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[목차]

AI, 통신사의 새로운 도전 통신사의 AI 활용 전략 AI 구현을 위한 핵심 기술 AI 시대의 새로운 서비스 미래를 위한 준비

다음은 신동형님이 작성한 'MWC 2025 - 가기 전에 봐야 할 Preview -'에서 발췌한 내용입니다.  [참고자료] Adapt or Fade: Why AI is the Key to Business Survival (Mobile World Live, 2025)

[Executive Summary]

통신산업이 AI를 중심으로 한 대대적인 전환기를 맞이하고 있습니다. PwC의 최신 조사에 따르면, 통신사 CEO의 55%가 향후 10년 내 AI 도입이 기업 생존의 필수 조건 이 될 것으로 전망하고 있습니다. 이는 전체 산업 평균 40%를 크게 상회하는 수준으로, 통신산업에서 AI의 전략적 중요성이 얼마나 높아졌는지를 단적으로 보여줍니다.

통신사들은 AI를 세 가지 관점에서 접근하고 있습니다. 첫째, 모든 구성원이 쉽게 활용할 수 있는 '민주화된 기술', 둘째, 새로운 수익을 창출하는 '수익화 도구', 셋째, 전사적 혁신을 이끄는 '통합적 변화 동인'입니다. 이러한 접근은 실제 구현 단계에서 자율적 AI, 분산 추론, AI 중심 네트워크라는 세 가지 핵심 기술 전략으로 구체화되고 있습니다.

이미 AI 도입의 성과는 가시화되고 있습니다. 네트워크 및 서비스 자동화는 전체 운영비용 절감 기회의 33%를 차지하며, 고객 서비스 영역에서는 문의 해결 시간 25% 단축, 고객만족도 10% 상승 등의 성과가 나타나고 있습니다. 더불어 통신사들은 AI를 통해 기술 서비스(40%), 비즈니스 서비스(23%), 헬스케어(14%) 등 새로운 사업 영역으로의 확장을 모색하고 있습니다.

그러나 AI 도입 과정에서 사이버보안, 데이터 프라이버시, ROI 불확실성 등이 주요 장애요인으로 지적되고 있습니다. 이러한 도전과제들에도 불구하고, 향후 3-5년간은 통신산업에서 가장 혁신적인 시기가 될 것으로 전망됩니다. 이는 현재 개발된 AI 기술 과 실제 활용 사이의 간극이 좁혀지면서 새로운 비즈니스 기회가 창출될 것으로 예상 되기 때문입니다.

성공적인 AI 도입을 위해서는 기술적 역량 강화뿐만 아니라, 조직 문화의 변화, 인재 육성, 그리고 무엇보다 명확한 비전과 전략이 필요합니다. 2025년 이후, AI는 통신산업의 새로운 표준이 될 것이며, 이에 대한 준비가 향후 통신사들의 성패를 가르는 핵심 요소가 될 것입니다.

1. AI, 통신사의 새로운 도전

AI를 바라보는 세 가지 관점
통신사들의 AI 도입은 단순한 기술 적용을 넘어 비즈니스 전반의 혁신을 목표로 하고 있습니다. 우선 주목할 점은 '민주화된 기술'로서의 접근입니다. 이는 AI 가 더 이상 IT 전문가들만의 도구가 아닌, 모든 직원이 일상적으로 활용할 수 있는 도구가 되어야 한다는 인식을 반영합니다. 마치 스마트폰이 전문가용 기기에서 누구나 사용하는 생활필수품이 된 것처럼, AI 도 같은 변화를 겪고 있는 것입니다.

두 번째는 '수익화'의 관점입니다. 통신사들은 AI 도입을 통해 운영비용(OPEX) 절감과 자본비용(CAPEX) 효율화를 동시에 추구하고 있습니다. 실제로 한 통신사의 사례를 보면, AI 기반 콜센터 운영으로 문의 해결 시간이 25% 단축되고, 콜 전환율이 60% 감소했으며, 이는 고객만족도(CSAT) 10% 상승으로 이어졌습니다.

마지막으로 '통합적 ROI' 관점입니다. 통신사들은 AI 도입의 성과를 단순한 재무적 지표를 넘어 윤리와 규정 준수, 인력과 기술 발전, 비즈니스 혁신 등을 포괄하는 통합적인 관점에서 평가하고 있습니다. 이는 AI 가 가져올 변화가 단기적인 효율성 향상을 넘어 장기적인 기업 경쟁력과 직결된다는 인식을 보여줍니다.

통신사가 AI에 주목하는 이유
통신사들이 AI 도입에 적극적인 이유는 산업 경계의 붕괴에 있습니다. PwC 의 분석에 따르면, 최근 5 년간 통신사들은 전통적인 통신 서비스를 넘어 기술 서비스(40%), 비즈니스 서비스(23%), 헬스케어(14%), 소비자 시장(9%) 등 다양한 영역으로 사업을 확장하고 있습니다. 이러한 확장은 필연적으로 새로운 역량을 요구하며, AI 는 이러한 변화를 가능케 하는 핵심 도구로 자리잡고 있습니다.

현재의 AI 도입 현황과 성과
통신사들의 AI 도입은 이미 가시적인 성과를 보여주고 있습니다. 네트워크 운영 측면에서 보면, 주요 통신사들이 추진하는 네트워크 혁신 전략의 우선순위는 고객 경험 개선, 신규 서비스 개발, 운영비용 절감 순으로 나타나고 있습니다. 특히 네트워크 자동화와 서비스 자동화는 전체 운영비용 절감 기회의 33%를 차지하며, 에너지 효율적인 네트워크 인프라 구축이 15%를 차지하고 있습니다.

2. 통신사의 AI 활용 전략

모두를 위한 AI (Democratized Tech)
AI 민주화는 세 가지 차원에서 진행되고 있습니다. 첫째는 '사용자 규모(User Scale)'로, AI 를 모든 사람이 접근하고 사용할 수 있도록 만드는 것입니다. 둘째는 '응용 규모(Application Scale)'로, 기존 애플리케이션에 AI 를 통합하고 새로운 AI 기반 애플리케이션을 개발하는 것입니다. 마지막은 '이해관계자 압력(Stakeholder Pressure)'으로, 내부 직원과 경영진, 고객, 주주, 경쟁사, 정부와 규제기관 등 모든 이해관계자의 요구를 균형있게 반영하는 것입니다.

수익으로 이어지는 AI (Making Money)
통신사들의 AI 투자는 명확한 수익 모델과 연계되어 있습니다. 예를 들어, AI 기반 예측 유지보수는 네트워크 장비의 수명을 연장하고 유지보수 비용을 절감하는 동시에, 네트워크 안정성을 높여 고객 만족도 향상으로 이어지고 있습니다. 또한 생성형 AI 의 도입은 전체 운영비용 절감 기회의 14%를 차지하며, 이는 고객 서비스 개선과 새로운 수익원 창출로 연결되고 있습니다.

전사적 혁신을 위한 AI (Holistic ROI)
통신사들은 AI 도입의 성과를 재무적 관점과 비재무적 관점에서 종합적으로 평가하고 있습니다. AI 도입의 ROI 는 크게 네 가지 영역으로 구분됩니다

① 재무적 성과 (25%)
② 윤리와 규정 준수 (25%)
③ 인력과 기술 발전 (25%)
④ 비즈니스 혁신 (25%)

이러한 균형잡힌 접근은 AI 도입이 단순한 기술 혁신이 아닌 조직 전반의 변화 관리 과정임을 보여줍니다.

3. AI 구현을 위한 핵심 기술

자율적 AI의 등장과 의미 (Agentic AI)
자율적 AI 는 기존의 RPA(Robotic Process Automation)와는 다른 차원의 자동화를 가능하게 합니다. RPA 가 '100% 인간이 만들고 유지하는 자동화'였다면, 자율적 AI 는 '인간과 AI 가 협력하는 자동화'를 지향합니다. 이는 단순 반복 작업의 자동화를 넘어, AI 가 상황을 인식하고 적절한 대응을 할 수 있는 수준으로 발전하고 있음을 의미합니다.

분산 추론의 시대 (Distributed Inferencing)
분산 추론은 AI 의 처리 능력을 네트워크 전반에 효율적으로 분산시키는 기술입니다. 통신사들은 이를 통해 중앙 데이터센터, 엣지 컴퓨팅 지점, 최종 사용자 기기에 이르기까지 AI 처리 능력을 최적화하여 배치하고 있습니다. 이는 다음과 같은 이점을 제공합니다

① 컴퓨팅 부하의 효율적 관리
② 시스템 복원력 향상
③ 비용 효율성 개선
④ 에너지 효율성 증대

특히 엣지 컴퓨팅과 결합된 분산 추론은 통신사의 네트워크 인프라를 더욱 스마트하게 만들고 있습니다. 통신망 말단의 기지국(RAN)부터 코어 네트워크까지, AI 기반의 자동화와 최적화가 이루어지고 있습니다.

AI를 위한 네트워크 혁신 (Networks for AI)
네트워크 혁신은 두 가지 방향으로 진행되고 있습니다. 첫째는 'Networks For...'로, AI 애플리케이션을 지원하기 위한 통신 네트워크 구축입니다. 둘째는 '...For Networks'로, AI 를 활용한 네트워크 운영, 계획, 최적화입니다.

RAN 업그레이드와 엣지 인프라 구축이 첫 번째 방향을 대표하며, 보안, 유지보수, 에너지 효율성 개선이 두 번째 방향을 대표합니다. 실제로 통신사들의 네트워크 자동화 및 서비스 자동화는 전체 운영비용 절감 기회의 33%를 차지하고 있으며, 이는 가장 큰 비중을 차지하는 항목입니다.

4. AI 시대의 새로운 서비스

네트워크 자동화와 최적화
통신사들은 AI 를 활용하여 네트워크 운영을 자동화하고 최적화하고 있습니다. 주요 적용 분야는 다음과 같습니다.

① 사전 예방적 유지보수
② 실시간 트러블슈팅
③ AI 기반 고객 서비스
④ 에너지 효율적인 네트워크 운영

특히 네트워크 및 서비스 자동화는 운영비용 절감의 최대 기회 영역(33%)으로 확인되었으며, 이는 에너지 효율적 네트워크 인프라(15%)와 생성형 AI 활용(14%)보다 높은 수준입니다.

스마트 고객 서비스
AI 기반 고객 서비스는 이미 가시적인 성과를 보여주고 있습니다. 한 통신사의 사례에서 볼 수 있듯이

① 문의 해결 시간 25% 단축
② 콜 전환율 60% 감소
③ 고객만족도(CSAT) 10% 상승
④  순추천지수(NPS) 7% 상승 등의 성과를 달성했습니다.

엣지 컴퓨팅 기반 신규 서비스
통신사들은 엣지 컴퓨팅을 통해 다음과 같은 새로운 서비스를 준비하고 있습니다.

① AR/VR 기반 애플리케이션
② 카메라 기반 검색 및 튜토리얼
③ 자율주행 차량 지원
④ 산업용 로봇 제어
⑤ 디지털 트윈
⑥ IoT 디바이스 지원

5. 미래를 위한 준비

AI 도입의 현실적 과제
통신사들이 직면한 주요 도전 과제는 다음과 같습니다.

① 사이버보안 우려
② 데이터 프라이버시와 윤리적 문제
③ ROI 불명확성
④ 경영진의 지원 부족

특히 ROI 의 불명확성은 AI 도입을 저해하는 주요 요인으로 지적되고 있으며, 이는 AI 투자의 성과를 측정하는 새로운 프레임워크가 필요함을 시사합니다.

성공적 도입을 위한 핵심 요소
통신사들의 성공적인 AI 도입을 위해서는 다음 요소들이 필수적입니다.

① 전사적 데이터 전략 수립
② 클라우드 인프라 현대화
③ 직원 역량 강화
④ 명확한 거버넌스 체계 확립

2025년 이후의 전망
PwC 의 Matt Hobbes 가 지적했듯이, "AI 기술 발전이 지금 당장 멈춰도, 향후 3-5 년간은 우리가 본 것 중 가장 혁신적인 시기가 될 것"입니다. 이는 현재 개발된 AI 기술과 실제 활용 사이에 존재하는 간극이 향후 몇 년간 급속히 좁혀질 것임을 시사합니다.

특히 주목할 점은 AI 가 통신사들의 사업 영역을 기술(40%), 비즈니스 서비스(23%), 헬스케어(14%) 등으로 확장하는 핵심 동력이 될 것이라는 점입니다. 이는 통신사들이 더 이상 전통적인 통신 서비스 제공자가 아닌, AI 기반의 종합 디지털 서비스 제공자로 진화할 것임을 보여줍니다.

인공지능은 이제 통신사들에게 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 기술적 역량 강화뿐만 아니라, 조직 문화의 변화, 인재 육성, 그리고 무엇보다 명확한 비전과 전략이 필요할 것입니다. 2025 년 이후, AI 는 통신산업의 새로운 표준이 될 것이며, 이에 대한 준비가 향후 통신사들의 성패를 가르는 핵심 요소가 될 것입니다.

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