[백서현의 테크와놀러지아] "내부를 거대한 AI 테스트베드로"…한컴, '실패 없는 AI' 전략 통할까

전직군 AI 활용 의무화…'AI 내재화 원년' 선언 한컴의 조직 혁신

"내부 검증 거친 AI만"… 보안·데이터 주권 기반 가이드라인 구축

공공 중심에서 기업·개인 시장까지… SaaS AI로 사업 확장 가속

한컴 본사 전경[사진=한컴]

한글과컴퓨터(한컴)가 올해를 ‘인공지능(AI) 내재화 원년’으로 선언하며 고강도 혁신에 나섰다. AI를 단순한 기능 보강이 아니라 기업 체질 자체를 바꾸는 핵심 전략으로 삼아 전 직군이 AI를 일상적으로 활용하는 구조를 만들겠다는 각오다.

한컴은 올해부터 개발, 기획, 마케팅, 인사(HR), 재무 등 비개발 직군을 포함한 전사 모든 직무에서 AI 에이전트를 상시 활용하는 체계를 도입했다. 개발 조직뿐 아니라 경영 지원과 사업 부서까지 AI 활용을 기본 업무로 만드는 것이다.

실제로 각 부서의 업무 방식도 빠르게 변화하고 있다. 재무·회계 부서는 복잡한 세법 검토와 자금 흐름 예측에 AI를 활용하고 있으며, 기획과 마케팅 조직은 시장 조사와 콘텐츠 제작 과정에 생성형 AI를 적극 도입하고 있다. HR 부서 역시 AI 기반 데이터 분석을 통해 조직 문화와 인력 운영을 진단하는 등 회사의 주요 가치 사슬 전반이 AI와 결합하는 방향으로 움직이고 있다.

이 같은 변화의 배경에는 “AI를 고객에게 제공하는 기업이라면 임직원부터 능숙한 AI 사용자여야 한다”는 김연수 대표의 철학이 자리하고 있다. AI 제품을 만드는 기업이 실제 업무에서는 AI를 제대로 활용하지 못한다면 고객에게도 설득력 있는 솔루션을 제공하기 어렵다는 판단이다.

한컴이 AI 내재화를 강조하는 또 다른 이유는 ‘검증된 AI’를 고객에게 제공하기 위해서다. 회사는 지난해 전략적 AI 기업 전환을 선언하며 내부 조직을 거대한 AI 테스트베드로 활용하겠다고 밝힌 바 있다. 내부에서 실제로 검증된 활용 노하우와 데이터를 기반으로 고객에게 ‘실패 없는 AI 솔루션’을 공급하겠다는 전략이다.

이를 위해 회사는 구성원들에게 AI 활용 가이드라인도 배포했다. 해당 가이드라인에는 솔루션 도입 단계부터 무분별한 AI 적용을 막기 위한 기준이 담겼다. 한컴의 자체 보안 기준에 부합하는지 여부를 우선 검증하고, 사전 법적 검토와 정보보호 기준을 충족한 제품만 도입하도록 하는 것이 핵심이다.

데이터 보호 기준 역시 엄격하다. 내부 데이터가 외부 AI 모델 학습에 무단 활용되지 않도록 데이터 주권 보호와 프라이버시 조치를 의무화했으며, 데이터 전송과 저장 과정에는 암호화를 적용하도록 했다. 또한 소프트웨어 기업의 핵심 자산인 소스코드와 지식재산권(IP) 역시 암호화 기술을 통해 보호하도록 규정해 AI 활용이 기업 경쟁력 유출로 이어지지 않도록 관리하고 있다.

AI 도입은 조직 평가 체계에도 반영됐다. 한컴은 전사 핵심성과지표(KPI)에 AI 전환(AX) 비중을 30~50%까지 할당하며 AI 기반 업무 혁신을 조직 전반으로 확산시키고 있다. 아직 제도 시행 초기 단계인 만큼 구체적인 성과는 축적되는 과정이지만, 사내 AI 아이디어 공모전 등 내부 실험도 활발히 진행되고 있다. 

외부 시장에서도 변화의 조짐은 나타나고 있다. 공공기관과 대기업을 중심으로 AI 제품 도입 기관이 꾸준히 증가하고 있으며, 초기 개념검증(PoC) 이후 본사업 계약으로 전환되는 비율도 점차 높아지고 있다. 실제 업무 환경에서 AI가 활용되는 사례가 늘고 있다는 점에서 의미 있는 지표로 평가된다.

또한 2025년 상반기 출시된 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 AI 제품은 중소기업과 개인 고객을 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 별도의 구축 부담 없이 바로 사용할 수 있는 구독형 모델이 접근성을 높였다는 분석이다. 이를 통해 한컴의 AI 제품군은 기존 공공 중심 시장을 넘어 기업과 개인 시장까지 저변을 확대하며 새로운 성장 축으로 자리잡고 있다.

업계에서는 한컴의 이러한 시도를 단순한 기술 도입을 넘어 조직 운영 방식 자체를 바꾸는 실험으로 보고 있다. 많은 기업들이 AI 솔루션을 도입하는 데 집중하고 있지만, 실제 업무 프로세스까지 AI 중심으로 재설계하는 사례는 아직 많지 않기 때문이다. 내부 실험을 통해 축적된 데이터와 활용 경험이 향후 AI 사업 경쟁력을 좌우할 핵심 자산이 될 것이라는 분석도 나온다.