2025년 올 한해 어떤 이야기들이 있었을까요?

올해 인사이트의 무게는 “전망”이 아니라 실제 장면에서 이미 결과가 갈렸다는 점에 있습니다.

"생성형 AI는 어디에서 이미 판을 바꿨고, 그 변화는 어떤 흐름으로 굳어졌는가"를 보아야 합니다.

첫 번째 장면은 마케팅·콘텐츠 산업입니다.

작년까지 브랜드들은 생성형 AI를 “콘셉트 보드용”으로 썼습니다.

올해는 다릅니다.

글로벌 FMCG와 패션 브랜드들은 캠페인 초안을 사람이 만들지 않습니다.

이미지·영상 초안 50~100개를 AI로 뽑고, 사람이 고르는 구조로 바뀌었습니다.

제작비는 평균 30~60% 줄었고, 대신 테스트 수가 늘었습니다.

클릭률이 0.3% 오르느냐 0.6% 오르느냐가 아니라, 실패 안을 빨리 버릴 수 있느냐가 경쟁력이 됐습니다.

이 변화의 신호는 OpenAI의 이미지·영상 생성 기능이 “전문 툴”이 아니라 마케팅 실무자가 바로 쓰는 앱으로 내려온 순간이었습니다.

이제 크리에이티브는 예술의 문제가 아니라 실험 설계의 문제가 됐습니다.

두 번째 장면은 미디어와 뉴스룸입니다.

올해 여러 해외 언론사는 속보 경쟁에서 한 발 물러났습니다.

이유는 단순합니다. AI 요약과 재작성으로 속보의 가치가 급락했기 때문입니다.

대신 “해석·맥락·검증”을 전면에 둡니다.

내부적으로는 기사 초안을 AI가 만들고, 기자는 팩트체크와 관점 정리에 집중합니다.

이 과정에서 로그와 출처 표기가 필수가 됐습니다.

EU AI Act 일정이 다가오자, “누가 무엇을 만들었는가”를 남기지 않은 콘텐츠는 리스크가 됐기 때문입니다.

이 흐름은 European Commission의 AI Act 타임라인이 “권고”에서 “달력”으로 바뀌며 가속됐습니다. 미디어의 경쟁력은 더 이상 속도가 아니라 신뢰의 비용 관리로 이동했습니다.

세 번째 장면은 기업 내부 업무입니다.

올해 가장 큰 착각은 “전사 AI 도입”이었습니다.

많은 기업이 챗봇을 전사에 깔았다가 중단했습니다.

이유는 간단합니다.

승인·권한·보안이 없었기 때문입니다.

반대로 성과를 낸 팀들은 아주 작게 시작했습니다.

예를 들면 “주간 보고서 요약 → 팀장 승인 → 임원 배포” 같은 단일 흐름입니다.

이 고리를 완성한 뒤에만 확장했습니다.

이 전환을 상징하는 것이 Anthropic가 강조한 에이전트와 도구 사용입니다.

대화형 AI가 아니라, 업무를 끝내는 AI로 관점이 이동했습니다.

동시에 부작용도 분명해졌습니다.

자동화가 깊어질수록 한 번의 오류가 조직 전체로 퍼집니다.

그래서 올해 기업의 숨은 비용은 모델 사용료가 아니라 검증 체계였습니다.

네 번째 장면은 국가와 산업 전략입니다.

한국의 변화는 특히 구체적입니다.

과기정통부가 소버린 AI 프로젝트를 공식화하면서,

“한국어 잘하는 모델”이 아니라 한국 산업에 바로 쓰이는 모델이 목표로 정리됐습니다.

금융·제조·공공 문서처럼 국외 반출이 어려운 데이터가 승부처가 됐습니다.

이 흐름 속에서 NAVER는 HyperCLOVA X 계열을 개방하며 생태계 확장을 택했고, LG AI Research는 추론 중심 모델로 산업 적용을 전면에 내세웠습니다.

여기서 중요한 점은 “글로벌 1등 모델과의 정면승부”가 아니라, 국내 규제·언어·업무 관행에 맞춘 최적화가 실제 수익으로 이어졌다는 사실입니다.

다섯 번째 장면은 표시와 증명의 문제입니다.

올해 영상·이미지 업계에서 조용히 바뀐 관행이 있습니다.

“AI로 만들었다”는 문구를 숨기지 않는 쪽이 오히려 안전해졌습니다.

워터마킹과 출처 표기는 완벽하지 않습니다.

제거도 가능합니다.

그럼에도 기업들이 채택하는 이유는 명확합니다.

분쟁이 생겼을 때 방어할 수 있는 최소 조건이기 때문입니다.

Google가 SynthID 검증을 제품 레벨에 얹은 것도 같은 맥락입니다.

AI는 이제 기능 경쟁이 아니라 책임을 설명하는 기술이 됐습니다.

이 모든 사례가 가리키는 흐름은 하나입니다.

생성형 AI의 영향력은 “무엇을 만들 수 있는가”에서 “어떻게 운영하고 증명하는가”로 이동했습니다.

그래서 앞으로의 가이드는 기술 목록이 아니라 운영 질문이어야 합니다.

첫째, 우리 조직은 AI 결과의 출처와 결정을 설명할 수 있는가.

둘째, 작은 자동화 하나를 끝까지 연결해본 경험이 있는가.

셋째, 글로벌 트렌드를 그대로 따르기보다, 우리 시장에 맞게 꺾어 쓰고 있는가.

2025년은 가능성의 해가 아니었습니다.

이미 승패와 방향이 갈린 해였습니다.

내년을 준비한다는 것은 더 나은 모델을 고르는 일이 아니라, 위의 질문들에 “예”라고 답할 수 있는 구조를 만드는 일입니다.

참고 자료

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