AI 2027: 트렌드 & 활용백과

김덕진

저자 : 김덕진
IT커뮤니케이션연구소 소장이며, AI3의 CSO(최고전략책임자)이자 세종사이버대 컴퓨터·AI공학과 교수이다. 세종사이버대 AI교육센터장으로 학교의 AI 교육 운영을 총괄하고, 모교인 서울시립대 경영학부에서 겸임교수로도 강단에 서고 있다. 행정안전부 인공지능정부 기술자문단, 한국수자원공사(K-water) AI First 전략 자문위원단, 코레일유통 AI 혁신추진단 자문위원, 삼성생명 AI 자문위원, 카카오 일상AI 포럼 위원 등으로 활동하며 공공기관과 기업의 AI 전환을 돕고 있다.
복잡한 IT 기술과 비즈니스 구조를 대중에게 쉽고 재미있게 전하는 데 더 집중하려고 IT커뮤니케이션연구소를 만들었고, ‘IT 커뮤니케이터’라는 신조어를 만들어 그 이름으로 활동해 왔다. IT를 기술로만 보지 않고 사회·문화·비즈니스의 맥락과 함께 읽어 내 전달하는 데 능하다.
공중파 뉴스와 라디오에서 15년 가까이 전문 패널로 활동하며 IT 커뮤니케이터로 자리를 잡았다. 이제는 AI라는 낯선 길 위에서 사람들이 방향을 잃지 않도록 함께 길을 찾는 사람이 되고 싶어, 『AI 2027』부터 ‘AI 내비게이터’라는 새 이름을 쓰기 시작했다.
AI 기술 제휴와 투자를 원하는 대기업과 스타트업을 잇는 다리 역할을 하고 있으며, 여러 파트너사와 함께 기업 맞춤형 교육을 기획하고 AI 전환 전략을 세운다. 최근에는 피지컬 AI 분야 투자기업의 기술고문으로 리서치와 전략 수립을 맡아 다음 패러다임을 연구하고 있다.
현재 MBC 「손에 잡히는 경제」, KBS1라디오 「세상의 모든 정보」 등의 고정 코너에서 IT 이슈를 알아듣기 쉽게 풀어 주며 대중과 만나고 있다. 지금까지 방송 출연은 2,500회, 강연은 1,500회를 넘는다.
세종사이버대와 서울시립대에서 AI와 빅데이터, 스마트 복지, AI 실무와 스마트 비즈니스를 가르치고 있으며, 2027년부터는 세종사이버대에서 ‘피지컬 AI가 바꾸는 세상’ 과목을 새로 맡는다. AI를 쉽고 명쾌하게 풀어내 대기업 임직원과 일반 대중 강연에서 큰 호응을 얻어 지금도 꾸준히 러브콜을 받고 있다.
저서로는 종합 베스트셀러 『AI 2024』, 『AI 2025』, 『AI 2026』, 『챗봇 2025』(공저), 『AI 에이전트』(공저), 『피지컬 AI 2026』(공저) 외에 『AI 시대, 부모로 살아가기』(공저), 『인간이 지워진다』(공저), 『AI로 세상읽기』(공저)가 있다.

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인스타그램│kim_dukjin
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강의 요청│info@itcl.kr, www.itcl.kr

여는 말 AI, 같은 단어, 다른 생각
프롤로그 2027년의 달력: 예측이 아니라, 이미 예약된 미래

1장 AI 2027, 대화에서 위임으로

[Trend 1] AI 위임의 시대: AGI는 정말 왔는가?
내가 컴퓨터를 꺼 둬도 일하는 AI는 왔다
2026년 9월, ‘AGI가 도착했다’는 선언 | AGI는 누가 판정하는가? | 영원한 인턴이 KTX 일정까지 챙기기 시작했다 | 에이전트는 팀 단위 대행사에 가깝다 | 대답하던 AI에서 일하는 AI로 | AI 위임의 시대, 무엇까지 할 수 있나? | AI 위임의 시대, 어떻게 일하는가? | 사용자인 저는 어떻게 바뀌었나? | AI 위임이 불러온 것: 독일의 한 개발자 위키에서 생긴 일 | 두뇌는 빌려 쓰되 고삐는 내가 쥔다: 하네스 | AI 제품 안으로 들어오는 고삐들 | AI에게 일을 맡길 때, 제가 지키는 4가지 원칙 | 검증이 산업이 된 2026년: 맡기려면 시험을 통과해야 한다 | AI-인간 협업의 4단계 |
2027년, AI 위임 시대의 4가지 키포인트 | 여러분은 오늘, 무엇을 맡기시겠습니까?

[Trend 2] AI 머니 게임
700조 원을 걸고, 브레이크를 밟는 회사들
수천 개의 AI에서 빅4로: 에이전트 워싱과 기능 흡수 | AI 산업 골드 러시 지도: 유통 비즈니스가 된 AI | 빅테크 9개사의 2027년 베팅 지도 | 구글: 다 가진 회사의 역설 | 마이크로소프트: 어떤 모델이든 자사의 클라우드 애저 위에서 | 아마존: 모델 없는 클라우드가 가장 많은 모델을 돌린다 |메타: 돈으로 산 팀이 뮤즈로 첫 성과를 내다 | 애플, 그리고 머스크의 xAI: 빌리는 쪽과 다 쥐는 쪽 | 엔비디아: 칩을 직접 만드는 이유, 칩을 바꾸기 어려운 이유 | 공짜 모델의 청구서: 모델값은 0, 돈은 자리를 옮긴다 | AI 서비스 단가 전쟁: 단가는 내리고 청구서는 커진다 | AI 업계 순환 투자 지도: 칩을 파는 회사가 칩을 살 회사에 돈을 댄다 | 상장이라는 심판대: 거품은 빚에서 먼저 터진다 | 앤트로픽·오픈AI 상장 성적표에서 볼 숫자 3가지 | AI 거품이 터진다면 어디서 터질까? | AI 거품론이 맞아떨어지는 4가지 경우 | 2027년, AI 머니 게임 흐름 5가지 | AI 인프라인가, AI 서비스인가?

[Trend 3] 두 개의 AI 세계
묶어서 파는 미국, 공짜로 뿌리는 중국
상하이 박람회의 포스터: ‘2년이면 사람 2~3명을 대체한다’ | 중국 스택, 미국 스택 | 차이나 드라이브의 작동 원리: 경쟁시켜 하나를 살린다 | 중국 오픈 웨이트 모델의 세계 공략: 딥시크는 값, 키미는 실력으로 놀라게 했다 | 반복하는 일은 중국산, 가장 똑똑한 AI는 미국산 | 공짜 모델을 열어 주되, 조건을 단다 | 공짜 모델의 진짜 값 | 저작권 부담 없이 달리는 중국 영상 AI | 중국의 칩과 메모리, 그리고 미국의 담 | 표준과 외교: 누가 남반구에 길을 까는가? | 차이나 드라이브가 막히는 3가지 경우 | 미국이 보는 2027, 중국이 보는 2027: 무엇이 다른가? | 2027년, 두 개의 AI 세계 키포인트 4가지 | AI 궤도를 고른 것은 우리일까, 가격표일까?

[Trend 4] AI 간택의 경제
AI에게 선택받지 못하면 팔리지 않는다
강의 중 온 카톡 | 뮤즈가 연 문, 아마존이 닫은 문 | 제로클릭: 링크를 누르지 않는 사람들 | 운전기사 경제: 소비자보다 소비자의 AI에게 잘 보여야 한다 | 검색 최적화(SEO)에서 답변 엔진 최적화(AEO)로 | 답변 엔진 최적화의 3가지 원칙 | 대화창 안의 계산대, 그리고 에이전트 결제의 4가지 관문 | 사람 없이 AI끼리 사고판다 | 광고가 말을 걸기 시작했다 | 한국의 AI 간택: 네이버와 카카오 | AI의 간택은 공정한가? | 2027년, AI 간택 경제의 키포인트 4가지 | 그 카톡은 누가 했나?

[Trend 5] 가격표가 붙기 시작하는 피지컬 AI
6천만 원짜리 ‘8시간 로봇’
링 뒤에서 조이스틱을 든 사람 | 로봇 가격표 옆에 근무시간이 적혔다 | 인형과 8시간 로봇 사이: 연속과 무인, 그리고 모라벡의 역설 | 로봇의 뇌는 무엇으로 배우나? ①: 세계 모델 | 로봇의 뇌는 무엇으로 배우나? ②: 데이터 노동과 영상 학습 | 로봇의 관절과 손 | 휴머노이드 양산은 누가 하는가?: 자동차 공장의 시간 | 한국의 자리: 관절과 손, 그리고 공장 데이터 | 바퀴 달린 피지컬 AI: 운전대 없는 택시에 요금표가 붙었다 | 로봇 가격표가 계산서가 되지 못하는 3가지 경우 | 2027년, 피지컬 AI 키포인트 4가지 | 우리는 로봇을 사는가, 빌리는가, 데이터를 파는가?

[Trend 6] 과학과 산업의 새 판을 여는 AI 과학자
밤새 실험을 돌리는 AI, 아침에 판단하는 사람
21시간, 클로드 950개가 찾아낸 것 | 네이처가 AI 과학자를 정면으로 다룬 이유 | AI 과학자의 4단계: 도구에서 파트너로 | 과학 발견의 순환고리를 밤새 수천 번 돌리는 AI: 가설·실험·검증·수정 | 속도의 복리: 신소재와 신약의 권리를 누가 먼저 쥐는가? | 바이러스 설계도를 통째로 그린 AI: 에보 | 가설에서 검증까지 통째로 맡기는 실험실: 제프 딘의 디스커버리 루프 | 로봇 손을 얻은 AI 과학자: AI 과학 공장(자율 실험실) | 발견의 고리가 빨라지면 산업은 어떻게 바뀌나? | AI 과학자와 산업의 골드러시 지도 | AI 과학자로 몰리는 돈과 정책 | AI가 AI를 연구한다: AI 연구의 자동화 | AI 모델 출시 간격이 빨라진 이유: 재귀적 자기 개선 | 사람 없는 과학은 왜 안 되는가? | 2027년, AI 과학자 키포인트 5가지 | 밤에는 AI가, 아침에는 사람이

[Trend 7] AI 탤런트 워
천재 한 명의 몸값과 신입의 빈자리
프랜차이즈 스타가 떠난 날 | 축구 이적시장을 닮아 가는 AI 판 | 사람을 사려고 회사를 사다: 메타를 바꾼 알렉산더 왕 | 다 가진 회사에서 사람이 떠난다 | 일자리가 아니라 ‘일의 입구’가 사라진다 | 일을 시켜 본 사람의 시대: 시니어의 역전 | 경력이 저절로 무기가 되진 않는다 | 20대에게 권하는 연습: AI에게 일을 많이, 빨리 시켜 보기 | 이세돌 9단과의 대담이 준 교훈: AI 결과물이 내 실력이 되는 순간 | 탤런트 워가 남기는 2가지 그림자 | 2027년, 탤런트 워 키포인트 4가지 | 10수 가운데 몇 수를 이해하십니까?

[Trend 8] 조직이 병목이다
사장님은 20분 만에 앱을 갖고, 대기업은 규정을 쓴다
저분, 반칙하는 거 아니에요? | 반칙의 사회학: 월권, 반칙, 프롬프트의 주인 | 숫자로 본 조직의 벽: 65, 45, 13 그리고 78, 43, 7 | 몰AI: 막을수록 위험해진다 | 한국의 AI 전환은 작게 여러 번 온다 | 재배치 설계: AI가 가져갈 일, 사람이 할 일 | 토큰은 누가 나누나: IT냐 HR이냐 | 20분 만에 카페 사장님이 가게 앱을 갖는다 | 수십 명 한 달 일거리, 입사 5개월 차가 버튼 하나로 끝 | 먼저I에 A게 맡겨 본 리더가 이긴다 | AI 전환의 가장 큰 자산은 위임 경험 | 재배치가 설계대로 되지 않는 경우 | 2027년, AI 위임 시대의 조직 변화 키포인트 4가지 | 반칙은 어느 쪽인가?

[Trend 9] 기억과 감정의 AI 락인 경쟁
나를 기억하는 AI를 떠날 수 있을까?
새벽 2시의 라면: 거짓말보다 무서운 아첨 | AI를 떠나기 어렵게 만드는 3가지 엔진: 기억, 먼저 말 걸기, 말투 | 기억 전쟁: 내 기억은 누구의 것인가 | 숫자로 본 말벗 AI: 남편보다 낫다는 AI | AI 네이티브의 대화: “누가 귀찮게 사람하고 얘기해?” | 아이들의 인지적 빚: AI 막을까, 순서를 바꿀까 | 감정까지 맡길 때의 3가지 그늘 | 2027년, 기억과 락인 경쟁 키포인트 5가지

[Trend 10] AI 국가대항전에서 대한민국은?
모델, 공급망, 전기, AI 주권
돈으로 살 수 있는 것과 없는 것 | 부품의 호황, 플랫폼의 주권 | AI 경쟁 축이 바뀐다: 알고리즘→ 모델→ 공급망으로 | 2027년 AI 데이터센터 40%가 전력에 발목 잡히는 이유 | 병목은 송전선 4~8년, 데이터센터 2~3년 | 우리 모델은 어디에 서 있나: 두 계단 아래, 좁아지는 우위 | AI 서비스 스위치를 남이 쥔 나라 | AI 주권 4개 층 | AI가 끊기지 않는 주권을 지키려면 | AI에 다 맡긴 사회가 멈추는 날 | 행정이 바뀌기 전에 개인이 먼저: 서울시 구청의 한 주무관이 놓은 다리 | 행정에 다리를 놓는, 우리 옆의 AI 챔피언들 | AI 주권의 대비책이 없는 3가지 경우 | 2027년, AI 국가 대항전 키포인트 4가지 | 자리가 옮겨진다

2장 AI에게 일을 맡기는 프롬프트 작성법

AI 위임 시대의 프롬프트: 주문에서 일이 되는 지시로
‘알려줘’에서 ‘해줘’로! | 마법의 문장이 통하던 시절 | 생각하는 AI가 나오자, 주문이 풀려 버렸다 | 일을 시켜 본 사람이 AI를 잘 쓴다

AI에게 쓰는 업무 지시서, 명세 6칸
교과서 프롬프트 5공식에 ‘기준’을 추가 하는 이유 | [Before & After] 손님이 줄어든 카페 프롬프트 | [Before & After] 윤 대리의 <주간 보고> 프롬프트 | 빈칸부터 찾고, 모호한 말은 숫자로!

AI에게 어디까지 맡길까?: 기준과 멈춤, 그리고 권한 설정
AI에게 알아서 하라고 하면, 하루 종일 돈다 | ‘절대’ 대신 ‘이럴 땐’ | AI에게 일을 맡길 때 쓸 경고문 6문장 | 프롬프트 적어 둔 사람은 책임 소재를 가릴 수 있다

AI가 먼저 내게 묻게 하라(Ask Before Answer)
질문하는 쪽을 뒤집어라! | ABA 프롬프트 기본형 익히기 | 상황에 맞게 쓰는 ABA 프롬프트 변형 3가지 | AI가 사장님을 인터뷰하게 한다: ABA 프롬프트 객관식형 | AI가 내게 물어보게 하면, 내 기획이 된다