AI 3강으로 이루려는 이상(理想)은 국민이 행복하고, 지금보다 더 발전한 대한민국이다. 현실과 제약조건을 정확히 이해하고 최적 경로를 찾는 정책과 실행이 그 이상을 현실로 만드는 유일한 길이다. 

우리가 놓치고 있는 것은 없을까? 상관관계를 인과관계로 착각하고 있는 것은 아닐까?

현실적 제약조건

AI 3강 달성이라는 이상과 현실 사이에는 다양한 제약조건이 존재한다. 대표적인 제약으로 GPU, 데이터, 인재 부족이 있다. GPU 부족은 대규모 연산과 학습을 어렵게 만들어 최신 AI 모델 개발 속도를 늦추고, 데이터 부족은 AI 모델이 현실 문제를 정확히 학습하고 예측하는 능력을 제한한다. 또한, M&S(모델링과 시뮬레이션)와 체계공학 활용 수준, 디지털트윈 환경, 혁신적 조직 문화, 정책 구조 등도 현실적 제약으로 작용한다.

이 제약들을 이해하지 못하면, 자원 투입만으로는 목표 달성이 어렵고, 표면적 원인만 해결하려다 자원 낭비로 이어질 수 있다.

AI를 ICT로 구현하려는 사고의 함정

많은 사람과 조직은 AI를 단순히 ICT 기술, 즉 네트워크, 서버, 클라우드, 소프트웨어로 구현할 수 있다고 생각한다. 이런 관점은 AI 발전을 제한하는 구조적 원인 중 하나다. AI가 제대로 작동하려면 단순한 연산 능력이나 데이터 처리 수준을 넘어서, 현실 세계의 복잡한 시스템을 이해하고, 문제를 정의하며, 총수명주기에서 최적화를 수행할 수 있는 능력이 필요하다. ICT 중심 사고는 M&S, 체계공학, 디지털트윈, 문제 정의, 혁신적 조직 문화 같은 필수 요소를 간과하게 만든다.

M&S와 체계공학, AI의 발과 조정자

AI가 현실 문제를 정확히 이해하고 최적 판단을 내리려면 M&S(모델링과 시뮬레이션) 기술과 체계공학(System Engineering) 기반이 필수적이다. 모델링과 시뮬레이션은 현실 시스템을 가상으로 재현하고 실험할 수 있게 해 AI가 학습한 지식을 실제 문제 해결로 연결하는 발 역할을 한다. 체계공학은 AI, M&S, ICT, 디지털트윈을 통합해 복잡한 시스템을 설계하고 운영하며 최적화하는 조정자 역할을 한다.

특히 요구사항을 명확히 정의하고, 시스템 총수명주기 전체에서 요구사항 추적을 통해 충족 여부를 평가하며, 동적 분석을 수행해 최적화를 진행하는 과정이 중요하다. 소프트웨어와 코딩은 구현 수단일 뿐이며, 오늘날 AI는 코딩을 스스로 수행할 수 있는 단계에 접어들었기 때문에, 가장 중요한 역량은 문제를 정확히 정의하고 요구사항을 명확히 정리하는 능력이다.

데이터, 디지털트윈, 조직 문화의 중요성

AI가 현실 문제를 해결하려면 충분한 데이터를 확보하고 활용할 수 있는 정책, 현실과 가상을 연결한 디지털트윈 환경, 실험과 실패를 허용하며 학습을 장려하는 혁신적 조직 문화가 필요하다. GPU가 많고 인재가 있어도 이러한 기반이 없다면 AI는 효율적으로 기능할 수 없다.

ICT 성공 경험, 잠재적 걸림돌

흥미롭게도 ICT 성공 경험 자체가 AI 혁신 속도를 늦출 수 있다. 안정적 서비스 구축과 응용 중심 사고에 익숙한 조직은 불확실성과 실험 중심 혁신이 필요한 AI 개발 과정에서 실패를 피하고 관성을 유지하려는 경향을 보인다. 이는 장기적 경쟁력 확보에 걸림돌이 된다.

이상과 현실을 연결하는 최적 경로

AI 3강 달성이라는 목표는 이상(理想)이다. 하지만 이 이상을 현실화하려면 현실적 제약조건을 정확히 이해하고 관리해야 한다. 현실적 제약은 GPU·데이터·인재 부족뿐만 아니라, M&S·체계공학 활용 수준, 디지털트윈 환경, 조직 문화, 정책 구조 등이다.

정책과 전략은 이상과 현실 사이의 갭을 분석하고, 그 갭을 최소화하며 효과성과 효율성을 보장할 수 있는 최적의 경로를 찾아야 한다. 이 경로에는 문제 정의와 요구사항 명확화, M&S와 체계공학을 통한 총수명주기 요구사항 추적과 동적 최적화, 디지털트윈 환경 구축, 혁신적 조직 문화 정착이 포함되어야 한다.

결론: 문제 정의 중심의 종합 전략 필요

AI 경쟁력을 높이고 국가적 목표인 AI 3강을 달성하려면, GPU·데이터·인재 확보뿐만 아니라 문제 정의와 요구사항 명확화, M&S와 체계공학 융합을 통한 총수명주기 요구사항 추적과 동적 분석, 디지털트윈 확산, 혁신적 조직 문화 정착까지 포함한 종합적 전략이 필요하다.

소프트웨어와 코딩은 구현 수단일 뿐이며, AI가 제대로 작동하기 위해 가장 중요한 역량은 문제를 정확히 정의하고 요구사항을 명확히 정리하는 능력이다. 이러한 기반이 마련될 때, AI는 현실 문제를 정확히 이해하고 최적 판단을 내릴 수 있으며, 국가적 목표 달성도 현실화될 수 있다.

AI 3강으로 이루려는 이상(理想)은 국민이 행복하고, 지금보다 더 발전한 대한민국이다. 현실적 제약을 정확히 이해하고, 최적 경로를 찾아 정책과 실행에 반영하는 것이 그 이상을 현실로 만드는 유일한 길이다.