[목차]

1. AI가 바꾸는 통신산업의 현재
2. 선도 기업들의 AI 활용 사례
3. AI 도입의 실제 장벽들
4. AI 투자의 진정한 가치 측정
5. 앞으로의 과제와 전망

[Executive Summary]

통신산업이 AI를 통한 대대적인 혁신의 변곡점을 맞이하고 있습니다. GSMA 인텔리전스의 2024년 4분기 조사에 따르면, 전체 통신사의 65%가 이미 AI 전략을 수립했으며, 디지털 예산의 5-15%를 AI 투자에 배정하고 있습니다. 이는 통신사들이 AI를 단순한 기술 도입이 아닌 비즈니스 모델 혁신의 핵심 동력으로 인식하고 있음을 보여줍 니다.

주목할 만한 점은 AI 도입 양상의 변화입니다. 초기의 단순 고객서비스 자동화나 네트워크 최적화를 넘어, 이제는 새로운 수익원 창출로 확장되고 있습니다. KT의 사례가 이를 잘 보여주는데, AI 고객센터 도입으로 응답시간 10% 단축과 함께, Microsoft와의 전략적 파트너십을 통해 새로운 비즈니스 모델을 구축하고 있습니다.

그러나 도전과제도 분명합니다. 사이버보안 위협(49%)과 인재 확보의 어려움은 주요 걸림돌로 작용하고 있습니다. 특히 AI 특화된 새로운 보안 위협의 등장은 기존 보안 체계의 재검토를 요구하고 있습니다. Telstra는 이러한 과제들에 대응하기 위해 'Data and AI Academy'를 통한 체계적인 인재 육성과 함께, AWS, Accenture 등과의 협력을 통한 보안 강화에 주력하고 있습니다.

AI 투자의 진정한 가치를 측정하는 것도 중요한 과제입니다. GSMA는 재무적 성과, 비즈니스 혁신, 인재 역량, 윤리적 준수를 포괄하는 새로운 ROI 평가 체계를 제시했습니다. 이는 AI가 가져오는 조직 전반의 변화를 종합적으로 평가하기 위한 것으로, 2025년까지 더욱 구체화될 예정입니다.

결론적으로, 통신산업의 AI 도입은 이제 실험 단계를 넘어 본격적인 확산기에 진입했습니다. 성공적인 AI 전환을 위해서는 명확한 전략, 체계적인 인재 육성, 견고한 파트너십이 필수적이며, 무엇보다 투자 효과를 정확히 측정하고 개선해나가는 체계적인 접근이 필요할 것입니다. 2025년은 이러한 노력들이 실질적인 성과로 이어지는지를 확인할 수 있는 중요한 시점이 될 것으로 전망됩니다.

1. AI가 바꾸는 통신산업의 현재

통신산업이 AI 를 통한 대대적인 혁신의 물결을 맞이하고 있습니다. GSMA 인텔리전스의 조사에 따르면, 전체 통신사의 65%가 이미 AI 전략을 수립했으며, 이 중 33%는 독립적인 AI 전략을, 32%는 전사 비즈니스 전략과 통합된 형태의 AI 전략을 운영하고 있습니다.

특히 주목할 만한 점은 투자 규모입니다. 대다수의 통신사들이 전체 디지털 예산의 5-15%를 AI 관련 투자에 배정하고 있으며, 이는 타 산업군의 투자 수준과 비슷한 수준입니다. 흥미로운 점은 연간 매출 50 억-100 억 달러 규모의 중견 통신사들이 평균 15%로 가장 높은 투자 비중을 보이고 있다는 것입니다. 이는 중견 통신사들이 AI 를 통한 혁신을 시장 경쟁력 확보의 핵심 전략으로 인식하고 있음을 시사합니다.

AI 도입의 현실적 과제들을 살펴보면, 사이버보안 우려(49%), 데이터 프라이버시(41%), IT 인프라 문제(38%), 인재 부족(34%) 순으로 나타났습니다. 특히 사이버보안 측면에서는 모바일 네트워크(92%)와 모바일 기기(87%)가 가장 높은 위험도를 보이는 것으로 조사되었습니다.

2. 선도 기업들의 AI 활용 사례

KT 의 사례는 통신사의 성공적인 AI 전환을 보여주는 대표적 예시입니다. 2017 년 기가지니 출시를 시작으로, 2022 년에는 자체 LLM 인 'mi:dm'을 개발했으며, 2024 년에는 AICT(AI and ICT) 기업으로의 전환을 선언했습니다. 특히 AI 고객센터(AICC) 도입으로 전체 콜센터 통화의 15%를 처리하고, 나머지 통화의 응답시간도 10% 단축하는 성과를 거두었습니다.

Telstra 의 경우는 더욱 포괄적인 접근을 보여줍니다. 데이터 생태계 현대화, AI 역량 강화, 조직 전반의 AI 내재화를 핵심 전략으로 삼고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 'Data and AI Academy' 운영을 통해 전사적 AI 문해력 향상에 주력하고 있다는 것입니다. 실제로 자체 개발한 genAI 도구 사용자의 90%가 업무 효율성 향상을 경험했다고 보고했습니다.

3. AI 도입의 실제 장벽들

사이버보안 위협은 AI 도입의 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있습니다. GSMA 의 네트워크 보안 전략 조사에 따르면, 피싱/스미싱(88%), 랜섬웨어(78%), 시그널링 및 상호연결 공격(57%)이 주요 위협으로 나타났습니다. 특히 AI 기술의 발전으로 인한 새로운 형태의 위협, 예를 들어 데이터 포이즈닝이나 프롬프트 인젝션 공격과 같은 AI 특화된 보안 위협이 증가하고 있습니다.

인재 확보와 역량 강화 측면에서도 현실적인 어려움이 존재합니다. 조사 대상 통신사의 41%가 AI 인재 부족을 경험하고 있으며, 이는 특히 중소 규모 통신사에서 더욱 심각한 것으로 나타났습니다. KT 의 경우 이러한 문제를 해결하기 위해 1 년 내 1,000 명의 AI 전문가 육성을 목표로 하는 등 적극적인 대응을 보여주고 있습니다.

4. AI 투자의 진정한 가치 측정

AI 투자의 효과를 측정하는 새로운 접근법이 필요한 시점입니다. GSMA 가 제시한 새로운 ROI 평가 체계는 다음 네 가지 핵심 영역을 포함합니다:

① 재무적 성과

• 투자 비용 대비 수익
• AI 기반 서비스 매출
• 운영비용 절감

② 비즈니스 혁신

• AI 도입 범위
• 생산성 향상도
• 네트워크 최적화 수준

③ 인재 역량

• AI 인재 비율
• 교육 훈련 빈도
• 기술 숙련도

④ 윤리적 준수

• AI 거버넌스 체계
• 리스크 관리 모델
• 데이터 보안 수준

이러한 통합적 접근은 단순한 재무적 성과를 넘어 조직 전반의 변화를 포착할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, Telstra 의 경우 genAI 도구 도입으로 인한 직접적인 비용 절감 외에도 의사결정 속도 향상, 직원 만족도 증가 등 비재무적 가치를 창출했습니다.

5. 앞으로의 과제와 전망

2025 년을 향한 통신산업의 AI 여정에서 가장 중요한 과제는 'AI 레디 네트워크' 구축입니다. MWC 라스베가스에서 논의된 바와 같이, AI 워크로드를 효과적으로 지원할 수 있는 네트워크 인프라 구축이 시급합니다.

또한 내부 역량 강화와 외부 협력의 균형도 중요한 과제입니다. KT 의 마이크로소프트와의 전략적 파트너십이나 Telstra 의 AWS, Accenture 와의 협력은 이러한 균형잡힌 접근의 좋은 예시입니다.

미래 전망에서 특히 주목할 점은 AI 의 활용 범위가 고객 서비스나 네트워크 운영 최적화를 넘어 새로운 수익 창출 기회로 확장되고 있다는 것입니다. 조사 결과에 따르면, 미국과 캐나다 지역 통신사의 19%, 중동 및 아프리카 지역 통신사의 19%가 AI 기반 신규 매출 창출을 최우선 과제로 꼽았습니다.

결론적으로, 통신산업의 AI 도입은 단순한 기술 혁신을 넘어 비즈니스 모델의 근본적인 변화를 이끌고 있습니다. 성공적인 전환을 위해서는 기술적 역량 강화와 함께 조직 문화의 변화, 인재 육성, 그리고 무엇보다 투자 효과를 정확히 측정하고 개선해나가는 체계적인 접근이 필요할 것입니다.

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