[분석] 2025 AI 트렌드 결산 #2: AI 소비자화(Consumerization)가 바꾼 산업 표준

 

 

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ]

📋 요약

2025년 AI 소비자화는 개인의 경험이 조직 도입을 이끄는 새로운 확산 패턴을 만들었습니다.

성능을 넘어 경험 설계가 산업 경쟁력의 핵심으로 자리 잡은 변화를 분석합니다.

 

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이 글은 『Trends in Artificial Intelligence (2025)』 보고서를 기반으로 한 5부 시리즈 중 두 번째 글입니다.

2025년 한 해를 마무리하는 시점에서, ‘AI Consumerization & AX’를 중심으로 개인의 경험이 어떻게 산업 채택과 표준 변화를 이끌어왔는지 정리해 보고자 합니다.

2025년 한 해 동안 AI 소비자화(Consumerization)는 단순한 기술 보급이라는 표현만으로는 설명하기 어려운 변화를 만들어 냈습니다. 인터넷과 모바일 확산을 압도하는 속도로 AI가 개인의 삶과 업무를 재편하면서, ‘경험’의 기준 자체가 바뀌고 있기 때문입니다. 저명한 애널리스트 마리 미커(Mary Meeker)의 2025년 5월 AI 트렌드 보고서는 이러한 흐름을 데이터와 사례로 잘 보여줍니다. PC가 미국 가정의 50%에 보급되기까지 20년, 모바일 인터넷이 6년이 걸린 반면, 생성형 AI는 단 3년 만에 비슷한 수준의 대중화를 이뤘습니다. 기술 채택 주기가 세대마다 절반으로 단축되고 있다는 점이 2025년을 돌아볼 때 특히 인상적인 대목입니다.

데이터 출처: Mary Meeker & BOND Capital, 2025

 

이러한 폭발적 확산은 곧바로 경험의 혁신(AX, AI eXperience)으로 이어졌습니다. 이제 기업이 AI를 도입하는 이유는 ‘성능이 뛰어나서’가 아니라 ‘사용자 경험이 달라졌기 때문’입니다. ChatGPT는 8억 명 이상의 활성 사용자를 확보하며 역대 가장 빠르게 대중화된 소프트웨어가 되었고, 이는 AI가 더 이상 소수 전문가의 도구가 아님을 증명합니다. 이제 경쟁의 본질은 ‘AI를 얼마나 잘 만들었는가’에서 ‘AI를 얼마나 잘 경험하게 설계했는가’로 이동하고 있습니다.

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AI Consumerization – 개인이 먼저 경험하고 조직이 따라가는 확산 경로

과거 IT 혁신은 ERP, 클라우드처럼 기업에서 시작해 개인으로 확산되는 ‘Top-down’ 방식이었습니다. 그러나 AI Consumerization은 정반대의 흐름을 보입니다. 그러나 AI Consumerization은 정반대의 흐름을 보입니다. Deloitte 등 글로벌 컨설팅사의 설문에서도, 많은 직장인이 개인적으로 AI 도구를 먼저 활용해 업무 성과를 개선한 뒤 조직 도입을 제안했다고 답합니다. 이는 AI 소비자화가 조직 도입의 선행 단계임을 보여줍니다.

 

이 과정에서 “AI의 소비자화는 기업 도입의 전주곡”이라는 핵심 인사이트가 도출됩니다. 개인 사용자에게 익숙해진 편리한 경험을 기업이 더는 외면할 수 없게 된 것입니다. Microsoft Copilot이 기존 오피스 툴에 AI를 내장해 학습 장벽 없이 대중적 사용을 이끌어낸 것이 대표적 사례입니다. 이제 기업은 직원들이 원하는 AI 도구를 제공하지 않으면 생산성 저하와 인재 유출까지 걱정해야 하는 상황에 직면했습니다. 결국 개인의 경험이 조직의 의사결정을 압박하며 산업 표준을 바꾸고 있습니다.

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AI eXperience(AX) – 성능을 넘어 경험 설계의 시대로

2025년 AI 경쟁의 승패는 모델의 파라미터 수가 아닌 경험의 품질에서 갈립니다. AI 기술이 대중화되면서, 동일한 성능의 모델이라도 어떻게 ‘경험’으로 설계하느냐에 따라 가치가 달라지기 때문입니다. 이를 AI eXperience(AX)라 부르며, 이는 UX(사용자 경험), 신뢰성, 안전장치를 모두 포함하는 개념입니다. AX는 단순한 인터페이스 개선을 넘어, AI의 신뢰성·설명가능성(XAI)·윤리성을 경험 설계에 통합하는 프레임워크를 의미합니다.

 

AX의 중요성이 커진 배경에는 기술 인프라의 발전이 있습니다. BOND Capital 보고서 기준으로 2023년 초 대비 2025년 Inference 단가가 약 99% 하락한 것으로 분석됩니다. (출처: BOND Capital, Trends in AI 2025) 덕분에 저비용으로 대규모 소비자 경험을 제공할 환경이 마련되었고, 경쟁의 초점은 자연스럽게 ‘경험의 차별화’로 옮겨갔습니다.

데이터 출처: Mary Meeker & BOND Capital, 2025

같은 GPT-4 모델이라도 어떤 서비스는 ‘즉답형 Q&A’처럼 느껴지고, 다른 서비스는 ‘전문가와의 상담’처럼 다가옵니다. 이 차이는 UX와 안전장치 설계에서 비롯됩니다. 특히 헬스케어, 금융처럼 신뢰가 중요한 분야에서는 설명가능성(XAI)을 UX에 녹여 사용자가 결과를 신뢰하게 만드는 것이 핵심입니다. AI는 기계가 스스로 학습하며 피드백 루프를 가속합니다. ‘빠른 채택 → 더 많은 피드백 → 더 나은 경험 → 다시 채택’이라는 선순환 구조에서 경험 설계는 곧 AI 발전의 엔진이 됩니다.

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산업별 소비자 접점 – 데이터로 확인되는 변화

AI Consumerization과 AX의 파급력은 특정 산업에서 이미 구체적인 데이터와 ROI로 증명되고 있습니다. 소비자들이 개인적으로 사용하던 AI 경험을 기업 서비스에서도 기대하게 되면서, 산업의 표준이 재정의되고 있습니다. McKinsey, Deloitte 등의 최신 보고서를 통해 주요 산업의 변화를 심층적으로 분석합니다.

소비재 및 리테일 (Retail & CPG) – 경험이 곧 매출이 되는 시장

소비재 및 리테일 산업은 AX가 직접적인 매출 증대로 이어지는 가장 역동적인 분야입니다. 소비자들은 이미 AI 챗봇을 통한 상품 추천, 이미지 생성을 통한 스타일링 조합 등 개인화된 경험에 익숙합니다. 이러한 경험은 쇼핑 과정 전반에 대한 기대를 높였고, 기업들은 더 이상 일방적인 상품 진열과 추천만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵게 되었습니다.

 

성공적인 AX는 ‘초개인화’와 ‘효율성’을 동시에 잡는 데 있습니다. 여러 분석에 따르면, 2024년 블랙프라이데이 기간 동안 생성형 AI 챗봇을 도입한 리테일러는 그렇지 않은 리테일러보다 대체로 10~15% 수준 더 높은 전환율을 기록했습니다. 이는 AI가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 고객의 의도를 파악하고 구매 결정까지 자연스럽게 이끄는 ‘세일즈 파트너’ 역할을 수행했기 때문입니다.

 

McKinsey의 2024년 CPG 산업 보고서는 AI 도입의 경제적 가치를 더욱 명확히 보여줍니다. 뷰티 산업을 예로 들면, AI 기반 가상 체험(Virtual Try-on) 앱과 개인화된 제품 추천 엔진은 고객의 구매 장벽을 낮추고 새로운 경험을 제공합니다. 한 뷰티 브랜드는 AI 시스템을 활용해 고객이 원하는 어떤 색상이든 즉석에서 립스틱으로 제조해주는 서비스를 출시했습니다. 이러한 혁신은 DTC(Direct-to-Consumer) 채널에서만 약 8~14%의 EBITDA 마진 증가를 가져올 수 있는 잠재력을 지닙니다. 이는 AX가 더 이상 비용이 아닌, 확실한 투자 수익을 보장하는 핵심 전략임을 의미합니다.

금융 (Finance) – 신뢰를 경험으로 설계하다

금융 산업에서 AI Consumerization은 ‘자산 관리의 민주화’를 통해 시작되었습니다. 소수 자산가만 받던 맞춤형 포트폴리오 관리를 이제 누구나 AI 앱을 통해 경험할 수 있게 된 것입니다. 사용자들은 자신의 소비 습관, 투자 성향을 이해하고 조언하는 AI에 익숙해졌고, 은행과 증권사에도 단순 상품 추천을 넘어선 ‘신뢰할 수 있는 금융 파트너’로서의 역할을 요구하기 시작했습니다.

 

금융 AX의 핵심은 ‘신뢰’와 ‘설명가능성(XAI)’을 어떻게 UX에 녹여내는가에 있습니다. AI가 특정 금융 상품을 추천할 때, ‘왜’ 이 상품이 나에게 적합한지 시장 데이터, 나의 금융 이력, 잠재적 리스크 등을 근거로 명확히 설명해야 합니다. 복잡한 금융 보고서를 AI가 요약해주고 핵심 리스크를 시각화하여 보여주는 서비스는 이미 높은 사용자 만족도를 얻고 있습니다. 이는 AI의 ‘답변’이 아닌, 답변에 이르는 ‘과정’을 투명하게 보여줌으로써 사용자가 최종 결정을 내릴 수 있도록 돕는 성공적인 AX 설계 사례입니다.

헬스케어 (Healthcare) – 공감과 정확성의 균형

헬스케어 분야에서 소비자들은 WebMD 같은 사이트에서 증상을 검색하던 단계를 넘어, AI 챗봇과 대화하며 건강 상담을 받는 경험을 하고 있습니다. 이는 의료 서비스에 대한 접근성을 획기적으로 높였지만, 동시에 기업(병원, 제약사)에게는 더 높은 수준의 ‘책임감 있는 AX’를 요구하게 되었습니다.

 

성공적인 헬스케어 AX는 정확한 정보 제공과 사용자 불안을 해소하는 공감 능력의 균형을 맞추는 것입니다. 예를 들어, AI가 특정 질병의 가능성을 언급할 때는 확률적 표현과 함께 전문의 상담의 중요성을 반드시 강조해야 합니다. 또한, 응답의 근거가 되는 최신 의학 연구나 논문을 링크로 제공하여 사용자가 직접 정보를 확인할 수 있도록 설계하는 것은 신뢰를 구축하는 핵심 요소입니다. 환자의 감정 상태를 파악하고 공감하는 표현을 사용하는 ‘감성적 UX’는 기술적 정확성만큼이나 중요한 AX의 일부가 되었습니다.

엔터테인먼트 (Entertainment) – 소비에서 창작으로의 전환

엔터테인먼트 산업에서 AI는 ‘콘텐츠 추천’의 시대를 넘어 ‘콘텐츠 공동 창작’의 시대를 열고 있습니다. 사용자들은 Midjourney, Runway 같은 도구를 사용해 자신만의 이미지와 영상을 만들며 AI와 함께 창작하는 경험에 열광하고 있습니다. 이러한 경험은 소비자들이 더 이상 수동적인 콘텐츠 소비자로 머물지 않고, 창작 과정에 직접 참여하려는 강력한 니즈를 갖게 만들었습니다.

 

이에 따라 성공적인 엔터테인먼트 AX는 사용자의 창의성을 자극하고 참여를 유도하는 ‘놀이터’를 제공하는 데 초점을 맞춥니다. 예를 들어, 사용자가 입력한 간단한 줄거리를 기반으로 AI가 단편 영화 시나리오를 생성해주거나, 사용자의 아바타가 주인공으로 등장하는 인터랙티브 웹툰을 만드는 서비스가 대표적입니다. 일부 사례에서는 이러한 경험이 일반 정적 콘텐츠 대비 1.5배 수준의 사용자 참여율을 기록하며, 소비자를 팬덤으로, 나아가 창작자로 전환시키는 강력한 동력이 되고 있습니다.

2025년, AI Consumerization은 개인이 AI를 먼저 경험하고 조직이 그 가치를 뒤따라가는 새로운 확산 패턴을 보입니다.BOND Capital 보고서 기준 AI Inference 비용은 2년 만에 99% 하락하며 대중적 경험 제공의 토대를 만들었습니다. 생성형 AI 챗봇·헬스케어 프로그램·AI 자산관리 등을 도입한 이후, 기업의 전환율·서비스 만족도·고객 신뢰도 지표가 두 자릿수 비율로 개선된 사례가 글로벌 리포트에서 다수 보고되고 있습니다. 이런 데이터들은 AI 경험 설계(AX)가 더 이상 보조 요소가 아닌 핵심 경쟁 전략임을 명확히 보여줍니다.

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실무 전략 – Consumerization & AX를 기회로 만드는 법

이러한 흐름을 기회로 삼기 위해 기업은 단순한 모델 도입을 넘어 경험 중심의 전략을 수립해야 합니다.

• UX 우선 접근: 모델을 어떻게 경험으로 만들지, 사용자 여정에 어떤 신뢰 장치를 심을지를 최우선 과제로 삼아야 합니다.
• 데이터 신뢰 확보: 개인정보 마스킹, 데이터 출처 추적, 명확한 사용자 동의 관리 등 정책적 UX 요소를 빠르게 정비해야 합니다.
• 빠른 피드백 루프: 소비자화된 서비스는 반응 속도가 생명입니다. 애자일(Agile)과 A/B 테스트를 통해 개선 주기를 단축할 수 있는 운영 모델이 필수적입니다.
• 비용 관리 최적화: Inference 비용 절감은 경쟁 우위를 의미합니다. 저비용 Inference 기술과 UX 혁신을 결합할 때 ROI가 극대화됩니다. 예를 들어 Anthropic은 프롬프트 캐싱 등 최적화 기능을 도입해, 동일한 맥락을 반복 호출하는 경우 추론 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있다고 밝히고 있습니다. (출처: Anthropic API Pricing, 2025. 1 기준)

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결론 – 경험이 곧 확산의 엔진이다

2025년 한 해를 돌아보면, AI Consumerization과 AX가 남긴 메시지는 비교적 분명합니다. 인터넷보다 빠른 확산 곡선은 AI의 속도를 증명했고, UX와 안전장치는 경험 경쟁의 본질이 되었습니다. 이제 개인의 경험이 산업 채택을 이끄는 새로운 확산 메커니즘 속에서, 경쟁의 질문은 “AI를 얼마나 잘 만들었는가?”에서 “AI를 얼마나 잘 경험하게 설계했는가?”로 옮겨가고 있습니다.

여러 고객 경험 관련 연구에서, AI를 활용한 고객경험 프로그램을 도입한 기업의 NPS(Net Promoter Score)가 두 자릿수 포인트 수준으로 개선된 사례가 반복적으로 보고되고 있습니다. 이런 데이터들은 ‘경험이 확산의 엔진’이라는 메시지를 뒷받침합니다.

2025년을 정리하는 시점에서 기업이 다음 해를 준비하며 점검해야 할 질문도 자연스럽게 정리됩니다. 어떤 모델을 쓸 것인가를 넘어, 우리 고객에게 어떤 경험을 설계할 것인가에 대한 답을 얼마나 구체적으로 갖고 있는지가 AI 시대 경쟁력의 핵심이 되고 있습니다.

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❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 왜 Consumerization을 전략적 변수로 봐야 하나요?

A. 개인이 먼저 경험하고, 그 경험이 기업 의사결정을 압박하기 때문입니다. 조직은 더 이상 소비자 경험을 무시할 수 없으며, 이는 이제 기업 전략의 출발점이 되었습니다.

Q2. 모델 성능이 충분하면 UX는 부차적인 문제 아닌가요?

A. 아닙니다. 동일한 AI 모델이라도 UX 설계에 따라 사용자가 느끼는 가치와 신뢰도가 크게 달라집니다. 성능은 기본 조건일 뿐, 어떻게 경험으로 전달하느냐가 사용자의 선택을 좌우합니다.

Q3. 기업이 당장 할 수 있는 첫 단계는 무엇인가요?

A. 소비자 접점 서비스에서 짧은 피드백 루프를 구축하고, 사용자 경험 데이터를 축적·분석하는 것이 출발점입니다. 작은 실험(PoC)을 통해 사용자 반응을 측정하고, 조직 내 AI 활용 문화를 조성하는 것이 중요합니다.

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📚 관련/출처

BOND Capital (Mary Meeker, Jay Simons, Daegwon Chae, Alexander Krey). Trends – Artificial Intelligence (AI). BOND Capital, May 30, 2025. McKinsey & Company. The State of AI in Healthcare 2024. McKinsey Global Institute, December 2024. McKinsey & Company. CPG and Retail Industry AI Outlook 2024. McKinsey Global Institute, October 2024. Deloitte Insights. State of AI in the Enterprise 2025. Deloitte LLP, March 2025. Deloitte Insights. Retail Industry Outlook 2024. Deloitte LLP, November 2024. PwC. Global Entertainment & Media Outlook 2024–2028. PricewaterhouseCoopers Global, June 2024. Morgan Stanley. AI and Wealth Management Report 2024. Morgan Stanley Global Research Division, December 2024. Anthropic. Claude API Pricing and Efficiency Report 2025. Anthropic PBC, January 2025. Microsoft. Copilot Adoption and Productivity Impact Report 2024. Microsoft WorkLab, November 2024. iKala AI Labs. AI Experience Loop Report 2025. iKala Research, April 2025.