♦ 최근 기업 경영 트렌드와 주요 이슈

1 생성형 AI의 사업화: ‘도구’에서 ‘에이전트(Agentic AI)’로

생성형 AI는 단순 생산성 도구를 넘어, 목표를 설정하고 업무를 분해·실행하는 ‘에이전트’ 형태로 확장되고 있다. 이는 업무 프로세스의 자동화 범위를 넓히지만, 오류·책임소재·보안 위험도 함께 증대시킨다.

동시에 AI 워크로드 확대로 컴퓨팅 수요가 급증하고, 맞춤형 반도체(예: AI 특화 칩)·클라우드/엣지 인프라·데이터센터 운영(에너지·냉각·전력)과 같은 ‘기술 스택’이 경영의 전략 이슈로 부상했다.

경영 관점의 핵심은 ‘어디에 AI를 넣어 수익(매출/마진/리드타임)을 만들 것인가’와 ‘어떤 통제장치(데이터·보안·검증·휴먼 인더 루프)를 갖출 것인가’의 균형이다.

2 디지털 신뢰: 사이버보안·데이터 거버넌스·AI 리스크 관리

AI 도입이 빠르게 확산되면서 클라우드 보안 리스크가 함께 증가하고, ‘섀도우 AI(승인되지 않은 AI 사용)’도 조직 전반의 통제 이슈로 떠오르고 있다.

이사회/감사위원회 수준에서도 AI 및 사이버 리스크의 감독과 공시가 강화되는 흐름이 나타난다. 이는 단순 IT 이슈가 아니라 기업의 신뢰·평판·규제 리스크를 좌우하는 경영 어젠다로 자리잡았음을 의미한다.

실무적으로는 (1) 데이터 분류 및 접근통제, (2) 모델·프롬프트 보안, (3) 벤더/클라우드 리스크 관리, (4) 사용정책과 교육, (5) 모니터링 및 레드팀 테스트를 운영체계에 내재화하는 방향이 일반적이다.

3 공급망·지정학 리스크: 회복탄력성(Resilience)과 지역화

팬데믹 이후 상시화된 공급망 충격, 지정학적 갈등, 무역·산업정책 변화는 ‘저비용 최적화’ 중심의 공급망에서 ‘리스크 분산’ 중심의 공급망으로 전환을 촉진하고 있다. 2025년의 공급망 리더십 이슈로는 비용관리와 함께 리스크 완화, Scope 3 등 규제/공시 대응, 신기술 적용(예: 분석·자동화)이 동시에 요구되는 복합 과제가 강조된다. 기업은 다중 소싱, 재고·물류 시뮬레이션, 핵심 부품의 지역 분산, 공급업체 협업 강화 등으로 대응하며, 이는 재무·운영·전략의 통합 거버넌스를 요구한다.

4 지속가능성/ESG: 공시·데이터·전환전략의 결합

ESG는 ‘가치/브랜딩’ 중심에서 ‘규제 기반 공시·데이터 관리·전환 투자(감축/에너지 전환)’ 중심으로 무게추가 이동하는 추세다.

특히 지속가능성 공시는 데이터 품질(범위/정합성)과 내부통제, 공급망(Scope 3) 연계가 관건이 되면서, 재무회계/리스크관리와 유사한 수준의 프로세스가 요구된다.향후에는 AI를 활용한 데이터 수집·검증, 리포팅 자동화, 이슈 모니터링 등이 확산될 가능성이 높다.

5 인재·조직: 하이브리드, 스킬 기반 인사, 학습 민첩성

AI 확산은 업무 재설계(직무의 분해/재조합)와 스킬 기반 인사관리(스킬 택소노미, 재교육/업스킬링)를 가속한다.

기업은 ‘AI를 쓸 줄 아는 인재’뿐 아니라, 문제정의·의사소통·윤리적 판단·리더십 같은 인간 역량을 함께 강조한다.

조직 운영 측면에서는 기능별 사일로를 줄이고, 제품/고객 단위의 크로스펑셔널 팀과 데이터/플랫폼 조직을 강화하는 방향이 보편화되고 있다.