2026년 1월 시행을 앞둔 AI 기본법, 그리고 올해 10월 공개된 시행령은 한국의 AI 정책이 본격적으로 제도화되는 시점을 의미합니다. 이번 뉴스레터에서는 해당 변화가 기업 운영 및 IT 전략에 어떤 영향을 주는지 알아보아요.
📎 3줄 요약
AI 기본법이란?
핵심 변화 정리
책임감 있게 AI를 쓰자
글로벌 규제 흐름 속 한국 AI 기본법의 의미
AI 기술은 초고속으로 발전하는 반면, 저작권·윤리·책임 문제 역시 동시에 확대되고 있습니다. EU Data Act를 통해 글로벌 데이터 규범이 “보호 중심 → 개방·이동 중심”으로 이동하는 흐름을 확인했다면, 한국은 AI 기본법을 통해 산업 진흥과 신뢰 확보를 동시에 강조하는 모델을 선택했습니다.
행령에서 확인된 핵심 정책 변화
AI 기본법은 “진흥 우선, 규제 최소화”를 원칙으로 하되, 고지·안전성 의무 등 핵심적인 책임 요소를 포함합니다. 시행령 공개로 구체화된 주요 변화는 다음과 같습니다:
🧪 지원 기준 명확화 - 어떤 AI R&D·데이터 구축이 지원받는지 기준 정리
🏛️ 정책센터·안전연구소 설립 - 국가 차원의 AI 기반 마련
🔎 AI 고지·표시 의무 - 생성형 AI 결과물 → “AI 생성” 표시 필수
🧮 고영향 AI 기준 신설 - 연산량·위험도 따라 추가 검증 필요
⏳ 계도기간 운영- 시행 초기에 기업 부담 완화
이러한 변화는 단순 규제가 아닌 신뢰 기반 산업 육성 전략의 일환으로 해석할 수 있습니다.
법·기술 간 속도 차이: 현행 제도의 구조적 한계
현재 국회에는 AI 기본법 개정안 17건을 포함해 27개 이상의 AI 관련 법안이 계류 중입니다. 교육·조달·데이터센터 전력 특례 등 다양한 주제가 동시에 논의되고 있지만, 전문가들은 다음과 같은 한계를 지적합니다:
기술 변화(6개월 단위) vs. 법 제정(1–2년 이상) 속도의 불일치
생성형·대규모 모델 신기술 등장에 대한 사전 규율의 어려움
AI의 영향 범위가 광범위해 단일 법체계로 모든 위험을 관리하기 어려움
이 때문에 다음과 같은 접근이 필요하다는 의견이 힘을 얻고 있습니다:
“기본법은 큰 방향만 제시하고, 세부 정책은 시행령과 가이드라인을 통해 빠르게 조정하는 방식이 현실적이다.”
즉, 정책 유연성 확보가 필수적이며, 기업도 이를 전제로 한 내부 전략 수립이 요구됩니다.
AI 기본법은 출발점이다
AI 기본법은 한국 AI 산업의 “완성 형태”가 아니라 “정책적 프레임워크의 첫 단계”입니다.
앞으로는:
법률은 원칙과 방향성 중심,
세부 정책은 하위 법령·가이드라인으로 지속 업데이트,
기업은 서비스 설계·데이터 거버넌스·위험 평가 체계를 선제적으로 정비,
정부는 진흥과 책임 사이의 균형을 더 정교하게 조정해야 합니다.
AI는 이미 산업·조직·서비스 기획 전반에 영향을 미치는 핵심 기술입니다. 기업이 해야 할 일은 “규제 회피”가 아니라 변화 흐름을 읽고 준비하는 것이며, AI 기본법은 그 방향성을 제시한 첫 단계라고 할 수 있습니다.
‘2025 인시던트 대응 보고서’에 따르면, 랜섬웨어 조직이 콜센터를 통해 획득한 자격 증명으로 40분 만에 클라우드 관리자 계정까지 장악한 사례처럼, 최근 보안 공격은 속도와 규모가 기존과 비교할 수 없을 정도로 증폭되고 있다. 전 세계 사고의 86%가 실제 업무 중단으로 이어졌고, 25%는 침입 후 5시간 이내에, 그중 20%는 1시간 이내 데이터가 유출됐다. 또한 공격의 70%가 클라우드·네트워크·엔드포인트·아이덴티티 등 최소 3개 이상 지점을 동시다발적으로 겨냥해 기존 ‘영역별 대응’ 방식으로는 방어가 어려운 현실이 드러났다. 특히 웹 브라우저 기반 공격 비중이 44%로 가장 높아지며 SaaS·웹메일 중심의 업무 환경 위험성이 커졌고, 북한의 ‘페이크 원격 개발자’ 침투, 중국 기반 조직의 정부망 동시 침해 사례 등도 계속 확인되고 있다.
전통 인프라가 가상화를 거쳐 클라우드로 전환된 지 10년이 지난 지금, 클라우드는 더 이상 새로운 기술이 아니라 모든 비즈니스 운영의 기본 전제가 되었지만 여전히 “클라우드는 비싸다”는 인식은 반복된다. 그러나 실제로는 온프레미스 대비 클라우드 비용을 논할 때 사람, 운영 기술, 유연성, 기회비용 등 무형 가치를 간과하는 경우가 많고, 대규모 GPU 인프라처럼 직접 구축·운영이 불가능한 영역도 존재한다. 클라우드가 비싸 보이는 이유는 최적화가 부족하거나 내부 인프라 운영 비용이 정확히 계산되지 않은 경우가 많기 때문이며, 이제는 하이브리드·멀티클라우드·FinOps 등 비용·운영·책임을 포괄적으로 고려한 전략적 접근이 필요한 시점임을 강조한다.
