크다. 서 교수는 “기본소득이나 기본서비스 같은 제도는 복지 정책이 아니라 미래 경제의 수요 기반을 유지하기 위한 장치”라고 했다. 이런 배경에서 AI가 창출하는 초과이익을 사회에 환원하는 체계의 필요성이 거론된다. 일론 머스크(테슬라), 다리오 아모데이(엔트로픽), 샘 올트먼(오픈AI) 등 AI 기업 리더들은 기본소득 등 새 분배 체계 필요성을 언급해왔다. 서 교수는 “AI 초과이익세, 데이터 배당, 로봇세, 국부펀드, 사회배당 등의 방식을 검토할 수 있고, 이 재원은 기본소득이나 기본서비스, 사회안전망 확충에 활용할 수 있다”고 했다. 그는 이어 “징벌적 과세가 아니라 시장의 역동성과 혁신 성과를 훼손하지 않으면서 기술 발전 성과가 사회 안정과 재생산 기반으로 이어지도록 하는 균형의 문제”라고 덧붙였다. 단기적으로는 청년 실업 문제에 대한 대비도 시급하다. AI 시대에는 전문성을 갖춘 기성세대와 경험이 부족한 청년 세대 간 격차가 더 커질 수 있어서다. 일자리 진입장벽이 높아져 청년들의 장기 미취업, 대량 실업이 나타날 가능성을 고려해 최소한의 기회와 생활을 보장하는 장치를 마련하는 게 중요하다. 서 교수는 “‘쉬었음’으로 분류된 많은 청년이 정치·문화·봉사 활동 등 여러 방식으로 사회에 기여하고 있으나 통계상으론 ‘비경제활동’으로 나뉘는 경우가 많다”며 “이런 행위들을 사회경제적 가치 체계와 연결하고 노동 시장 밖에서도 성장·기여 경로를 확보할 수 있어야 한다”고 강조했다.

LG유플러스는 인공지능(AI) 데이터센터를 새 성장 동력으로 키워 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성하겠다는 목표를 세웠다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI 데이터센터 건설 현장에서 이런 내용의 차세대 AI 데이터센터 인프라 전략을 발표했다고 7일 밝혔다. AI 데이터센터 구축 속도와 전력·규모, 냉각 효율 경쟁력을 높여 글로벌 시장에서 AI 인프라 관리 사업자로 거듭나겠다는 구상이다. AI 데이터센터 구축 기간을 줄이기 위해 주요 설비를 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 표준 모듈형 데이터센터(PMDC) 공법을 도입하기로 했다. 해당 공법을 적용하면 구축 기간을 기존보다 수개월 단축할 수 있고, 하이퍼스케일급 규모로 유연한 확장도 가능해 AI 인프라 수요에 대응에 기여할 것으로 보인다. 현재 건설 중인 파주 AI 데이터센터에도 이 방식을 도입한다. 전력 용량과 인프라 규모 경쟁력도 높인다. 파주 AI 데이터센터는 200㎿ 규모의 전력 공급이 확정된 수도권 최대 규모 데이터센터다. LG유플러스 관계자는 “기존 평촌 데이터센터를 포함해 수도권 최대 수준의 전력 인프라를 확대하고 있다”며 “DBO(설계·구축·운영) 기반 맞춤형 공급을 병행, 급증하는 AI 전력 수요에 대응할 계획”이라고 설명했다. AI 데이터센터 효율을 좌우하는 냉각 성능 개선에도 주력한다. 파주 AI 데이터센터의 경우 공기 냉각과 액체 냉각을 병행하는 하이브리드 구조로 설계됐다. GPU 칩에 전용 금속판을 붙인 뒤 냉각수 분배 장치를 통해 액체를 순환시켜 열을 직접 제거하는 방식이다. 자체 실증 결과 기존 공기 냉각보다 약 24% 에너지 효율이 나아졌다고 한다. 2027년 파주 AI 데이터센터 1동 개통 시점에는 액체냉각과 액침냉각을 결합한 서비스를 제공할 계획이다. LG유플러스는 주요 설비를 통합 운영하는 데이터센터 인프라 운영 시스템도 자체 개발 중이다. GPU 자원 관리와 전력, 냉각 등 모든 요소를 공장처럼 운영해 AI가 최적의 환경에서 작동하도록 하는 AI 인프라 통합 관리 사업자로 도약하겠다는 구상이다.

LG유플러스는 인공지능(AI) 인프라 수요에 대응할 AI 데이터센터를 새 성장 동력으로 보고 2030년까지 5조원 수주를 달성하겠다는 목표를 세웠다. LG유플러스는 지난 5일 경기 파주시 AI 데이터센터 건설 현장에서 이런 내용의 차세대 AI 데이터센터 인프라 전략을 발표했다고 7일 밝혔다. LG그룹 계열사 간 기술 협력을 통해 글로벌 시장에서 AI 인프라 관리 사업자로 거듭나겠다는 계획이다. LG유플러스는 AI 데이터센터 구축 속도와 전력·규모, 냉각 효율을 중심으로 AI 데이터센터 경쟁력을 높이기로 했다. 주요 설비를 사전 제작하고 현장에서 조립하는 표준 모듈형 데이터센터(PMDC) 공법을 도입해 구축 기간을 단축한다. 그래픽처리장치(GPU)를 확보하더라도 이를 수용할 AI 데이터센터 구축에 3∼4년이 걸려 AI 사업 추진에 걸림돌이 되고 있다는 게 회사 설명이다. 해당 공법을 적용하면 구축 기간을 기존보다 수개월 단축할 수 있고, 하이퍼스케일급 규모로 유연한 확장도 가능해 AI 인프라 수요에 대응에 기여할 것으로 보인다. 현재 건설 중인 파주 AI 데이터센터에도 이 방식을 도입한다. 전력 용량과 인프라 규모 경쟁력도 높인다. 파주 AI 데이터센터는 200㎿ 규모의 전력 공급이 확정된 수도권 최대 규모 데이터센터다. LG유플러스 관계자는 “기존 평촌 데이터센터를 포함해 수도권 최대 수준의 전력 인프라를 확대하고 있다”며 “DBO(설계·구축·운영) 기반 맞춤형 공급을 병행, 급증하는 AI 전력 수요에 대응할 계획”이라고 설명했다. 파주 AI 데이터센터는 공기 냉각과 액체 냉각을 병행하는 하이브리드 구조로 설계됐다. GPU 칩에 전용 금속판을 붙인 뒤 냉각수 분배 장치를 통해 액체를 순환시켜 열을 직접 제거하는 방식이다. 자체 실증 결과 기존 공기 냉각보다 약 24% 에너지 효율이 개선됐다. 평촌 데이터센터에서 진행한 기술 검증 기반으로 올해 하반기 실제 서버를 활용해 상용 실증에 나선다. 2027년 파주 AI 데이터센터 1동 개통 시점에 직접액체냉각(D2C)과 액침냉각을 결합한 서비스를 제공할 계획이다. 로봇 등을 활용해 운영 안정성도 강화한다. 센터 구축에는 LG 계열사들도 참여한다. LG전자는 냉각 설비를, LG에너지솔루션은 배터리를 공급한다. LS일렉트릭과는 고전력 환경에 대응하기 위한 전력 시스템을 공동 개발하고 있다. LG유플러스는 주요 설비를 통합 운영하는 데이터센터 인프라 운영 시스템도 자체 개발 중이다. 이런 역량을 통합해 AI 인프라 통합 관리 사업자로 도약하겠다는 구상이다. GPU 자원 관리와 전력, 냉각 등 모든 요소를 공장처럼 통합 운영해 AI가 최적의 환경에서 작동하도록 서비스를 제공하겠다는 것이다. 회사는 AI 데이터센터 사업 매출을 연평균 15∼20% 성장시키고, 2030년까지 누적 수주 5조원을 달성할 계획이다. 연면적 15만㎡ 규모로 조성되는 파주 AI 데이터센터 1동은 이미 계약이 모두 완료됐다. 안형균 LG유플러스 엔터프라이즈AI사업그룹장(상무)은 “AI 데이터센터 경쟁력은 이제 시설 규모가 아니라 전체 인프라를 얼마나 안정적으로 운영할 수 있는지에 달려있다”며 “최초의 인터넷데이터센터(IDC) 사업자로서 확보한 역량을 기반으로 대한민국 AI 산업의 기반을 확대해 나가겠다”고 말했다.

LG유플러스는 고객 참여형 서비스 ‘심플 랩’에 접수된 고객 아이디어가 7개월 만에 1만건을 돌파했다고 3일 밝혔다. 심플 랩은 이달의 주제와 자유 주제 2가지 방식으로 고객 의견을 수렴해 불편사항을 서비스 개선으로 연결하는 플랫폼이다. LG유플러스는 접수된 의견을 분석해 반복되는 불편을 개선 과제로 도출하고, 이를 실제 기능과 사용자 경험(UX) 개선에 반영하고 있다. 첫 개선 사례로 LG유플러스는 통합 애플리케이션(앱) U+원에 자녀 통신요금관리 기능을 도입했다. 기존에는 자녀 요금 확인이나 휴대전화 분실 신고를 위해 자녀의 휴대전화를 직접 확인하거나 고객센터에 문의해야 했다. 심플 랩에 ‘불편하다’는 의견이 167건 접수됐고, 고객센터에는 월 3만3000건 관련 문의가 들어왔다. 이에 LG유플러스는 법정대리인이 본인 휴대폰으로 자녀 휴대전화 요금 확인과 납부, 분실 신고, 선택약정 신청 등 주요 업무를 처리할 수 있도록 서비스를 개선했다. 지난달 통합 앱 U+원에 즐겨찾기 기능을 적용해 사용자 편의성을 높이는 등 심플 랩에 접수된 아이디어 10건 중 1건을 서비스 개선에 반영했다고 회사는 설명했다.

우리나라 성인은 이커머스(전자상거래 업체)와 사회관계망서비스(SNS) 플랫폼을 3개 이상 활용하는 것으로 나타났다. 국내 이용자들은 검색은 네이버, 메신저는 카카오톡, 생성형 인공지능(AI)은 챗GPT를 가장 많이 쓰는 것으로 조사됐다. 과학기술정보통신부는 이런 내용의 ‘2025년 부가통신사업 실태조사’ 결과를 3일 공개했다. 2021년부터 매년 시행하는 이 조사에는 올해 처음으로 주요 디지털플랫폼 서비스 이용자 행태와 플랫폼 서비스 결합판매(번들링) 조사가 포함됐다. 성인 2500명을 대상으로 지난해 3개월간 플랫폼 이용 경험을 조사한 결과 10명 중 8명 이상이 메신저와 검색 플랫폼을 매일 이용하는 것으로 나타났다. 매일 이용하는 빈도는 메신저(91.3%)가 가장 많고, 검색(85.8%), 동영상 공유(69.5%) 등 순이었다. 이용률은 검색(98.7%)과 메신저(98.5%), 플레이스·지도(96.8%), 전자상거래(95.6%), 동영상 공유(92.7%)가 모두 90% 이상으로 국내 이용자 대부분이 관련 플랫폼을 쓰는 것으로 나타났다. 생성형 AI 이용률은 78.1%로 다른 유형보단 낮은 편이었다. 다만 20대 이용률은 92.6%로 연령별로 이용 격차가 컸다. 유형별 1위 플랫폼은 검색 부문 네이버(67.5%), 메신저는 카카오톡(92.5%), SNS는 인스타그램(35.9%), 이커머스는 쿠팡(53.6%)이 꼽혔다. 동영상 공유 부문은 유튜브(78.0%), 음식 배달은 배달의민족(50.6%), 생성형 AI는 챗GPT(68.1%), 플레이스·지도는 네이버 지도(50.7%), 중고거래는 당근마켓(88.3%)이 각각 1위를 차지했다. 특히 인스타그램은 국민 일상을 공유하는 핵심 플랫폼으로 자리했다. SNS(1위)와 동영상 공유(2위), 메신저(2위)에서 이용률이 모두 높았다. 과기정통부 관계자는 “대부분 유형에서 익숙하고 편하게 사용할 수 있는 플랫폼 선호도가 높았다”면서도 “전자상거래는 배송 신속성·가격 요인이, 음식 배달은 멤버십 가입 요인이 상대적으로 높게 나타나 다른 유형과 차별성을 보였다”고 설명했다. 2개 이상의 플랫폼을 함께 이용한 비율은 이커머스(83.9%)가 가장 높았고, 이어 SNS(79.9%), 검색 포털(76.9%), 플레이스·지도(69.1%) 등이 뒤를 이었다. 중고거래(25.9%)는 병행 이용률이 비교적 낮았다. 이커머스와 SNS 플랫폼은 평균 3개 이상을 썼고, 40대의 경우 이커머스 플랫폼을 평균 4개 쓰는 것으로 파악됐다. 플랫폼 서비스 결합판매 경험률 조사 결과에선 53.9%(1347명)가 온라인동영상서비스(OTT) 멤버십을 구독해봤고. SK텔레콤, KT, LG유플러스, 티빙+웨이브 순으로 멤버십 구독자가 많았다. 결합판매는 플랫폼 기업들이 구독료에 여러 서비스를 묶어 할인 판매하는 방식이다. 구독 시장 경쟁이 치열해지면서 부상한 서비스로, 가격 대비 성능(가성비)이 좋지만 이용자 고착화(록인 효과)를 강화한다는 지적도 제기된다. 이커머스 멤버십 구독 경험자는 75.9%였고, 쿠팡와우, 네이버플러스, 신세계 유니버스, 우주패스 순으로 이용자가 많았다. 쿠팡은 빠른 배송을, 네이버는 가격 합리성과 연계 서비스를 강점으로 내세웠다. 쿠팡과 네이버 멤버십은 록인 효과 가능성이 확인됐고, OTT 시장에서 통신사 결합판매 영향력은 크지 않은 것으로 나타났다.

네이버가 드론 전문 기업 유비파이와 손잡고 피지컬 인공지능(AI) 역량을 높여 스마트 시티·공공 시장 공략을 본격화한다. AI·공간 정보 기술을 드론과 결합해 시설 점검과 재난 대응, 교통 관리 등 미래 사업 기회를 모색할 방침이다. 네이버가 1일 투자처로 밝힌 유비파이는 드론 군집비행 기술과 자율비행 플랫폼 전문 기업이다. 국내 드론 기업으론 처음으로 ‘1000만달러 수출의 탑’을 수상했고, 드론 산업 핵심 운영체제(OS)인 ‘PX4’를 관장하는 글로벌 기구 드론코드재단 이사회에 국내 기업 중 유일하게 참여하고 있다. 네이버는 이번 투자를 통해 AI와 클라우드, 현실과 가상 환경 차이를 최소화하는 디지털 트윈 등 기술과 유비파이의 드론 하드웨어·운용 기술을 결합해 새로운 활용 가능성을 발굴하기로 했다. 드론은 정보기술(IT) 기업이 미래 사업 가능성으로 주목하는 핵심 기술로 꼽힌다. 드론은 카메라와 센서, 위성항법장치(GPS), 통신 장비 등을 탑재해 현장 데이터를 실시간으로 수집할 수 있다. 드론이 수집한 데이터를 AI로 분석해 차량 흐름을 최적화하거나 시설물 위험 요소를 분석하는 등 미래 도시 기술로 활용도가 높다는 게 업계 설명이다. 글로벌 AI 선도 기업들도 앞서 드론 기술 확보에 나섰다. 마이크로소프트는 드론과 자율주행차용 시뮬레이션 플랫폼을 개발한 바 있고, 엔비디아는 피지컬 AI용 그래픽처리장치(GPU) ‘젯슨’을 앞세워 드론과 로봇 등 미래 AI 생태계 구축에 힘을 쏟고 있다. 알파벳(구글) 자회사 윙은 자율주행 드론 배송 서비스를, 아마존은 배송용 드론 ‘프라임 에어’를 운영해 데이터와 물류 AI를 결합하는 데 집중하고 있다. 업계에서는 배송 서비스보단 시설물 안전 점검과 산불 감시, 재난 대응, 교통 관리, 치안 서비스에서 드론이 먼저 활용될 것으로 전망하는데, 네이버가 고정밀 지도·디지털 트윈 등 공간 정보 분야 기술력을 갖춘 만큼 드론과의 시너지가 높을 것으로 보고 있다. 국방 AI 전환(AX) 사업에 뛰어든 네이버가 국방 영역에서 드론 기술을 활용할 것이란 관측도 나온다.

KT는 현장과 사전 예방 중심으로 고객 품질관리체계를 강화하고 있다. ‘스마일 태스크포스(TF)’를 운영하며 고객 목소리를 반영하는 창구를 넓히고, 임직원이 먼저 품질 불량 요소를 찾아 개선하는 방식으로 품질관리 무게중심을 옮기고 있다. 31일 KT에 따르면 2024년부터 운영 중인 스마일 TF는 대리점과 본사, 지역 현장 임직원이 함께 품질 개선 활동을 벌이는 전사 협업 프로그램이다. 기존 시스템이나 수치만으로 파악하기 어려운 숨은 불량과 반복적인 서비스 불편을 현장에서 직접 발굴해 개선하는 게 핵심이다. 조혜민 KT 엑세스망전략팀 차장은 최근 서울 종로구 KT 광화문사옥에서 진행한 인터뷰에서 “네트워크 데이터만 활용하지 않고 품질 개선 프로세스를 고객 중심으로 바꿔 보자는 취지에서 시작한 것”이라며 “대리점에 불편사항을 전하는 고객들 의견을 (품질 개선을 위한) 투자에 반영하는 절차도 새로 만들었다”고 말했다. 민원을 전담하는 조직뿐만 아니라 영업 등 고객과 맞닿는 현장 직원들이 고객 불편사항을 접하면 이를 품질 개선에 적극 반영하는 식이다. 조 차장은 “불편 접수 후 중계기 설치 등 안건 처리율을 높이는 방안, 강성 고객 의견(VOC) 분석도 TF에서 맡는다”고 했다. 지역 본부별로 TF 담당자가 있고, 캠페인성 활동은 전 직원을 대상으로 진행한다. TF 출범 이후 지금까지 대리점과 임직원을 거쳐 접수된 VOC 1200여건에 대해 현장점검이 이뤄졌고, 대리점 489건, 임직원 79건, 총 560여건을 개선했다. VOC 120시간 이내 처리율은 78%에서 96%로 올랐다. 고객 불편을 개선하는 과정에서는 조직 간 협업을 통해 체감 만족도를 높이고 있다. 대표적으로 기지국 설치와 관련해 아파트 주민들의 반복 민원이 제기되는 경우 기존에는 설치 담당자만 협의를 진행했다면 이제는 고객 담당 조직도 함께 참여해 인터넷 설치와 유무선 품질 개선 서비스를 함께 제공하는 방식으로 접근하고 있다. 윤광열 KT 기술기획팀 차장은 “장비 투자 담당자들은 고객 불편사항을 파악하는 노하우가 많지 않다”며 “영업 담당자가 방송 스피커 교체, 구내 환경 공사 등 고객 편의·불편사항을 개선할 수 있는 부분을 찾아 투자 협의를 수월하게 할 수 있다”고 설명했다. 임재창 KT 기술기획팀 차장은 “따로 활동하던 조직들이 고객 중심으로 협업해 시너지를 내고, 안건을 처리하는 의사결정 속도도 빨라졌다”고 했다. KT는 전 직원이 참여하는 활동을 통해 일상 속 품질 불편 요소를 먼저 발굴하고 개선하는 작업도 병행하고 있다. 1만5000명에 달하는 직원이 여행지 등 생활 현장에서 품질 문제를 발견해 제보하면 이를 여름 휴가철 전에 미리 점검·개선한다. 윤 차장은 “직원들도 네트워크 품질을 높이는 데 효능감을 느낀다”며 “TF가 품질을 개선한 지역에서 가입자가 늘어나는 것이 수치로도 보여 보람을 느낀다”고 말했다.